Qwen: Qwen3.6 27B vs. Z.ai: GLM 4.5V
Ein direkter Vergleich von Qwen: Qwen3.6 27B (1,58 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,40 €)) und Z.ai: GLM 4.5V (2,10 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,87 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Qwen: Qwen3.6 27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Anbieter | Qwen | Z.ai |
| Eingabe | 1,58 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,40 €) | 2,10 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,87 €) |
| Ausgabe | 9,45 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 8,42 €) | 6,30 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 5,61 €) |
| Cache-Lesen | - | 0,39 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,34 €) |
| Kontextfenster | 262.144 | 65.536 |
| Max. Ausgabe | 65.536 | 16.384 |
| Eingabe | text, image, video | text, image |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 27.04.2026 | 11.08.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Qwen: Qwen3.6 27B ist bei Eingabe-Tokens 25% günstiger.
- Z.ai: GLM 4.5V ist bei Ausgabe-Tokens 33% günstiger.
- Qwen: Qwen3.6 27B liest 4.0× mehr Kontext (262.144 Tokens).
- Nur Qwen: Qwen3.6 27B unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Qwen: Qwen3.6 27B 0,00630 $ und mit Z.ai: GLM 4.5V 0,00525 $.
Im Detail
Qwen: Qwen3.6 27B ist ein Textmodell von Qwen, veröffentlicht am 2026-04-27. Z.ai: GLM 4.5V ist ein Textmodell von Z.ai, veröffentlicht am 2025-08-11. Beide werden über api14 als Chat-Modelle mit Textausgabe bereitgestellt, die Wahl zwischen ihnen hängt also von der Kontextgröße ab, davon, was man einsenden kann, und davon, welche Sampling- und Ausgabesteuerungen man benötigt.
Die deutlichste Trennung ist die Kontextlänge. Qwen3.6 27B akzeptiert bis zu 262144 Token, während GLM 4.5V bis zu 65536 akzeptiert, Qwen bietet also etwa viermal so viel Raum für lange Dokumente, große Codebasen oder ausgedehnte Gesprächsverläufe. Bei der Eingabe nimmt Qwen3.6 27B Text, Bilder und Video entgegen, während GLM 4.5V nur Text und Bilder annimmt, Videoeingabe ist hier also eine Funktion, die nur Qwen bietet. Beide geben ausschließlich Text aus. Qwen3.6 27B bietet zudem eine breitere Parameteroberfläche: Es unterstützt structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs und min_p, von denen keiner bei GLM 4.5V auftaucht. Beide Modelle unterstützen reasoning und include_reasoning, hier hat also keines einen Vorteil. Beim Preis ist Qwen3.6 27B das günstigere der beiden bei der Eingabe, während GLM 4.5V bei der Ausgabe günstiger ist, der bessere Wert hängt also davon ab, ob die eigene Arbeitslast eingabelastig oder ausgabelastig ist.
Für die praktische Arbeit greift man zu Qwen3.6 27B, wenn die Aufgabe sehr lange Eingaben, Video zusammen mit Text betrifft oder wenn man strukturierte Ausgaben, logprobs oder feinkörnige Kontrolle über die Token-Auswahl durch logit_bias und min_p benötigt. Langkontext-Retrieval, die Überprüfung ganzer Repositories und Pipelines, die Modellausgaben programmatisch parsen, passen alle gut dazu. GLM 4.5V ist eine vernünftige Wahl, wenn die eigenen Eingaben bequem in sein Kontextfenster passen, man nur Text und Bilder benötigt und die eigene Arbeitslast viele Ausgabe-Token erzeugt, da seine Ausgabepreisgestaltung die niedrigere der beiden ist. Es unterstützt weiterhin tools, tool_choice, response_format, reasoning und die üblichen Sampling-Parameter, gewöhnliches Tool-Calling und JSON-förmige Antworten bleiben also verfügbar.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, da die API OpenAI-kompatibel ist. Man richtet seinen Client auf die api14-Basis-URL, sendet eine Anfrage an den Chat-Completions-Endpunkt und setzt das Feld model entweder auf "qwen/qwen3.6-27b" oder "z-ai/glm-4.5v". Alles andere im Request-Body, messages, temperature, max_tokens, tools, bleibt so, wie man es für OpenAI schreiben würde. Das Umschalten zwischen den beiden ist eine einzeilige Änderung der model id, man kann also verschiedene Anfragen an verschiedene Modelle weiterleiten, ohne seine Integration umzuschreiben.
Es gibt Fälle, in denen das Modell, das auf dem Papier schwächer aussieht, dennoch die bessere Wahl ist. Wenn die eigene Aufgabe nur Bild und Text betrifft, in 65536 Token passt und lange Antworten erzeugt, kann GLM 4.5V die wirtschaftlichere Wahl sein, weil seine Ausgabepreisgestaltung niedriger ist. Umgekehrt gilt: Wenn man Videoeingabe, ein sehr großes Kontextfenster oder strukturierte Ausgaben und logprobs benötigt, ist Qwen3.6 27B das Modell der Wahl, da diese Fähigkeiten bei GLM 4.5V nicht verfügbar sind.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "qwen/qwen3.6-27b" auf "z-ai/glm-4.5v", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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);
Weitere Vergleiche
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha vs. Tencent: Hy4