GLM-5.3-Flash vs Qwen3.6 27B
GLM-5.3-Flash (Zhipu AI (Z.ai)) y Qwen3.6 27B (Alibaba Cloud (Qwen)) comparados punto por punto: rendimiento medido, precio, contexto y capacidades.
Datos a 22 de octubre de 2026
Comparativa punto por punto
| Criterio | GLM-5.3-Flash | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
| Fabricante | Zhipu AI (Z.ai) | Alibaba Cloud (Qwen) |
| Lanzamiento | 18 de septiembre de 2026 | 22 de abril de 2026 |
| Índice de capacidad | 71,9 / 100 | 72,2 / 100 |
| Precio de entrada | 0,30 US$ | 0,33 US$ |
| Precio de salida | 1,05 US$ | 2,7 US$ |
| Coste de una tarea tipo | 0,008 US$ | 0,012 US$ |
| Ventana de contexto | 1.000.000 tokens | 262.144 tokens |
| Respuesta máxima | 131.072 tokens | 65.536 tokens |
| Modo razonamiento | Sí | Sí |
| Llamada a herramientas | Sí | Sí |
| Entradas aceptadas | texto, imagen, vídeo, PDF | texto, imagen, vídeo |
| Pesos abiertos | Sí | Sí |
| Conocimientos hasta | No comunicado | No comunicado |
El duelo en breve
GLM-5.3-Flash y Qwen3.6 27B son dos modelos de pesos abiertos, que se pueden instalar en servidores propios, uno de Zhipu AI (Z.ai) y el otro de Alibaba Cloud (Qwen). GLM-5.3-Flash salió el 18 de septiembre de 2026 y Qwen3.6 27B el 22 de abril de 2026.
Todas las cifras proceden de fuentes públicas consultadas el 22 de octubre de 2026: models.dev y OpenRouter para precios y capacidades, Epoch AI para las puntuaciones.
Lo que dicen los benchmarks
En nuestro índice de capacidad, GLM-5.3-Flash obtiene 71,9 sobre 100 y Qwen3.6 27B 72,2. La diferencia es demasiado pequeña para separarlos.
En las 3 pruebas registradas para ambos, GLM-5.3-Flash gana 3 veces y Qwen3.6 27B 0:
- GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): GLM-5.3-Flash 90,2 %, Qwen3.6 27B 85,9 %
- OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): GLM-5.3-Flash 93,9 %, Qwen3.6 27B 91,1 %
- FrontierMath (matemáticas de investigación muy difíciles): GLM-5.3-Flash 55,8 %, Qwen3.6 27B 35,1 %
Precio
GLM-5.3-Flash cuesta 0,30 US$ por millón de tokens de entrada y 1,05 US$ de salida; Qwen3.6 27B, 0,33 US$ y 2,7 US$.
Para una tarea de agente tipo (leer 20 000 tokens y escribir 2000), cuente 0,008 US$ con GLM-5.3-Flash frente a 0,012 US$ con Qwen3.6 27B. GLM-5.3-Flash es 1,5 veces más barato, una diferencia que pesa rápido en 1000 tareas: 3,83 US$ de diferencia.
Haga el cálculo con sus volúmenes en la calculadora de coste de un agente.
Funciones y límites
GLM-5.3-Flash lee más de una vez: 1.000.000 tokens de contexto (unas 1500 páginas), frente a 262.144 de Qwen3.6 27B.
Modo de razonamiento: GLM-5.3-Flash sí, Qwen3.6 27B sí. Llamada a herramientas: GLM-5.3-Flash sí, Qwen3.6 27B sí. Lectura de imágenes: GLM-5.3-Flash sí, Qwen3.6 27B sí.
Los dos publican sus pesos: puede alojarlos usted mismo.
En resumen
Nuestra lectura de los datos:
- Elija GLM-5.3-Flash por un coste más bajo, una ventana de contexto más grande y un lanzamiento más reciente.
Este veredicto se basa en cifras públicas; no sustituye una prueba con sus propias tareas.
Otras comparativas
Preguntas frecuentes
¿GLM-5.3-Flash o Qwen3.6 27B: cuál es mejor?
En nuestro índice (datos de Epoch AI), GLM-5.3-Flash obtiene 71,9 y Qwen3.6 27B 72,2 sobre 100. La mejor opción depende también del precio y de su uso.
¿Cuál es más barato?
GLM-5.3-Flash. Para leer 20 000 tokens y escribir 2000, cuente 0,008 US$ con GLM-5.3-Flash y 0,012 US$ con Qwen3.6 27B (precios a 22 de octubre de 2026).
¿Cuál tiene la ventana de contexto más grande?
GLM-5.3-Flash, con 1.000.000 tokens frente a 262.144.
¿Se puede instalar GLM-5.3-Flash o Qwen3.6 27B en servidores propios?
Sí, los dos publican sus pesos. Revise cada licencia antes de un uso comercial.
Fuentes de los datos
- Models.dev — Datos de modelos: models.dev (proyecto de código abierto)
- OpenRouter — Precios de mercado contrastados con OpenRouter
- Epoch AI — AI Benchmarking Hub — Epoch AI, «AI Benchmarking Hub», epoch.ai, CC BY 4.0
Datos a 22 de octubre de 2026
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