
Gemini 3.7 Flash против GLM-5.2: окно за полцены против будущего с открытыми весами
- AlibabaНОВИНКАQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 за 1 млн токенов
- z-aiНОВИНКАZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2658Интеллект72Кодинг
- DeepSeekНОВИНКАDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.15 / $0.29 за 1 млн токенов
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1860Интеллект75Кодинг
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1552Интеллект68Кодинг
- qwenQwen: Qwen3.8 27B (free)2026-08-13qwen/qwen3.8-27b-free
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1253Интеллект69Кодинг
- grokSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1261Интеллект77Кодинг
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0557Интеллект72Кодинг
- qwenQwen: Qwen3.8 Max2026-08-0358Интеллект72Кодинг
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash 07312026-07-3152Интеллект69Кодинг
- minimaxMiniMax: MiniMax-H32026-07-31minimax/minimax-h3
- qwenQwen: Qwen3.7 Flash2026-07-27$0.03 / $0.13 за 1 млн токенов
- orcaOrcaDub: OrcaDub 1.02026-07-27orca/dub
- anthropicAnthropic: Claude Opus 52026-07-2463Интеллект78Кодинг
- googleGoogle: Gemini 3.6 Flash2026-07-2152Интеллект69Кодинг
- googleGoogle: Gemini 3.5 Flash-Lite2026-07-2137Интеллект49Кодинг
- metaMeta: Muse Spark 1.12026-07-1653Интеллект71Кодинг
- kimiMoonshotAI: Kimi K32026-07-1560Интеллект76Кодинг
- openaiOpenAI: GPT-5.6 Luna2026-07-0952Интеллект71Кодинг
Gemini 3.7 Flash и GLM-5.2 — это две модели, которые делают аргумент о стоимости 2026 года честным, потому что каждая из них — половина ловушки. Gemini 3.7 Flash, рабочая лошадка Google уровня Flash, выпущенная 13 августа 2026 года, стоит $0,75 за миллион входных токенов и $3,75 за миллион выходных токенов — но только до 31 декабря 2026 года, после чего цена удваивается до $1,50 / $7,50. GLM-5.2, модель рассуждений Z.ai с открытыми весами, выпущенная 16 июня 2026 года, стоит $1,40 / $4,40 за миллион токенов в собственном API вендора, имеет лицензию MIT и будет стоить столько же 1 января 2027 года, сколько стоит сегодня. Большинство сравнений этих двух моделей останавливается на прайс-листе с промо-тарифом, из-за чего Gemini выглядит строго дешевле. Сравнение, которое выдерживает контакт с производственным бюджетом, охватывает двенадцать месяцев, оценивает весь объём работы и учитывает тот факт, что одну из этих моделей можно перенести на собственное оборудование, а другую — нет.
Ценовые часы
Любое сравнение Gemini 3.7 Flash теперь несёт в себе дату, и это сравнение определяется именно ею. Промо-тариф Google — $0.75 / $3.75, половина стандартного тарифа $1.50 / $7.50, — подтверждён до 31 декабря 2026 года. С 1 января 2027 года цена удвоится. Тариф GLM-5.2 в $1.40 / $4.40 стабилен с момента запуска и включает ставку $0.26 за попадание в кэш на входе, что удешевляет рабочие нагрузки с повторяющимся контекстом. К нему не привязана никакая дата от вендора. Любой расчёт совокупной стоимости владения, принимающий промо-тариф Gemini за постоянную цену, оценивает купон как подписку — и эта ошибка сейчас является самой распространённой в разговоре «Gemini против GLM».
Контраст спецификации
• Цена — Gemini 3.7 Flash: $0,75 / $3,75 по промо до 31 декабря 2026 г., затем $1,50 / $7,50, против GLM-5.2: $1,40 / $4,40 с кэшированными чтениями за $0,26, без срока действия.
• Контекст / максимальный вывод — Gemini 3.7 Flash 1M / 64K против GLM-5.2 1M / 128K. GLM может выдать вдвое больше выходных данных в одном ответе.
• Входные данные — Gemini 3.7 Flash: текст, изображение, аудио, видео. GLM-5.2 — только текст.
• Веса — Gemini 3.7 Flash закрытые, только API. GLM-5.2 открытые, лицензия MIT, 743B параметров, примерно 40B активных, можно размещать самостоятельно.
• Управление мышлением — Gemini 3.7 Flash: низкий / средний / высокий. Мышление GLM-5.2 включено по умолчанию с тремя уровнями усилий.
• Независимая оценка — Gemini 3.7 Flash набирает 56 баллов в Artificial Analysis Intelligence Index против GLM-5.2 с 53, что является самым высоким результатом среди моделей с открытыми весами в этом индексе.
• Скорость вывода — Gemini 3.7 Flash примерно 285 токенов/сек при высоком уровне рассуждений против GLM-5.2 примерно 110 токенов/сек — примерно в два с половиной раза быстрее.
Что говорят бенчмарки: с пояснениями
Общая картина бенчмарков складывается в пользу Gemini 3.7 Flash на общих строках, но при более глубоком рассмотрении всё усложняется. На трёх бенчмарках, где опубликованы результаты обеих моделей — DeepSWE 1.1 (65,3% у Gemini), FrontierCode 1.1 (43,6%) и Terminal-Bench 2.1 — лидирует Gemini, а её 56 баллов в AA Intelligence Index превосходят 53 балла GLM-5.2, что, тем не менее, является наивысшим результатом, которого на этом индексе достигала любая модель с открытыми весами. Оба набора компонентных цифр заявлены вендорами и не воспроизведены независимо. Честный нюанс кроется в строках кодинга, где GLM-5.2 наиболее сильна: Z.ai сообщает о 81,0 на Terminal-Bench 2.1 — первая открытая модель, преодолевшая порог 80 — 62,1 на SWE-bench Pro и 74,4 на FrontierSWE, причём эти цифры получены на испытательных стендах, где долгосрочное автономное программирование и есть весь тест. Модели настолько близки, что разрыв в индексе (три пункта) меньше разницы в том, что два вендора предпочитают анонсировать, и ни один оценочный набор ни одной из компаний не является нейтральным арбитром.

Форк с открытыми весами
Разница, которую не улавливает ни одно сравнение цен, — это лицензия. Веса GLM-5.2 под лицензией MIT означают, что команда может скачать модель и запустить её на собственном оборудовании: MoE на 743B/40B активных параметров — это крупное развёртывание, но осуществимое, — что превращает и без того низкую цену API GLM в капитальные затраты с почти нулевыми предельными расходами на токен после первого развёртывания. Это аргумент в пользу открытых весов в его сильнейшей форме: нет счёта за каждый токен при больших объёмах, нет риска прекращения поддержки вендором, нет утечки данных из вашей среды и есть свобода дообучения. Gemini 3.7 Flash не предлагает ничего из этого; это закрытый API с рекламной ценой, у которой есть срок действия. Для команды с требованиями к локальности данных или предсказуемой высоконагруженной рабочей нагрузкой вариант с открытыми весами — это не философское предпочтение, а единственный вариант, при котором предельные издержки не зависят от чужого прайс-листа.
Разница между мультимодальным и видео
Другая жёсткая граница между ними — модальность ввода. Gemini 3.7 Flash принимает текст, изображения, аудио и видео, и с 1 сентября 2026 года в нём появился агентный режим понимания видео от Google: модель сама решает, что смотреть, с какой скоростью и через что — кадры, аудио или транскрипт, — загружая только релевантные сегменты. По данным вендора, это экономит до 66% затрат и 88% токенов. GLM-5.2 — только текст. Любая видео- или аудионагрузка для GLM должна быть предварительно транскрибирована и разбита на кадры отдельными инструментами, прежде чем модель вообще её увидит. Если ваша нагрузка мультимодальна — записи совещаний, видеозаписи с камер, видеоролики о продукте, всё, что несёт не текстовый сигнал, — сравнение на этом заканчивается: Gemini 3.7 Flash — единственная из двух моделей, которая принимает такой ввод напрямую.

Двенадцать месяцев, в реальном выражении.
Соедините две половины вместе при установившейся рабочей нагрузке — скажем, 1 млн входных токенов и 1 млн выходных токенов в месяц, скромная производственная нагрузка — и дата на ценнике Gemini становится главной историей:
• С сегодняшнего дня по 31 декабря 2026 года — Gemini 3.7 Flash по акции: $0.75 + $3.75 = $4.50 в месяц при таком объёме. GLM-5.2: $1.40 + $4.40 = $5.80. Gemini дешевле примерно на 22%.
• С 1 января 2027 года — Gemini по стандартной ставке: $1.50 + $7.50 = $9.00. GLM-5.2: по-прежнему $5.80. GLM дешевле примерно на 36%.
• Двенадцатимесячный период (шесть месяцев по акции, шесть месяцев по стандартной цене) — Gemini: 6 × $4.50 + 6 × $9.00 = $81.00. GLM-5.2: 12 × $5.80 = $69.60. По расчётам с учётом купона в среднем GLM оказывается дешевле за год.
• Самостоятельный хостинг GLM-5.2 — счета за API исчезают, превращаясь в аппаратное обеспечение и электроэнергию, что для уже развёрнутой MoE является самой дешёвой статьёй из всех.
Тарифы на кэш указывают в том же направлении в масштабе: входные данные с попаданием в кэш GLM-5.2 по цене $0,26 на порядок ниже тарифа на промах, что вознаграждает рабочие нагрузки с повторяющимися префиксами — системные промпты, банки few-shot, кодовые базы, — которые доминируют в реальном производственном трафике. У Gemini 3.7 Flash есть собственный кэш-уровень, но главное сравнение — это тариф на промах, и он с 1 января удваивается.
Вердикт: какой из них переживет январскую дату?
Правило выбора зависит от временного горизонта и владения. Если ваш проект выходит в этом квартале и в основном работает на управляемом API, Gemini 3.7 Flash — более выгодная покупка: дешевле до декабря, быстрее, выше в независимом индексе, мультимодальна и первой получает новую видеовозможность. Если у вашего проекта бюджет на двенадцать месяцев, ограничение на локальность данных, высокообъёмный паттерн повторяющегося контекста или любой интерес к владению моделью, от которой вы зависите, GLM-5.2 — более честный долгосрочный выбор, и как только перевернётся календарь, он станет и более дешёвым API. Промо-окно — единственная причина выбрать Gemini; открытые веса — единственная причина выбрать GLM.

Для команд, которые хотят протестировать обе модели на своей рабочей нагрузке до того, как календарь примет решение, маршрутизирующий слой — это нейтральная площадка для их запуска. GLM-5.2 находится на OrcaRouter по прейскурантной цене Z.ai $1.40 / $4.40 с нулевой наценкой, рядом с маршрутизируемым уровнем Gemini, под одним API-ключом — так что рабочая нагрузка может отправлять текстовый и код-трафик на GLM-5.2, мультимодальный и видеотрафик на модель Gemini, и позволяет маршрутизирующему DSL смешивать их в одном вызове, в то время как автоматическое переключение при сбое поддерживает пайплайн в рабочем состоянии, если один из вендоров споткнётся. Gemini 3.7 Flash сама по себе доступна через собственный API Google и несколько сторонних платформ. Эти две модели — естественное A/B-сравнение: одинаковый ценовой диапазон, противоположные долгосрочные ответы, и единственный способ узнать, какая из них победит в вашем тестировании, — запустить их бок о бок до того, как январский обрыв сделает выбор за вас.
Сравнение в этой статье3
Определено по этой статье · Бенчмарки: Artificial Analysis · обновляется ежедневно
