Qwen: Qwen3.6 27B mot Z.ai: GLM 4.5V
En jämförelse sida vid sida av Qwen: Qwen3.6 27B (1,58 US$ / 1M textdelar (≈ 15,43 kr)) och Z.ai: GLM 4.5V (2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,57 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Qwen: Qwen3.6 27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Leverantör | Qwen | Z.ai |
| Indata | 1,58 US$ / 1M textdelar (≈ 15,43 kr) | 2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,57 kr) |
| Utdata | 9,45 US$ / 1M textdelar (≈ 92,58 kr) | 6,30 US$ / 1M textdelar (≈ 61,72 kr) |
| Cacheläsning | - | 0,39 US$ / 1M textdelar (≈ 3,77 kr) |
| Kontextfönster | 262 144 | 65 536 |
| Max utdata | 65 536 | 16 384 |
| Indata | text, image, video | text, image |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 27 apr. 2026 | 11 aug. 2025 |
Viktiga skillnader
- Qwen: Qwen3.6 27B är 25% billigare på indata-tokens.
- Z.ai: GLM 4.5V är 33% billigare på utdata-tokens.
- Qwen: Qwen3.6 27B läser 4.0× mer kontext (262 144 tokens).
- Endast Qwen: Qwen3.6 27B stöder strukturerad JSON-utdata.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00630 US$ med Qwen: Qwen3.6 27B och 0,00525 US$ med Z.ai: GLM 4.5V.
Mer i detalj
Qwen: Qwen3.6 27B är en textmodell från Qwen, släppt 2026-04-27. Z.ai: GLM 4.5V är en textmodell från Z.ai, släppt 2025-08-11. Båda serveras via api14 som chattmodeller med textutdata, så valet mellan dem handlar om kontextstorlek, vad du kan skicka in, och vilka styrningar för sampling och utdata du behöver.
Den tydligaste skillnaden är kontextlängden. Qwen3.6 27B tar emot upp till 262144 tokens, medan GLM 4.5V tar emot upp till 65536, så Qwen ger dig ungefär fyra gånger så mycket utrymme för långa dokument, stora kodbaser eller utökad konversationshistorik. För indata tar Qwen3.6 27B text, bilder och video, medan GLM 4.5V endast tar text och bilder, så videoindata är en funktion som bara Qwen har här. Båda ger endast textutdata. Qwen3.6 27B exponerar också en bredare uppsättning parametrar: den stöder structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs och min_p, vilka ingen av dem förekommer hos GLM 4.5V. Båda modellerna stöder reasoning och include_reasoning, så ingen av dem har en fördel där. Priset: Qwen3.6 27B är den billigare av de två för indata, medan GLM 4.5V är billigare för utdata, så vilket som ger bäst värde beror på om din arbetsbelastning är indatatung eller utdatatung.
För praktiskt arbete, välj Qwen3.6 27B när uppgiften involverar mycket långa indata, video tillsammans med text, eller när du behöver strukturerade utdata, logprobs eller finmaskig kontroll över tokenval via logit_bias och min_p. Långkontextsökning, granskning av hela arkiv och pipelines som tolkar modellutdata programmatiskt passar den väl. GLM 4.5V är ett rimligt val när dina indata ryms bekvämt inom dess kontextfönster, du bara behöver text och bilder, och din arbetsbelastning genererar många utdatatokens, eftersom dess utdatapris är det lägre av de två. Den stöder fortfarande tools, tool_choice, response_format, reasoning och de vanliga samplingsparametrarna, så vanliga verktygsanrop och JSON-formade svar finns fortfarande tillgängliga.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar en begäran till slutpunkten för chattkompletteringar, och ställer in fältet model till antingen "qwen/qwen3.6-27b" eller "z-ai/glm-4.5v". Allt annat i begärans brödtext, messages, temperature, max_tokens, tools, förblir som du skulle skriva det för OpenAI. Att växla mellan de två är en enradsändring av modell-id:t, så du kan dirigera olika begäranden till olika modeller utan att skriva om din integration.
Det finns fall där modellen som ser svagare ut på papper fortfarande är det bättre valet. Om din uppgift endast är bild och text, ryms inom 65536 tokens, och producerar långa svar, kan GLM 4.5V vara det mer ekonomiska valet eftersom dess utdatapris är lägre. Omvänt, om du behöver videoindata, ett mycket stort kontextfönster, eller strukturerade utdata och logprobs, är Qwen3.6 27B den du ska använda, eftersom dessa funktioner inte är tillgängliga hos GLM 4.5V.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "qwen/qwen3.6-27b" till "z-ai/glm-4.5v", 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-4.5v",
"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