glm-4.7 vs qwen3.5-9b

glm-4.7 и qwen3.5-9b: ключевые отличия

glm-4.7 и qwen3.5-9b — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3.5-9b в 7.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — qwen3.5-9b принимает до 262 144 токенов.

glm-4.7 — glm-4.7 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3.5-9b: Seed.

qwen3.5-9b — qwen3.5-9b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4.7: Log Probs, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 14 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7 и qwen3.5-9b в рублях

qwen3.5-9b дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: qwen3.5-9b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 57.6 ₽ (75%), вывод дешевле на 259.2 ₽ (90%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.7 vs qwen3.5-9b

qwen3.5-9b принимает до 262 144 токенов — это в 1.3x больше, чем 202 752 у glm-4.7. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Модальности glm-4.7 и qwen3.5-9b

qwen3.5-9b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. glm-4.7 работает только с текстом.

qwen3.5-9b может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4.7 работает только с текстом.

Возможности glm-4.7 и qwen3.5-9b

У каждой модели есть уникальные функции: glm-4.7 имеет Seed, а qwen3.5-9b — Log Probs, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7 и qwen3.5-9b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7 или qwen3.5-9b?

По нашей оценке (0:4), qwen3.5-9b лидирует. Однако glm-4.7 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3.5-9b будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-9b — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-9b — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4.7

glm-4.7 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать qwen3.5-9b

qwen3.5-9b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3.5-9b дешевле на 57.6 ₽ (75%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3.5-9b дешевле на 259.2 ₽ (90%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 202 752 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение glm-4.7 и qwen3.5-9b

glm-4.7 (Z-AI) и qwen3.5-9b (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "glm-4.7" или "qwen3.5-9b"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между glm-4.7 и qwen3.5-9b — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: glm-4.7 vs qwen3.5-9b (0:4)

qwen3.5-9b выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует qwen3.5-9b (ввод 19.2 ₽, вывод 28.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-9b с контекстом 262 144. glm-4.7 уникален Seed; qwen3.5-9b — Log Probs и Top Log Probs.