GLM 5.1 vs GLM 5.2

GLM 5.1 и GLM 5.2: ключевые отличия

Z-AI предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По совокупной стоимости GLM 5.2 в 2.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.9x раз — GLM 5.2 принимает до 1 000 000 токенов.

GLM 5.1 — GLM 5.1 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 193.20 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов.

GLM 5.2 — GLM 5.2 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов. Стоимость ввода 120.00 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GLM 5.1: Reasoning Effort.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 17 из 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 5.1 и GLM 5.2 в рублях

GLM 5.2 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 5.2 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 73.2 ₽ (38%), вывод дешевле на 357.2 ₽ (59%).

Контекст GLM 5.1 vs GLM 5.2

GLM 5.2 принимает до 1 000 000 токенов — это в 4.9x больше, чем 202 752 у GLM 5.1. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: GLM 5.1 генерирует до 128 000 токенов за запрос, GLM 5.2 — до 128 000. GLM 5.2 может генерировать более длинные ответы.

Модальности GLM 5.1 и GLM 5.2

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

Возможности GLM 5.1 и GLM 5.2

GLM 5.2 предлагает возможности, недоступные в GLM 5.1: Reasoning Effort. Общие: Log Probs, Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 5.1 и GLM 5.2 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: GLM 5.1 или GLM 5.2?

По нашей оценке (0:4), GLM 5.2 лидирует. Однако GLM 5.1 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, GLM 5.2 будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит GLM 5.2 — контекст 1 000 000 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 5.1

GLM 5.1 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать GLM 5.2

GLM 5.2 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — GLM 5.2 дешевле на 73.2 ₽ (38%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — GLM 5.2 дешевле на 357.2 ₽ (59%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 202 752 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение GLM 5.1 и GLM 5.2

Обе модели Z-AI доступны через AITUNNEL по единому API. Переключение между GLM 5.1 и GLM 5.2 — замена одной строки в коде.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-5.1" или "glm-5.2"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.1",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 5.1 и GLM 5.2 — 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 5.1 vs GLM 5.2 (0:4)

GLM 5.2 выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует GLM 5.2 (ввод 120 ₽, вывод 250 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте GLM 5.2 с контекстом 1 000 000. GLM 5.2 выделяется поддержкой Reasoning Effort.