

GLM 5.2 と Qwen3.7 Max を並べて比較: 仕様、機能、パラメーター、EmpirioLabs カタログのライブ料金。
Z.ai の GLM 5.2 と Alibaba Cloud の Qwen3.7 Max はどちらもテキスト生成カテゴリのモデルで、EmpirioLabs API から利用できます。
| 仕様 | GLM 5.2 | Qwen3.7 Max |
|---|---|---|
| モデルID | glm-5-2 | qwen3-7-max |
| 開発元 | Z.ai | Alibaba Cloud |
| リリース | 2026年6月16日 | 2026年5月21日 |
| コンテキスト長 | 1M トークン | 983.6K トークン |
| 最大出力 | 131,072 トークン | 65,536 トークン |
| 入力 | テキスト | テキスト |
| 出力 | テキスト | テキスト |
| 構造化出力 | JSON モード | JSON Schema |
| リージョン | Singapore | Singapore |
| エンドポイント | 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 |
| 機能 |
両モデルの EmpirioLabs カタログのライブ料金です。各料金表は常に API の請求額と一致します。
EmpirioLabs で各モデルに記載されているリクエストパラメーターと、指定できる値または範囲です。ハイフンは、そのモデルに記載のないパラメーターを示します。
| パラメータ | GLM 5.2 | Qwen3.7 Max |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 から 131072 デフォルト: 65536 | 1 から 131072 |
| temperature | 0 から 1 デフォルト: 1 | 0 から 1.99 デフォルト: 0.7 |
| top_p | 0.01 から 1 デフォルト: 0.95 | 0 から 1 デフォルト: 0.9 |
| reasoning_effort | none, minimal, low, medium, high, xhigh, max デフォルト: max | none, low, medium, high, max |
| enable_thinking | boolean デフォルト: true | boolean デフォルト: true |
| preserve_thinking | boolean デフォルト: false | boolean デフォルト: false |
| do_sample | boolean デフォルト: true | - |
| tool_web_search | boolean デフォルト: false | boolean デフォルト: false |
| search_recency_filter | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit デフォルト: noLimit | - |
| count | 1 から 50 デフォルト: 10 | - |
| search_domain_filter | string | - |
| search_prompt | string | - |
| search_result | boolean デフォルト: true | - |
| tool_stream | boolean デフォルト: false | - |
| tools | array デフォルト: [] | - |
| tool_choice | object | - |
テキスト入力のみ。ウェブ検索、ウェブエクストラクタ、コードインタプリタはtool_*パラメータを通じて公開されるオプションの組み込みツールです。各組み込みツール呼び出しは呼び出し時に$0.02を追加します。思考トークンは出力トークンとして請求されます。
GLM 5.2 は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID glm-5-2 を使ってください。 どちらのモデルも同じエンドポイントで呼び出します。model を glm-5-2 または qwen3-7-max に設定してください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。
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."}
]
}'両方のモデルを扱ったプロンプトテストと比較実験です。
GLM 5.2 のほうが新しいリリースです (2026年6月16日)。Qwen3.7 Max のリリースは 2026年5月21日 です。 コンテキスト長は GLM 5.2 のほうが大きく、1M トークンです (Qwen3.7 Max は 983.6K)。 1 回の応答で GLM 5.2 は最大 131,072 出力トークン、Qwen3.7 Max は最大 65,536 を返します。 このページの仕様、料金表、パラメーターは EmpirioLabs のライブカタログに基づいています。
GLM 5.2 のほうが新しいリリースです (2026年6月16日)。Qwen3.7 Max のリリースは 2026年5月21日 です。
入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金は GLM 5.2 のほうが低くなっています。 両方のライブ料金表はこのページにあり、常に API の請求額と一致します。
はい。どちらのモデルも同じ EmpirioLabs API キーで POST /v1/chat/completions を使うため、ほとんどの連携は model の値を変えるだけで切り替えられます。モデル固有のパラメーターに依存している場合は、先にこのページのパラメーター表を確認してください。
はい。EmpirioLabs プレイグラウンド で各モデルを開き、API と同じパラメーターで同じプロンプトを両方に実行できます。