Qwen: Qwen3.6 27B は Qwen のテキストモデルで、2026-04-27 にリリースされました。Z.ai: GLM 4.5V は Z.ai のテキストモデルで、2025-08-11 にリリースされました。どちらも api14 を通じてテキスト出力のチャットモデルとして提供されるため、両者の選択はコンテキストサイズ、送信できる入力、そして必要なサンプリングと出力の制御によって決まります。
最も明確な違いはコンテキスト長です。Qwen3.6 27B は最大 262144 トークンを受け付けるのに対し、GLM 4.5V は最大 65536 であるため、Qwen は長い文書、大規模なコードベース、または拡張された会話履歴に対して約 4 倍の余地を提供します。入力について、Qwen3.6 27B はテキスト、画像、動画を受け付けますが、GLM 4.5V はテキストと画像のみを受け付けるため、ここでは動画入力は Qwen のみの機能です。どちらも出力はテキストのみです。Qwen3.6 27B はより広いパラメータ面も公開しています。structured_outputs、logit_bias、logprobs、top_logprobs、min_p をサポートしていますが、これらはいずれも GLM 4.5V には現れません。どちらのモデルも reasoning と include_reasoning をサポートしているため、この点で優劣はありません。価格について、Qwen3.6 27B は入力で 2 つの中で安く、GLM 4.5V は出力で安いため、どちらがより良い価値かは、ワークロードが入力重視か出力重視かによって決まります。
実務では、非常に長い入力、テキストと並ぶ動画を伴うタスク、または structured outputs、logprobs、もしくは logit_bias と min_p によるトークン選択のきめ細かな制御が必要な場合に Qwen3.6 27B を選んでください。長いコンテキストの検索、リポジトリ全体のレビュー、モデル出力をプログラムで解析するパイプラインはすべてこれによく適合します。GLM 4.5V は、入力がそのコンテキストウィンドウ内に余裕をもって収まり、テキストと画像のみが必要で、ワークロードが大量の出力トークンを生成する場合に妥当な選択です。その出力価格が 2 つの中で低いためです。それでも tools、tool_choice、response_format、reasoning、および通常のサンプリングパラメータをサポートしているため、通常のツール呼び出しと JSON 形式の応答は引き続き利用できます。
どちらのモデルも api14 を通じた呼び出しは同じように機能します。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、chat completions エンドポイントにリクエストを送信し、model フィールドを "qwen/qwen3.6-27b" または "z-ai/glm-4.5v" のいずれかに設定します。リクエストボディのその他すべて、messages、temperature、max_tokens、tools は、OpenAI 用に書くときと同じままです。2 つの切り替えは model id の 1 行の変更であるため、統合を書き直すことなく、異なるリクエストを異なるモデルにルーティングできます。
紙の上では弱く見えるモデルの方がそれでもより良い選択である場合があります。タスクが画像とテキストのみで、65536 トークン以内に収まり、長い回答を生成する場合、GLM 4.5V は出力価格が低いため、より経済的な選択になり得ます。逆に、動画入力、非常に大きなコンテキストウィンドウ、または structured outputs と logprobs が必要な場合、これらの機能は GLM 4.5V では利用できないため、Qwen3.6 27B が使用すべきものです。