glm-4.7 vs qwen3-max-thinking

glm-4.7 и qwen3-max-thinking: ключевые отличия

glm-4.7 и qwen3-max-thinking — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.7 в 3.8x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — qwen3-max-thinking 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-max-thinking: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.

qwen3-max-thinking — qwen3-max-thinking от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7 и qwen3-max-thinking в рублях

glm-4.7 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: glm-4.7 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 153.6 ₽ (67%), вывод дешевле на 864 ₽ (75%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.7 vs qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking 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.

По длине вывода: glm-4.7 генерирует до 65 535 токенов за запрос, qwen3-max-thinking — до 32 768. glm-4.7 лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности glm-4.7 и qwen3-max-thinking

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности glm-4.7 и qwen3-max-thinking

glm-4.7 предлагает возможности, недоступные в qwen3-max-thinking: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7 и qwen3-max-thinking в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7 или qwen3-max-thinking?

По нашей оценке (3:1), glm-4.7 имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.7 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-max-thinking — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• 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:

• Когда важна экономия на вводе — glm-4.7 дешевле на 153.6 ₽ (67%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-4.7 дешевле на 864 ₽ (75%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 202 752 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение glm-4.7 и qwen3-max-thinking

glm-4.7 (Z-AI) и qwen3-max-thinking (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 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-max-thinking"
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-max-thinking — 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-max-thinking (3:1)

glm-4.7 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует glm-4.7 (ввод 76.8 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-max-thinking с контекстом 262 144. glm-4.7 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.