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GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max

GLM 5.2 और Qwen3.7 Max साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।

Z.ai Alibaba Cloud पाठ निर्माण
GLM 5.2 आज़माएं Qwen3.7 Max आज़माएं कीमत देखें

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max एक नज़र में

Z.ai का GLM 5.2 और Alibaba Cloud का Qwen3.7 Max दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।

मुख्य अंतर

  • GLM 5.2 नई रिलीज़ है (16 जून 2026); Qwen3.7 Max 21 मई 2026 को रिलीज़ हुआ था।
  • GLM 5.2 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Qwen3.7 Max की 983.6K।
  • हर जवाब में GLM 5.2 अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन लौटाता है, Qwen3.7 Max अधिकतम 65,536।
  • सिर्फ Qwen3.7 Max के लिए बताई गई क्षमताएं: code interpreter, agentic coding।
  • इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए GLM 5.2 की दर कम है।

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: विशेषताएं

स्पेकGLM 5.2Qwen3.7 Max
मॉडल IDglm-5-2qwen3-7-max
निर्माताZ.aiAlibaba Cloud
रिलीज16 जून 202621 मई 2026
कॉन्टेक्स्ट विंडो1M टोकन983.6K टोकन
अधिकतम आउटपुट1,31,072 टोकन65,536 टोकन
इनपुट
टेक्स्ट
टेक्स्ट
आउटपुट
टेक्स्ट
टेक्स्ट
संरचित आउटपुटJSON मोडJSON Schema
रीजनSingaporeSingapore
एंडपॉइंट
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
क्षमताएं
reasoning function calling web search
reasoning web search code interpreter function calling agentic coding

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: API की कीमतें

दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।

Qwen3.7 Maxqwen3-7-max
प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$2.50
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$7.50
वेब खोज
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.02
वेब चिमटा
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.02
कोड दुभाषिया
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.02
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GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: API के पैरामीटर

EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।

पैरामीटरGLM 5.2Qwen3.7 Max
max_tokens1 से 131072 डिफॉल्ट: 655361 से 131072
temperature0 से 1 डिफॉल्ट: 10 से 1.99 डिफॉल्ट: 0.7
top_p0.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.950 से 1 डिफॉल्ट: 0.9
reasoning_effortnone, minimal, low, medium, high, xhigh, max डिफॉल्ट: maxnone, low, medium, high, max
enable_thinkingboolean डिफॉल्ट: trueboolean डिफॉल्ट: true
preserve_thinkingboolean डिफॉल्ट: falseboolean डिफॉल्ट: false
do_sampleboolean डिफॉल्ट: true-
tool_web_searchboolean डिफॉल्ट: falseboolean डिफॉल्ट: false
search_recency_filteroneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit डिफॉल्ट: noLimit-
count1 से 50 डिफॉल्ट: 10-
search_domain_filterstring-
search_promptstring-
search_resultboolean डिफॉल्ट: true-
tool_streamboolean डिफॉल्ट: false-
toolsarray डिफॉल्ट: []-
tool_choiceobject-
GLM 5.2 API का पूरा संदर्भ Qwen3.7 Max API का पूरा संदर्भ

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: सीमाएं और नोट्स

Qwen3.7 Max

केवल पाठ इनपुट। वेब खोज, वेब एक्सट्रैक्टर और कोड दुभाषिया वैकल्पिक अंतर्निहित उपकरण हैं जो tool_* मापदंडों के माध्यम से उजागर होते हैं। प्रत्येक अंतर्निहित टूल कॉल को लागू करने पर $0.02 जोड़ता है। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है।

GLM 5.2 और Qwen3.7 Max को कैसे कॉल करें

GLM 5.2 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id glm-5-2 उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को glm-5-2 या qwen3-7-max पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।

cURL
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."}
    ]
  }'

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: परीक्षण और गाइड

prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।

चार तरह से कोडिंग परीक्षण: Kimi K2.7 कोड, DeepSeek V4 Pro, Qwen3.7 Max, और GLM 5.2 प्रत्येक एक एकल HTML फ़ाइल से एक स्व-खेल ब्रेकआउट गेम प्रस्तुत करता है।गाइड Kimi बनाम DeepSeek बनाम Qwen बनाम GLM: AI कोडिंग मॉडल की तुलना Kimi K2.7 कोड बनाम DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Max vs GLM 5.2, वही तीन संकेत, प्रत्येक में एक शॉट। सभी चार को लाइन काउंट...

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: आम सवाल

GLM 5.2 और Qwen3.7 Max में क्या अंतर है?

GLM 5.2 नई रिलीज़ है (16 जून 2026); Qwen3.7 Max 21 मई 2026 को रिलीज़ हुआ था। GLM 5.2 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Qwen3.7 Max की 983.6K। हर जवाब में GLM 5.2 अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन लौटाता है, Qwen3.7 Max अधिकतम 65,536। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।

GLM 5.2 और Qwen3.7 Max में से नया कौन सा है?

GLM 5.2 नई रिलीज़ है (16 जून 2026); Qwen3.7 Max 21 मई 2026 को रिलीज़ हुआ था।

GLM 5.2 और Qwen3.7 Max में से किसकी दर कम है?

इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए GLM 5.2 की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।

क्या मैं अपना इंटीग्रेशन दोबारा बनाए बिना GLM 5.2 और Qwen3.7 Max के बीच बदल सकता हूं?

हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।

क्या मैं इंटीग्रेट करने से पहले ब्राउज़र में GLM 5.2 और Qwen3.7 Max आज़मा सकता हूं?

हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।

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