- GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507 : Comparaison des architectures
- GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507 : Comparaison des benchmarks
- GLM 4.5 VS Qwen3 235B thinking 2507 : Comparaison des capacités
- GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507 : Comparaison de l'efficacité
- Meilleur LLM pour les tâches de raisonnement complexes : GLM 4.5 ou Qwen 3 235B 2507
- Comment accéder à GLM 4.5 ou Qwen 3 235B 2507 ?
- Guide des plateformes tierces
Cet article propose une comparaison complète et à jour de GLM 4.5 et Qwen3 235B 2507, deux des modèles de langage open source les plus avancés disponibles aujourd’hui. En détaillant leurs architectures, leurs capacités de raisonnement, leur efficacité, leurs résultats aux benchmarks, leur tarification et leur facilité d’utilisation, l’article vous permet de :
- Comprendre les différences clés entre les modèles en termes de conception technique, de performances et de scénarios de déploiement.
- Identifier le modèle le plus adapté à vos besoins, que vous privilégiez la gestion de longs contextes, l’efficacité des coûts, la profondeur de raisonnement ou les capacités de génération de code.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507 : Comparaison des architectures
| Fonctionnalité | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | GLM 4.5 |
|---|---|---|
| Taille du modèle | 235 milliards de paramètres totaux 22 milliards de paramètres actifs |
355 milliards de paramètres totaux, 32 milliards de paramètres actifs |
| Open Source | Oui | Oui |
| Architecture | MoE (Mélange d’experts) | MoE (Mélange d’experts) |
| Longueur de contexte | 262 144 tokens | 128 000 tokens |
| Support linguistique | Multilingue | Chinois et anglais |
| Multimodal | Texte vers texte | Texte vers texte |
| Modes de raisonnement | Pas de « mode réflexion » (pas de chaîne de pensée interne ni de blocs <think>) |
Prend en charge à la fois le « mode réflexion » et le « mode non-réflexion » |
| Améliorations | Affiné par instruction pour une meilleure obéissance aux consignes Optimisé pour la génération de texte général, le raisonnement, les mathématiques, les sciences, le codage et l’utilisation d’outils Meilleur alignement avec les préférences humaines sur les tâches ouvertes et subjectives |
Optimiseur MuonClip à une échelle sans précédent Nouvelles techniques d’optimisation pour la stabilité de la mise à l’échelle Raisonnement hybride : mode réflexion pour les tâches de raisonnement complexes et l’utilisation d’outils Mode non-réflexion pour des réponses instantanées |
Comment le nombre de paramètres (235 milliards) impacte-t-il les performances de Qwen-3 ?
Le nombre massif de 235 milliards de paramètres confère à Qwen 3 une base de connaissances immense et une grande capacité de compréhension nuancée. L’architecture MoE est la clé pour rendre cette échelle praticable. En n’activant qu’environ 22 milliards de paramètres à la fois, le modèle obtient les capacités de connaissances et de raisonnement associées à sa grande taille totale, tout en ayant un coût d’inférence proche d’un modèle dense beaucoup plus petit. Cela offre un excellent équilibre entre qualité des performances et efficacité computationnelle, lui permettant de résoudre des problèmes complexes sans le coût prohibitif d’un modèle dense de 235 milliards de paramètres.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507 : Comparaison des benchmarks
Le Qwen3 235B A22B Instruct 2507 présente des performances plus équilibrées et complètes. Il excelle non seulement dans les domaines traditionnels tels que les connaissances, le raisonnement, le codage et les mathématiques, mais fait également preuve de solides capacités de compréhension de longs contextes et de traitement de tâches complexes. Bien que le GLM 4.5 obtienne de bonnes performances globales, il est nettement en retard sur le Qwen3 sur des tâches plus difficiles comme les mathématiques, l’obéissance aux consignes et le raisonnement sur longs contextes.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B thinking 2507 : Comparaison des capacités
Capacités de raisonnement
Le Qwen3 235B Thinking 2507 présente des capacités de raisonnement légèrement supérieures à celles du GLM 4.5, comme le montrent les benchmarks de raisonnement (71,0 contre 68,8). Cela signifie que le Qwen3 est particulièrement adapté aux tâches impliquant des inférences logiques complexes et la résolution de problèmes. Cependant, le GLM 4.5 offre des performances plus équilibrées sur les tâches agentiques et de codage, ce qui en fait un choix plus polyvalent pour des cas d’usage plus larges.
Généralisation
-
Le GLM 4.5 a été conçu pour unifier des capacités variées sans sacrifier les performances dans un domaine particulier, ce qui reflète un accent fort mis sur la généralisation. Il a été entraîné sur 15 billions de tokens de texte général auxquels s’ajoutent 8 billions de tokens de données spécialisées, lui conférant une base de connaissances large et profonde.
-
Le Qwen3 235B Thinking 2507 fait également preuve d’une forte généralisation, avec des données d’entraînement couvrant 36 billions de tokens dans 119 langues. Cependant, le développement de variantes spécialisées comme les modèles « Thinking » et « Coder » suggère une stratégie d’optimisation pour des tâches spécifiques, qui peut parfois sacrifier une partie de la généralité.
GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507 : Comparaison de l’efficacité
Comparaison de la vitesse
Source : Artificial Analysis
Le GLM 4.5 est légèrement plus rapide en vitesse de sortie et présente une latence plus faible, notamment avec des contextes d’entrée longs. Le Qwen 3 235B 2507 est proche sur les contextes courts, mais ralentit davantage à mesure que la taille de l’entrée augmente.
Comparaison des prix sur Novita AI
| Modèle | Longueur de contexte | Prix d’entrée (/M tokens) | Prix de sortie (/M tokens) |
|---|---|---|---|
| Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | 131 072 | 0,3 $ | 3,0 $ |
| GLM 4.5 | 131 072 | 0,6 $ | 2,2 $ |
Le GLM 4.5 offre une meilleure efficacité et est plus adapté aux tâches avec de grandes sorties ou de longues fenêtres de contexte, notamment lorsque le temps de réponse est critique.
Le Qwen3 235B A22B Thinking 2507 propose des coûts d’entrée plus bas, ce qui peut être intéressant si votre charge de travail est plutôt basée sur des prompts que sur des sorties.
Meilleur LLM pour les tâches de raisonnement complexes : GLM 4.5 ou Qwen 3 235B 2507
Ce graphique montre que la série GLM-4.5 obtient des performances supérieures sur le raisonnement complexe (SWE-bench Verified), surpassant d’autres modèles de taille similaire voire même beaucoup plus grande.
Prompt : Créer un jeu Flappy Bird
| Dimension | Qwen 3 235B | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| Facilité d’utilisation | Prêt à l’emploi, dépendances minimales, idéal pour le prototypage rapide et les tests | Bien structuré, adapté à des extensions ultérieures ou au développement en équipe |
| Fidélité du gameplay | Très fidèle à l’original, les mécaniques de base sont simples et claires | Très fidèle, avec une attention particulière aux visuels et aux détails interactifs |
| Style de code | Style frontend moderne, concis et clair, parfait pour le développement solo | Style éducatif/ingénierie, modulaire et clair, idéal pour les équipes/l’enseignement |
| Visuels | Simples et pratiques, adaptés aux démos techniques | Soignés et polis, adaptés aux présentations et aux portfolios |
| Extensibilité | Forte, facile à intégrer dans des projets web plus complexes | Forte, facile à packager pour une logique métier ou une extension de fonctionnalités |
| Expérience utilisateur | Interaction conviviale, très utilisable | Interaction raffinée, UI/UX plus soignée |
Le Qwen 3 235B est mieux adapté aux scénarios nécessitant minimalisme, intégration rapide et code concis — parfait pour le prototypage et l’apprentissage. Le GLM 4.5 est mieux adapté aux scénarios nécessitant enseignement, maintenabilité et esthétique visuelle — idéal pour l’ingénierie ou l’usage en classe.
Comment accéder à GLM 4.5 ou Qwen 3 235B 2507 ?
Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles
Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.
Essayez GLM 4.5 dès maintenant !
Étape 2 : Choisissez votre modèle
Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.
Étape 3 : Démarrez votre essai gratuit
Démarrez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.
Étape 4 : Récupérez votre clé API
Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En vous rendant sur la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.
Étape 5 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.
Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec le LLM Novita AI. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.
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)
Guide des plateformes tierces
Utilisation d’outils CLI comme Trae, Claude Code, Qwen Code
Si vous souhaitez utiliser les meilleurs modèles de Novita AI (comme Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1, GLM 4.5) pour l’assistance au codage IA dans votre environnement local ou votre IDE, le processus est simple : récupérez votre clé API, installez l’outil, configurez les variables d’environnement et commencez à coder.
Pour des commandes d’installation détaillées et des exemples, consultez les tutoriels officiels :
- Trae : Guide étape par étape pour accéder aux modèles IA dans votre IDE
- Claude Code : Comment utiliser Kimi-K2 dans Claude Code sur Windows, Mac et Linux
- Qwen Code : Comment utiliser l’API compatible OpenAI dans Qwen Code (installation en 60s !)
Flux de travail multi-agents avec le SDK OpenAI Agents
Construisez des systèmes multi-agents avancés en intégrant Novita AI au SDK OpenAI Agents :
- Prêt à l’emploi : Utilisez les LLM de Novita AI dans n’importe quel flux de travail OpenAI Agents.
- Prend en charge les transferts, le routage et l’utilisation d’outils : Concevez des agents qui peuvent déléguer, trier ou exécuter des fonctions, le tout alimenté par les modèles de Novita AI.
- Intégration Python : Définissez simplement le point de terminaison du SDK sur
https://api.novita.ai/v3/openaiet utilisez votre clé API.
Connectez l’API sur des plateformes tierces
- API compatible OpenAI : Profitez d’une migration et d’une intégration sans problème avec des outils comme Cline et Cursor, conçus pour la norme d’API OpenAI.
- Hugging Face : Utilisez les modèles dans Spaces, les pipelines ou avec la bibliothèque Transformers via les points de terminaison Novita AI.
- Frameworks d’agents et d’orchestration : Connectez facilement Novita AI à des plateformes partenaires comme Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify et Langflow grâce à des connecteurs officiels et des guides d’intégration étape par étape.
Le GLM-4.5 et le Qwen3 235B 2507 représentent tous deux des avancées de pointe dans la technologie des LLM, mais chaque modèle excelle dans des domaines différents :
En résumé :
- Choisissez le Qwen3 235B 2507 pour les tâches nécessitant de grandes fenêtres de contexte, une interaction multilingue et des variantes spécialisées « thinking » ou « coder ».
- Choisissez le GLM-4.5 pour les applications où l’efficacité, le coût des sorties, la polyvalence et les cas d’usage agentiques ou d’ingénierie avancés sont primordiaux.
Questions fréquemment posées
Quelles sont les principales différences architecturales entre le GLM-4.5 et le Qwen3 235B 2507 ?
Les deux utilisent des architectures Mélange d’experts (MoE). Le Qwen3 235B dispose de 235 milliards de paramètres (22 milliards actifs par inférence), tandis que le GLM-4.5 en compte 355 (32 milliards actifs). Le Qwen3 235B propose une fenêtre de contexte plus longue (262 144 contre 128 000 tokens).
Quel modèle est le meilleur pour les tâches de raisonnement complexes ?
Le GLM-4.5 obtient des résultats supérieurs sur le SWE-bench Verified pour le raisonnement complexe par rapport à la taille du modèle, mais le Qwen3 235B 2507 est légèrement en tête sur certains benchmarks de raisonnement (par exemple 71,0 contre 68,8). Le GLM-4.5 prend en charge à la fois les modes hybrides « réflexion » et instantanés, ce qui lui confère une plus grande flexibilité dans les flux de travail agentiques.
Comment ces modèles se comportent-ils en matière de codage et d’obéissance aux consignes ?
Les deux modèles font partie des meilleurs pour la génération de code et l’obéissance aux consignes. Le Qwen3 235B 2507 est affiné par instruction pour des performances globales, tandis que le GLM-4.5 offre un support robuste pour l’utilisation d’outils, les tâches de codage agentiques et une généralisation équilibrée.
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA grâce à notre API intuitive, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et mettre à l’échelle vos projets.
