GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Qwen3 Max vs GLM-5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
Teilen
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

Qwen3 Max von Alibaba und GLM-5 von Zhipu AI gehören zu den führenden KI-Modellen. Qwen3 Max bietet ein Kontextfenster von 262.1K Tokens bei API-Preisen von $2.00/$6.00 pro 1M Tokens, während GLM-5 204.8K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

Direktvergleich (VS)

Beliebige Modelle wechseln & vergleichen

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

Autonomes Agenten-Modell

Qwen3 Max von Alibaba ist ein KI-Modell für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung mit 262K Kontextfenster, 72 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 88/100 und $2/$6 pro 1M Token.

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

Open-Weights-Basismodell

GLM-5 von Zhipu AI ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 205K Kontextfenster, 68 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 87/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.

Intelligence Index87 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204.8K tokens

SWE-bench Verified:

58%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • 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

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

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

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

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

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)
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

  • 262K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 62.5% · GPQA Diamond 71.2%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 72 Token/Sekunde bei nur 590 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($2/$6 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung

GLM-5 · Strengths & Key Advantages

  • 205K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 68%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 68 Token/Sekunde bei nur 580 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (240B 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.

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

Technische Spezifikationen

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: Schnelle Antworten (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.

Fazit

Sowohl Qwen3 Max (Optimal für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch GLM-5 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Qwen3 Max führt bei komplexem Reasoning und Coding, Qwen3 Max liefert den höheren Token-Durchsatz und GLM-5 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Qwen3 Max oder GLM-5?+

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

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Qwen3 Max und GLM-5?+

Qwen3 Max kostet $2.00 / $6.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, GLM-5 liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist GLM-5 günstiger.

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

Qwen3 Max bietet 262.1K Tokens Kontext gegenüber 204.8K Tokens bei GLM-5. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Qwen3 Max vorn.

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.

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