- GLM 4.1V 9B Thinking مقابل Qwen2.5 VL 72B: المهمة
- GLM 4.1V 9B Thinking مقابل Qwen2.5 VL 72B: مقدمة أساسية
- GLM 4.1V 9B Thinking مقابل Qwen2.5 VL 72B: المقاييس
- GLM 4.1V 9B Thinking مقابل Qwen2.5 VL 72B: تكلفة الاستخدام
- أي نموذج لغة بصرية تستخدم؟
- كيفية الوصول إلى GLM 4.1V 9B Thinking و Qwen2.5 VL 72B عبر Novita API؟
النقاط الرئيسية
GLM 4.1V 9B Thinking: الأفضل للأسئلة والأجوبة التفاعلية الودية والمهام الذكية الموجهة للمستهلكين.
Qwen2.5 VL 72B: الخيار الأمثل لفهم المستندات العميق ومساعدة الصور بالذكاء الاصطناعي.
هل تتساءل أيهما مناسب لك: GLM 4.1V 9B Thinking أم Qwen2.5 VL 72B؟ لدينا الإجابات السريعة! من قراءة المستندات الذكية إلى الأسئلة والأجوبة التفاعلية ودعم الصور بالذكاء الاصطناعي، تعرف على أي نموذج يتألق. تريد معرفة المنطق وراء اختياراتنا؟ فقط مرر لأسفل!
GLM 4.1V 9B Thinking مقابل Qwen2.5 VL 72B: المهمة
الإدخال:
الإخراج:
GLM 4.1V 9B Thinking
Qwen2.5 VL 72B
تقييم GLM 4.1V 9B Thinking و Qwen2.5 VL 72B:
GLM 4.1v 9B أفضل في الإجابة على أول سؤالين بطريقة سهلة للمستخدم، ويؤطر السياق كدرس تعليمي حيث يتعلم المستخدم أو يتابع. ومع ذلك، لا تقدم أي من الإجابتين خطوات تالية قابلة للتنفيذ بشكل مباشر.
Qwen 2.5 VL 72B
- ما هذه الصفحة؟
يشرح الكود والسياق، لكنه لا يصف بوضوح واجهة المستخدم أو ما يراه المستخدم على الصفحة (مثل درس تعليمي، محرر كود، أو لقطة شاشة لصفحة ويب). - ما هو الكود؟
يقدم شرحًا تقنيًا مفصلاً لغرض الكود وما يحققه.
GLM 4.1v 9B
- ما هذه الصفحة؟
يشرح مباشرة أن الصفحة هي مثال لكود، ومن المحتمل أنها جزء من درس تعليمي، ويصف ما يتم عرضه (محرر كود، ملفات، إلخ). - ما هو الكود؟
يلخص بوضوح غرض الكود: إعداد مسار Express وعرض صفحة ديناميكية.
GLM 4.1V 9B Thinking مقابل Qwen2.5 VL 72B: مقدمة أساسية
| الميزة | GLM 4.1v 9B | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| حجم النموذج | 9B | 73.4B |
| مفتوح المصدر | نعم | نعم |
| طريقة التدريب | استنادًا إلى GLM 4 9B 0414 | قد يكون استنادًا إلى Qwen 2 VL |
| نافذة السياق | 64K ودقة صورة 4K | 64K (فيديوهات تزيد عن ساعة) |
| القدرة متعددة الوسائط | إدخالات بصرية (صور وفيديوهات) ونصية، ولكن ليس صورة وفيديو في وقت واحد | إدخالات بصرية (صور وفيديوهات) ونصية |
| دعم اللغات | يدعم الصينية والإنجليزية | بلغات متعددة |
| الاستدلال بسلسلة الأفكار | يوفر استدلالاً بسلسلة الأفكار | لا |
| معالجة المستندات | بارع في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات والمستندات الطويلة | استخراج OCR ممتاز واستخراج المستندات |
GLM 4.1V 9B Thinking تم تدريبه على GLM 4 9B 0414 وهو مصمم لدفع حدود الاستدلال في نماذج الرؤية واللغة. من خلال تقديم “نموذج التفكير” والاستفادة من التعلم المعزز، يعزز النموذج قدراته بشكل كبير. كأول نموذج رؤية-لغة يطبق استدلال سلسلة الأفكار، يضع GLM 4.1V 9B Thinking معيارًا جديدًا في الاستدلال متعدد الوسائط.
GLM 4.1V 9B Thinking مقابل Qwen2.5 VL 72B: المقاييس
| المقياس | GLM 4.1V‑9B | Qwen 2.5 VL 72B | الفائز |
|---|---|---|---|
| MMMU (صورة) | 68.0 | 70.2 | Qwen 2.5 VL |
| MMMU‑Pro | 57.1 | 51.1 | GLM |
| VideoMMMU | 61.0 | 60.2 | GLM |
| mvBench (فيديو) | 70.4 | 64.6 | GLM |
| AITZ_EM (وكيل) | 83.2 | 35.3* | GLM |
| وكيل (OSWorld) | 14.9 | 8.8 | GLM |
| وكيل (AndroidWorld) | 41.7 | 35.0 | GLM |
| وكيل (WebVoyageSom) | 69.0 | 40.4 | GLM |
| وكيل (Webquest‑SingleQA) | 72.1 | 60.5 | GLM |
| وكيل (Webquest‑MultiQA) | 54.7 | 52.1 | GLM |
| البرمجة (Design2Code) | 64.7 | 41.9 | GLM |
| البرمجة (Flame‑VLM‑Code) | 72.5 | 46.3 | GLM |
| OCRBench | 84.2 | 85.1 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME (بدون نص) | 68.2 | 73.3 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME (مع نص) | 73.6 | 79.1 | Qwen 2.5 VL |
| MMVU | 59.4 | 62.9 | Qwen 2.5 VL |
اختر GLM 4.1V‑Thinking إذا كانت أولويتك هي الاستدلال متعدد الوسائط، قدرات الوكيل، حل مشكلات STEM، أو البرمجة.
اختر Qwen 2.5 VL 72B إذا كنت تركز على فهم المستندات/الصور/الفيديو—خاصة OCR، الاستخراج المنظم، والإدراك البصري.
GLM 4.1V 9B Thinking مقابل Qwen2.5 VL 72B: تكلفة الاستخدام
إذا كنت ترغب في الوصول محليًا:
| الميزة | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| طراز GPU | RTX 4090 | H100 |
| عدد وحدات GPU المستخدمة | 1 GPU | 8 GPUs |
| إجمالي VRAM | 22 GB | ~640 GB |
| السعر الإجمالي | ~$2,935 من Amazon | ~ $25,000 لكل GPU مباشرة من NVIDIA |
| سعر GPU السحابي (Novita AI) | $0.69/ساعة | $20.48/ساعة |
إذا كنت ترغب في استخدام API مثل Novita AI:
| النموذج | نافذة السياق | سعر الإدخال (/1M توكن) | سعر الإخراج (/1M توكن) |
|---|---|---|---|
| GLM 4.1V 9B-Thinking | 65,536 | $0.035 | $0.138 |
| Qwen2.5 VL 72B Instruct | 32,768 | $0.80 | $0.80 |
GLM 4.1V 9B-Thinking يوفر إمكانية وصول وكفاءة تكلفة أفضل بكثير لكل من الاستخدام المحلي وعبر API.
Qwen 2.5 VL 72B مخصص للمستخدمين ذوي المتطلبات والموارد العالية جدًا.
أي نموذج لغة بصرية تستخدم؟
- لفهم المستندات
Qwen2.5 VL 72B هو الأنسب.
السبب: يتفوق Qwen2.5 VL 72B في OCR واستخراج المستندات ومعالجة المستندات المعقدة والمنظمة (بما في ذلك التعرف على النص في المشاهد الطبيعية). إنه مصمم لمهام فهم المستندات عالية الدقة، خاصة في الإعدادات متعددة اللغات.
- للأسئلة والأجوبة متعددة الوسائط الموجهة للمستهلكين
GLM 4.1V 9B Thinking هو الأنسب.
السبب: يوفر GLM 4.1V 9B Thinking ردودًا ودية على غرار الدروس التعليمية، واستدلالًا قويًا بسلسلة الأفكار، وهو فعال للأسئلة والأجوبة التفاعلية على غرار الوكيل. وهذا يجعله مناسبًا بشكل أفضل لتطبيقات المستهلكين القابلة للتطوير والاستجابة.
- لمساعدة الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي (دعم الرسم/توليد الصور بالذكاء الاصطناعي)
Qwen2.5 VL 72B هو الأنسب.
السبب: يتمتع Qwen2.5 VL 72B بقدرات متعددة الوسائط متقدمة، خاصة في الإدراك البصري، وفهم الصور، والاستخراج المنظم، مما يجعله أفضل للسيناريوهات التي يساعد فيها الذكاء الاصطناعي المستخدمين في توليد أو فهم الصور.
كيفية الوصول إلى GLM 4.1V 9B Thinking و Qwen2.5 VL 72B عبر Novita API؟
الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج
سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.
الخطوة 2: اختر نموذجك
تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.
الخطوة 3: ابدأ نسختك التجريبية المجانية
ابدأ نسختك التجريبية المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المحدد.
الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك
للمصادقة مع API، سنزودك بمفتاح API جديد. عند الدخول إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.
الخطوة 5: تثبيت API
قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها.
بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال لاستخدام chat completions API لمستخدمي Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_kgNdXtDPt2zYc95i-nDWPaW4Zl_e7nf4VDpukuIVBKpko1-LE8xCasG4YK7c-3c1xnPzGYRuocFk_DhkPUUQyQ==",
)
model = "thudm/glm-4.1v-9b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 4000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
GLM 4.1V 9B Thinking هو خيارك الأفضل للأسئلة والأجوبة التفاعلية الودية وتطبيقات المستهلكين.
Qwen2.5 VL 72B يتألق في فهم المستندات العميق ودعم الصور القوي بالذكاء الاصطناعي.
اختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك—وإذا كنت فضوليًا لمعرفة السبب، مرر لأسفل للتفاصيل!
الأسئلة المتداولة
أي نموذج يجب أن أختار لفهم المستندات؟
اختر Qwen2.5 VL 72B. إنه ممتاز في OCR واستخراج المستندات وقراءة الملفات المعقدة. Qwen2.5-VL-72B حصل على درجة 96.4 في DocVQA.
ماذا عن الأسئلة والأجوبة التفاعلية الموجهة للمستهلكين؟
GLM 4.1V 9B Thinking مصمم لذلك—توقع ردودًا ودية ومحادثة وذكية.
أي نموذج يساعد أكثر في الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي أو دعم الصور؟
Qwen2.5 VL 72B أقوى في مهام الصور بالذكاء الاصطناعي والإدراك البصري والمساعدة القائمة على الصور.
*Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام API البسيط لدينا، مع توفير سحابة GPU ميسورة التكلفة وموثوقة للبناء والتوسع.
