Qwen: Qwen3.5-27B kontra Z.ai: GLM 4.5V
Porównanie Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 USD / 1M tokenów (≈ 3,57 zł)) i Z.ai: GLM 4.5V (2,10 USD / 1M tokenów (≈ 8,23 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Qwen: Qwen3.5-27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Dostawca | Qwen | Z.ai |
| Wejście | 0,91 USD / 1M tokenów (≈ 3,57 zł) | 2,10 USD / 1M tokenów (≈ 8,23 zł) |
| Wyjście | 9,10 USD / 1M tokenów (≈ 35,65 zł) | 6,30 USD / 1M tokenów (≈ 24,68 zł) |
| Odczyt z cache | - | 0,39 USD / 1M tokenów (≈ 1,51 zł) |
| Okno kontekstu | 262 144 | 65 536 |
| Maks. wyjście | 81 920 | 16 384 |
| Wejście | text, image, video | text, image |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 25 lut 2026 | 11 sie 2025 |
Najważniejsze różnice
- Qwen: Qwen3.5-27B jest o 57% tańszy na tokenach wejściowych.
- Z.ai: GLM 4.5V jest o 31% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Qwen: Qwen3.5-27B przyjmuje 4.0× więcej kontekstu (262 144 tokenów).
- Tylko Qwen: Qwen3.5-27B obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00546 USD z Qwen: Qwen3.5-27B i 0,00525 USD z Z.ai: GLM 4.5V.
Szczegółowo
Qwen: Qwen3.5-27B jest tworzony przez Qwen i nosi identyfikator modelu qwen/qwen3.5-27b. Z.ai: GLM 4.5V jest tworzony przez Z.ai i nosi identyfikator modelu z-ai/glm-4.5v. Oba są wymienione w kategorii tekstowej i oba przyjmują dane wejściowe tekstowe oraz zwracają dane wyjściowe tekstowe, więc na poziomie podstawowej formy są tym samym rodzajem modelu. Różnice ujawniają się w tym, ile przyjmują i jak są dostrojone.
Najwyraźniejszy podział dotyczy długości kontekstu. Qwen3.5-27B oferuje 262144 tokeny, podczas gdy GLM 4.5V oferuje 65536, więc Qwen daje około cztery razy więcej miejsca, zanim trzeba będzie przycinać lub dzielić na fragmenty. Qwen przyjmuje także wideo jako modalność wejściową obok tekstu i obrazu, podczas gdy GLM 4.5V przyjmuje tylko tekst i obraz. Jeśli chodzi o parametry, Qwen obsługuje ustrukturyzowane dane wyjściowe oraz szerszy zestaw obejmujący logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs i structured_outputs, podczas gdy GLM 4.5V ich nie wymienia. Oba obsługują tools, tool_choice, reasoning i include_reasoning, więc wywoływanie narzędzi i rozumowanie nie są tu czynnikiem różnicującym. Jeśli chodzi o cenę, Qwen jest tańszy po stronie danych wejściowych, a GLM 4.5V jest tańszy po stronie danych wyjściowych, więc obraz kosztów zależy od proporcji danych wejściowych do wyjściowych.
Przy praktycznym wyborze sięgnij po Qwen3.5-27B, gdy prompt jest długi, gdy trzeba przekazać wideo lub gdy chcesz ustrukturyzowanych danych wyjściowych, logprobs albo dokładniejszych kontroli próbkowania. Długie dokumenty, wielogodzinne transkrypcje i potoki wymagające ścisłego schematu odpowiedzi dobrze do niego pasują. Sięgnij po GLM 4.5V, gdy dane wejściowe są krótkie do umiarkowanych, gdy masz tylko tekst i obraz oraz gdy wolumen danych wyjściowych dominuje w rachunku, ponieważ jest tańszy po stronie danych wyjściowych. Jeśli twoje obciążenie to głównie krótkie prompty z długimi generacjami, GLM 4.5V może być bardziej ekonomicznym wyborem, nawet mimo mniejszego okna kontekstu.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz klienta na bazowy URL api14, wysyłasz swój klucz i używasz kształtu chat completions, którego już używasz gdzie indziej. Jedyna zmiana między nimi to identyfikator modelu: ustaw go na qwen/qwen3.5-27b lub z-ai/glm-4.5v. Wszystko inne w treści żądania pozostaje bez zmian, a ty możesz utrzymać jedną ścieżkę kodu i przełączać identyfikator na żądanie lub na środowisko. Sprawdź bieżącą tabelę cen na tej stronie, aby poznać aktualne stawki, zamiast zakodowywać założenia na stałe.
Wciąż istnieją przypadki, w których model z mniejszym kontekstem jest lepszym wyborem. Jeśli twoje zadanie to krótkie pytania obrazowe i tekstowe z długimi odpowiedziami, tańsza strona danych wyjściowych GLM 4.5V ma większe znaczenie niż większe okno Qwen, a i tak nie wykorzystasz dodatkowego kontekstu. Podobnie, jeśli nie potrzebujesz ustrukturyzowanych danych wyjściowych, logprobs ani wideo, dodatkowe parametry w Qwen nic ci nie dają i prostszy wybór jest w porządku. Dopasuj model do kształtu swojego ruchu, a nie do dłuższej listy funkcji.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "qwen/qwen3.5-27b" na "z-ai/glm-4.5v", 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-4.5v",
"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