Mesmo tier de preço, mas o GLM-5.3 vence em Coding Index, custo por token e quase o dobro da velocidade.
No comparativo entre dois modelos de tier médio, o GLM-5.3 (low) da Z AI sai na frente do Qwen3.8 2.4T A95B da Alibaba no Intelligence Index da Artificial Analysis: 44,8 contra 39,9. A diferença principal aparece justamente no foco em desenvolvimento de software, onde o GLM também lidera no Coding Index com 74,8 contra 71,9. Ou seja, não é uma vantagem marginal isolada, mas um padrão consistente a favor do modelo da Z AI. Olhando o Coding Index em detalhe, os 74,8 do GLM-5.3 representam quase três pontos de vantagem sobre o Qwen3.8, o que em tarefas reais de geração e revisão de código costuma se traduzir em menos iterações até a solução correta. Em debugging e raciocínio lógico, o Intelligence Index mais alto reforça a mesma leitura: o GLM lida melhor com cadeias de raciocínio longas, típicas de refatorações e caça a bugs. Vale notar que nenhum dos dois tem ELO no Arena, então a comparação fica limitada aos índices da AA. Para times brasileiros, o custo pesa: o GLM-5.3 custa US$ 1,40 por milhão de tokens de input (R$ 8,12) contra US$ 2,00 do Qwen (R$ 11,60), uma economia de 30% por chamada. Somado à velocidade de 71 tok/s contra 38 tok/s, o GLM entrega respostas mais rápidas e mais baratas em pipelines de CI, code review automatizado e agentes de debugging. Em equipes com alto volume de requisições, essa combinação reduz tanto a fatura quanto a latência percebida pelo dev.
Last updated: October 05, 2026
62.8/100
49.5/100
| Criterion | Weight | GLM-5.3 (low) | Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B |
|---|---|---|---|
| Intelligence Index (Artificial Analysis) | x20 | 45.0 | 40.0 |
| Coding Index (Artificial Analysis) | x40 | 75.0 | 72.0 |
| Custo por token | x15 | 30.0 | 0.0 |
| Velocidade de resposta | x10 | 100.0 | 54.0 |
O vencedor é o GLM-5.3 (low). Ele lidera no Coding Index (74,8 vs 71,9), no Intelligence Index (44,8 vs 39,9), custa 30% menos por token de input e roda a 71 tok/s, quase o dobro do Qwen3.8. Para a maioria dos cenários de desenvolvimento de software, são vantagens em todas as frentes que importam. O Qwen3.8 2.4T A95B ainda tem espaço em casos específicos. Se sua arquitetura já depende do ecossistema da Alibaba ou de integrações com modelos Qwen existentes, a compatibilidade pode compensar a diferença de desempenho. E em workloads onde a qualidade de código é crítica mas o volume é baixo, os 2,9 pontos de diferença no Coding Index raramente serão perceptíveis na prática.
Use GLM-5.3 (low) quando precisar de geração e revisão de código com melhor custo-benefício, alta velocidade (71 tok/s) e raciocínio mais forte em debugging. Use Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B quando seu stack já estiver acoplado ao ecossistema Alibaba/Qwen ou quando o volume for baixo o suficiente para a diferença de preço e velocidade não pesar.
The SWEN editorial team evaluated each participant across 4 weighted criteria, including Intelligence Index (Artificial Analysis), Coding Index (Artificial Analysis), Custo por token. Scores range from 0 to 10 per criterion, multiplied by each criterion's weight to produce the total score.
GLM-5.3 (low) achieved the highest total score of 62.8/100.
Yes. Comparisons are updated when new versions of models/tools are released or when relevant data changes. The last update date is shown above.