GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Qwen3 Max vs GLM-5

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
Qwen3 Max vs GLM-5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Qwen3 Max من Alibaba وGLM-5 من Zhipu AI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Qwen3 Max نافذة سياق بحجم 262.1K رمز بسعر $2.00/$6.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر GLM-5 سياقًا بحجم 204.8K 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:
Alibaba

Qwen3 Max

نموذج وكيل مستقل وأدوات

نموذج Qwen3 Max من Alibaba مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 72 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 88/100 (بتكلفة $2/$6 لكل مليون رمز).

Intelligence Index88 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

62.5%

Zhipu AI

GLM-5

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج GLM-5 من Zhipu AI مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 205K وسرعة 68 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 87/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index87 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204.8K tokens

SWE-bench Verified:

58%

أهم الفروقات في لمحة

  • GLM-5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen3 Max has a larger context window (262K vs 205K tokens).
  • Qwen3 Max is faster at 72 tok/s vs 68 tok/s.
  • Qwen3 Max leads on SWE-bench coding (62.5% vs 58.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3 MaxGLM-5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8887
Provider
AlibabaZhipu AI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$6.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.28 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
262.1K tokens~393 A4 pages of text204.8K tokens~307 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
72 tok/s68 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
62.5%58%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
71.2%68%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.40 / 1M$0.00 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen3 Max
+4.5% SWE-bench lead
Cost
GLM-5
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Qwen3 Max
+6% faster generation
Context
Qwen3 Max
262.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Qwen3 MaxGLM-5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

62.5%vs58%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

71.2%vs68%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

84.5%vs84%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1395ptsvs1390pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

72 tok/s vs68 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
Qwen3 Max0.59s
GLM-50.58s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3 Max7.53s
GLM-57.93s

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)
Qwen3 Max Monthly API Bill
$9.00 / month
$2/1M in · $6/1M out
GLM-5 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GLM-5 saves approximately $9.00 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Qwen3 Max · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 62.5% · GPQA Diamond 71.2%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 72 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 590 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $2/$6 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات

GLM-5 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 205K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 68%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 68 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 580 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (240B 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.

MetricQwen3 MaxGLM-5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.28$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
25K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
10K8K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3 MaxGLM-5
Official API Model ID (SDK)qwen3-max-instructglm-5
API ProtocolAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-092026-02
Knowledge CutoffJuly 2025December 2025
ArchitectureAdvanced Dense/MoE Hybrid Frontier TransformerFrontier Sparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer
ParametersConfidential240B MoE
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPMUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 262K windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.4/1M 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)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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 SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 149 GB VRAM (4-bit Quantized) · 516 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationAlibaba Production Safety & Alignment VerifiedOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Qwen3 Max vs GLM-5: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3 Max or GLM-5?

Qwen3 Max is more intelligent. It scores 88 compared with 87 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3 Max is faster, generating 72 tokens per second compared with 68 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GLM-5 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $1.28 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GLM-5 has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 0.59s.

Which model has a larger context window?

Qwen3 Max has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 204.8K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Qwen3 Max (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGLM-5 (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Qwen3 Max في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Qwen3 Max سرعة توليد أعلى، بينما يُعد GLM-5 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen3 Max أم GLM-5؟+

يتصدر Qwen3 Max في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Qwen3 Max وGLM-5؟+

يبلغ سعر Qwen3 Max نحو $2.00 / $6.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GLM-5 نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد GLM-5 الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Qwen3 Max سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 204.8K رمز لنموذج GLM-5، بينما يتفوق Qwen3 Max 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 Alibaba وZhipu AI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).