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Head-to-Head Model Comparison

Qwen3 Max vs GLM-5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Qwen3 Max vs GLM-5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba का Qwen3 Max और Zhipu AI का GLM-5 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Qwen3 Max में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $2.00/$6.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि GLM-5 में 204.8K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

Alibaba का Qwen3 Max ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 72 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 88/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

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

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Zhipu AI का GLM-5 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 205K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 68 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 87/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान कर

Intelligence Index87 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204.8K tokens

SWE-bench Verified:

58%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

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

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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 कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 62.5% · GPQA Diamond 71.2%)
  • 72 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 590ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $2/$6 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

GLM-5 · Strengths & Key Advantages

  • 205K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 68%)
  • 68 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 580ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (240B MoE) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Qwen3 Max (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GLM-5 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Qwen3 Max जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Qwen3 Max तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GLM-5 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Qwen3 Max या GLM-5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Qwen3 Max आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Qwen3 Max और GLM-5 में किसका API सस्ता है?+

Qwen3 Max की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $6.00 प्रति 1M टोकन है और GLM-5 की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में GLM-5 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Qwen3 Max में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GLM-5 में 204.8K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Qwen3 Max तेज़ है।

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

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स्रोत: Alibaba और Zhipu AI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।