GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.5 vs Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GLM-4.5 vs Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking): Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GLM-4.5 от Zhipu AI и Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) от Alibaba — две ключевые модели ИИ в своём классе. GLM-4.5 предлагает контекстное окно 131.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) — контекст 131.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

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:
Zhipu AI

GLM-4.5

Открытая логическая модель

GLM-4.5 от Zhipu AI — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 75 ток/с и индекс интеллекта 80/100 (бесплатным доступ

Intelligence Index80 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

42%

Alibaba

Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)

Базовая модель с открытыми весами

Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) от Alibaba — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 95 ток/с и индекс интеллекта 82/1

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

46%

Ключевые отличия кратко

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-4.5Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8082
Provider
Zhipu AIAlibaba
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 text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s95 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
42%46%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
61%68.5%

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)
+4.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)
+27% faster generation
Context
Tied
131.1K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GLM-4.5Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

42%vs46%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

61%vs68.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

75%vs80%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1290ptsvs1345pts
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs82%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs95 tok/s

Задержка и скорость ответа

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-4.50.55s
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)0.54s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-4.57.22s
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)5.80s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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)
GLM-4.5 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

GLM-4.5 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 61%)
  • Высокая скорость генерации 75 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 550 мс
  • Открытые веса модели (130B MoE) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 131K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 68.5%)
  • Высокая скорость генерации 95 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 540 мс
  • Открытые веса модели (80B total (3B MoE)) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Token Use & Task Economics

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

MetricGLM-4.5Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
16K20K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
6K12K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-4.5Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)
Official API Model ID (SDK)glm-4-5qwen3-next-80b-a3b-thinking-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-072025-09
Knowledge CutoffMay 2025August 2025
ArchitectureHybrid Reasoning Mixture-of-Experts TransformerDeliberate Reasoning Sparse Mixture-of-Experts
Parameters130B MoE80B 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 CloudUnlimited (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 & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic 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 SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GLM-4.5 vs Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking): Быстрые ответы (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.

Вердикт

И GLM-4.5 (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) лидирует в сложных тестах логики и кода, Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) обеспечивает более высокую скорость генерации, а GLM-4.5 выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: GLM-4.5 или Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking). Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — GLM-4.5 или Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)?+

Тариф GLM-4.5 составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее GLM-4.5.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

GLM-4.5 поддерживает контекст 131.1K токенов против 131.1K токенов у Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking), а по скорости генерации токенов лидирует Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking).

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.

Официальные источники: Официальная документация API Zhipu AI и Alibaba, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).