glm-5 и llama-3.3-70b-instruct: ключевые отличия
glm-5 и llama-3.3-70b-instruct — модели от разных провайдеров (Z-AI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.3-70b-instruct в 6.8x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.6x раз — glm-5 принимает до 204 800 токенов.
glm-5 — glm-5 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 204 800 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 204 800 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Logit Bias, Log Probs, Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Structured Output, Top Log Probs.
llama-3.3-70b-instruct — llama-3.3-70b-instruct от META-LLAMA — с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 23.04 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость glm-5 и llama-3.3-70b-instruct в рублях
llama-3.3-70b-instruct 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: llama-3.3-70b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 34.56 ₽ (60%), вывод дешевле на 432 ₽ (88%).
Контекст glm-5 vs llama-3.3-70b-instruct
glm-5 принимает до 204 800 токенов — это в 1.6x больше, чем 131 072 у llama-3.3-70b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
По длине вывода: glm-5 генерирует до 131 072 токенов за запрос, llama-3.3-70b-instruct — до 128 000. glm-5 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности glm-5 и llama-3.3-70b-instruct
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности glm-5 и llama-3.3-70b-instruct
glm-5 предлагает возможности, недоступные в llama-3.3-70b-instruct: Logit Bias, Log Probs, Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Structured Output, Top Log Probs. Общие: Seed, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-5 и llama-3.3-70b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-5 | llama-3.3-70b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 57.6 ₽ | 23.04 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 489.6 ₽ | 57.6 ₽ ✓ |
| Контекст | 204 800 токенов ✓ | 131 072 токенов |
| Макс. вывод | 131 072 токенов | 128 000 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Other | Llama3 |
| 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 | ✓ | ✓ |
Как выбрать: glm-5 или llama-3.3-70b-instruct?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.3-70b-instruct будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте glm-5 — контекст 204 800 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-5 — она поддерживает reasoning.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать glm-5
glm-5 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для работы с длинными документами — контекст 204 800 vs 131 072 токенов
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Когда использовать llama-3.3-70b-instruct
llama-3.3-70b-instruct от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 34.56 ₽ (60%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 432 ₽ (88%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение glm-5 и llama-3.3-70b-instruct
glm-5 (Z-AI) и llama-3.3-70b-instruct (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "glm-5" или "llama-3.3-70b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между glm-5 и llama-3.3-70b-instruct — 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 vs llama-3.3-70b-instruct (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует llama-3.3-70b-instruct (ввод 23.04 ₽, вывод 57.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-5 с контекстом 204 800. glm-5 выделяется поддержкой Logit Bias, Log Probs, Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.