GLM 5.2 vs GLM 5.3

GLM 5.2 и GLM 5.3: ключевые отличия

Z-AI предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По стоимости модели практически идентичны. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — GLM 5.3 принимает до 1 048 576 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 280.00 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GLM 5.3: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top Log Probs.

GLM 5.3 — GLM 5.3 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов. Стоимость ввода 280.00 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Reasoning Effort, Response Format, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 5.2 и GLM 5.3 в рублях

Цены на ввод и вывод у обеих моделей совпадают. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: Обе модели стоят одинаково по сумме входных и выходных токенов. Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GLM 5.2 vs GLM 5.3

GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов — это в 1.0x больше, чем 1 000 000 у GLM 5.2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: GLM 5.2 генерирует до 131 072 токенов за запрос, GLM 5.3 — до 131 072. GLM 5.3 может генерировать более длинные ответы.

Модальности GLM 5.2 и GLM 5.3

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

Возможности GLM 5.2 и GLM 5.3

GLM 5.2 предлагает возможности, недоступные в GLM 5.3: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Reasoning Effort, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 5.2 и GLM 5.3 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: GLM 5.2 или GLM 5.3?

Счёт 1:1 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Обе модели стоят одинаково — выбирайте по функционалу.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит GLM 5.3 — контекст 1 048 576 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 5.2

GLM 5.2 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.39999999999999%
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать GLM 5.3

GLM 5.3 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 1 000 000 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.39999999999999%
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение GLM 5.2 и GLM 5.3

Обе модели Z-AI доступны через AITUNNEL по единому API. Переключение между GLM 5.2 и GLM 5.3 — 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-5.2" или "glm-5.3"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 5.2 и GLM 5.3 — 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 5.2 vs GLM 5.3 (1:1)

Ничья 1:1 — обе модели одинаково сильны. Для длинных документов выбирайте GLM 5.3 с контекстом 1 048 576. GLM 5.2 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.