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GLM-5.2 vs Qwen3.8 Max

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi sono modelli di ragionamento con output testuale e contesto lungo con 131072 token di output massimo, quindi la vera differenza è modalità e prezzo: glm-5.2 accetta solo testo a $1.4 in input e $4.4 in output, mentre qwen3.8-max accetta anche immagini a $2 in input e $6 in output, circa 1.4x in più su entrambe le righe, con letture cache praticamente in pareggio a $0.25 contro $0.26. Scegli qwen3.8-max quando la tua pipeline alimenta screenshot, grafici o pagine scansionate; scegli glm-5.2 per chat, codice e strumenti solo testo, dove è più economico per token e offre una finestra leggermente più grande da 1000000 token e l'opzione di disattivare il pensiero.

Benchmark

In testaSopra la mediaNessuno miglioreGLM-5.2225 / 801 / 80Qwen3.8 Max1731 / 408 / 40

19 misurati su entrambi.

GLM-5.2 Qwen3.8 Max altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
SWE-Bench Pro
62.1%
67.7%
AndroidBench
N/A
75.1%
Cybergym
77.2%
78.5%
HealthBench
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 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%

Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

GLM-5.2 Qwen3.8 Max Δ
Input / 1M token $1.4 $2 0.7×
Output / 1M token $4.4 $6 0.73×
Lettura cache / 1M token $0.26 $0.25 1×
Scrittura in cache - 1.25x -

Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.

Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (76, scala logaritmica)

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

Funzionalità

GLM-5.2 Qwen3.8 Max
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento configurabile sì, ma il provider non documenta il parametro
Output strutturato sì sì
Prompt caching implicito (automatico) implicito + esplicito
Durata della cache non pubblicato explicit: 5m, reset on hit
Prefisso minimo in cache non pubblicato 1024 token

Specifiche

GLM-5.2 Qwen3.8 Max
Modalità di input testo testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-06-16 2026-08-03
Finestra di contesto 1M 984K
Output massimo 131K 131K
Parametro di ragionamento
  • thinking.type
  • reasoning_effort
-
Valori accettati
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)
-
Valore di default enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it -

Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: GLM-5.2 · Qwen3.8 Max

Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

GLM-5.2 superato · 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.

out 1223 tok (+1138 ragionamento) latenza 17.1 s

Qwen3.8 Max superato · 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.

out 378 tok (+305 ragionamento) latenza 8.6 s

Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.

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. VERIFICA la correzione supera i test

GLM-5.2 non superato · 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 […]

out 4097 tok (+4036 ragionamento) latenza 58.4 s

Qwen3.8 Max superato · 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.

out 1616 tok (+1411 ragionamento) latenza 34.7 s

Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

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

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

out 1947 tok (+1893 ragionamento) latenza 30.9 s

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

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

out 1199 tok (+1141 ragionamento) latenza 24.4 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

GLM-5.2 superato · 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.

out 11125 tok (+10984 ragionamento) latenza 114.8 s

Qwen3.8 Max superato · 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.

out 2744 tok (+2591 ragionamento) latenza 46.3 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga

In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

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",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, GLM-5.2 o Qwen3.8 Max?

GLM-5.2 costa meno alla voce Input / 1M token ($1.4 contro $2, 1.4× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.

Posso fare un A/B test di GLM-5.2 contro Qwen3.8 Max senza due integrazioni?

Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.

GLM-5.2 e Qwen3.8 Max supportano il prompt caching?

Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.

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