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GLM-5.2 vs Qwen3.8 Max

vs

Qual usar e quando

Ambos são modelos de raciocínio com saída de texto e contexto longo com 131072 tokens de saída máxima, então a diferença real é modalidade e preço: glm-5.2 aceita só texto a $1.4 de entrada e $4.4 de saída, enquanto qwen3.8-max também aceita imagens a $2 de entrada e $6 de saída, cerca de 1.4x mais em ambas as linhas, com leituras de cache praticamente empatadas a $0.25 contra $0.26. Escolha qwen3.8-max quando seu pipeline alimentar capturas de tela, gráficos ou páginas digitalizadas; escolha glm-5.2 para chat, código e ferramentas só de texto, onde é mais barato por token e oferece uma janela um pouco maior de 1000000 tokens e a opção de desligar o pensamento.

Benchmarks

À frenteAcima da médiaNenhum melhorGLM-5.2225 / 801 / 80Qwen3.8 Max1731 / 408 / 40

19 medidos em ambos.

GLM-5.2 Qwen3.8 Max outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
SWE-Bench Pro
62.1%
67.7%
AndroidBench
N/A
75.1%
Cybergym
77.2%
78.5%
HealthBench
N/A
nenhum outro modelo teve pontuação maior 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%

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

Preços

GLM-5.2 Qwen3.8 Max Δ
Entrada / 1M tokens $1.4 $2 0.7×
Saída / 1M tokens $4.4 $6 0.73×
Leitura de cache / 1M tokens $0.26 $0.25 1×
Escrita de cache - 1.25x -

Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.

Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 76 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)

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

Capacidades

GLM-5.2 Qwen3.8 Max
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável

sim

o provedor não publica o controle

Saída estruturada sim sim
Cache de prompts implícito (automático) implícito + explícito
Tempo de vida do cache não publicado explicit: 5m, reset on hit
Prefixo mínimo em cache não publicado 1024 tokens

Especificações

GLM-5.2 Qwen3.8 Max
Modalidades de entrada texto texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-06-16 2026-08-03
Janela de contexto 1M 984K
Saída máxima 131K 131K
Parâmetro de raciocínio
  • thinking.type
  • reasoning_effort
-
Valores aceitos
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)
-
Padrão enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it -

As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: GLM-5.2 · Qwen3.8 Max

Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAÇÃO exatamente 3 frases

GLM-5.2 passou · 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.

saída 1223 tok (+1138 raciocínio) latência 17.1 s

Qwen3.8 Max passou · 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.

saída 378 tok (+305 raciocínio) latência 8.6 s

Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.

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. VERIFICAÇÃO a correção passa nos testes

GLM-5.2 falhou · 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 […]

saída 4097 tok (+4036 raciocínio) latência 58.4 s

Qwen3.8 Max passou · 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.

saída 1616 tok (+1411 raciocínio) latência 34.7 s

Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.

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. VERIFICAÇÃO JSON válido, schema exato

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

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

saída 1947 tok (+1893 raciocínio) latência 30.9 s

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

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

saída 1199 tok (+1141 raciocínio) latência 24.4 s

Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.

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. VERIFICAÇÃO 120 palavras, 0 palavras proibidas

GLM-5.2 passou · 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.

saída 11125 tok (+10984 raciocínio) latência 114.8 s

Qwen3.8 Max passou · 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.

saída 2744 tok (+2591 raciocínio) latência 46.3 s

Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.

Troque de um para o outro mudando uma linha

Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.

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",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, GLM-5.2 ou Qwen3.8 Max?

GLM-5.2 sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($1.4 contra $2, 1.4× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.

Posso fazer um teste A/B de GLM-5.2 contra Qwen3.8 Max sem duas integrações?

Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.

GLM-5.2 e Qwen3.8 Max suportam cache de prompts?

Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.

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