Head-to-Head Model Comparison

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

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책

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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

경량 고효율 가성비 모델

Zhipu AI의 GLM-4.7-FlashX 모델은 극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리에 최적화된 AI 모델로, 200K 컨텍스트 윈도우, 초당 150 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 76/100점(1M 토큰당 입력 $0.02 / 출력 $0.04)을 제공합니다.

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

네이티브 멀티모달 AI

Alibaba의 Qwen3.5 122B-A10B 모델은 텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석에 최적화된 AI 모델로, 262K 컨텍스트 윈도우, 초당 78 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 82/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index82 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

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 →

Feature	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

부문별 우위 모델

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

검증된 벤치마크 점수 비교

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

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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

200K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1290)
초당 150 토큰의 빠른 처리 속도와 260ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
오픈 웨이트 아키텍처를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능

Considerations & Trade-offs

비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

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

262K 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (GPQA Diamond 65.5% · MMLU-Pro 80.5%)
초당 78 토큰의 빠른 처리 속도와 510ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
오픈 웨이트 아키텍처 (122B total (10B MoE))를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능

Considerations & Trade-offs

비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

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

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	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: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

GLM-4.7-FlashX(극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Qwen3.5 122B-A10B(텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Qwen3.5 122B-A10B가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GLM-4.7-FlashX가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Qwen3.5 122B-A10B가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 GLM-4.7-FlashX와 Qwen3.5 122B-A10B 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Qwen3.5 122B-A10B가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

GLM-4.7-FlashX와 Qwen3.5 122B-A10B의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

GLM-4.7-FlashX는 100만 토큰당 입력 $0.02 / 출력 $0.04이며, Qwen3.5 122B-A10B는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Qwen3.5 122B-A10B가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 GLM-4.7-FlashX가 200K 토큰, Qwen3.5 122B-A10B가 262.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GLM-4.7-FlashX가 더 빠릅니다.

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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

부문별 우위 모델

검증된 벤치마크 점수 비교

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

GLM-4.7-FlashX · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

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

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

기술 사양 (Specifications)

GLM-4.7-FlashX vs Qwen3.5 122B-A10B: 핵심 요약 문답 (FAQ)

종합 평가

자주 묻는 질문 (FAQ)

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