GPT, Claude, Gemini — все модели через единый API. Работает в России без VPN.Начать бесплатно

GLM 5.3 vs Qwen3.5 397b A17b

Z-AI vs QWEN. Qwen3.5 397b A17b в 2.6x раз дешевле по стоимости. Контекст: 1 048 576 vs 256 000 токенов. Возможности: 10 vs 19 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

GLM 5.3
Z-AI
280 ввод880 вывод1 048 576 контекст
💬 Текст
Qwen3.5 397b A17b
QWEN
60.5 ввод385 вывод256 000 контекст
💬 Текст🖼️ Изображения🎬 Видео
1:3
Qwen3.5 397b A17b выигрывает по большинству параметров
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

GLM 5.3 и Qwen3.5 397b A17b: ключевые отличия

GLM 5.3 и Qwen3.5 397b A17b — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Qwen3.5 397b A17b в 2.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.1x раз — GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов.

GLM 5.3GLM 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. Уникальные возможности, которых нет у Qwen3.5 397b A17b: Reasoning Effort.

Qwen3.5 397b A17bQwen3.5 397b A17b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 60.50 ₽/1M токенов, контекст 256 000 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.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 7 из 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 5.3 и Qwen3.5 397b A17b в рублях

Qwen3.5 397b A17b дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Ввод (1M токенов)
GLM 5.3
280
Qwen3.5 397b A17b
60.5
Вывод (1M токенов)
GLM 5.3
880
Qwen3.5 397b A17b
385
Cache Read (1M)
GLM 5.3
52
Qwen3.5 397b A17b
0

Анализ цен: Qwen3.5 397b A17b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 219.5 ₽ (78%), вывод дешевле на 495 ₽ (56%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GLM 5.3 vs Qwen3.5 397b A17b

GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.1x больше, чем 256 000 у Qwen3.5 397b A17b. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

Контекстное окно (вход)
GLM 5.31 048 576
Qwen3.5 397b A17b256 000
Макс. вывод (токены)
GLM 5.3131 072
Qwen3.5 397b A17b65 536

По длине вывода: GLM 5.3 генерирует до 131 072 токенов за запрос, Qwen3.5 397b A17b — до 65 536. GLM 5.3 лучше подходит для генерации длинных текстов.

Бенчмарки GLM 5.3 и Qwen3.5 397b A17b

Независимые оценки качества от Artificial Analysis, Design Arena.

Индекс интеллекта
GLM 5.3
60
Qwen3.5 397b A17b
34
Индекс кодинга
GLM 5.3
75
Qwen3.5 397b A17b
48
Агентский индекс
GLM 5.3
59
Qwen3.5 397b A17b
20
Скорость вывода
GLM 5.3
28 т/с
Qwen3.5 397b A17b
68 т/с
Время до первого токена
GLM 5.3
5.7 с
Qwen3.5 397b A17b
0.5 с

Модальности GLM 5.3 и Qwen3.5 397b A17b

Qwen3.5 397b A17b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. GLM 5.3 работает только с текстом.

GLM 5.3
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
Qwen3.5 397b A17b
Принимает на вход
💬 Текст🖼️ Изображения🎬 Видео
Генерирует
💬 Текст

Qwen3.5 397b A17b может анализировать изображения (vision), тогда как GLM 5.3 работает только с текстом.

Возможности GLM 5.3 и Qwen3.5 397b A17b

У каждой модели есть уникальные функции: GLM 5.3 имеет Reasoning Effort, а Qwen3.5 397b A17b — Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Function Calling.

Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
GLM 5.3
Qwen3.5 397b A17b
Reasoning Effort
Настройка глубины рассуждения модели
GLM 5.3
Qwen3.5 397b A17b
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
GLM 5.3
Qwen3.5 397b A17b
Log Probs
Вероятности токенов для анализа уверенности модели
GLM 5.3
Qwen3.5 397b A17b
Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
GLM 5.3
Qwen3.5 397b A17b
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
GLM 5.3
Qwen3.5 397b A17b

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 5.3 и Qwen3.5 397b A17b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

ХарактеристикаGLM 5.3Qwen3.5 397b A17b
Провайдер
Z-AI
QWEN
Цена ввода (1M)28060.5
Цена вывода (1M)880385
Контекст1 048 576 токенов256 000 токенов
Макс. вывод131 072 токенов65 536 токенов
Модальности вводаТекстТекст, Изображения, Видео
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеДа (81.4% скидка)Да (63.31% скидка)
Онлайн поискНетНет
ТокенизаторOtherQwen3
Max Tokens
Reasoning
Reasoning Effort
Response Format
Temperature
Function Calling
Top K
Top P
Freq. Penalty
Logit Bias
Log Probs
Min P
Pres. Penalty
Rep. Penalty
Seed
Stop Sequences
Structured Output
Top Log Probs

Как выбрать: GLM 5.3 или Qwen3.5 397b A17b?

По нашей оценке (1:3), Qwen3.5 397b A17b лидирует. Однако GLM 5.3 может быть лучше для определённых сценариев:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, Qwen3.5 397b A17b будет более экономичным вариантом.
  • Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте GLM 5.3 — контекст 1 048 576 токенов.
  • Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
  • Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен Qwen3.5 397b A17b — 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 5.3

GLM 5.3 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

  • Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 256 000 токенов
  • При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.4%
  • Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать Qwen3.5 397b A17b

Qwen3.5 397b A17b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

  • Когда важна экономия на вводе — Qwen3.5 397b A17b дешевле на 219.5 ₽ (78%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — Qwen3.5 397b A17b дешевле на 495 ₽ (56%) за 1M токенов
  • При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 63.31%
  • Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
  • Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
  • Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение GLM 5.3 и Qwen3.5 397b A17b

GLM 5.3 (Z-AI) и Qwen3.5 397b A17b (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-5.3" или "qwen3.5-397b-a17b"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 5.3 и Qwen3.5 397b A17b — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Что лучше: GLM 5.3 или Qwen3.5 397b A17b?
Можно ли использовать GLM 5.3 и Qwen3.5 397b A17b в одном проекте?
GLM 5.3 или Qwen3.5 397b A17b — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к GLM 5.3?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как отправить изображение в модель?
Как начать использовать GLM 5.3 через AITUNNEL?

Итог: GLM 5.3 vs Qwen3.5 397b A17b (1:3)

Qwen3.5 397b A17b выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует Qwen3.5 397b A17b (ввод 60.5 ₽, вывод 385 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте GLM 5.3 с контекстом 1 048 576. GLM 5.3 уникален Reasoning Effort; Qwen3.5 397b A17b — Freq. Penalty и Logit Bias.

Попробуйте обе модели через AITUNNEL

Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту