{"id":1260,"date":"2026-06-23T14:45:03","date_gmt":"2026-06-23T14:45:03","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1260"},"modified":"2026-06-23T14:45:03","modified_gmt":"2026-06-23T14:45:03","slug":"qwen3-235b-a22b-vs-glm-5-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/qwen3-235b-a22b-vs-glm-5-2\/","title":{"rendered":"Qwen3 235B-A22B contre GLM 5.2 : caract\u00e9ristiques techniques, tarifs et choix adapt\u00e9 (2026)"},"content":{"rendered":"

Qwen3 235B-A22B<\/strong> contre GLM 5.2<\/strong> \u2014 La version open source phare d'Alibaba contre celle de Zhipu. Voici ci-dessous une comparaison compl\u00e8te : sp\u00e9cifications techniques, tarifs des API, fen\u00eatre de contexte, exigences mat\u00e9rielles locales et une recommandation claire, fond\u00e9e sur des donn\u00e9es objectives, quant au mod\u00e8le \u00e0 privil\u00e9gier.<\/p>\n

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Sp\u00e9cifications<\/th>Qwen3 235B-A22B<\/a><\/th>GLM 5.2<\/a><\/th><\/tr><\/thead>\n
D\u00e9veloppeur<\/td>Alibaba<\/td>Zhipu AI<\/td><\/tr>\n
Type<\/td>LLM (architecture MoE)<\/td>LLM (codage\/agent, MoE)<\/td><\/tr>\n
Param\u00e8tres<\/td>235 milliards au total \/ 22 milliards actifs (MoE)<\/td>744 milliards au total \/ ~40 milliards actifs (MoE)<\/td><\/tr>\n
Fen\u00eatre de contexte<\/td>128 K<\/td>1 million<\/td><\/tr>\n
Modalit\u00e9<\/td>Texte \u2192 Texte<\/td>Texte \u2192 Texte<\/td><\/tr>\n
Licence<\/td>Apache 2.0 (ouverte)<\/td>MIT (ouverte)<\/td><\/tr>\n
Poids ouverts<\/td>\u2705 Oui<\/td>\u2705 Oui<\/td><\/tr>\n
Prix d'entr\u00e9e ($\/1 million)<\/td>$0.45<\/td>$1.4<\/td><\/tr>\n
Prix de sortie ($\/1 million)<\/td>$1.8<\/td>$4.4<\/td><\/tr>\n
VRAM (4 bits)<\/td>~140 Go<\/td>~370 Go<\/td><\/tr>\n
GPU minimal requis (en local)<\/td>Multi-GPU ou Mac avec 192 Go<\/td>Serveur multi-GPU (ex. : 5 \u00d7 H100 80 Go)<\/td><\/tr>\n
Date de sortie<\/td>2025<\/td>2026-06<\/td><\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n\n
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Principales diff\u00e9rences<\/h3>\n