Head-to-Head Model Comparison

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

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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GLM-4.7-FlashXProfile

Qwen3.5 122B-A10BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Zhipu AI

GLM-4.7-FlashX

Modèle Léger et Économique

GLM-4.7-FlashX de Zhipu AI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 200K, une vitesse de 150 tokens/s, un indice d’intelligence d

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

IA Multimodale Native

Qwen3.5 122B-A10B de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 78 tokens/s, un indice d’intelligenc

Intelligence Index82 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Différences Clés en un Coup d’Œil

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 →

Caractéristique	GLM-4.7-FlashX	Qwen3.5 122B-A10B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	76	82
Provider	Zhipu AI	Alibaba
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 text	262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	150 tok/s	78 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	N/A
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	N/A	65.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.00 / 1M	$0.00 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Evaluations ongoing

Coût

Qwen3.5 122B-A10B

1.0x cheaper monthly runtime

Vitesse

GLM-4.7-FlashX

+92% faster generation

Contexte

Qwen3.5 122B-A10B

262.1K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Latence et Temps de Réponse

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

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% 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

Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1290)
Débit rapide de 150 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 260 ms
Poids ouverts permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

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

Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (GPQA Diamond 65.5% · MMLU-Pro 80.5%)
Débit rapide de 78 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 510 ms
Poids ouverts (122B total (10B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Token Use & Task Economics

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

Metric	GLM-4.7-FlashX	Qwen3.5 122B-A10B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.01	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	13K	18K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	1K	5K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	GLM-4.7-FlashX	Qwen3.5 122B-A10B
Official API Model ID (SDK)	glm-4-7-flashx	qwen3-5-122b-a10b-instruct
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2026-01	2026-02
Knowledge Cutoff	November 2025	December 2025
Architecture	Enhanced Latency-Optimized Transformer	Efficient Open Multimodal MoE Transformer
Parameters	Confidential	122B 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 Cloud	Unlimited (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 window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.003/1M tokens	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full 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 Billing	Text BPE (~4 chars/token)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / 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 Classification	Open-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 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text	text, vision
Output Modalities	text	text

GLM-4.7-FlashX vs Qwen3.5 122B-A10B: Réponses Rapides (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.

Verdict

GLM-4.7-FlashX (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Qwen3.5 122B-A10B (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Qwen3.5 122B-A10B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GLM-4.7-FlashX assure un débit supérieur et Qwen3.5 122B-A10B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GLM-4.7-FlashX ou Qwen3.5 122B-A10B ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Qwen3.5 122B-A10B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre GLM-4.7-FlashX et Qwen3.5 122B-A10B ?+

GLM-4.7-FlashX est facturé $0.02 / $0.04 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Qwen3.5 122B-A10B. En coût pondéré, Qwen3.5 122B-A10B est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

GLM-4.7-FlashX prend en charge 200K tokens contre 262.1K tokens pour Qwen3.5 122B-A10B. Côté vitesse de génération, GLM-4.7-FlashX est le plus rapide.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

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

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GLM-4.7-FlashX

Qwen3.5 122B-A10B

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

GLM-4.7-FlashX · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

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

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

GLM-4.7-FlashX vs Qwen3.5 122B-A10B: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

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