

GLM 5.2 und Qwen3.7 Max im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
GLM 5.2 von Z.ai und Qwen3.7 Max von Alibaba Cloud gehören beide zur Kategorie Textgenerierung und sind über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | GLM 5.2 | Qwen3.7 Max |
|---|---|---|
| Modell-ID | glm-5-2 | qwen3-7-max |
| Autor | Z.ai | Alibaba Cloud |
| Veröffentlicht | 16. Juni 2026 | 21. Mai 2026 |
| Kontextfenster | 1M Token | 983.6K Token |
| Max. Ausgabe | 131.072 Token | 65.536 Token |
| Eingabe | Text | Text |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON-Modus | JSON Schema |
| Region | Singapore | Singapore |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-2:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-7-max:generateContent |
| Fähigkeiten |
Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.
Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.
| Parameter | GLM 5.2 | Qwen3.7 Max |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 bis 131072 Standard: 65536 | 1 bis 131072 |
| temperature | 0 bis 1 Standard: 1 | 0 bis 1.99 Standard: 0.7 |
| top_p | 0.01 bis 1 Standard: 0.95 | 0 bis 1 Standard: 0.9 |
| reasoning_effort | none, minimal, low, medium, high, xhigh, max Standard: max | none, low, medium, high, max |
| enable_thinking | boolean Standard: true | boolean Standard: true |
| preserve_thinking | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| do_sample | boolean Standard: true | - |
| tool_web_search | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| search_recency_filter | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit Standard: noLimit | - |
| count | 1 bis 50 Standard: 10 | - |
| search_domain_filter | string | - |
| search_prompt | string | - |
| search_result | boolean Standard: true | - |
| tool_stream | boolean Standard: false | - |
| tools | array Standard: [] | - |
| tool_choice | object | - |
Nur Texteingabe. Websuche, Web-Extractor und Code-Interpreter sind optionale integrierte Werkzeuge, die über tool_*-Parameter verfügbar sind. Jeder eingebaute Werkzeugaufruf fügt beim Aufruf $0.02 hinzu. Denk-Tokens werden als Ausgabe-Tokens abgerechnet.
GLM 5.2 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID glm-5-2. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf glm-5-2 oder qwen3-7-max. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5-2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Prompt-Tests und Vergleichsläufe, die beide Modelle abdecken.
GLM 5.2 ist die neuere Veröffentlichung (16. Juni 2026); Qwen3.7 Max erschien am 21. Mai 2026. GLM 5.2 hat das größere Kontextfenster: 1M Token gegenüber 983.6K bei Qwen3.7 Max. GLM 5.2 liefert bis zu 131.072 Ausgabe-Token pro Antwort, Qwen3.7 Max bis zu 65.536. Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.
GLM 5.2 ist die neuere Veröffentlichung (16. Juni 2026); Qwen3.7 Max erschien am 21. Mai 2026.
GLM 5.2 hat den niedrigeren Preis für Eingabe (pro 1M Prompt-Token) und Ausgabe (pro 1 Million generierter Token). Beide Live-Preistabellen stehen auf dieser Seite und entsprechen immer dem, was die API berechnet.
Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/chat/completions mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.
Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.