QwenとGLM：性能・料金比較

SciCodeはGLM-5.3が59.03%で、比較対象の50.58%を上回ります。費用例はQwen3.8-Flash-Nextが$0.0025で安く、もう一方のモデルは$0.0184です。

更新日 2026-10-29 · 6 出典 · 比較方法

比較項目	優位な比較対象	差	根拠
SciCode (%)	GLM-5.3	8.45 pp	Qwen3.8-Flash-Next 50.58% / GLM-5.3 59.03%¹²
出力速度 (tokens/s)	GLM-5.3	18.8 tokens/s	Qwen3.8-Flash-Next 55.4 / GLM-5.3 74.2 tokens/s
AAの最初の回答トークンまでの時間（s）	GLM-5.3	9.01 s	Qwen3.8-Flash-Next 38.17 s / GLM-5.3 29.16 s
リクエスト費用の試算	Qwen3.8-Flash-Next	$0.0159	10K + 1K: Qwen3.8-Flash-Next $0.0025 / GLM-5.3 $0.0184⁴³

AAのコード品質ベンチマーク

指標	Qwen3.8-Flash-Next	GLM-5.3 (Max)
SciCode (%)	50.58¹	59.03²

性能

指標	Qwen3.8-Flash-Next	GLM-5.3 (Max)
出力速度 (tokens/s)	55.4	74.2
AAの最初の回答トークンまでの時間（s）	38.17	29.16

料金とリクエスト費用

指標	Qwen3.8-Flash-Next · Lyceum	GLM-5.3 · Novita AI
入力 / 1M tokens	$0.2³	$1.4⁴
出力 / 1M tokens	$0.5³	$4.4⁴
コンテキスト長 (tokens)	262,144⁵	1,048,576⁴
最大出力（tokens）	131,072⁶	131,072⁴
API ドキュメント	Novita AI · Chat API

算例：入力10,000 + 課金対象出力1,000 tokens

Qwen3.8-Flash-Next$0.0025

GLM-5.3$0.0184

コーディング・推論・コンテキスト・費用

コーディング指標

AA SciCode：Qwen3.8-Flash-Next 50.58% / GLM-5.3 59.03%。¹²

推論指標

表示した設定でのAAの最初の回答までの待ち時間は、Qwen3.8-Flash-Nextが38.17 s、GLM-5.3が29.16 sです。¹²

コンテキスト長 (tokens)

GLMは1,048,576 tokens、Qwenは262,144 tokensで、記載のエンドポイントでは前者がより大きな入力に対応します。¹²

リクエスト費用の試算

予算上の比較はGLMが$0.0184、Qwenが$0.0025です。このトークン条件の支出を優先するならQwenが低額です。⁴³

比較方法と出典

SciCodeはAAの科学分野のコーディング評価で、割合が高いほど優れています。10,000入力トークンの性能テストとは別の評価であり、Clineエディター内の評価ではありません。品質と性能には、各モデル名の横に表示した設定を使用します。現在のAA v5 Intelligence Indexは、両モデルに公開値がある場合のみ表示します。AAの性能値は10,000入力トークンのベンチマークと、各モデルに表示した設定を使用します。推論設定はモデルごとに異なります。出力速度は出力レートの中央値です。回答遅延は推論後の最初の回答トークンまでの時間であり、ストリーミングされる最初の推論チャンクまでの時間ではありません。推論をストリーミングしないモデルと非推論モデルでは、AAの最初のチャンクと最初の回答は同じイベントです。AAは初期応答と推論時間から回答遅延を推定しており、個別に標本化した中央値ではありません。これらは参照デプロイメントであり、Novitaエンドポイントの保証値ではありません。キャッシュなしの費用例は10,000入力トークンと1,000出力トークンを記載した販売元の料金で計算し、AAベンチマークの実行費用を示すものではありません。価格、コンテキスト長、最大出力は引用した販売元の情報に基づきます。

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