Сравнение моделей Qwen3.5-122B-A10B vs GLM 4.6

× qwen/qwen3.5-122b-a10b

Нативная vision‑language модель Qwen3.5 122B‑A10B построена на гибридной архитектуре, объединяющей линейное внимание с разреженной MoE‑моделью, что обеспечивает более высокую эффективность инференса. По общей производительности эта модель уступает только Qwen3.5‑397B‑A17B. Её текстовые возможности существенно превосходят Qwen3‑235B‑2507, а визуальные — превосходят Qwen3‑VL‑235B.

× z-ai/glm-4.6

По сравнению с GLM-4.5 это поколение приносит несколько ключевых улучшений: Более длинное контекстное окно: контекст расширен с 128K до 200K токенов, что позволяет модели справляться с более сложными агентными задачами. Повышенная производительность в кодинге: модель получает более высокие оценки на кодовых бенчмарках и демонстрирует лучшую практическую производительность в приложениях вроде Claude Code, Cline, Roo Code и Kilo Code, включая улучшения в генерации визуально отполированных фронтенд‑страниц. Продвинутые рассуждения: GLM-4.6 показывает заметный рост в способности рассуждать и поддерживает использование инструментов во время инференса, что повышает общую мощность. Более сильные агенты: GLM-4.6 демонстрирует улучшения в использовании инструментов и поисковых агентах и лучше интегрируется в агентные фреймворки. Улучшенное письмо: лучше соответствует человеческим предпочтениям по стилю и читаемости и естественнее ведёт себя в ролевых сценариях.