Qwen: Qwen3.6 27B tegen Z.ai: GLM 4.5V
Een vergelijking naast elkaar van Qwen: Qwen3.6 27B (US$ 1,58 / 1M tekstdelen (≈ € 1,40)) en Z.ai: GLM 4.5V (US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,87)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Qwen: Qwen3.6 27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Qwen | Z.ai |
| Invoer | US$ 1,58 / 1M tekstdelen (≈ € 1,40) | US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,87) |
| Uitvoer | US$ 9,45 / 1M tekstdelen (≈ € 8,42) | US$ 6,30 / 1M tekstdelen (≈ € 5,61) |
| Cache lezen | - | US$ 0,39 / 1M tekstdelen (≈ € 0,34) |
| Contextvenster | 262.144 | 65.536 |
| Maximale output | 65.536 | 16.384 |
| Invoer | text, image, video | text, image |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 27 apr 2026 | 11 aug 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Qwen: Qwen3.6 27B is 25% goedkoper op inputtokens.
- Z.ai: GLM 4.5V is 33% goedkoper op outputtokens.
- Qwen: Qwen3.6 27B leest 4.0× meer context (262.144 tokens).
- Alleen Qwen: Qwen3.6 27B ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00630 met Qwen: Qwen3.6 27B en US$ 0,00525 met Z.ai: GLM 4.5V.
In detail
Qwen: Qwen3.6 27B is een tekstmodel van Qwen, uitgebracht op 2026-04-27. Z.ai: GLM 4.5V is een tekstmodel van Z.ai, uitgebracht op 2025-08-11. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen met tekstuitvoer, dus de keuze tussen hen komt neer op contextgrootte, wat je kunt invoeren, en welke sampling- en uitvoerbesturingselementen je nodig hebt.
De duidelijkste scheiding is contextlengte. Qwen3.6 27B accepteert tot 262144 tokens, terwijl GLM 4.5V tot 65536 accepteert, dus Qwen geeft je ongeveer vier keer zoveel ruimte voor lange documenten, grote codebases of uitgebreide gespreksgeschiedenis. Qua invoer neemt Qwen3.6 27B tekst, afbeeldingen en video, terwijl GLM 4.5V alleen tekst en afbeeldingen neemt, dus video-invoer is hier een mogelijkheid die alleen Qwen biedt. Beide voeren alleen tekst uit. Qwen3.6 27B biedt ook een breder parameterscala: het ondersteunt structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs en min_p, die geen van alle op GLM 4.5V voorkomen. Beide modellen ondersteunen reasoning en include_reasoning, dus geen van beide heeft daar een voordeel. Qua prijs is Qwen3.6 27B de goedkopere van de twee voor invoer, terwijl GLM 4.5V goedkoper is voor uitvoer, dus de betere waarde hangt ervan af of je workload invoerzwaar of uitvoerzwaar is.
Voor praktisch werk grijp je naar Qwen3.6 27B wanneer de taak zeer lange invoer betreft, video naast tekst, of wanneer je structured outputs, logprobs of fijnmazige controle over tokenselectie via logit_bias en min_p nodig hebt. Long-context retrieval, review van een volledige repository, en pipelines die modeluitvoer programmatisch parsen passen er allemaal goed bij. GLM 4.5V is een redelijke keuze wanneer je invoer comfortabel binnen zijn contextvenster past, je alleen tekst en afbeeldingen nodig hebt, en je workload veel uitvoertokens genereert, aangezien de uitvoerprijs de laagste van de twee is. Het ondersteunt nog steeds tools, tool_choice, response_format, reasoning en de gebruikelijke sampling-parameters, dus gewone tool-calling en JSON-vormige antwoorden blijven beschikbaar.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt een verzoek naar het chat completions endpoint, en stelt het model-veld in op ofwel "qwen/qwen3.6-27b" ofwel "z-ai/glm-4.5v". Al het andere in de request body, messages, temperature, max_tokens, tools, blijft zoals je het voor OpenAI zou schrijven. Schakelen tussen de twee is een wijziging van één regel in de model-id, dus je kunt verschillende verzoeken naar verschillende modellen routeren zonder je integratie te herschrijven.
Er zijn gevallen waarin het model dat op papier zwakker lijkt toch de betere keuze is. Als je taak alleen afbeeldingen en tekst betreft, binnen 65536 tokens past, en lange antwoorden produceert, kan GLM 4.5V de zuinigere keuze zijn omdat de uitvoerprijs lager is. Omgekeerd, als je video-invoer, een zeer groot contextvenster, of structured outputs en logprobs nodig hebt, is Qwen3.6 27B degene om te gebruiken, aangezien die mogelijkheden niet beschikbaar zijn op GLM 4.5V.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "qwen/qwen3.6-27b" naar "z-ai/glm-4.5v", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4