Qwen3 235B-A22B vs GLM 5.2 — Il modello di punta open source di Alibaba contro quello di Zhipu. Di seguito il confronto completo: specifiche tecniche, prezzi delle API, finestra contestuale, requisiti hardware per l’esecuzione locale e una raccomandazione chiara, basata sui dati, su quale scegliere.
| Specifiche | Qwen3 235B-A22B | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| Sviluppatore | Alibaba | Zhipu AI |
| Tipo | LLM (MoE) | LLM (per programmazione/agenti, MoE) |
| Parametri | 235 miliardi totali / 22 miliardi attivi (MoE) | 744 miliardi totali / ~40 miliardi attivi (MoE) |
| Finestra contestuale | 128K | 1 milione |
| Modalità | Testo → Testo | Testo → Testo |
| Licenza | Apache 2.0 (open) | MIT (open) |
| Pesi aperti | ✅ Sì | ✅ Sì |
| Costo input ($/1M) | $0.45 | $1.4 |
| Costo output ($/1M) | $1.8 | $4.4 |
| VRAM (4-bit) | ~140 GB | ~370 GB |
| GPU minima (locale) | Multi-GPU o Mac con 192 GB | Server multi-GPU (es. 5× H100 da 80 GB) |
| Pubblicato | 2025 | 2026-06 |
Differenze principali
- Costo: Qwen3 235B-A22B è Il 173% più economico than GLM 5.2 on a blended-token basis.
- Contesto: GLM 5.2 vince per quanto riguarda la finestra contestuale (1 milione di token rispetto a 128K), risultando quindi più adatto per documenti lunghi, grandi codebase e input RAG estesi.
- Apertura: entrambi hanno pesi aperti, quindi entrambi possono essere ospitati autonomamente o sottoposti a fine-tuning. Confronta le esigenze di VRAM indicate sopra per verificare quali modelli la tua GPU è in grado di eseguire.
- Esegui Qwen3 235B-A22B localmente: ~~140 GB a 4 bit (minimo per più GPU o Mac con 192 GB).
- Esegui GLM 5.2 localmente: ~~370 GB a 4 bit (minimo server multi-GPU, ad es. 5× H100 da 80 GB).
Quale scegliere?
Scegli Qwen3 235B-A22B se desideri un costo per token più basso per carichi di lavoro ad alto volume.
Scegli GLM 5.2 se hai bisogno di una finestra contestuale più ampia.
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