hubris

GLM 5.3илиQwen3.8 27B

4 раунда из 8 — ничья или почти ничья. Главная разница — цена: Qwen3.8 дешевле в 17,5 раза на входе и в 1,6 раза на выходе. Ниже — счёт по трём источникам: что заявили поставщики, что намерила независимая лаборатория и что мы видим на реальных запросах. Переключатель «что важнее» меняет счёт — проверьте свой расклад.

  • Поставщик карточки моделей и правила кэша
  • Лаборатория Artificial Analysis, одна методика на обе
  • Hubris наши реальные запросы за 30 дней

Сводная оценка Лаборатория Hubris

Одно число на модель от 0 до 100: качество, скорость, цена, кэш и возможности, нормированные по всему каталогу. Засечки — остальные модели на той же шкале.

GLM 5.388,37 ₽ · z-ai · август 2026
SonnetSonnetSolLuna
62
Qwen3.8 27B5,05 ₽ · qwen · август 2026
OpusGPT-5.5FlashFlash
66+6 %

Qwen3.8 опережает GLM на 6 % по сводной оценке при выбранных весах. Из чего складывается — в раундах ниже.

Счёт по раундам 70 : 71
Правила одни для всех сравнений: лучший в раунде получает 10, второй — пропорционально отставанию, разница до 5 % — ничья, обеим по 10. Раунд 2 и 4 и 6 в счёт не идёт: лаборатория ещё не опубликовала замер — максимум уменьшен. «Бюджет и скорость» удваивает цену и скорость, «Качество любой ценой» удваивает качество и не считает цену. Как считаем — в методике.

Раунд 1 из 11

Качество с рассуждениями

10:844.8 против 33.7 по независимому индексупосле раунда 10 : 8

Качество мы не измеряем — это цифры независимой лаборатории: девять тестов одной методикой на обе модели, рассуждения включены на максимум. Шкала от 0 до 100.

Индекс интеллекта Лаборатория

Artificial Analysis, индекс v4. Замеры: GLM-5.3 (Max), Qwen3.8 27B (Non-reasoning).

С рассуждениями на максимумкак в карточках поставщиков
44.8
33.7
GPQA Diamondвопросы уровня аспирантуры, справочно
91,7 %
90,5 %
Humanity's Last Examсамый трудный набор задач, справочно
42,3 %
33,9 %
MMLU-Proширокие знания, справочно

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 2 из 11

Качество без рассуждений

—:—раунд не считается — нет замера

В чате, поддержке и массовых задачах думать некогда — рассуждения выключены. Здесь картина часто другая.

Индекс интеллекта Лаборатория

Та же методика, режим без рассуждений.

Без рассужденийбыстрый ответ, как в чате и массовых задачах

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 3 из 11

Код

10:9счёт по 2 замерам лабораториипосле раунда 20 : 17

Задачи из настоящих репозиториев и соревновательный код. У разных моделей лаборатория успела измерить разное — в счёт идут те тесты, что есть у обеих.

Кодинг Лаборатория

Сводный индекс кодинга (0–100) и отдельные тесты в процентах решённых задач.

Сводный индекс кодингавсе кодовые тесты лаборатории одним числом
74.8
68.1
LiveCodeBenchсвежие соревновательные задачи

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

SciCodeнаучный код по описанию задачи
59 %
46,6 %

Сторонние лидерборды SWE-bench · LMArena

Справочно, в счёт раунда не идут: методика у каждого своя. У SWE-bench результат — это связка модели с конкретным агентом, поэтому рядом указаны агент и год лучшего известного прогона.

LMArena, кодовая доскарейтинг Elo по голосам людей
—
1591 · 28 место

Раунд 4 из 11

Математика

—:—раунд не считается — нет замера

Счёт, доказательства и олимпиадные задачи. Полезно там, где ответ либо верный, либо нет: аналитика, финансы, инженерные расчёты.

Математика Лаборатория

Сводный индекс (0–100) и доля решённых олимпиадных задач.

Сводный индекс математикивсе математические тесты лаборатории одним числом

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

AIMEолимпиадные задачи со строгим ответом

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 5 из 11

Инструменты и агент

10:10счёт по 2 замерам лаборатории — в пределах погрешностипосле раунда 30 : 27

Модель в роли агента: вызвать нужный инструмент, довести многошаговый диалог до результата, поработать в терминале. Именно это отличает модель для агентского клиента от модели для чата.

Инструменты и терминал Лаборатория

Доля доведённых до конца сценариев.

𝜏²-benchвызовы инструментов в многошаговом диалоге
50,3 %
48 %
Terminal-Benchработа агента в терминале
83,9 %
79,8 %

Раунд 6 из 11

Следование инструкциям

—:—раунд не считается — нет замера

Делает ли модель ровно то, о чём просили: держит формат, не добавляет лишнего, соблюдает ограничения. От этого зависит, придётся ли разбирать ответ костылями.

Следование инструкциям Лаборатория

Доля заданий, где все требования соблюдены.

IFBenchпроверяемые требования к формату и содержанию

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 7 из 11

Длинный контекст

10:10счёт по 1 замеру лаборатории — в пределах погрешностипосле раунда 40 : 37

Большое окно контекста и умение им пользоваться — разные вещи. Здесь проверяется второе: рассуждения по длинному тексту, а не размер окна из карточки.

Рассуждения на длинном контексте Лаборатория

Доля верных ответов по длинному тексту. Размер окна — в раунде «Возможности».

Long Context Reasoningответы по тексту, который не помещается в один взгляд
79,7 %
82 %

Раунд 8 из 11

Скорость

10:6первое слово почти одновременно, письмо у GLM быстрее в 2,5 разапосле раунда 50 : 43

Пауза до первого слова и скорость письма. Очки — по нашим данным, это то, что вы получите на практике.

Один и тот же запросHubrisЛаборатория

Проигрываем ответ на измеренной скорости: пауза до первого слова, потом письмо. Лабораторной дорожки у GLM нет — лаборатория скорость этой версии не публикует. Длина ответа одинаковая, иначе модели несравнимы.

GLM 5.3z-ai/glm-5.3у нас 1,2 с · 177 ток/с
тишина 1,2 с
177 токенов в секунду
2,9 с
Qwen3.8 27Bqwen/qwen3.8-27bу нас 1,4 с · 71 ток/сс раздумьями первое слово ответа — через 53,4 с
лаборатория 8,0 с
тишина 1,4 с
71 токен в секунду
5,7 с
Лаборатория меряет по прямому API одним промптом без рассуждений. У нас — реальные промпты реальных клиентов, часть с рассуждениями, и весь путь до вас целиком. Разница между дорожками — разница между стендом и жизнью.

Раунд 9 из 11

Цена

4:10Qwen3.8 дешевле в 17,5 раза на входе и в 1,6 раза на выходепосле раунда 54 : 53

В рублях, за миллион токенов. Списывается по факту — за то, что реально отправили и получили.

Прайс и реальный средний чек Hubris

Первые две колонки — ставки каталога. Третья — сколько в среднем стоит один запрос нашим пользователям к этой модели.

МодельВходные токеныто, что вы отправилиОтвет моделито, что она написалаТипичный запроссредний по нашим пользователям
GLM 5.388,37₽278₽1,93₽
Qwen3.8 27B5,05₽170₽0,49₽
Разницав 17,5 разав пользу Qwen3.8в 1,6 разав пользу Qwen3.8в четыре разав пользу Qwen3.8
На реальных запросах разрыв меньше, чем в прайсе: он зависит от того, сколько модель пишет в ответ, а не только от ставки за токен.

Раунд 10 из 11

Кэш

9:9у обеих включается сампосле раунда 63 : 62

Если начало промпта повторяется от запроса к запросу — системная инструкция, приложенный документ, история переписки, — эта часть считается со скидкой. Включается она у моделей по-разному, и на этом легко потерять деньги.

Правила кэширования Поставщик

Скидка применяется автоматически — Hubris списывает по фактической цене исполнения, в которой кэш уже учтён.

GLM 5.3
Автоматический

Повторяющееся начало промпта кэшируется само. Ничего помечать не нужно: если первые токены совпадают с недавним запросом, скидка 81 % применится сама.

Qwen3.8 27B
Автоматический

Повторяющееся начало промпта кэшируется само. Ничего помечать не нужно: если первые токены совпадают с недавним запросом, скидка 55 % применится сама.

Как пометить блок и проверить, что кэш сработал, — в документации. Сработавший кэш виден в ответе в поле cached_tokens.

Раунд 11 из 11

Возможности

7:9Qwen3.8 принимает картинкипосле раунда 70 : 71

Контекст, что принимает на вход, рассуждения, приватность, надёжность. За каждый пункт — очки по одной шкале.

GLM 5.3
  • ✓Контекст 1,05 млн токенов
  • —Картинки не принимает
  • —Файлы не принимает
  • ✓Умеет рассуждать перед ответом
  • ✓Не обучается на ваших данных
  • ✓Доля неудачных запросов 0,6 %
Qwen3.8 27B
  • ✓Контекст 1 млн токенов
  • ✓Принимает картинки
  • —Файлы не принимает
  • ✓Умеет рассуждать перед ответом
  • ✓Не обучается на ваших данных
  • ✓Доля неудачных запросов 0,3 %

Итог

Кто победил

GLM 5.370
из 80 очковПобеждает Qwen3.8
Qwen3.8 27B71
При равных весах побеждает Qwen3.8 — 70 : 71, с перевесом в одно очко. Qwen3.8 берёт цену и возможности; GLM отвечает в качестве с рассуждениями и в скорости. Код, работа с инструментами, длинный контекст и кэш — ничьи. Переключите «Качество любой ценой» наверху — счёт перевернётся.

Коротко

Плюсы и минусы

Преимущества каждой модели над другой — из тех же данных, что и раунды, в процентах и секундах.

GLM 5.3
  • пишет на 60 % быстрее
  • качество с рассуждениями выше на 25 %
Qwen3.8 27B
  • дешевле в 17,5 раза на входе
  • принимает картинки
Мы рекомендуем Qwen3.8 27B: он впереди по сумме раундов при равных весах. Если качество важнее цены — берите GLM 5.3: при таком раскладе счёт переворачивается.

Выбор

Когда какую брать

Обе доступны по одному ключу — переключиться можно на любом запросе, поменяв одну строку.

GLM 5.3
  • Диалог с людьми: первое слово появляется раньше
  • Сложные задачи, где модели дают подумать: код, анализ, агенты
Открыть в чате
Qwen3.8 27B
  • Массовые задачи, где счёт за токены — главная статья расходов
Открыть в чате

Вопросы

Что обычно спрашивают

Почему Qwen3.8 дешевле в 17,5 раза — он хуже?

По независимому индексу с рассуждениями — 44.8 против 33.7; второй режим лаборатория для одной из моделей ещё не измерила. Цена отражает размер модели и объём вычислений на ответ; проверьте на своих данных, заметна ли разница именно в вашей задаче.

Какая модель лучше для написания кода?

По независимому индексу с рассуждениями — 44.8 против 33.7. На практике для больших проектов берут ту, что лучше держит длинный контекст задачи; GLM здесь предпочтительнее, а для мелких правок и массовых операций важнее скорость и цена.

Что такое кэш промптов и почему это важно?

У обеих кэш включается сам: если начало промпта совпадает с недавним запросом, эта часть считается со скидкой. Ничего помечать не нужно.

Откуда взяты цифры скорости?

Это наши измерения по успешным запросам через Hubris за последние 30 дней, а не заявления поставщиков: время до первого слова и скорость письма от начала до конца ответа. В паузу входит и наш участок пути. Лабораторная дорожка рядом — Artificial Analysis, прямой API одним промптом: это потолок, наша цифра — то, на что стоит рассчитывать.

Можно ли переключаться между моделями?

Да, обе доступны по одному ключу. Чтобы сменить модель, достаточно поменять её идентификатор в запросе — ни отдельного договора, ни второго ключа не нужно.

Дальше

Другие сравнения

Каждая из этих двух — против соседей по каталогу. Любую пару можно собрать в выборе наверху страницы.

Источники: GLM-5.3 (Max) и Qwen3.8 27B (Non-reasoning) — Artificial Analysis, 2026-10-22; цены, контекст и модальности — каталог Hubris, 2026-10-22; скорость и средний чек — запросы через Hubris за 30 дней.