Qwen3.8 Max vs GLM-5.2

本頁將 Qwen 的 Qwen3.8 Max 與 Z.ai 的 GLM-5.2 並排呈現，方便比較價格、模型 ID、上下文與輸出上限、模態、工具呼叫、發布日期，以及可用的基準測試表現。

綜合建議

依據 TokenHub 的固定比較資料，建議優先選擇 Qwen3.8 Max；如果 GLM-5.2 的價格、限制或任務定位更符合需求，則選擇 GLM-5.2。

比較重點

Qwen3.8 MaxQwen
GLM-5.2Z.ai
最適合
研究推理Agent
工程程式設計長上下文
如何解讀根據模型能力與產品定位綜合判斷。
任務定位
專業工作分析生產任務
成本控制Agent文字處理
如何解讀模型最直接面向的工作負載。
輸入
$2/M
$1.1429/M優勢
如何解讀提示詞或檢索內容較大時，價格越低越好。
輸出
$6/M
$4/M優勢
如何解讀推理密集或長文字生成場景中，價格越低越好。
上下文長度
1M
1M
如何解讀處理程式碼庫、檢索資料與長篇逐字稿時，容量越大越好。
輸入模態
圖像, 文字, 影片優勢
文字
如何解讀輸入類型越豐富，越不需要額外接入視覺或影片模型。

模型選擇指南

Qwen3.8 MaxQwen

適合選擇 Qwen3.8 Max 的情況

  • TokenHub: 尚無公開基準測試
  • 輸入 n/a · 輸出 n/a
  • 上下文 n/a · 最大輸出 n/a · 輸入模態: 文字
GLM-5.2Z.ai

適合選擇 GLM-5.2 的情況

  • TokenHub: 尚無公開基準測試
  • 輸入 $1.1429/M · 輸出 $4/M
  • 上下文 1M · 最大輸出 131.1K · 輸入模態: 文字

基本資訊

Qwen3.8 MaxQwen
GLM-5.2Z.ai

名稱

Qwen3.8 MaxQwen3.8 Max

模型 ID

Qwen3.8 Maxqwen3.8-max

Data source

Qwen3.8 MaxTokenHub 线上目录

簡介

Qwen3.8 MaxQwen3.8-Max 是一款擁有2.4兆參數的MoE旗艦模型，專為進階推理、程式設計和企業生產力而設計。它能自主執行複雜的長期任務——從軟體開發到專業工作流程——在法律、金融和設計等領域提供生產級成果。憑藉原生多模態智能，Qwen3.8-Max 能理解長上下文中的文字、圖像和影片，支援對大量文件和長篇內容的深度分析。其智慧體能力支援在複雜工作流程中自主規劃、執行、驗證和持續迭代。

供應商

Qwen3.8 MaxQwen

發布日期

Qwen3.8 Max2026-08-03

上下文長度

Qwen3.8 Max1M

最大輸出 Token

Qwen3.8 Max128K

名稱

GLM-5.2GLM-5.2

模型 ID

GLM-5.2glm-5.2

Data source

GLM-5.2TokenHub 线上目录

簡介

GLM-5.2GLM-5.2 是 Z.ai 面向長程工程任務的旗艦基礎模型，重點提升了可用的 1M token 上下文能力，可承載專案級程式碼、系統文件與工程背景資訊。它強調長任務執行穩定性、工程規範遵循能力，以及從需求分析、倉庫理解到實作、測試與多平台部署的完整開發流程能力。相比一般對話模型，GLM-5.2 更適合需要大上下文、持續規劃與可靠 Agent 執行的工程場景。

供應商

GLM-5.2Z.ai

發布日期

GLM-5.22026-06-13

上下文長度

GLM-5.21M

最大輸出 Token

GLM-5.2131.1K

價格

Qwen3.8 MaxQwen
GLM-5.2Z.ai

輸入

Qwen3.8 Max$2/M

輸出

Qwen3.8 Max$6/M

快取輸入

Qwen3.8 Max$0.25/M

輸入

GLM-5.2$1.1429/M

輸出

GLM-5.2$4/M

快取輸入

GLM-5.2$0.2857/M

能力特性

Qwen3.8 MaxQwen
GLM-5.2Z.ai

推理

Qwen3.8 Max

知識

Qwen3.8 Max暫無

附件

Qwen3.8 Max

輸入模態

Qwen3.8 Max圖像, 文字, 影片

輸出模態

Qwen3.8 Max文字

溫度參數

Qwen3.8 Max

工具呼叫

Qwen3.8 Max

推理

GLM-5.2

知識

GLM-5.2暫無

附件

GLM-5.2

輸入模態

GLM-5.2文字

輸出模態

GLM-5.2文字

溫度參數

GLM-5.2

工具呼叫

GLM-5.2

基準測試

Qwen3.8 MaxQwen暫無基準測試資料
GLM-5.2Z.ai

綜合能力

暫無

程式碼能力

暫無

綜合能力

領先51.1

程式碼能力

領先68.8

知識與推理

GPQA

暫無

HLE

暫無

GPQA

領先89.5%

HLE

領先40.1%

程式碼能力

SciCode

暫無

Terminal-Bench Hard

暫無

SciCode

領先50.5%

Terminal-Bench Hard

領先50.8%

指令遵循與 Agent 任務

IFBench

暫無

AA-LCR

暫無

Tau2

暫無

IFBench

領先73.3%

AA-LCR

領先71.3%

Tau2

領先99.1%

常見問題

Qwen3.8 Max 和 GLM-5.2 哪個更好？

+

沒有絕對「更好」的模型。先看上方「模型選擇指南」中與任務對應的建議，再用價格、上下文長度、最大輸出和能力項確認是否符合實際調用需求。

GLM-5.2 比 Qwen3.8 Max 便宜嗎？

+

請查看上方價格區，比較 Qwen3.8 Max 與 GLM-5.2 的輸入、輸出和快取輸入價格。

哪個模型支援更長的上下文？

+

Qwen3.8 Max 的上下文長度為 1M，GLM-5.2 的上下文長度為 1M。

兩個模型都能透過 TokenHub 使用嗎？

+

如果兩個模型都已在 TokenHub 模型目錄上架，就可以透過 TokenHub API 將請求路由到 Qwen3.8 Max 和 GLM-5.2。