glm-5 и qwen3.5-plus-02-15: ключевые отличия
glm-5 и qwen3.5-plus-02-15 — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3.5-plus-02-15 в 1.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.9x раз — qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 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 qwen3.5-plus-02-15: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K, Top Log Probs.
qwen3.5-plus-02-15 — qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, 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 qwen3.5-plus-02-15 в рублях
Интересная ситуация: glm-5 дешевле по вводу, но qwen3.5-plus-02-15 — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: qwen3.5-plus-02-15 обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 19.2 ₽ (33%), вывод дешевле на 28.8 ₽ (6%).
Контекст glm-5 vs qwen3.5-plus-02-15
qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 токенов — это в 4.9x больше, чем 204 800 у glm-5. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: glm-5 генерирует до 131 072 токенов за запрос, qwen3.5-plus-02-15 — до 65 536. glm-5 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности glm-5 и qwen3.5-plus-02-15
qwen3.5-plus-02-15 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. glm-5 работает только с текстом.
qwen3.5-plus-02-15 может анализировать изображения (vision), тогда как glm-5 работает только с текстом.
Возможности glm-5 и qwen3.5-plus-02-15
glm-5 предлагает возможности, недоступные в qwen3.5-plus-02-15: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-5 и qwen3.5-plus-02-15 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-5 | qwen3.5-plus-02-15 |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 57.6 ₽ ✓ | 76.8 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 489.6 ₽ | 460.8 ₽ ✓ |
| Контекст | 204 800 токенов | 1 000 000 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 131 072 токенов | 65 536 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст, Изображения, Видео |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Other | Qwen3 |
| 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 qwen3.5-plus-02-15?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3.5-plus-02-15 будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-plus-02-15 — контекст 1 000 000 токенов.
- Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
- Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-plus-02-15 — он поддерживает vision.
- 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:
- Когда важна экономия на вводе — glm-5 дешевле на 19.2 ₽ (25%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Когда использовать qwen3.5-plus-02-15
qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на выводе — qwen3.5-plus-02-15 дешевле на 28.8 ₽ (6%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 204 800 токенов
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение glm-5 и qwen3.5-plus-02-15
glm-5 (Z-AI) и qwen3.5-plus-02-15 (QWEN) 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 "qwen3.5-plus-02-15"
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 qwen3.5-plus-02-15 — 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 qwen3.5-plus-02-15 (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует qwen3.5-plus-02-15 (ввод 76.8 ₽, вывод 460.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-plus-02-15 с контекстом 1 000 000. glm-5 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.