GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.7-FlashX vs Qwen3.5 122B-A10B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GLM-4.7-FlashX vs Qwen3.5 122B-A10B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد GLM-4.7-FlashX من Zhipu AI وQwen3.5 122B-A10B من Alibaba من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر GLM-4.7-FlashX نافذة سياق بحجم 200K رمز بسعر $0.02/$0.04 لكل مليون رمز، بينما يوفر Qwen3.5 122B-A10B سياقًا بحجم 262.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Zhipu AI

GLM-4.7-FlashX

نموذج خفيف وعالي الكفاءة

نموذج GLM-4.7-FlashX من Zhipu AI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 200K وسرعة 150 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 76/100 (بتكلفة $0.02/$0.04 لكل مليون رمز).

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.04 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Alibaba

Qwen3.5 122B-A10B

ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

نموذج Qwen3.5 122B-A10B من Alibaba مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 78 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 82/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

  • Qwen3.5 122B-A10B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen3.5 122B-A10B has a larger context window (262K vs 200K tokens).
  • GLM-4.7-FlashX is faster at 150 tok/s vs 78 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-4.7-FlashXQwen3.5 122B-A10B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7682
Provider
Zhipu AIAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$0.02 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.04 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.01 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
150 tok/s78 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A65.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Qwen3.5 122B-A10B
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
GLM-4.7-FlashX
+92% faster generation
Context
Qwen3.5 122B-A10B
262.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GLM-4.7-FlashXQwen3.5 122B-A10B
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

N/Avs65.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

74.5%vs80.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1290ptsvs1350pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

150 tok/s vs78 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GLM-4.7-FlashX0.26s
Qwen3.5 122B-A10B0.51s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-4.7-FlashX3.59s
Qwen3.5 122B-A10B6.92s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GLM-4.7-FlashX Monthly API Bill
$0.07 / month
$0.02/1M in · $0.04/1M out
Qwen3.5 122B-A10B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3.5 122B-A10B saves approximately $0.07 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GLM-4.7-FlashX · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 200K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1290)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 150 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 260 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Qwen3.5 122B-A10B · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (GPQA Diamond 65.5% · MMLU-Pro 80.5%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 78 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 510 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (122B total (10B MoE)) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGLM-4.7-FlashXQwen3.5 122B-A10B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
13K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
1K5K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-4.7-FlashXQwen3.5 122B-A10B
Official API Model ID (SDK)glm-4-7-flashxqwen3-5-122b-a10b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-012026-02
Knowledge CutoffNovember 2025December 2025
ArchitectureEnhanced Latency-Optimized TransformerEfficient Open Multimodal MoE Transformer
ParametersConfidential122B total (10B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.02/1M in) across full 200K windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.003/1M tokensAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 262 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

GLM-4.7-FlashX vs Qwen3.5 122B-A10B: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, GLM-4.7-FlashX or Qwen3.5 122B-A10B?

Qwen3.5 122B-A10B is more intelligent. It scores 82 compared with 76 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-4.7-FlashX is faster, generating 150 tokens per second compared with 78 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.5 122B-A10B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.01 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GLM-4.7-FlashX has lower latency, with a time to first token of 0.26s compared with 0.51s.

Which model has a larger context window?

Qwen3.5 122B-A10B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 200K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من GLM-4.7-FlashX (مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwen3.5 122B-A10B (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Qwen3.5 122B-A10B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GLM-4.7-FlashX سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3.5 122B-A10B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GLM-4.7-FlashX أم Qwen3.5 122B-A10B؟+

يتصدر Qwen3.5 122B-A10B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين GLM-4.7-FlashX وQwen3.5 122B-A10B؟+

يبلغ سعر GLM-4.7-FlashX نحو $0.02 / $0.04 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Qwen3.5 122B-A10B نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3.5 122B-A10B الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم GLM-4.7-FlashX سياقًا بحجم 200K رمز مقابل 262.1K رمز لنموذج Qwen3.5 122B-A10B، بينما يتفوق GLM-4.7-FlashX في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Zhipu AI وAlibaba وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).