Qwen: Qwen3.6 27B contra Z.ai: GLM 4.5V
Una comparativa lado a lado de Qwen: Qwen3.6 27B (1,58 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,40 €)) y Z.ai: GLM 4.5V (2,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,87 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Qwen: Qwen3.6 27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Proveedor | Qwen | Z.ai |
| Entrada | 1,58 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,40 €) | 2,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,87 €) |
| Salida | 9,45 US$ / 1M fragmentos (≈ 8,42 €) | 6,30 US$ / 1M fragmentos (≈ 5,61 €) |
| Lectura de caché | - | 0,39 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,34 €) |
| Ventana de contexto | 262.144 | 65.536 |
| Salida máxima | 65.536 | 16.384 |
| Entrada | text, image, video | text, image |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 27 abr 2026 | 11 ago 2025 |
Diferencias clave
- Qwen: Qwen3.6 27B es 25% más barato en tokens de entrada.
- Z.ai: GLM 4.5V es 33% más barato en tokens de salida.
- Qwen: Qwen3.6 27B lee 4.0× más contexto (262.144 tokens).
- Solo Qwen: Qwen3.6 27B admite salida JSON estructurada.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00630 US$ con Qwen: Qwen3.6 27B y 0,00525 US$ con Z.ai: GLM 4.5V.
En detalle
Qwen: Qwen3.6 27B es un modelo de texto de Qwen, lanzado el 2026-04-27. Z.ai: GLM 4.5V es un modelo de texto de Z.ai, lanzado el 2025-08-11. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de chat con salida de texto, por lo que la elección entre ellos se reduce al tamaño del contexto, lo que puedes enviar y qué controles de muestreo y salida necesitas.
La división más clara es la longitud del contexto. Qwen3.6 27B acepta hasta 262144 tokens, mientras que GLM 4.5V acepta hasta 65536, por lo que Qwen te da aproximadamente cuatro veces más espacio para documentos largos, bases de código grandes o historial de conversación extendido. En la entrada, Qwen3.6 27B acepta texto, imágenes y video, mientras que GLM 4.5V acepta solo texto e imágenes, por lo que la entrada de video es una capacidad exclusiva de Qwen aquí. Ambos producen solo texto. Qwen3.6 27B también expone una superficie de parámetros más amplia: admite structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs y min_p, ninguno de los cuales aparece en GLM 4.5V. Ambos modelos admiten reasoning e include_reasoning, por lo que ninguno tiene ventaja ahí. En cuanto al precio, Qwen3.6 27B es el más barato de los dos para entrada, mientras que GLM 4.5V es más barato para salida, por lo que el mejor valor depende de si tu carga de trabajo es intensiva en entrada o en salida.
Para el trabajo práctico, recurre a Qwen3.6 27B cuando la tarea implique entradas muy largas, video junto con texto, o cuando necesites structured_outputs, logprobs o control detallado sobre la selección de tokens mediante logit_bias y min_p. La recuperación de contexto largo, la revisión de repositorios completos y las canalizaciones que analizan la salida del modelo mediante programación encajan bien con él. GLM 4.5V es una opción razonable cuando tus entradas caben cómodamente dentro de su ventana de contexto, solo necesitas texto e imágenes, y tu carga de trabajo genera muchos tokens de salida, ya que su precio de salida es el más bajo de los dos. Todavía admite tools, tool_choice, response_format, reasoning y los parámetros de muestreo habituales, por lo que el uso ordinario de herramientas y las respuestas con formato JSON siguen disponibles.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías una solicitud al endpoint de finalizaciones de chat y estableces el campo model en "qwen/qwen3.6-27b" o "z-ai/glm-4.5v". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud, messages, temperature, max_tokens, tools, permanece tal como lo escribirías para OpenAI. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea en el id del modelo, por lo que puedes enrutar diferentes solicitudes a diferentes modelos sin reescribir tu integración.
Hay casos en los que el modelo que parece más débil sobre el papel sigue siendo la mejor opción. Si tu tarea es solo de imagen y texto, cabe dentro de 65536 tokens y produce respuestas largas, GLM 4.5V puede ser la opción más económica porque su precio de salida es más bajo. A la inversa, si necesitas entrada de video, una ventana de contexto muy grande, o structured_outputs y logprobs, Qwen3.6 27B es el que debes usar, ya que esas capacidades no están disponibles en GLM 4.5V.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "qwen/qwen3.6-27b" a "z-ai/glm-4.5v": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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);
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