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 2026-09-22。
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）
- $1559
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 9.20
- 基准测试费用（美元）
- $476
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 3.3×（$1559 对 $476；成本档次：高端 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） | $1,559.05 | $476.23 | −69.5% Qwen3 Coder Next 便宜 69.5% |
| 端到端时间（越低越好） | 40.65s | 6.95s | −82.9% Qwen3 Coder Next 快 82.9% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.40 / $4.40 | $0.35 / $1.20 | |
| 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 69.5%，端到端时间快 82.9%。
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， MiMo-V2.6-Pro $207 的得分为 46.30。
- Qwen3 Coder Next 超出边界：以相同或更低的成本， MiMo-V2.6-Pro $207 的得分为 46.30。
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