Qwen: Qwen3.6 27B مقابل Z.ai: GLM 4.5V
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Qwen: Qwen3.6 27B (1.58 US$ / مليون رمز (≈ 5.91 ر.س.)) وZ.ai: GLM 4.5V (2.10 US$ / مليون رمز (≈ 7.87 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| Qwen: Qwen3.6 27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| المزوّد | Qwen | Z.ai |
| الإدخال | 1.58 US$ / مليون رمز (≈ 5.91 ر.س.) | 2.10 US$ / مليون رمز (≈ 7.87 ر.س.) |
| الإخراج | 9.45 US$ / مليون رمز (≈ 35.44 ر.س.) | 6.30 US$ / مليون رمز (≈ 23.63 ر.س.) |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | - | 0.39 US$ / مليون رمز (≈ 1.44 ر.س.) |
| نافذة السياق | 262,144 | 65,536 |
| الحد الأقصى للإخراج | 65,536 | 16,384 |
| الإدخال | text, image, video | text, image |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 27/04/2026 | 11/08/2025 |
أبرز الفروق
- Qwen: Qwen3.6 27B أرخص بنسبة 25% في رموز الإدخال.
- Z.ai: GLM 4.5V أرخص بنسبة 33% في رموز الإخراج.
- يقرأ Qwen: Qwen3.6 27B سياقًا أكبر بمقدار 4.0× (262,144 رمز).
- Qwen: Qwen3.6 27B وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.00630 US$ مع Qwen: Qwen3.6 27B و0.00525 US$ مع Z.ai: GLM 4.5V.
بالتفصيل
Qwen: Qwen3.6 27B هو نموذج نصي من Qwen، صدر في 2026-04-27. Z.ai: GLM 4.5V هو نموذج نصي من Z.ai، صدر في 2025-08-11. يتم تقديم كليهما عبر api14 كنماذج محادثة مع إخراج نصي، لذا يعود الاختيار بينهما إلى حجم السياق، وما يمكنك إرساله، وأي عناصر تحكم في أخذ العينات والإخراج تحتاجها.
أوضح فرق هو طول السياق. يقبل Qwen3.6 27B حتى 262144 رمزاً، بينما يقبل GLM 4.5V حتى 65536، لذا يمنحك Qwen حوالي أربعة أضعاف المساحة للمستندات الطويلة أو قواعد الشيفرة الكبيرة أو سجل المحادثات الممتد. في الإدخال، يستقبل Qwen3.6 27B النص والصور والفيديو، بينما يستقبل GLM 4.5V النص والصور فقط، لذا فإن إدخال الفيديو قدرة حصرية لـ Qwen هنا. كلا النموذجين يخرجان نصاً فقط. يكشف Qwen3.6 27B أيضاً عن مجموعة أوسع من المعاملات: فهو يدعم structured_outputs وlogit_bias وlogprobs وtop_logprobs وmin_p، ولا يظهر أي منها على GLM 4.5V. يدعم كلا النموذجين reasoning وinclude_reasoning، لذا لا تفوق لأحدهما هناك. من حيث السعر، Qwen3.6 27B هو الأرخص بين الاثنين للإدخال، بينما GLM 4.5V أرخص للإخراج، لذا تعتمد القيمة الأفضل على ما إذا كان عبء عملك كثيف الإدخال أم كثيف الإخراج.
للعمل العملي، اتجه إلى Qwen3.6 27B عندما تتضمن المهمة مدخلات طويلة جداً، أو فيديو إلى جانب النص، أو عندما تحتاج إلى structured outputs أو logprobs أو تحكم دقيق في اختيار الرموز عبر logit_bias وmin_p. الاسترجاع طويل السياق، ومراجعة المستودع بالكامل، والخطوط التي تحلل إخراج النموذج برمجياً، كلها تناسبه جيداً. GLM 4.5V خيار معقول عندما تتناسب مدخلاتك بارتياح داخل نافذة سياقه، وتحتاج فقط إلى النص والصور، ويولّد عبء عملك الكثير من رموز الإخراج، لأن تسعير إخراجه هو الأقل بين الاثنين. لا يزال يدعم tools وtool_choice وresponse_format وreasoning ومعاملات أخذ العينات المعتادة، لذا يبقى استدعاء الأدوات العادي والردود بصيغة JSON متاحين.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن واجهة API متوافقة مع OpenAI. توجّه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل طلباً إلى نقطة نهاية chat completions، وتضبط حقل model إما على "qwen/qwen3.6-27b" أو "z-ai/glm-4.5v". كل ما تبقى في جسم الطلب، messages وtemperature وmax_tokens وtools، يبقى كما تكتبه لـ OpenAI. التبديل بين الاثنين تغيير بسطر واحد في معرّف النموذج، لذا يمكنك توجيه طلبات مختلفة إلى نماذج مختلفة دون إعادة كتابة تكاملك.
هناك حالات يكون فيها النموذج الذي يبدو أضعف على الورق هو الخيار الأفضل. إذا كانت مهمتك صوراً ونصوصاً فقط، وتتناسب داخل 65536 رمزاً، وتنتج إجابات طويلة، فقد يكون GLM 4.5V الخيار الأكثر اقتصاداً لأن تسعير إخراجه أقل. وبالعكس، إذا كنت تحتاج إلى إدخال فيديو، أو نافذة سياق كبيرة جداً، أو structured outputs وlogprobs، فإن Qwen3.6 27B هو الذي يجب استخدامه، لأن تلك القدرات غير متاحة على GLM 4.5V.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "qwen/qwen3.6-27b" إلى "z-ai/glm-4.5v"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "z-ai/glm-4.5v",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
مقارنات أخرى
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha مقابل Tencent: Hy4