GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Qwen3 Max vs GLM-5

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
Qwen3 Max vs GLM-5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba tarafından geliştirilen Qwen3 Max ve Zhipu AI tarafından sunulan GLM-5, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Qwen3 Max, 262.1K token bağlam penceresi ve 1M token başına $2.00/$6.00 fiyat sunarken; GLM-5, 204.8K 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:
Alibaba

Qwen3 Max

Otonom Ajan ve Araç Modeli

Alibaba tarafından geliştirilen Qwen3 Max; otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon için tasarlanmış olup 262K bağlam penceresi, 72 token/sn hız, 88/100 zeka indeksi ve 1M token başına $2/$6 fiyatlandırma

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

Açık Ağırlıklı Temel Model

Zhipu AI tarafından geliştirilen GLM-5; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 205K bağlam penceresi, 68 token/sn hız, 87/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişi

Intelligence Index87 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204.8K tokens

SWE-bench Verified:

58%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

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

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

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
Qwen3 Max0.59s
GLM-50.58s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3 Max7.53s
GLM-57.93s

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)
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 bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 62.5% · GPQA Diamond 71.2%)
  • Sadece 590 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 72 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $2/$6 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Yüksek hacimli üretim trafiğinde maliyetleri optimize etmek için Prompt Caching ve Batch API kullanımı önerilir

GLM-5 · Strengths & Key Advantages

  • 205K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 68%)
  • Sadece 580 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 68 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (240B 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.

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

Teknik Özellikler

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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem Qwen3 Max (otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de GLM-5 (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Qwen3 Max karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Qwen3 Max daha yüksek üretim hızı sağlar; GLM-5 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Qwen3 Max mi yoksa GLM-5 mi daha iyi?+

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

Qwen3 Max ve GLM-5 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Qwen3 Max 1M giriş/çıkış tokeni başına $2.00 / $6.00 ücretlendirilirken, GLM-5 $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette GLM-5 daha avantajlıdır.

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

Qwen3 Max 262.1K token bağlam penceresi sunarken GLM-5 204.8K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Qwen3 Max 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: Alibaba ve Zhipu AI resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).