GPT, Claude, Gemini — все модели через единый API. Работает в России без VPN.Начать бесплатно

GLM 4.7 vs GLM 5.2

Обе модели от Z-AI. GLM 4.7 в 2.7x раз дешевле по стоимости. Контекст: 202 752 vs 1 000 000 токенов. Возможности: 20 vs 21 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

GLM 4.7
Z-AI
80 ввод350 вывод202 752 контекст
💬 Текст
GLM 5.2
Z-AI
280 ввод880 вывод1 000 000 контекст
💬 Текст
2:2
Модели равны — выбор зависит от задачи
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

GLM 4.7 и GLM 5.2: ключевые отличия

Z-AI предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По совокупной стоимости GLM 4.7 в 2.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.9x раз — GLM 5.2 принимает до 1 000 000 токенов.

GLM 4.7GLM 4.7 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 80.00 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GLM 5.2: Top A.

GLM 5.2GLM 5.2 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов. Стоимость ввода 280.00 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GLM 4.7: Reasoning Effort.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 17 из 19 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 4.7 и GLM 5.2 в рублях

GLM 4.7 дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через VTOP Ai.

Ввод (1M токенов)
GLM 4.7
80
GLM 5.2
280
Вывод (1M токенов)
GLM 4.7
350
GLM 5.2
880
Cache Read (1M)
GLM 4.7
16
GLM 5.2
38.64

Анализ цен: GLM 4.7 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 200 ₽ (71%), вывод дешевле на 530 ₽ (60%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GLM 4.7 vs GLM 5.2

GLM 5.2 принимает до 1 000 000 токенов — это в 4.9x больше, чем 202 752 у GLM 4.7. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
GLM 4.7202 752
GLM 5.21 000 000
Макс. вывод (токены)
GLM 4.7131 072
GLM 5.2131 072

По длине вывода: GLM 4.7 генерирует до 131 072 токенов за запрос, GLM 5.2 — до 131 072. GLM 5.2 может генерировать более длинные ответы.

Бенчмарки GLM 4.7 и GLM 5.2

Независимые оценки качества от Artificial Analysis, Design Arena.

Индекс интеллекта
GLM 4.7
35
GLM 5.2
53
Индекс кодинга
GLM 4.7
45
GLM 5.2
69
Агентский индекс
GLM 4.7
26
GLM 5.2
46
GPQA Diamond (научные рассуждения)
GLM 4.7
83.5%
GLM 5.2
86.0%
TauBench Airline (агентные задачи)
GLM 4.7
73.4%
GLM 5.2
75.5%
Design Arena · 3D (Elo)
GLM 4.7
1241
GLM 5.2
1353
Design Arena · Веб-сайты (Elo)
GLM 4.7
1239
GLM 5.2
1319
Design Arena · Код (Elo)
GLM 4.7
1236
GLM 5.2
1325
Design Arena · UI-компоненты (Elo)
GLM 4.7
1229
GLM 5.2
1334
Design Arena · Игры (Elo)
GLM 4.7
1227
GLM 5.2
1327
Design Arena · Датавиз (Elo)
GLM 4.7
1216
GLM 5.2
1321
Design Arena · ASCII-арт (Elo)
GLM 4.7
1198
GLM 5.2
1255
Design Arena · SVG (Elo)
GLM 4.7
1180
GLM 5.2
1253
Скорость вывода
GLM 4.7
106 т/с
GLM 5.2
114 т/с
Время до первого токена
GLM 4.7
0.5 с
GLM 5.2
0.6 с

Модальности GLM 4.7 и GLM 5.2

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

GLM 4.7
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
GLM 5.2
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

Возможности GLM 4.7 и GLM 5.2

У каждой модели есть уникальные функции: GLM 4.7 имеет Top A, а GLM 5.2 — Reasoning Effort. Общие: Log Probs, Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Log Probs
Вероятности токенов для анализа уверенности модели
GLM 4.7
GLM 5.2
Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
GLM 4.7
GLM 5.2
Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
GLM 4.7
GLM 5.2
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
GLM 4.7
GLM 5.2
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
GLM 4.7
GLM 5.2
Reasoning Effort
Настройка глубины рассуждения модели
GLM 4.7
GLM 5.2

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 4.7 и GLM 5.2 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

ХарактеристикаGLM 4.7GLM 5.2
Провайдер
Z-AI
Z-AI
Цена ввода (1M)80280
Цена вывода (1M)350880
Контекст202 752 токенов1 000 000 токенов
Макс. вывод131 072 токенов131 072 токенов
Модальности вводаТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеДа (80% скидка)Да (81.4% скидка)
Онлайн поискНетНет
ТокенизаторOtherOther
Freq. Penalty
Logit Bias
Log Probs
Max Tokens
Min P
Pres. Penalty
Reasoning
Rep. Penalty
Response Format
Seed
Stop Sequences
Structured Output
Temperature
Function Calling
Top A
Top K
Top Log Probs
Top P
Reasoning Effort

Как выбрать: GLM 4.7 или GLM 5.2?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, GLM 4.7 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит GLM 5.2 — контекст 1 000 000 токенов.
  • Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
  • Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API VTOP Ai. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать GLM 4.7

GLM 4.7 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

  • Когда важна экономия на вводе — GLM 4.7 дешевле на 200 ₽ (71%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — GLM 4.7 дешевле на 530 ₽ (60%) за 1M токенов
  • При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 80%
  • Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать GLM 5.2

GLM 5.2 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

  • Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 202 752 токенов
  • При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.4%
  • Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение GLM 4.7 и GLM 5.2

Обе модели Z-AI доступны через VTOP Ai по единому API. Переключение между GLM 4.7 и GLM 5.2 — замена одной строки в коде.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_VTOP Ai",
    base_url="https://api.daaj.ru/v1/"
)

# Используйте "glm-4.7" или "glm-5.2"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между GLM 4.7 и GLM 5.2 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Что лучше: GLM 4.7 или GLM 5.2?
Можно ли использовать GLM 4.7 и GLM 5.2 в одном проекте?
GLM 4.7 или GLM 5.2 — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к GLM 4.7?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как начать использовать GLM 4.7 через VTOP Ai?

Итог: GLM 4.7 vs GLM 5.2 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует GLM 4.7 (ввод 80 ₽, вывод 350 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте GLM 5.2 с контекстом 1 000 000. GLM 4.7 уникален Top A; GLM 5.2 — Reasoning Effort.

Попробуйте обе модели через VTOP Ai

Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту