glm-5 и qwen3-coder-next: ключевые отличия
glm-5 и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-next в 1.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — qwen3-coder-next принимает до 262 144 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-coder-next: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.
qwen3-coder-next — qwen3-coder-next от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 14 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость glm-5 и qwen3-coder-next в рублях
qwen3-coder-next 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: qwen3-coder-next обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 19.2 ₽ (33%), вывод дешевле на 201.6 ₽ (41%).
Контекст glm-5 vs qwen3-coder-next
qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов — это в 1.3x 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-coder-next — до 65 536. glm-5 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности glm-5 и qwen3-coder-next
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности glm-5 и qwen3-coder-next
glm-5 предлагает возможности, недоступные в qwen3-coder-next: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-5 и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-5 | qwen3-coder-next |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 57.6 ₽ | 38.4 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 489.6 ₽ | 288 ₽ ✓ |
| Контекст | 204 800 токенов | 262 144 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 131 072 токенов | 65 536 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Other | Qwen |
| 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-coder-next?
По нашей оценке (1:3), qwen3-coder-next лидирует. Однако glm-5 может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-next будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder-next — контекст 262 144 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 задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Когда использовать qwen3-coder-next
qwen3-coder-next от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder-next дешевле на 19.2 ₽ (33%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-next дешевле на 201.6 ₽ (41%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 204 800 токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение glm-5 и qwen3-coder-next
glm-5 (Z-AI) и qwen3-coder-next (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-coder-next"
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-coder-next — 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-coder-next (1:3)
qwen3-coder-next выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-coder-next (ввод 38.4 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-next с контекстом 262 144. glm-5 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.