GLM 5.1 vs Qwen3.6 35b A3b
Z-AI vs QWEN. Qwen3.6 35b A3b в 5.1x раз дешевле по стоимости. Контекст: 202 752 vs 262 144 токенов. Возможности: 21 vs 17 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.
GLM 5.1 и Qwen3.6 35b A3b: ключевые отличия
GLM 5.1 и Qwen3.6 35b A3b — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Qwen3.6 35b A3b в 5.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — Qwen3.6 35b A3b принимает до 262 144 токеновМаксимальный размер запроса или ответа в токенах. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском..
GLM 5.1 — GLM 5.1 от Z-AI — с поддержкой reasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе., с function callingFunction calling — модель умеет вызывать ваши функции и внешние API: получать данные, отправлять запросы, выполнять расчёты., с большим контекстом 202 752 токеновКонтекстное окно — сколько токенов модель «помнит» за один запрос. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском.. Стоимость ввода 268.80 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токеновКонтекстное окно — сколько токенов модель «помнит» за один запрос. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском.. Уникальные возможности, которых нет у Qwen3.6 35b A3b: Log ProbsLog Probs — логарифмические вероятности предсказанных токенов. Используются для оценки уверенности модели и постобработки., ReasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе. Effort, Top Log ProbsTop Log Probs — вероятности топ-N токенов-кандидатов для каждой позиции в ответе. Нужно для анализа неопределённости модели..
Qwen3.6 35b A3b — Qwen3.6 35b A3b от QWEN — с поддержкой reasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе., мультимодальнаяМодель принимает несколько типов входных данных одновременно — например, текст вместе с изображениями или аудио., с function callingFunction calling — модель умеет вызывать ваши функции и внешние API: получать данные, отправлять запросы, выполнять расчёты., с большим контекстом 262 144 токеновКонтекстное окно — сколько токенов модель «помнит» за один запрос. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском., с низкой стоимостью. Стоимость ввода 30.95 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токеновКонтекстное окно — сколько токенов модель «помнит» за один запрос. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском..
Обе модели поддерживают: Freq. PenaltyFrequency Penalty — штрафует за повторение конкретных слов пропорционально тому, сколько раз они уже встречались., Logit Bias, Max TokensMax Tokens — ограничение длины ответа в токенах. Позволяет контролировать стоимость и время генерации., Min P, Pres. PenaltyPresence Penalty — штрафует модель за повторение тем, уже упомянутых в ответе. Побуждает говорить о новом., ReasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе., Rep. Penalty, Response FormatResponse Format — задаёт формат ответа модели: plain text, JSON object или JSON Schema. Позволяет получать предсказуемо структурированный вывод., SeedSeed — зерно генератора случайных чисел. Одинаковый seed + одинаковый промпт = воспроизводимый ответ., Stop SequencesStop Sequences — строки, при появлении которых модель прекращает генерацию. Удобно для парсинга структурированных ответов., Structured OutputГарантирует ответ строго по заданной JSON-схеме — формат всегда предсказуем., TemperatureTemperature — управляет «творческостью» модели. 0 = детерминированный ответ, 1 = обычный режим, >1 = более случайные ответы., Function CallingFunction Calling — модель умеет вызывать ваши функции и внешние API: получать данные, отправлять запросы, выполнять расчёты. Основа для AI-агентов., Top KTop-K — модель выбирает следующий токен только из K наиболее вероятных. Снижает случайность ответов., Top PTop-P (nucleus sampling) — контролирует разнообразие ответов: модель рассматривает только те токены, суммарная вероятность которых ≤ P. Меньше = консервативнее.. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 15 из 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость GLM 5.1 и Qwen3.6 35b A3b в рублях
Qwen3.6 35b A3b 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: Qwen3.6 35b A3b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 237.85 ₽ (88%), вывод дешевле на 659.46 ₽ (78%).
Контекст GLM 5.1 vs Qwen3.6 35b A3b
Qwen3.6 35b A3b принимает до 262 144 токеновМаксимальный размер запроса или ответа в токенах. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском. — это в 1.3x 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 65 535 токеновМаксимальный размер запроса или ответа в токенах. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском. за запрос, Qwen3.6 35b A3b — до 262 144. Qwen3.6 35b A3b может генерировать более длинные ответы.
Модальности GLM 5.1 и Qwen3.6 35b A3b
Qwen3.6 35b A3b — мультимодальнаяМодель принимает несколько типов входных данных одновременно — например, текст вместе с изображениями или аудио. модель, принимающая текст, изображения, видео. GLM 5.1 работает только с текстом.
Qwen3.6 35b A3b может анализировать изображения (visionVision — модель «видит» картинки: можно отправлять скриншоты, фото документов, графики и схемы прямо в запросе.), тогда как GLM 5.1 работает только с текстом.
Возможности GLM 5.1 и Qwen3.6 35b A3b
GLM 5.1 предлагает возможности, недоступные в Qwen3.6 35b A3b: Log ProbsLog Probs — логарифмические вероятности предсказанных токенов. Используются для оценки уверенности модели и постобработки., ReasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе. Effort, Top Log ProbsTop Log Probs — вероятности топ-N токенов-кандидатов для каждой позиции в ответе. Нужно для анализа неопределённости модели.. Общие: ReasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе., SeedSeed — зерно генератора случайных чисел. Одинаковый seed + одинаковый промпт = воспроизводимый ответ., Structured OutputГарантирует ответ строго по заданной JSON-схеме — формат всегда предсказуем., Function CallingFunction Calling — модель умеет вызывать ваши функции и внешние API: получать данные, отправлять запросы, выполнять расчёты. Основа для AI-агентов..
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры GLM 5.1 и Qwen3.6 35b A3b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | GLM 5.1 | Qwen3.6 35b A3b |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 268.8 ₽ | 30.95 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 844.8 ₽ | 185.34 ₽ ✓ |
| Контекст | 202 752 токенов | 262 144 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 65 535 токенов | 262 144 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст, Изображения, Видео |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Other | Qwen |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | ✓ | ✓ |
| Log Probs | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | ✓ |
| Reasoning Effort | ✓ | — |
| Rep. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top Log Probs | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
Как выбрать: GLM 5.1 или Qwen3.6 35b A3b?
По нашей оценке (1:3), Qwen3.6 35b A3b лидирует. Однако GLM 5.1 может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, Qwen3.6 35b A3b будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит Qwen3.6 35b A3b — контекст 262 144 токеновКонтекстное окно — сколько токенов модель «помнит» за один запрос. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском..
- Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе. — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
- Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен Qwen3.6 35b A3b — он поддерживает visionVision — модель «видит» картинки: можно отправлять скриншоты, фото документов, графики и схемы прямо в запросе..
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв 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 Qwen3.6 35b A3b
Qwen3.6 35b A3b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — Qwen3.6 35b A3b дешевле на 237.85 ₽ (88%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — Qwen3.6 35b A3b дешевле на 659.46 ₽ (78%) 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 5.1 и Qwen3.6 35b A3b
GLM 5.1 (Z-AI) и Qwen3.6 35b A3b (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 18 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "glm-5.1" или "qwen3.6-35b-a3b"
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 Qwen3.6 35b A3b — 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 Qwen3.6 35b A3b (1:3)
Qwen3.6 35b A3b выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует Qwen3.6 35b A3b (ввод 30.95 ₽, вывод 185.34 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Qwen3.6 35b A3b с контекстом 262 144. GLM 5.1 выделяется поддержкой Log ProbsLog Probs — логарифмические вероятности предсказанных токенов. Используются для оценки уверенности модели и постобработки., ReasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе. Effort, Top Log ProbsTop Log Probs — вероятности топ-N токенов-кандидатов для каждой позиции в ответе. Нужно для анализа неопределённости модели..
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.