- GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Architekturvergleich
- GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Benchmark-Vergleich
- GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507: Fähigkeitsvergleich
- GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507: Effizienzvergleich
- Bestes LLM für komplexe Reasoning-Aufgaben: GLM 4.5 oder Qwen 3 235B 2507
- Wie greife ich auf GLM 4.5 oder Qwen 3 235B 2507 zu?
- Anleitung für Drittanbieterplattformen
Dieser Artikel bietet einen umfassenden und aktuellen Vergleich von GLM 4.5 und Qwen3 235B 2507, zwei der modernsten quelloffenen Large Language Models, die heute verfügbar sind. Durch die Aufschlüsselung ihrer Architekturen, Reasoning-Fähigkeiten, Effizienz, Benchmark-Ergebnisse, Preise und Benutzerfreundlichkeit hilft dir der Artikel,:
- Die wichtigsten Unterschiede zwischen den Modellen in Bezug auf technisches Design, Leistung und Einsatzszenarien zu verstehen.
- Zu identifizieren, welches Modell am besten zu deinen Anforderungen passt – egal ob du Wert auf Long-Context-Verarbeitung, Kosteneffizienz, Reasoning-Tiefe oder Codegenerierungsfähigkeiten legst.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Architekturvergleich
| Funktion | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | GLM 4.5 |
|---|---|---|
| Modellgröße | 235B Gesamtparameter 22B aktive Parameter |
355B Gesamtparameter, 32B aktive Parameter |
| Quelloffen | Ja | Ja |
| Architektur | MoE (Mixtur aus Experten) | MoE (Mixtur aus Experten) |
| Kontextlänge | 262.144 Token | 128.000 Token |
| Sprachunterstützung | Mehrsprachig | Chinesisch und Englisch |
| Multimodal | Text zu Text | Text zu Text |
| Reasoning-Modi | Kein „Thinking-Modus“ (keine interne Chain-of-Thought oder <think>-Blöcke) |
Unterstützt sowohl „Thinking-Modus“ als auch „Nicht-Thinking-Modus“ |
| Verbesserungen | Per Instruction-Tuning für bessere Anweisungsbefolgung optimiert Optimiert für allgemeine Textgenerierung, Reasoning, Mathematik, Naturwissenschaften, Programmierung und Tool-Nutzung Verbesserte Ausrichtung an menschlichen Präferenzen bei offenen und subjektiven Aufgaben |
MuonClip-Optimierer in beispiellosem Maßstab Neue Optimierungstechniken für Skalierungsstabilität Hybrides Reasoning: Thinking-Modus für komplexe Reasoning-Aufgaben und Tool-Nutzung Nicht-Thinking-Modus für sofortige Antworten |
Wie wirkt sich die Parameteranzahl (235B) auf die Leistung von Qwen-3 aus?
Die enorme Parameteranzahl von 235 Milliarden verleiht Qwen 3 eine riesige Wissensbasis und eine hohe Kapazität für nuanciertes Verständnis. Die MoE-Architektur ist der Schlüssel, um diesen Maßstab praktikabel zu machen. Indem nur etwa 22 Milliarden Parameter gleichzeitig aktiviert werden, erreicht das Modell die mit seiner großen Gesamtgröße verbundenen Wissens- und Reasoning-Fähigkeiten, während die Inferenzkosten näher an einem viel kleineren dichten Modell liegen. Dies bietet eine hervorragende Balance zwischen Leistungsqualität und Recheneffizienz, sodass es komplexe Probleme ohne die prohibitive Kosten eines 235B dichten Modells bewältigen kann.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Benchmark-Vergleich
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 zeigt eine ausgewogenere und umfassendere Leistung. Es glänzt nicht nur in traditionellen Bereichen wie Wissen, Reasoning, Programmierung und Mathematik, sondern zeigt auch starke Fähigkeiten im Long-Context-Verständnis und der Bewältigung komplexer Aufgaben. Obwohl GLM 4.5 insgesamt gute Leistungen erbringt, fällt es bei anspruchsvolleren Aufgaben wie Mathematik, Anweisungsbefolgung und Long-Context-Reasoning deutlich hinter Qwen3 zurück.
GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507: Fähigkeitsvergleich
Reasoning-Fähigkeiten
Qwen3 235B Thinking 2507 zeigt leicht stärkere Reasoning-Fähigkeiten als GLM 4.5, wie an den Reasoning-Benchmarks (71,0 vs 68,8) zu sehen ist. Das bedeutet, dass Qwen3 besonders gut für Aufgaben mit komplexer logischer Inferenz und Problemlösung geeignet ist. GLM 4.5 bietet jedoch eine ausgewogenere Leistung bei agentischen und Programmieraufgaben, was es zu einer vielseitigeren Wahl für breitere Anwendungsfälle macht.
Generalisierung
- GLM 4.5 wurde entwickelt, um diverse Fähigkeiten zu vereinen, ohne die Leistung in einzelnen Bereichen zu opfern, was einen starken Fokus auf Generalisierung widerspiegelt. Es wurde auf 15 Billionen Token allgemeinem Text plus 8 Billionen Token spezialisierten Daten trainiert, was ihm eine breite und tiefe Wissensbasis verleiht.
- Qwen3 235B Thinking 2507 zeigt ebenfalls starke Generalisierung, mit Trainingsdaten, die 36 Billionen Token in 119 Sprachen abdecken. Die Entwicklung spezialisierter Varianten wie den „Thinking“- und „Coder“-Modellen deutet jedoch auf eine Strategie der Optimierung für spezifische Aufgaben hin, die manchmal etwas Allgemeingültigkeit eintauscht.
GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507: Effizienzvergleich
Geschwindigkeitsvergleich
GLM 4.5 ist leicht schneller in der Ausgabegeschwindigkeit und hat eine niedrigere Latenz, insbesondere bei langen Eingabekontexten. Qwen 3 235B 2507 ist bei kurzen Kontexten ähnlich schnell, verlangsamt sich aber mit zunehmender Eingabegröße mehr.
Preisvergleich auf Novita AI
| Modell | Kontextlänge | Eingabepreis (pro M Token) | Ausgabepreis (pro M Token) |
|---|---|---|---|
| Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | 131.072 | $0,3 | $3,0 |
| GLM 4.5 | 131.072 | $0,6 | $2,2 |
GLM 4.5 bietet eine bessere Effizienz und eignet sich besonders für Aufgaben mit großen Ausgaben oder langen Kontextfenstern, insbesondere wenn die Antwortzeit kritisch ist.
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 hat niedrigere Eingabekosten, was attraktiv ist, wenn deine Arbeitslast eher eingabelastig als ausgabelastig ist.
Bestes LLM für komplexe Reasoning-Aufgaben: GLM 4.5 oder Qwen 3 235B 2507
Dieses Diagramm zeigt, dass die GLM-4.5-Serie bei komplexem Reasoning (SWE-bench Verified) überlegene Leistung erbringt und andere Modelle mit ähnlicher oder sogar deutlich größerer Parameteranzahl übertrifft.
Prompt: Erstelle ein Flappy Bird-Spiel
| Dimension | Qwen 3 235B | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| Benutzerfreundlichkeit | Kopieren und loslegen, minimale Abhängigkeiten, ideal für schnelles Prototyping und Testen | Gut strukturiert, geeignet für weitere Erweiterung oder Teamentwicklung |
| Spieltreue | Sehr treu zum Original, Kernmechaniken sind einfach und klar | Sehr treu, mit besonderem Augenmerk auf visuelle Details und Interaktion |
| Code-Stil | Moderner Frontend-Stil, präzise und klar, ideal für Einzelentwicklung | Lehrreicher/technischer Stil, modular und klar, ideal für Teams/Unterricht |
| Visuelles Design | Einfach und praktisch, gut für technische Demos | Detailreich und poliert, geeignet für Präsentationen und Portfolios |
| Erweiterbarkeit | Stark, einfach in komplexere Webprojekte zu integrieren | Stark, einfach für Geschäftslogik oder Funktionserweiterung zu paketieren |
| Benutzererlebnis | Benutzerfreundliche Interaktion, sehr nutzbar | Verfeinerte Interaktion, poliertere UI/UX |
Qwen 3 235B eignet sich besser für Szenarien, die Minimalismus, schnelle Integration und präzisen Code erfordern – perfekt für Prototyping und Lernen. GLM 4.5 eignet sich besser für Szenarien, die Unterricht, Wartbarkeit und visuelle Ästhetik erfordern – ideal für technische oder Unterrichtszwecke.
Wie greife ich auf GLM 4.5 oder Qwen 3 235B 2507 zu?
Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen
Logge dich in deinen Account ein und klicke auf die Schaltfläche Modellbibliothek.
Schritt 2: Wähle dein Modell
Durchstöbere die verfügbaren Optionen und wähle das Modell, das zu deinen Anforderungen passt.
Schritt 3: Starte deine kostenlose Testversion
Beginne deine kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
Schritt 4: Hole deinen API-Schlüssel
Zur Authentifizierung über die API stellen wir dir einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Auf der Seite „Einstellungen“ kannst du den API-Schlüssel wie in der Abbildung gezeigt kopieren.
Schritt 5: Installiere die API
Installiere die API mit dem für deine Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Nach der Installation importierst du die erforderlichen Bibliotheken in deine Entwicklungsumgebung. Initialisiere die API mit deinem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Nutzung der Chat-Completions-API für Python-Nutzer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)
model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
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)
Anleitung für Drittanbieterplattformen
Nutzung von CLIs wie Trae, Claude Code, Qwen Code
Wenn du die Top-Modelle von Novita AI (wie Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1, GLM 4.5) für KI-Codeunterstützung in deiner lokalen Umgebung oder IDE nutzen möchtest, ist der Prozess einfach: Hole deinen API-Schlüssel, installiere das Tool, konfiguriere Umgebungsvariablen und beginne mit der Programmierung.
Ausführliche Einrichtungbefehle und Beispiele findest du in den offiziellen Tutorials:
- Trae: Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Zugriff auf KI-Modelle in deiner IDE
- Claude Code: So verwendest du Kimi-K2 in Claude Code unter Windows, Mac und Linux
- Qwen Code: So verwendest du die OpenAI-kompatible API in Qwen Code (60-Sekunden-Einrichtung!)
Multi-Agent-Workflows mit dem OpenAI Agents SDK
Erstelle fortschrittliche Multi-Agent-Systeme durch die Integration von Novita AI mit dem OpenAI Agents SDK:
- Plug-and-Play: Nutze die LLMs von Novita AI in jedem OpenAI Agents-Workflow.
- Unterstützt Übergaben, Routing und Tool-Nutzung: Entwirf Agenten, die delegieren, triagieren oder Funktionen ausführen können, alle angetrieben von den Modellen von Novita AI.
- Python-Integration: Setze einfach den SDK-Endpunkt auf
https://api.novita.ai/v3/openaiund verwende deinen API-Schlüssel.
API-Anbindung auf Drittanbieterplattformen
- OpenAI-kompatible API: Genieße problemlose Migration und Integration mit Tools wie Cline und Cursor, die für den OpenAI-API-Standard ausgelegt sind.
- Hugging Face: Nutze Modelle in Spaces, Pipelines oder mit der Transformers-Bibliothek über Novita AI-Endpunkte.
- Agent- und Orchestrierungs-Frameworks: Verbinde Novita AI einfach mit Partnerplattformen wie Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify und Langflow über offizielle Connectors und Schritt-für-Schritt-Integrationsanleitungen.
GLM-4.5 und Qwen3 235B 2507 repräsentieren beide die modernsten Entwicklungen in der LLM-Technologie, aber jedes Modell glänzt in unterschiedlichen Bereichen:
Zusammenfassend:
- Wähle Qwen3 235B 2507 für Aufgaben, die große Kontextfenster, mehrsprachige Interaktion und spezialisierte „Thinking“- oder „Coder“-Varianten erfordern.
- Wähle GLM-4.5 für Anwendungen, bei denen Effizienz, Ausgabekosten, Vielseitigkeit und fortschrittliche agentische oder technische Anwendungsfälle im Vordergrund stehen.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die wichtigsten architektonischen Unterschiede zwischen GLM-4.5 und Qwen3 235B 2507?
Beide verwenden Mixture of Experts (MoE)-Architekturen. Qwen3 235B hat 235B Parameter (22B aktiv pro Inferenz), während GLM-4.5 355B hat (32B aktiv). Qwen3 235B bietet ein längeres Kontextfenster (262.144 im Vergleich zu 128.000 Token).
Welches Modell eignet sich besser für komplexe Reasoning-Aufgaben?
GLM-4.5 erzielt im Verhältnis zur Modellgröße überlegene Ergebnisse bei SWE-bench Verified für komplexes Reasoning, aber Qwen3 235B 2507 führt bei einigen Reasoning-Benchmarks leicht (z. B. 71,0 vs 68,8). GLM-4.5 unterstützt sowohl hybride „Thinking“- als auch Sofort-Modi, was es flexibler für agentische Workflows macht.
Wie schneiden diese Modelle bei Programmierung und Anweisungsbefolgung ab?
Beide Modelle gehören zu den besten für Codegenerierung und Anweisungsbefolgung. Qwen3 235B 2507 ist per Instruction-Tuning für umfassende Leistung optimiert, während GLM-4.5 robuste Unterstützung für Tool-Nutzung, agentische Programmieraufgaben und ausgewogene Generalisierung bietet.
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen, und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Erstellen und Skalieren von Anwendungen bietet.
