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Head-to-Head Model Comparison

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

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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GLM-4.7-FlashX vs Qwen3.5 122B-A10B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GLM-4.7-FlashX von Zhipu AI und Qwen3.5 122B-A10B von Alibaba gehören zu den führenden KI-Modellen. GLM-4.7-FlashX bietet ein Kontextfenster von 200K Tokens bei API-Preisen von $0.02/$0.04 pro 1M Tokens, während Qwen3.5 122B-A10B 262.1K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Zhipu AI

GLM-4.7-FlashX

Kompaktes Effizienz-Modell

GLM-4.7-FlashX von Zhipu AI ist ein KI-Modell für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads mit 200K Kontextfenster, 150 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 76/100 und $0.02/$0.04 pro 1M Tok

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

Nativ Multimodale KI

Qwen3.5 122B-A10B von Alibaba ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 262K Kontextfenster, 78 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 82/100 und kostenlosem Open-Wei

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • 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

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

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

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Latenz & Antwortzeit

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

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

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

  • 200K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1290)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 150 Token/Sekunde bei nur 260 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

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

  • 262K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (GPQA Diamond 65.5% · MMLU-Pro 80.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 78 Token/Sekunde bei nur 510 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (122B total (10B MoE)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

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

Technische Spezifikationen

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: Schnelle Antworten (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.

Fazit

Sowohl GLM-4.7-FlashX (Optimal für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Qwen3.5 122B-A10B (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Qwen3.5 122B-A10B führt bei komplexem Reasoning und Coding, GLM-4.7-FlashX liefert den höheren Token-Durchsatz und Qwen3.5 122B-A10B ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GLM-4.7-FlashX oder Qwen3.5 122B-A10B?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Qwen3.5 122B-A10B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von GLM-4.7-FlashX und Qwen3.5 122B-A10B?+

GLM-4.7-FlashX kostet $0.02 / $0.04 pro 1M Input-/Output-Tokens, Qwen3.5 122B-A10B liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Qwen3.5 122B-A10B günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

GLM-4.7-FlashX bietet 200K Tokens Kontext gegenüber 262.1K Tokens bei Qwen3.5 122B-A10B. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GLM-4.7-FlashX vorn.

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

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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Zhipu AI und Alibaba, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).