NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL kontra Z.ai: GLM 5.3 Flash
Porównanie NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,07 zł)) i Z.ai: GLM 5.3 Flash (0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,07 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Z.ai: GLM 5.3 Flash | |
|---|---|---|
| Dostawca | NVIDIA | Z.ai |
| Wejście | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,07 zł) | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,07 zł) |
| Wyjście | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,89 zł) | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,89 zł) |
| Odczyt z cache | 0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,28 zł) | 0,11 USD / 1M tokenów (≈ 0,41 zł) |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 1 048 576 |
| Maks. wyjście | 943 718 | 943 717 |
| Wejście | text, image, video | text, image, video |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 15 paź 2026 | 26 sie 2026 |
Najważniejsze różnice
- Oba mają zbliżoną cenę wejścia.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00140 USD z NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL i 0,00140 USD z Z.ai: GLM 5.3 Flash.
Szczegółowo
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL to model od NVIDIA, a Z.ai: GLM 5.3 Flash to model od Z.ai. Oba są modelami generowania tekstu, które przyjmują tekst, obraz i wideo jako dane wejściowe i zwracają tekst jako dane wyjściowe, a oba są udostępniane przez api14 obok siebie. Są bliskim rodzeństwem w tym sensie, że zajmują to samo miejsce w stosie programisty: duży model multimodalny, do którego sięgasz, gdy potrzebujesz jednego punktu końcowego do obsługi promptów z mieszanymi mediami i długich dokumentów.
Oba modele są uderzająco podobne na papierze. Oba udostępniają okno kontekstu wynoszące 1 048 576 tokenów, więc żaden nie ma przewagi pod względem tego, ile możesz podać naraz. Oba przyjmują te same trzy modalności wejściowe i generują wyłącznie tekst. Listy parametrów pokrywają się niemal całkowicie, obejmując kontrolki próbkowania, takie jak temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty i repetition_penalty, a także seed, stop, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning i include_reasoning. Różnice są wąskie: GLM 5.3 Flash dodaje parallel_tool_calls i reasoning_effort, podczas gdy Nemotron 3.5 Super VL nie wymienia tych dwóch. W kwestii cen porównanie jakościowe stawia koszt wejścia i wyjścia na równi, więc żaden nie jest istotnie tańszy od drugiego. Daty wydania się różnią, GLM 5.3 Flash pojawił się 2026-08-26, a Nemotron 3.5 Super VL 2026-10-15.
W przypadku większości zadań wybór sprowadzi się do drobnych szczegółów ergonomicznych, a nie surowej wydajności. Jeśli Twój workflow obejmuje wystawianie kilku wywołań narzędzi w jednej turze i chcesz, aby model uruchamiał je równolegle, GLM 5.3 Flash udostępnia parallel_tool_calls, czego Nemotron 3.5 Super VL nie wymienia. Jeśli chcesz regulować wysiłek rozumowania w górę lub w dół dla każdego żądania, reasoning_effort również występuje tylko w modelu Z.ai. Nemotron 3.5 Super VL tymczasem obejmuje tę samą podstawową powierzchnię dla structured outputs, wywoływania narzędzi i rozumowania, więc każde zadanie zbudowane wokół pojedynczego wywołania narzędzia, odpowiedzi w schemacie JSON lub prostego przebiegu rozumowania powinno zachowywać się porównywalnie na obu. Biorąc pod uwagę wyrównane ceny i identyczną długość kontekstu, nie ma argumentu za kosztem ani pojemnością, który popychałby Cię w jedną stronę.
Przełączanie między nimi jest trywialne, ponieważ api14 udostępnia API zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na ten sam bazowy URL, wysyłasz to samo ciało żądania i zmieniasz tylko pole model między "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" a "z-ai/glm-5.3-flash". Twoja tablica messages, części zawartości z obrazem lub wideo, definicje narzędzi, response_format i parametry próbkowania przenoszą się bez zmian, z zastrzeżeniem, że parallel_tool_calls i reasoning_effort zadziałają tylko w modelu Z.ai. To sprawia, że praktyczne jest utrzymywanie obu skonfigurowanych i kierowanie żądań na bieżąco albo testowanie ich w trybie A/B na własnym ruchu bez przepisywania kodu integracji.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" na "z-ai/glm-5.3-flash", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4