GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

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

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GLM-4.7-FlashX vs Qwen3.5 122B-A10B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Zhipu AI tarafından geliştirilen GLM-4.7-FlashX ve Alibaba tarafından sunulan Qwen3.5 122B-A10B, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. GLM-4.7-FlashX, 200K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.02/$0.04 fiyat sunarken; Qwen3.5 122B-A10B, 262.1K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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-4.7-FlashX

Hafif ve Ekonomik Model

Zhipu AI tarafından geliştirilen GLM-4.7-FlashX; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 200K bağlam penceresi, 150 token/sn hız, 76/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.02/$0.04 fiyatlandı

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

Yerel Çok Modlu Yapay Zeka

Alibaba tarafından geliştirilen Qwen3.5 122B-A10B; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 262K bağlam penceresi, 78 token/sn hız, 82/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi sunar.

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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 →
FeatureGLM-4.7-FlashXQwen3.5 122B-A10B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7682
Provider
Zhipu AIAlibaba
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 text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
150 tok/s78 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A65.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

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

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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-4.7-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 bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1290)
  • Sadece 260 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 150 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

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

  • 262K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (GPQA Diamond 65.5% · MMLU-Pro 80.5%)
  • Sadece 510 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 78 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (122B total (10B MoE))
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Token Use & Task Economics

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

MetricGLM-4.7-FlashXQwen3.5 122B-A10B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
13K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
1K5K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-4.7-FlashXQwen3.5 122B-A10B
Official API Model ID (SDK)glm-4-7-flashxqwen3-5-122b-a10b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-012026-02
Knowledge CutoffNovember 2025December 2025
ArchitectureEnhanced Latency-Optimized TransformerEfficient Open Multimodal MoE Transformer
ParametersConfidential122B 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 CloudUnlimited (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 windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.003/1M 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)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 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, vision
Output Modalitiestexttext

GLM-4.7-FlashX vs Qwen3.5 122B-A10B: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem GLM-4.7-FlashX (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Qwen3.5 122B-A10B (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Qwen3.5 122B-A10B karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, GLM-4.7-FlashX daha yüksek üretim hızı sağlar; Qwen3.5 122B-A10B ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için GLM-4.7-FlashX mi yoksa Qwen3.5 122B-A10B mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Qwen3.5 122B-A10B önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

GLM-4.7-FlashX ve Qwen3.5 122B-A10B API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

GLM-4.7-FlashX 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.02 / $0.04 ücretlendirilirken, Qwen3.5 122B-A10B $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Qwen3.5 122B-A10B daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

GLM-4.7-FlashX 200K token bağlam penceresi sunarken Qwen3.5 122B-A10B 262.1K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise GLM-4.7-FlashX öndedir.

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.

Resmi kaynaklar: Zhipu AI ve Alibaba resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).