- Wichtige Architekturunterschiede zwischen GLM 4.5V und Qwen 2.5-VL
- Benchmark-Vergleich: GLM 4.5V und Qwen 2.5-VL
- Stärken und Schwächen von GLM 4.5V und Qwen 2.5-VL
- GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: Was ist besser für Textzusammenfassung, Chatbot, bildbasierte NLP?
- Novita AI: Kostengünstigerer und stabilerer GLM 4.5V API-Anbieter
- Bauen Sie ein einfaches Bilderkennungswerkzeug mit MCP und GLM.
GLM 4.5V und Qwen 2.5-VL sind zwei hochmoderne Open-Source-Vision-Language-Modelle (VLMs), die kürzlich aus der chinesischen KI-Community hervorgegangen sind. Beide Modelle zielen darauf ab, den Stand der Technik in der multimodalen KI voranzutreiben, indem sie natürliches Sprachverständnis mit visueller Inhaltsanalyse kombinieren. In diesem Blogbeitrag vergleichen wir GLM 4.5V und Qwen 2.5-VL in mehreren für Entwickler wichtigen Dimensionen.
Wichtige Architekturunterschiede zwischen GLM 4.5V und Qwen 2.5-VL
| Merkmal | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| Architekturtyp | Mixture-of-Experts (MoE), 355B Gesamtparameter, ~32B aktiv pro Token (Air: 106B gesamt / 12B aktiv) | Dense Transformer, alle 72B Parameter pro Token aktiv |
| Effizienz vs. Kapazität | Hohe Kapazität mit niedrigeren Inferenzkosten durch partielle Expertenaktivierung | Stabil aber hohe Rechenkosten, alle Parameter pro Eingabe genutzt |
| Vision-Encoder | Vision Transformer (ViT)-basiert, Standardimplementierung | ViT mit Window Attention, RMSNorm und SwiGLU für effizientere hochauflösende Verarbeitung |
| Kontextlänge | Bis zu 128K Tokens (131K in einigen Konfigurationen) | Bis zu 32K Tokens |
Trainingsdaten von GLM 4.5V und Qwen 2.5-VL
1. Datenumfang
| Kategorie | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| Text-Tokens | ~23 Billionen Tokens insgesamt – 15B Allgemein – 8B Reasoning/Code/Agenten-Aufgaben |
Geschätzt ~18B+ Tokens für die 72B-Variante (basierend auf Skalierung früherer Qwen-Serien) |
2. Datentypen
| Kategorie | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| Text | Mehrsprachiger Text, Code, Webtexte, Reasoning-Prompts, Agenten-Aufgabendaten | Allgemeiner mehrsprachiger Text, Anweisungen, möglicherweise präferenzangepasste Prompts |
| Visuelle Daten | Bereinigte + neu beschriftete Bild-Text-Paare Akademische Diagramme, Grafiken, mathematische Bilder GUI-Screenshots, PDFs, handschriftliche Notizen, mehrsprachige OCR |
Breite visuelle Daten Enthält gescannte Formulare, Rechnungen, Präsentationen, Begrenzungsrahmen-Labels, OCR-Text |
| Videodaten | Langformatige Videos mit Reasoning-Aufsicht | Videos mit dynamischer Auflösung und Bildabtastung |
3. Zusätzliche Fähigkeiten & Trainingstechniken
| Kategorie | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| Reasoning-Unterstützung | Trainiert mit thinking... response Chain-of-Thought-Prompts, verwoben mit visuellen Aufgaben |
Reasoning ist intern; keine explizite Chain-of-Thought-Exposition |
| Feinabstimmungsansatz | Reinforcement Learning mit Curriculum Sampling (RLCS) über mehrere Domänen: STEM, GUI, Videos, Dokumente | RLHF/RLAIF-ähnliche Feinabstimmung (nicht vollständig offengelegt), angewandt mindestens auf das 32B-Modell, wahrscheinlich in das 72B-Modell übernommen |
| Multimodale Fähigkeiten | Trainiert für Agentenaufgaben: Reasoning über Bilder, Handlungen (z.B. GUI-Interaktion, Tool-Nutzung) | Stark bei strukturierten Ausgaben: OCR in JSON, Layout-Parsing (QwenVL HTML), Objekterkennung mit Koordinaten |
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Training von GLM 4.5V den Schwerpunkt auf Qualität und Reasoning (kuratierte Daten + explizites Reasoning + domänenübergreifendes RL) legte, während das Training von Qwen 2.5-VL den Schwerpunkt auf Breite und Vision (breite Datenabdeckung + dynamisches visuelles Training + etwas RL-Ausrichtung) legte.
Inferenzlatenzvergleich: GLM 4.5V vs. Qwen 2.5-VL
GLM 4.5V verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE) Architektur, was bedeutet, dass trotz der Gesamtgröße des Modells von über 100B nur ein kleiner Teil (~12B Parameter) pro Token während der Inferenz aktiv ist.
Dieses Design ermöglicht eine effizientere Ausführung, mit Geschwindigkeiten, die einem dichten Modell mit 12B–20B ähneln, anstatt sich wie ein dichtes Modell mit 72B+ in Bezug auf Latenz und Durchsatz zu verhalten.
GLM 4.5V bewältigt lange Kontexte (bis zu 128K Tokens) mit geringerem Latenzanstieg, was es besonders geeignet für Aufgaben mit langen Dokumenten oder mehreren Gesprächsrunden macht.
GLM unterstützt einen speziellen /nothink Modus, der das schrittweise Reasoning deaktiviert, wenn es nicht benötigt wird, und so schnellere und präzisere Ausgaben ermöglicht.
Insgesamt bietet GLM 4.5V eine hervorragende Effizienz und Skalierbarkeit bei langen Kontexten, erfordert jedoch starke Hardware und eine intelligente Bereitstellung, um sein volles Potenzial auszuschöpfen.
Benchmark-Vergleich: GLM 4.5V und Qwen 2.5-VL
GLM-4.5V liegt derzeit in der Gesamt-Benchmark-Leistung vorn, insbesondere bei komplexen und langkontextigen multimodalen Aufgaben,
aber Qwen2.5-VL bleibt hochgradig konkurrenzfähig und war zuvor der Maßstab, den es zu schlagen galt.
Beide Modelle übertreffen die meisten anderen Open-Source-LLMs und sind starke Konkurrenten selbst gegenüber Closed-Source-Giganten im Vision-Language-Bereich.
Stärken und Schwächen von GLM 4.5V und Qwen 2.5-VL
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GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: Was ist besser für Textzusammenfassung, Chatbot, bildbasierte NLP?
Textzusammenfassung: GLM-4.5V gewinnt
Für die Zusammenfassung langer Dokumente, Berichte oder multimodaler Inhalte hat GLM-4.5V einen klaren Vorteil. Sein 128K-Kontextfenster ermöglicht die Verarbeitung ganzer Bücher oder großer Konversationsprotokolle ohne Kürzung. Es kann zusammenfassen und gleichzeitig den Inhalt analysieren oder Reasoning durchführen, dank seines integrierten Chain-of-Thought-Modus.
Qwen 2.5-VL ist ebenfalls hervorragend in der Zusammenfassung, insbesondere für kürzere Artikel oder Dokumente mit Standardlänge. Es produziert saubere, präzise, gut formatierte Zusammenfassungen und ist für Aufgaben mittlerer Länge schneller. Für anspruchsvolle Zusammenfassungen, insbesondere mit Text + Bild, ist GLM jedoch leistungsfähiger.
Chatbots: Hängt von den Anforderungen ab
Für Chatbots, die tiefgehendes Reasoning, langes Gedächtnis und schrittweise Aufgabenerfüllung erfordern, ist GLM-4.5V leistungsfähiger. Es unterstützt Tool-Nutzung und lange Gespräche, ohne den Kontext zu vergessen. Sein strukturiertes Reasoning (mit thinking Modus) ermöglicht eine bessere Handhabung komplexer Anfragen.
Für visuelle Chatbots, insbesondere solche mit Screenshots, Bildern oder Layout-Parsing, ist Qwen 2.5-VL hervorragend. Es versteht Bilder gut, liefert strukturierte Antworten (z.B. im JSON-Format) und unterstützt mehrrundige visuelle Dialoge. Es ist auch etwas besser out of the box für flüssige, höfliche Interaktion ausgerichtet.
Bildbasierte NLP-Aufgaben: Qwen2.5-VL führt
Für Aufgaben, die strukturierte Datenextraktion aus Bildern wie OCR, Formularverständnis oder Layout-Erkennung beinhalten, ist Qwen 2.5-VL das stärkere Modell.
- Es unterstützt Begrenzungsrahmen-Erkennung, gibt strukturierte Layouts in HTML oder JSON aus und kann komplexe visuelle Dokumente parsen.
- Seine mehrsprachige OCR und die Fähigkeit, über Bildinhalte zu reasoning, machen es für geschäftsorientierte visuelle NLP sehr praktisch.
GLM-4.5V kann diese Aufgaben ebenfalls bewältigen, beschreibt visuelle Inhalte jedoch typischerweise in Freitext anstatt in strukturierten Formaten, was mehr Nachbearbeitung erfordern kann.
Novita AI: Kostengünstigerer und stabilerer GLM 4.5V API-Anbieter
Novita AI’s GLM-4.5V API bietet 65,5K Kontext, mit Preisen von $0,60/1K Tokens für Eingabe und $1,80/1K Tokens für Ausgabe, sowie Unterstützung für Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben.
Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen
Loggen Sie sich in Ihr Konto ein und klicken Sie auf den Button Modellbibliothek.
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Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell aus, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Beginnen Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Für die Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Gehen Sie auf die Seite „Einstellungen“, um den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt zu kopieren.
Schritt 5: Installieren Sie die API
Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Importieren Sie nach der Installation die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat Completions API für Python-Benutzer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)
model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
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)
Bauen Sie ein einfaches Bilderkennungswerkzeug mit MCP und GLM.
Wenn Sie die Fähigkeiten von GLM nutzen möchten – z. B. ein einfaches Bilderkennungswerkzeug zur Demonstration der Integration von visueller Erkennung und Reasoning zu bauen – können Sie die von Novita AI unterstützte MCP-Funktionalität verwenden. Nachfolgend finden Sie den Beispielcode:
import os
import sys
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import requests
import uvicorn
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Mount
base_url = "https://api.novita.ai/v3"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ['NOVITA_API_KEY']}"
}
mcp = FastMCP("Novita_API")
@mcp.tool()
def list_models() -> str:
"""
List all available models from the Novita API.
"""
url = base_url + "/openai/models"
response = requests.request("GET", url, headers=headers)
data = response.json()["data"]
text = ""
for i, model in enumerate(data, start=1):
text += f"Model id: {model['id']}\
"
text += f"Model description: {model['description']}\
"
text += f"Model type: {model['model_type']}\
\
"
return text
@mcp.tool()
def get_model(model_id: str, message) -> str:
"""
Provide a model ID and a message to get a response from the Novita API.
"""
url = base_url + "/openai/chat/completions"
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"content": message,
"role": "user",
}
],
"max_tokens": 200,
"response_format": {
"type": "text",
},
}
response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
return content
@mcp.tool()
def vision_chat(model_id: str, image_url: str, question: str) -> str:
"""
Use GLM-4.1V-9B-Thinking to answer a question about an image.
"""
url = base_url + "/openai/chat/completions"
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": image_url,
}
},
{
"type": "text",
"text": question,
}
]
}
],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
if __name__ == "__main__":
# Run using stdio transport
mcp.run(transport="stdio")
Wenn Sie die Details erfahren möchten, können Sie diesen Artikel lesen: So bauen Sie Ihren ersten MCP-Server mit Novita AI!
Nachdem wir diese Modelle verglichen haben, ist klar, dass sowohl GLM 4.5V als auch Qwen 2.5-VL extrem leistungsstark sind. Das „bessere“ Modell hängt wirklich vom spezifischen Anwendungsfall und den Einschränkungen ab. Wir schließen mit einer kurzen FAQ ab, die einige verbleibende praktische Fragen beantwortet:
Was sind die wichtigsten architektonischen Verbesserungen in GLM-4.5V?
Nur die kleineren Versionen (≤13B) können auf einer einzelnen GPU ausgeführt werden; die Modelle in voller Größe erfordern Multi-GPU-Setups oder Cloud-Inferenz.
Unterstützen diese Modelle andere Sprachen als Englisch und Chinesisch?
Ihre Kernstärke liegt in Englisch und Chinesisch, aber sie können einige andere Sprachen mit variabler Qualität verarbeiten.
Kann ich diese Modelle für meine Aufgabe feinabstimmen?
Ja, beide können mit Techniken wie LoRA feinabgestimmt oder angepasst werden, aber große Modelle erfordern erhebliche Rechenleistung.
Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die Ihre KI-Ambitionen unterstützt. Integrierte APIs, Serverless, GPU-Instanz – die kostengünstigen Tools, die Sie benötigen. Infrastruktur eliminieren, kostenlos starten und Ihre KI-Vision verwirklichen.
