决策边界
先不要问哪一个绝对更强，先问当前任务更需要哪一种边界：成本、上下文、速度、质量、生态还是供给稳定性。
- Qwen Max 更适合先看 Qwen Max 家族、32K 上下文和 text->text 能力是否贴合当前任务。
- GLM 4.5V 更适合先看 GLM Vision 家族、128K 上下文和 text+image->text 能力是否贴合当前任务。
模型对比
Qwen Max vs GLM 4.5V
不是跑分表，而是把价格、上下文、接口能力和 Key 可见性放在同一张决策卡里。
厂商
Alibaba Cloud · Qwen / Zhipu AI (GLM)
china / china
上下文
32K / 128K
text->text / text+image->text
输入价
US$1.60 / US$0.80
每百万 token
输出价
US$6.40 / US$2.80
每百万 token
左侧模型
Qwen Max
Alibaba Cloud · Qwen
FamilyQwen Max
Modalitytext->text
经典高阶路线，适合和 DeepSeek / GLM 做能力带比较。
右侧模型
GLM 4.5V
Zhipu AI (GLM)
FamilyGLM Vision
Modalitytext+image->text
视觉理解场景和企业多模态流程的重要入口。
对比摘要
先怎么选
这是一组跨厂商对比，先看任务边界，再看你手上的 Key 到底能看见哪边的模型。
从标价快照看，GLM 4.5V 的输入+输出合计更低，但仍要结合实际命中模型、折扣和限速判断。
GLM 4.5V 上下文更大，更适合长文档、知识库、日志和多轮工作流。
Key 检测路线
如果手里已经有 Key，真正有价值的是确认它属于哪家、能调用哪些模型、是否暴露余额/限速/订阅状态。
- Alibaba Cloud · Qwen: Qwen Max, Qwen Max, text->text
- Zhipu AI (GLM): GLM 4.5V, GLM Vision, text+image->text
商业落地
商业上不要只看模型名，要把价格、限速、地区、上游稳定性和能不能持续监控放在一起看。
- Qwen Max: 经典高阶路线，适合和 DeepSeek / GLM 做能力带比较。
- GLM 4.5V: 视觉理解场景和企业多模态流程的重要入口。