NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL mot Z.ai: GLM 5.3 Flash
En jämförelse sida vid sida av NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr)) och Z.ai: GLM 5.3 Flash (0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Z.ai: GLM 5.3 Flash | |
|---|---|---|
| Leverantör | NVIDIA | Z.ai |
| Indata | 0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr) | 0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr) |
| Utdata | 1,75 US$ / 1M textdelar (≈ 17,14 kr) | 1,75 US$ / 1M textdelar (≈ 17,14 kr) |
| Cacheläsning | 0,07 US$ / 1M textdelar (≈ 0,69 kr) | 0,11 US$ / 1M textdelar (≈ 1,03 kr) |
| Kontextfönster | 1 048 576 | 1 048 576 |
| Max utdata | 943 718 | 943 717 |
| Indata | text, image, video | text, image, video |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 15 okt. 2026 | 26 aug. 2026 |
Viktiga skillnader
- Båda har ungefär samma indatapris.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00140 US$ med NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL och 0,00140 US$ med Z.ai: GLM 5.3 Flash.
Mer i detalj
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL är en modell från NVIDIA, och Z.ai: GLM 5.3 Flash är en modell från Z.ai. Båda är textgenereringsmodeller som tar text, bild och video som indata och returnerar text som utdata, och båda serveras via api14 sida vid sida. De är nära syskon i den meningen att de intar samma plats i en utvecklares stack: en stor multimodell modell som du anropar när du behöver en enda endpoint för att hantera blandade medieprompter och långa dokument.
De två modellerna är anmärkningsvärt lika på papperet. Båda exponerar ett kontextfönster på 1 048 576 tokens, så ingen av dem har en fördel när det gäller hur mycket du kan mata in samtidigt. Båda accepterar samma tre indatamodaliteter och producerar endast text. Parameterlistorna överlappar nästan helt och täcker samplingskontroller som temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty och repetition_penalty, plus seed, stop, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning och include_reasoning. Skillnaderna är små: GLM 5.3 Flash lägger till parallel_tool_calls och reasoning_effort, medan Nemotron 3.5 Super VL inte listar dessa två. När det gäller prissättning sätter den kvalitativa jämförelsen kostnaden för indata och utdata som lika, så ingen av dem är meningsfullt billigare än den andra. Utgivningsdatumen skiljer sig åt, där GLM 5.3 Flash kom 2026-08-26 och Nemotron 3.5 Super VL 2026-10-15.
För de flesta uppgifter kommer valet att handla om små ergonomiska detaljer snarare än rå kapacitet. Om ditt arbetsflöde innebär att utfärda flera verktygsanrop i en och samma tur och du vill att modellen ska köra dem parallellt, exponerar GLM 5.3 Flash parallel_tool_calls, vilket Nemotron 3.5 Super VL inte listar. Om du vill justera reasoning_effort upp eller ned per begäran finns reasoning_effort likaså endast på Z.ai-modellen. Nemotron 3.5 Super VL täcker under tiden samma kärnyta för strukturerade utdata, verktygsanrop och reasoning, så alla uppgifter byggda kring ett enda verktygsanrop, ett JSON-schemassvar eller en enkel reasoning-körning bör bete sig jämförbart på endera. Med tanke på den lika prissättningen och identiska kontextlängd finns det inget kostnads- eller kapacitetsargument som knuffar dig åt ena hållet.
Att växla mellan dem är trivialt eftersom api14 exponerar ett OpenAI-kompatibelt API. Du pekar din klient mot samma bas-URL, skickar samma förfrågningskropp och ändrar endast modellfältet mellan "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" och "z-ai/glm-5.3-flash". Din messages-array, innehållsdelar för bild eller video, verktygsdefinitioner, response_format och samplingsparametrar följer alla med oförändrade, med förbehållet att parallel_tool_calls och reasoning_effort endast får effekt på Z.ai-modellen. Det gör det praktiskt att ha båda konfigurerade och routa per begäran, eller att A/B-testa dem på din egen trafik utan att skriva om integrationskoden.
En rimlig standard är att börja med GLM 5.3 Flash om din applikation lutar sig mot orkestrering av flera verktyg eller justerbar reasoning_effort, eftersom det är de enda listade förmågorna där den går utöver NVIDIA-modellen. Välj Nemotron 3.5 Super VL när du vill ha samma långa kontext och multimodala beteende från NVIDIA och inte behöver de två extra kontrollerna. Eftersom prissättningen är lika och kontextfönstret identiskt är de avgörande faktorerna de två extra parametrarna och vilken leverantör du redan föredrar, inte någon skillnad i kostnad eller kapacitet.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" till "z-ai/glm-5.3-flash", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4