GLM-5.3 (Max) 对比 Qwen3.8-Flash-Next
哪个更划算： GLM-5.3 (Max) 通过 Z AI 或 Qwen3.8-Flash-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 2026-10-26。
需要权衡
Z AIGLM-5.3 (Max)远离帕累托前沿
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 44.80
- 基准测试费用（美元）
- $2503
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 39.80
- 基准测试费用（美元）
- $363
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-5.3 (Max) 的得分高 5.0 分（44.8 对 39.8），但运行基准测试的成本为对方的 6.9×（$2503 对 $363；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 39.8 的智能时选 GLM-5.3 (Max)，39.8 已足够时选 Qwen3.8-Flash-Next。
| 指标 | GLM-5.3 (Max) | Qwen3.8-Flash-Next | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 44.8 | 39.8 | −11.2% Qwen3.8-Flash-Next 智能低 11.2% |
| AA 总成本（越低越好） | $2,503.48 | $362.72 | −85.5% Qwen3.8-Flash-Next 便宜 85.5% |
| 端到端时间（越低越好） | 28.27s | 50.19s | +77.5% 慢 Qwen3.8-Flash-Next is 77.5% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.40 / $4.40 | $0.15 / $0.47 | |
| 输入类型 | 文本 | Text, Image, Video |
Qwen3.8-Flash-Next 对比 GLM-5.3 (Max)：智能分低 11.2%，运行 AA 基准测试的成本低 85.5%，端到端时间慢 77.5%。
今天的Pareto frontier
与帕累托前沿比较
- GLM-5.3 (Max) 超出边界：以相同或更低的成本， Claude Opus 5.5 (High, Default Fallback) $2172 的得分为 53.60。
- Qwen3.8-Flash-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-5.3 (Max)Qwen3.8-Flash-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