glm-5 vs llama-3.3-70b-instruct

Z-AI vs META-LLAMA. llama-3.3-70b-instruct в 6.8x раз дешевле по стоимости. Контекст: 204 800 vs 131 072 токенов. Возможности: 19 vs 10 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

2:2
Модели равны — выбор зависит от задачи
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

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-5glm-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-instructllama-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.

Ввод (1M токенов)
glm-5
57.6
llama-3.3-70b-instruct
23.04
Вывод (1M токенов)
glm-5
489.6
llama-3.3-70b-instruct
57.6

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.

Контекстное окно (вход)
glm-5204 800
llama-3.3-70b-instruct131 072
Макс. вывод (токены)
glm-5131 072
llama-3.3-70b-instruct128 000

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.

glm-5
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
llama-3.3-70b-instruct
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

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.

Log Probs
Вероятности токенов для анализа уверенности модели
glm-5
llama-3.3-70b-instruct
Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
glm-5
llama-3.3-70b-instruct
Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
glm-5
llama-3.3-70b-instruct
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
glm-5
llama-3.3-70b-instruct
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
glm-5
llama-3.3-70b-instruct

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-5 и llama-3.3-70b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Характеристикаglm-5llama-3.3-70b-instruct
Провайдер
Z-AI
META-LLAMA
Цена ввода (1M)57.623.04
Цена вывода (1M)489.657.6
Контекст204 800 токенов131 072 токенов
Макс. вывод131 072 токенов128 000 токенов
Модальности вводаТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторOtherLlama3
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 model в 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

Что лучше: glm-5 или llama-3.3-70b-instruct?
Можно ли использовать glm-5 и llama-3.3-70b-instruct в одном проекте?
glm-5 или llama-3.3-70b-instruct — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к glm-5?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как начать использовать glm-5 через AITUNNEL?

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.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту