Qwen: Qwen3.6 27B kontra Z.ai: GLM 4.5V
Porównanie Qwen: Qwen3.6 27B (1,58 USD / 1M tokenów (≈ 6,17 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: Qwen3.6 27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Dostawca | Qwen | Z.ai |
| Wejście | 1,58 USD / 1M tokenów (≈ 6,17 zł) | 2,10 USD / 1M tokenów (≈ 8,23 zł) |
| Wyjście | 9,45 USD / 1M tokenów (≈ 37,02 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 | 65 536 | 16 384 |
| Wejście | text, image, video | text, image |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 27 kwi 2026 | 11 sie 2025 |
Najważniejsze różnice
- Qwen: Qwen3.6 27B jest o 25% tańszy na tokenach wejściowych.
- Z.ai: GLM 4.5V jest o 33% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Qwen: Qwen3.6 27B przyjmuje 4.0× więcej kontekstu (262 144 tokenów).
- Tylko Qwen: Qwen3.6 27B obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00630 USD z Qwen: Qwen3.6 27B i 0,00525 USD z Z.ai: GLM 4.5V.
Szczegółowo
Qwen: Qwen3.6 27B to model tekstowy od Qwen, wydany 2026-04-27. Z.ai: GLM 4.5V to model tekstowy od Z.ai, wydany 2025-08-11. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu z wyjściem tekstowym, więc wybór między nimi sprowadza się do rozmiaru kontekstu, tego, co można wysłać na wejściu, oraz tego, jakich kontrolek próbkowania i wyjścia potrzebujesz.
Najwyraźniejszy podział dotyczy długości kontekstu. Qwen3.6 27B przyjmuje do 262144 tokenów, podczas gdy GLM 4.5V przyjmuje do 65536, więc Qwen daje około cztery razy więcej miejsca na długie dokumenty, duże bazy kodu lub rozszerzoną historię rozmowy. Na wejściu Qwen3.6 27B przyjmuje tekst, obrazy i wideo, natomiast GLM 4.5V przyjmuje tylko tekst i obrazy, więc wejście wideo jest tutaj możliwością dostępną wyłącznie w Qwen. Oba zwracają wyłącznie tekst. Qwen3.6 27B udostępnia także szerszy zestaw parametrów: obsługuje structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs i min_p, z których żaden nie występuje w GLM 4.5V. Oba modele obsługują reasoning i include_reasoning, więc żaden nie ma tu przewagi. Jeśli chodzi o cenę, Qwen3.6 27B jest tańszy z dwóch pod względem wejścia, natomiast GLM 4.5V jest tańszy pod względem wyjścia, więc lepsza wartość zależy od tego, czy twoje obciążenie jest intensywne pod względem wejścia, czy wyjścia.
W praktycznej pracy sięgaj po Qwen3.6 27B, gdy zadanie obejmuje bardzo długie dane wejściowe, wideo razem z tekstem, albo gdy potrzebujesz structured_outputs, logprobs lub precyzyjnej kontroli nad wyborem tokenów przez logit_bias i min_p. Wyszukiwanie w długim kontekście, przegląd całego repozytorium i potoki, które programowo parsują wyjście modelu, dobrze do niego pasują. GLM 4.5V jest rozsądnym wyborem, gdy twoje dane wejściowe mieszczą się wygodnie w jego oknie kontekstu, potrzebujesz tylko tekstu i obrazów, a twoje obciążenie generuje dużo tokenów wyjściowych, ponieważ jego cena wyjścia jest niższa z dwóch. Nadal obsługuje tools, tool_choice, response_format, reasoning i zwykłe parametry próbkowania, więc zwykłe wywoływanie narzędzi i odpowiedzi w formacie JSON pozostają dostępne.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz żądanie do punktu końcowego chat completions i ustawiasz pole model na "qwen/qwen3.6-27b" albo "z-ai/glm-4.5v". Wszystko inne w treści żądania, messages, temperature, max_tokens, tools, pozostaje takie, jak napisałbyś dla OpenAI. Przełączanie między nimi to zmiana identyfikatora modelu w jednej linii, więc możesz kierować różne żądania do różnych modeli bez przepisywania integracji.
Są przypadki, w których model wyglądający słabiej na papierze jest nadal lepszym wyborem. Jeśli twoje zadanie dotyczy tylko obrazów i tekstu, mieści się w 65536 tokenów i generuje długie odpowiedzi, GLM 4.5V może być bardziej ekonomicznym wyborem, ponieważ jego cena wyjścia jest niższa. Odwrotnie, jeśli potrzebujesz wejścia wideo, bardzo dużego okna kontekstu albo structured_outputs i logprobs, użyj Qwen3.6 27B, ponieważ te możliwości nie są dostępne w GLM 4.5V.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "qwen/qwen3.6-27b" 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