GLM-5.2 (max) vs. Qwen3.5 122B A10B (Reasoning)
Comparación entre GLM-5.2 (max) y Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) según inteligencia, precio, velocidad, ventana de contexto y más.
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Aspectos destacados
Comparación de modelos
 Z AIGLM-5.2 (max) |  AlibabaQwen3.5 122B A10B (Reasoning) | ||
|---|---|---|---|
| Índice de Inteligencia | 51 | 32 | GLM-5.2 (max) es más inteligente que Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) |
| Precio por millón de tokens | $0.90 | $0.68 | Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) es más económico que GLM-5.2 (max) |
| Velocidad de salida | 225 tokens/s | 133 tokens/s | GLM-5.2 (max) es más rápido que Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) |
| Tiempo hasta el primer token | 1.31s | 2.32s | GLM-5.2 (max) responde más rápido que Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) |
| Ventana de contexto | 1000k tokens~1500 páginas A4 con fuente Arial de tamaño 12 | 262k tokens~393 páginas A4 con fuente Arial de tamaño 12 | GLM-5.2 (max) tiene una ventana de contexto más grande que Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) |
| Fecha de lanzamiento | junio de 2026 | febrero de 2026 | GLM-5.2 (max) tiene una fecha de lanzamiento más reciente que la de Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) |
| Parámetros | 753B, 40B activos durante la inferencia | 125B, 10B activos durante la inferencia | GLM-5.2 (max) tiene más parámetros que Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) |
| Razonamiento | Sí | Sí | Tanto GLM-5.2 (max) como Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) son modelos de razonamiento |
| Entrada de imágenes | No | Sí | Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) admite imágenes como entrada, mientras que GLM-5.2 (max) no |
| Pesos abiertos | Tanto GLM-5.2 (max) como Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) tienen pesos abiertos | ||
| Licencia | |||
| La licencia permite el uso comercial sin restricciones | Sí | Sí | Tanto la licencia de GLM-5.2 (max) como la de Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) permiten el uso comercial sin restricciones |
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
AA-Briefcase
AA-Briefcase Elo
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Apertura
Artificial Analysis Openness Index: Score
Comparaciones del Índice de Inteligencia
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Uso de tokens
Output Tokens per Intelligence Index Task
Precio y costo
Cost per Intelligence Index Task
Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Ventana de contexto
Context Window
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Output Speed
Time per Intelligence Index Task
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latency: Time To First Answer Token
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Model Size: Total and Active Parameters
Preguntas frecuentes
GLM-5.2 (max) es más inteligente. GLM-5.2 (max) obtiene 51, frente a los 32 de Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis.
GLM-5.2 (max) es más rápido. GLM-5.2 (max) genera 225.2 tokens por segundo, frente a los 133.2 tokens por segundo de Qwen3.5 122B A10B (Reasoning).
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) es más económico. Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) cuesta $0.68 por millón de tokens, frente a GLM-5.2 (max), que cuesta $0.90 por millón de tokens (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida).
GLM-5.2 (max) tiene menor latencia. El tiempo hasta el primer token de GLM-5.2 (max) es de 1.31s, frente a los 2.32s de Qwen3.5 122B A10B (Reasoning).
GLM-5.2 (max) tiene una ventana de contexto más grande. GLM-5.2 (max) admite 1.0M tokens, frente a los 260k tokens de Qwen3.5 122B A10B (Reasoning).