GLM 5.1 или GPT-6 Astra — что лучше в КьюВи?

По качеству GPT-6 Astra впереди

В текущем рейтинге КьюВи GPT-6 Astra занимает 4-е место с баллом 9.3 из 10. GLM 5.1 находится на 28-м месте и получает 5.6 из 10. По текущему баллу впереди GPT-6 Astra. Это не формальность: между моделями заметна разница в задачах, где требуется удерживать условия, проверять выводы и не терять детали запроса.

Для ориентира рядом находятся Claude Opus 5.5 с результатом 9.9 и Muse Spark 1.3 с баллом 8.6. GPT-6 Astra уже держится в верхней части таблицы, а GLM 5.1 пока заметно ниже неё. Рейтинг КьюВи обновляется каждый час, поэтому в этой статье мы оставляем живые значения, а не замораживаем их на дату публикации.

Кодинг

В кодинге GLM 5.1 получает 7.5 из 10, GPT-6 Astra — 9.5. Здесь преимущество GPT-6 Astra выглядит убедительно. Для задачи вроде «найди ошибку в функции на Python, объясни причину сбоя и перепиши код с тестом на пустой ввод» Astra с большей вероятностью выдаст цельное решение, а не только подсказку по месту ошибки.

GLM 5.1 тоже не выглядит слабым вариантом для программирования. Он разумно подходит, когда нужно быстро набросать SQL-запрос, разобрать короткий фрагмент JavaScript или получить второй взгляд на уже рабочий код. Но для проекта, где несколько файлов связаны между собой, более высокий показатель GPT-6 Astra важнее экономии на одном запросе.

Рассуждение и сложные вопросы

GLM 5.1 показывает 8.9 из 10 по рассуждению. Это его сильная сторона внутри собственной оценки. Модель можно использовать для разбора договора на бытовом уровне, проверки цепочки вычислений или подготовки плана исследования, когда вопрос помещается в один понятный контекст.

Поэтому прямое числовое сравнение по этому измерению здесь не делаем. По общему результату Astra всё равно впереди, а GLM 5.1 остаётся интересным выбором для тех, кому нужен недорогой дополнительный ответ.

Цена в тенге и скорость

Один средний вопрос к GLM 5.1 стоит примерно 10 ₸, к GPT-6 Astra — около 43 ₸. Astra обходится дороже, и разница особенно заметна при ежедневной работе с длинными текстами или большим числом итераций кода. При десяти средних запросах это уже разный расход, а не мелочь в чеке.

GLM 5.1 разумнее брать для предварительной работы: сформулировать варианты, очистить текст, составить черновик письма или проверить простую формулу. GPT-6 Astra оправдывает цену там, где ошибка обойдётся дороже самого запроса: при ревью сложного кода, анализе большой спецификации или подготовке структурированного отчёта.

Медианная скорость обеих моделей в телеметрии КьюВи пока не накоплена в достаточном объёме. Не будем выдавать отсутствие замеров за преимущество одной из сторон.

Контекст и типы задач

GLM 5.1 работает с контекстом 205K токенов. Этого достаточно, когда нужно за вечер разобрать 200-страничный договор по разделам, выделить спорные пункты и задать несколько уточняющих вопросов, если текст подготовлен аккуратно.

У GPT-6 Astra контекст 1.1M токенов. Это другой запас: модель удобнее для крупного репозитория, длинной технической документации или архива переписки, где важные условия разбросаны далеко друг от друга. Большой контекст не гарантирует безошибочный ответ, зато снижает необходимость дробить материал на множество отдельных чатов.

Мы прогнали обе модели через реальные вопросы. На запрос «сравни два варианта аренды офиса в Алматы, посчитай ежемесячную стоимость с коммунальными расходами и укажи, каких данных не хватает» GLM 5.1 хорошо разложила вычисления и перечислила пробелы в исходных данных. Astra дала более аккуратную структуру сравнения и яснее отделила факт из запроса от предположения. Ни одна модель не должна заменять юриста или финансового консультанта.

В КьюВи обе модели можно отправить на один и тот же вопрос и увидеть, где они согласны, а где расходятся. Это особенно полезно для чернового анализа и проверки кода: дешёвый ответ GLM 5.1 помогает быстро нащупать направление, а GPT-6 Astra выступает более сильной второй проверкой.

Вердикт по сценарию

Если нужен лучший результат в общем случае, победитель — GPT-6 Astra: текущий балл 9.3 против 5.6 у соперника, а в кодинге преимущество также у Astra. Для больших документов, сложного кодинга и задач с высокой ценой ошибки выбирайте GPT-6 Astra.

Если приоритетом являются расходы, GLM 5.1 выигрывает практический сценарий с частыми короткими запросами: 10 ₸ против 43 ₸ за средний вопрос. Её сильное рассуждение и контекст 205K токенов делают модель хорошим бюджетным помощником, но не лидером рейтинга.

Обе модели доступны в КьюВи из Казахстана: оплата проходит в тенге, есть интерфейс на русском и казахском, а на старте дают три бесплатных вопроса. Попробовать можно без подписки. Для учёбы и обычных текстов начните с GLM 5.1, для серьёзного кода и длинного материала переходите к GPT-6 Astra.