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GLM-5.2 vs Qwen3.8 Max

vs

Welches Modell wofür

Beide sind Text-Output-Reasoning-Modelle mit langem Kontext und 131072 Max-Output-Tokens, der eigentliche Unterschied ist Modalität und Preis: glm-5.2 nimmt nur Text mit $1.4 Input und $4.4 Output, qwen3.8-max akzeptiert auch Bilder mit $2 Input und $6 Output, etwa 1.4x mehr auf beiden Zeilen, bei Cache-Reads mit $0.25 gegenüber $0.26 praktisch gleich. Wählen Sie qwen3.8-max, wenn Ihre Pipeline Screenshots, Diagramme oder gescannte Seiten einspeist; wählen Sie glm-5.2 für reine Text-Chat-, Code- und Tool-Arbeit, wo es pro Token günstiger ist und ein etwas größeres Fenster von 1000000 Tokens sowie die Option zum Abschalten von Thinking bietet.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserGLM-5.2225 / 801 / 80Qwen3.8 Max1731 / 408 / 40

19 bei beiden gemessen.

GLM-5.2 Qwen3.8 Max weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
SWE-Bench Pro
62.1%
67.7%
AndroidBench
N/A
75.1%
Cybergym
77.2%
78.5%
HealthBench
N/A
kein anderes Modell war besser 60.2%
JobBench
43.4%
53.4%
Harvey Lab-AA
91%
N/A
GPQA Diamond
91.2%
92.6%
Agents' Last Exam
23.8%
27%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

GLM-5.2 Qwen3.8 Max Δ
Eingabe / 1M Tokens $1.4 $2 0.7×
Ausgabe / 1M Tokens $4.4 $6 0.73×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.26 $0.25 1×
Cache-Schreiben - 1.25x -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

GLM-5.2 · $1.4 Qwen3.8 Max · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

GLM-5.2 Qwen3.8 Max
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit + explizit
Cache-Lebensdauer nicht veröffentlicht explicit: 5m, reset on hit
Mindestlänge des gecachten Präfixes nicht veröffentlicht 1024 Tokens

Spezifikationen

GLM-5.2 Qwen3.8 Max
Eingabemodalitäten Text Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-06-16 2026-08-03
Kontextfenster 1M 984K
Maximale Ausgabe 131K 131K
Thinking-Parameter
  • thinking.type
  • reasoning_effort
-
Zulässige Werte
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • none
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max (none and minimal skip thinking, low and medium map to high, xhigh maps to max)
-
Standardwert enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it -

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: GLM-5.2 · Qwen3.8 Max

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

GLM-5.2 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning means the LLM now generates thousands of invisible "thinking" tokens to systematically work through complex problems before producing a final answer. Because our cloud providers bill for these internal processing steps at the same rate as standard output, our billable token volume per query has doubled. While this increases our direct API costs, it drastically reduces error rates and manual review labor, ultimately lowering our total cost per resolved transaction.

Ausgabe 1223 tok (+1138 Thinking) Latenz 17.1 s

Qwen3.8 Max bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

Ausgabe 378 tok (+305 Thinking) Latenz 8.6 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

GLM-5.2 verfehlt · 1/8 cases (fails [1])

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 […]

Ausgabe 4097 tok (+4036 Thinking) Latenz 58.4 s

Qwen3.8 Max bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

Ausgabe 1616 tok (+1411 Thinking) Latenz 34.7 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

GLM-5.2 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

Ausgabe 1947 tok (+1893 Thinking) Latenz 30.9 s

Qwen3.8 Max bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 1199 tok (+1141 Thinking) Latenz 24.4 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

GLM-5.2 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are introducing Caching for our API Gateway, the smartest way to optimize your workflows. Why pay for the exact same response twice? Now, you can automatically store and reuse prompt results across multiple AI providers, drastically reducing latency and overall operational costs. If a user submits a duplicate query, the gateway serves the cached answer instantly, regardless of whether you route to OpenAI, Anthropic, or others. This directly translates to faster applications and significantly lower monthly API bills. You can easily configure your specific caching rules within the developer dashboard and watch your efficiency soar. Stop wasting your valuable tokens on completely redundant computations. Upgrade to the latest gateway version today and experience the future of intelligent prompt management.

Ausgabe 11125 tok (+10984 Thinking) Latenz 114.8 s

Qwen3.8 Max bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

Ausgabe 2744 tok (+2591 Thinking) Latenz 46.3 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    # model="qwen3.8-max",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: GLM-5.2 oder Qwen3.8 Max?

GLM-5.2 ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($1.4 vs. $2, Faktor 1.4). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich GLM-5.2 gegen Qwen3.8 Max A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen GLM-5.2 und Qwen3.8 Max Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen