GLM-4.5 vs Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Zhipu AIのGLM-4.5とAlibabaのQwen3-Next 80B-A3B (Thinking)は、注目度の高い主要AIモデルです。GLM-4.5は131.1K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のQwen3-Next 80B-A3B (Thinking)は131.1K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-4.5
オープンウェイト推論モデルZhipu AI の GLM-4.5 は、強化学習により鍛えられた高効率なオープンウェイト論理推論向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 75 トークンの生成速度、知能指数 80/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
42%
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)
オープンウェイト基盤モデルAlibaba の Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 95 トークンの生成速度、知能指数 82/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
46%
ひと目でわかる主な違い
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) is faster at 95 tok/s vs 75 tok/s.
- Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) leads on SWE-bench coding (46.0% vs 42.0%).
| Feature | GLM-4.5 | Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 80 | 82 |
Provider | Zhipu AI | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | 46% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 61% | 68.5% |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-4.5 · Strengths & Key Advantages
- 131K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 61%）
- 毎秒 75 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 550ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (130B MoE)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) · Strengths & Key Advantages
- 131K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 68.5%）
- 毎秒 95 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 540ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (80B total (3B MoE))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GLM-4.5 | Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 16K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 12K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GLM-4.5 | Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-4-5 | qwen3-next-80b-a3b-thinking-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-07 | 2025-09 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | August 2025 |
| Architecture | Hybrid Reasoning Mixture-of-Experts Transformer | Deliberate Reasoning Sparse Mixture-of-Experts |
| Parameters | 130B MoE | 80B total (3B 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | 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) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| 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) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 81 GB VRAM (4-bit Quantized) · 280 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 50 GB VRAM (4-bit Quantized) · 172 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 |
| Output Modalities | text | text |
GLM-4.5 vs Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking): よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, GLM-4.5 or Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)?
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) is more intelligent. It scores 82 compared with 80 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) is faster, generating 95 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) has lower latency, with a time to first token of 0.54s compared with 0.55s.
総合評価
GLM-4.5（強化学習により鍛えられた高効率なオープンウェイト論理推論、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とQwen3-Next 80B-A3B (Thinking)（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではQwen3-Next 80B-A3B (Thinking)がリードし、応答速度とスループットではQwen3-Next 80B-A3B (Thinking)が優れ、APIコスト効率ではGLM-4.5が有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には GLM-4.5 と Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
GLM-4.5 と Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GLM-4.5 は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では GLM-4.5 がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは GLM-4.5 が 131.1K トークン、Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) が 131.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
公的ソース: Zhipu AIおよびAlibaba公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。