NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL contre Z.ai: GLM 5.3 Flash
Un comparatif côte à côte de NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €)) et Z.ai: GLM 5.3 Flash (0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Z.ai: GLM 5.3 Flash | |
|---|---|---|
| Fournisseur | NVIDIA | Z.ai |
| Entrée | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) |
| Sortie | 1,75 $US / 1M jetons (≈ 1,56 €) | 1,75 $US / 1M jetons (≈ 1,56 €) |
| Lecture du cache | 0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €) | 0,11 $US / 1M jetons (≈ 0,09 €) |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 1 048 576 |
| Sortie max. | 943 718 | 943 717 |
| Entrée | text, image, video | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 15 oct. 2026 | 26 août 2026 |
Principales différences
- Les deux ont à peu près le même prix en entrée.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00140 $US avec NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL et 0,00140 $US avec Z.ai: GLM 5.3 Flash.
En détail
NVIDIA : Nemotron 3.5 Super VL est un modèle de NVIDIA, et Z.ai : GLM 5.3 Flash est un modèle de Z.ai. Tous deux sont des modèles de génération de texte qui acceptent du texte, des images et des vidéos en entrée et renvoient du texte en sortie, et tous deux sont servis via api14 côte à côte. Ce sont des frères proches en ce sens qu'ils occupent le même emplacement dans la pile d'un développeur : un grand modèle multimodal que vous appelez lorsque vous avez besoin d'un seul point de terminaison pour traiter des invites multimédias mixtes et de longs documents.
Les deux modèles sont remarquablement similaires sur le papier. Tous deux exposent une fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons, donc aucun n'a d'avantage sur la quantité que vous pouvez fournir en une seule fois. Tous deux acceptent les mêmes trois modalités d'entrée et ne produisent que du texte. Les listes de paramètres se recoupent presque complètement, couvrant les contrôles d'échantillonnage tels que temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty et repetition_penalty, plus seed, stop, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning et include_reasoning. Les différences sont étroites : GLM 5.3 Flash ajoute parallel_tool_calls et reasoning_effort, tandis que Nemotron 3.5 Super VL ne liste pas ces deux paramètres. Côté tarification, la comparaison qualitative place le coût d'entrée et de sortie à égalité, donc aucun n'est sensiblement moins cher que l'autre. Les dates de publication diffèrent, GLM 5.3 Flash arrivant le 2026-08-26 et Nemotron 3.5 Super VL le 2026-10-15.
Pour la plupart des tâches, le choix se résumera à de petits détails ergonomiques plutôt qu'à une capacité brute. Si votre flux de travail implique d'émettre plusieurs appels d'outils en un seul tour et que vous souhaitez que le modèle les exécute en parallèle, GLM 5.3 Flash expose parallel_tool_calls, ce que Nemotron 3.5 Super VL ne liste pas. Si vous souhaitez ajuster l'effort de raisonnement à la hausse ou à la baisse par requête, reasoning_effort n'est également présent que sur le modèle Z.ai. Nemotron 3.5 Super VL, quant à lui, couvre la même surface essentielle pour les sorties structurées, l'appel d'outils et le raisonnement, donc toute tâche construite autour d'un seul appel d'outil, d'une réponse au format JSON schema ou d'une passe de raisonnement simple devrait se comporter de manière comparable sur l'un ou l'autre. Étant donné la tarification à égalité et la longueur de contexte identique, aucun argument de coût ou de capacité ne vous pousse dans une direction.
Basculer entre eux est trivial car api14 expose une API compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers la même URL de base, envoyez le même corps de requête, et changez uniquement le champ model entre "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" et "z-ai/glm-5.3-flash". Votre tableau messages, vos parties de contenu image ou vidéo, vos définitions d'outils, response_format et vos paramètres d'échantillonnage sont tous repris sans modification, avec la réserve que parallel_tool_calls et reasoning_effort ne prendront effet que sur le modèle Z.ai. Cela permet de garder les deux configurés et de router par requête, ou de les comparer en A/B sur votre propre trafic sans réécrire le code d'intégration.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" par "z-ai/glm-5.3-flash" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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-5.3-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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