モデル比較
GLM-4.6
対
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
2026/02/28
価格
Input
$
0.39
/ M Tokens
$
0.14
/ M Tokens
Output
$
1.9
/ M Tokens
$
1.4
/ M Tokens
メタデータ
仕様
州
Available
Available
建築
Mixture of Experts Transformer
Qwen3-Next architecture featuring Hybrid Attention (Gated DeltaNet and Gated Attention), High-Sparsity Mixture-of-Experts (MoE), Stability Optimizations, and Multi-Token Prediction (MTP)
キャリブレートされた
はい
いいえ
専門家の混合
はい
はい
合計パラメータ
335B
80B
アクティブ化されたパラメータ
3B
推論
いいえ
いいえ
Precision
FP8
FP8
コンテキスト長
205K
262K
Max Tokens
205K
262K
対応機能
Serverless
対応
対応
Serverless LoRA
サポートされていません
サポートされていません
Fine-tuning
サポートされていません
サポートされていません
Embeddings
サポートされていません
サポートされていません
Rerankers
サポートされていません
サポートされていません
Image入力をサポートする
サポートされていません
サポートされていません
JSON Mode
対応
対応
構造化されたOutputs
サポートされていません
サポートされていません
ツール
対応
対応
Fim Completion
サポートされていません
サポートされていません
Chat Prefix Completion
対応
対応
GLM-4.6比較において
見てくださいGLM-4.6主要な次元において他の人気のあるモデルと比較します。
VS
MiniMax-M2.5
VS
GLM-5
VS
Step-3.5-Flash
VS
GLM-4.7
VS
MiniMax-M2.1
VS
GLM-4.6V
VS
Kimi-K2-Thinking
VS
MiniMax-M2
VS
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
VS
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
VS
Ring-flash-2.0
VS
Ling-flash-2.0
VS
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
VS
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
VS
Kimi-K2-Instruct-0905
VS
gpt-oss-120b
VS
step3
VS
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
VS
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
VS
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
