GLM-5.2 (Max) 对比 Qwen3 Coder Next
哪个更划算： GLM-5.2 (Max) 通过 Z AI 或 Qwen3 Coder Next 通过 Alibaba？来自 Artificial Analysis 和其他来源的情报、总基准测试成本和端到端时间，快照 2026-10-25。
需要权衡
Z AIGLM-5.2 (Max)远离帕累托前沿
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 33.70
- 基准测试费用（美元）
- $2097
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 9.20
- 基准测试费用（美元）
- $405
这个模型系列的常见写法：通义千问 / 千问。
结论
取决于你的预算
GLM-5.2 (Max) 的得分高 24.5 分（33.7 对 9.2），但运行基准测试的成本为对方的 5.2×（$2097 对 $405；成本档次：旗舰 对 中端）。 两者在同一预算下并非替代品：需要高于 9.2 的智能时选 GLM-5.2 (Max)，9.2 已足够时选 Qwen3 Coder Next。
| 指标 | GLM-5.2 (Max) | Qwen3 Coder Next | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 33.7 | 9.2 | −72.7% Qwen3 Coder Next 智能低 72.7% |
| AA 总成本（越低越好） | $2,097.29 | $405.10 | −80.7% Qwen3 Coder Next 便宜 80.7% |
| 端到端时间（越低越好） | 29.78s | 6.20s | −79.2% Qwen3 Coder Next 快 79.2% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.40 / $4.40 | $0.31 / $1.00 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
Qwen3 Coder Next 对比 GLM-5.2 (Max)：智能分低 72.7%，运行 AA 基准测试的成本低 80.7%，端到端时间快 79.2%。
今天的Pareto frontier
与帕累托前沿比较
- GLM-5.2 (Max) 超出边界：以相同或更低的成本， GPT-6.1 Sol (Max) $1082 的得分为 51.80。
- Qwen3 Coder Next 超出边界：以相同或更低的成本， GPT-6.1 Sol (Medium) $361 的得分为 47.80。
GLM-5.2 (Max)Qwen3 Coder Next今天的Pareto frontier可下载权重模型前沿（open-weights frontier）所有其他模型
一对一对比