- Que peuvent vraiment faire Qwen3-VL-235B-A22B et GLM 4.5V pour votre petite entreprise ?
- En quoi Qwen3-VL-235B-A22B et GLM 4.5V diffèrent-ils en architecture ?
- Quel modèle performe le mieux : Qwen3-VL-235B-A22B ou GLM 4.5V ?
- Comment accéder à Qwen3-VL-235B-A22B et GLM 4.5V de manière économique et rapide ?
Alors que les petites entreprises cherchent à adopter l’IA pour des tâches comme l’analyse de documents, le support client, l’automatisation visuelle ou l’assistance au codage, le choix entre des modèles open source puissants comme Qwen3-VL-235B-A22B et GLM 4.5V peut sembler écrasant. Quelle est la vraie différence entre leurs performances, leur coût, leur accessibilité et la difficulté de déploiement ?
Cet article détaille la comparaison selon l’architecture, les capacités applicatives, les benchmarks de performance, les tarifs et les méthodes d’accès, vous donnant une voie claire pour décider quel modèle convient le mieux à votre entreprise. Que vous construisiez des flux de travail intelligents, que vous déployiez localement ou que vous appeliez des API, ce guide vous aide à faire un choix éclairé et confiant.
Que peuvent vraiment faire Qwen3-VL-235B-A22B et GLM 4.5V pour votre petite entreprise ?
Vous voulez voir quel modèle correspond le mieux à votre flux de travail ?
Qwen3-VL-235B-A22B et GLM 4.5V proposent tous deux des démos en ligne gratuites sur Novita AI !
| Domaine d’application | Qwen3-VL-235B-A22B | GLM 4.5V | Qui gagne |
|---|---|---|---|
| Interaction avec les interfaces graphiques | Opère sur les interfaces PC/mobile, comprend les éléments d’interface, invoque des outils. | Prend en charge la lecture d’écran et les actions de bureau basiques. | Égalité possible |
| Génération de code à partir d’éléments visuels | ✅ Convertit des captures d’écran/vidéos en HTML, CSS, JS, diagrammes Draw.io. | ❌ Aucune capacité de génération de code à partir d’éléments visuels annoncée. | Qwen gagne |
| Raisonnement 3D et spatial | ✅ Avancé : reconnaît la position des objets, l’occlusion, le point de vue ; permet l’ancrage 3D. | ⚠️ Gère la disposition spatiale sur plusieurs images, pas d’ancrage 3D ou d’IA incarnée. | Qwen gagne |
| Compréhension de vidéo | ✅ Gère des vidéos de plusieurs heures avec un contexte de 256K à 1M de tokens ; analyse temporelle fine. | ⚠️ Prend en charge la segmentation d’événements mais probablement limité par une fenêtre de contexte de 66K tokens. | Qwen gagne |
| Portée de la reconnaissance visuelle | ✅ Entraîné pour « reconnaître tout » : célébrités, anime, espèces rares, monuments, panneaux, textes anciens. | ⚠️ Forte analyse de scène, mais aucune annonce de reconnaissance d’entités de niche ou rares. | Qwen gagne |
| OCR/Extraction de texte | ✅ 32 langues, robuste sous flou/inclinaison, prend en charge les caractères rares/anciens et les mises en page structurées. | ⚠️ Extrait bien de longs documents mais manque de diversité linguistique et de prise en charge des textes rares. | Qwen gagne |
| Compréhension de texte | ✅ Comparable aux LLM purs ; fusion fluide vision-texte sans perte de compréhension. | ✅ Générateur puissant avec bascule de « mode raisonnement » ; haute qualité linguistique. | Égalité possible |
| Facilité d’accès | Disponible via API ou démo. | Disponible via API ou démo et un Assistant Bureau prenant en charge images, PDF, vidéos, etc. | GLM gagne |
En quoi Qwen3-VL-235B-A22B et GLM 4.5V diffèrent-ils en architecture ?
Qwen3-VL se distingue comme l’option « poids lourd », priorisant l’échelle et la capacité d’information : ses 235B de paramètres totaux, sa fenêtre de contexte de 256K (extensible à 1M) de tokens et ses variantes de raisonnement spécialisées en font un choix idéal pour des tâches à grande échelle.
GLM 4.5V, à l’inverse, met l’accent sur la flexibilité et l’efficacité sans sacrifier les performances. Sa conception plus compacte de 106B de paramètres, sa fenêtre de contexte de 128K tokens et son modèle unifié avec un « Mode Réflexion » basculable offrent un équilibre entre vitesse et profondeur
| Dimension de comparaison | Qwen3-VL-235B-A22B | GLM 4.5V |
|---|---|---|
| Taille du modèle et architecture MoE | Paramètres totaux : 235B Paramètres actifs par entrée : 22B |
Paramètres totaux : 106B Paramètres actifs par entrée : 12B |
| Capacité de fenêtre de contexte | Native : 256K tokens Extensible à : 1M tokens |
Native : 128K tokens |
| Modes de raisonnement et d’instruction | Une bascule de Mode Réflexion, permettant aux utilisateurs de choisir entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi. | Une bascule de Mode Réflexion, permettant aux utilisateurs de choisir entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi. |
| Traitement visuel | Encodeur basé sur ViT + décodeur texte Améliorations : Interleaved-MRoPE (raisonnement vidéo), fonctionnalités visuelles fusionnées |
Encodeur basé sur ViT + décodeur texte Amélioration : Adaptateur propre pour la fusion vision-langage |
| Vitesse | Latence de 1,8 à 2s | Latence de 0,3 à 1,5s |
| Exigences matérielles | 8 GPU NVIDIA H200. | Un seul GPU 80Go (comme un NVIDIA A100/H100 80Go) en précision 16 bits |
Quel modèle performe le mieux : Qwen3-VL-235B-A22B ou GLM 4.5V ?
Qwen3-VL-235B-A22B est généralement en tête pour le raisonnement fondamental, le traitement de documents et la génération de code. GLM 4.5V performe de manière similaire sur plusieurs tâches mais ne surpasse pas Qwen sur aucun des benchmarks présentés.
| Catégorie | Benchmark | Qwen3-VL-235B-A22B | GLM 4.5V |
|---|---|---|---|
| 1. VQA générale | MMbench v1.1 | 89.9 | 88.2 |
| MMStar | 78.4 | 75.3 | |
| MUIRBENCH | 72.8 | 75.3 | |
| HallusionBench | 63.2 | 65.4 | |
| 2. STEM et puzzles | MMMU (val) | 78.7 | 75.4 |
| MMMU Pro | 68.1 | 65.2 | |
| MathVista | 84.9 | 84.6 | |
| MathVision | 66.5 | 65.6 | |
| MathVerse | 72.5 | 72.1 | |
| AI2D | 89.7 | 88.1 | |
| 3. Documents longs et OCR/graphiques | MMLongBench-Doc | 57.0 | 44.7 |
| OCRBench | 920.0* | 86.5 | |
| 4. Codage | Design2Code | 92.0 | 82.2 |
| 5. Compréhension de vidéo | VideoMME (sans sous-titres) | 79.2 | 74.6 |
Vous pouvez également utiliser une clé API Novita AI pour accéder à l’Assistant Bureau de GLM gratuitement — aucun paiement requis, contrairement au site officiel !
Le Bureau est conçu pour les modèles multimodaux de la série GLM (GLM-4.5V, compatible avec GLM-4.1V), prenant en charge des conversations interactives avec du texte, des images, des vidéos, des PDF, des PPT et plus encore. Il se connecte à l’API multimodale GLM pour permettre des services intelligents dans divers scénarios.
Paramètres :
Nom du modèle : zai-org/glm-4.5v
URL de l’API : https://api.novita.ai/openai
Point d’accès : /v1/chat/completions
Clé API : depuis Novita AI
Obtenez une clé API et essayez gratuitement l’Assistant Bureau de GLM maintenant !
Comment accéder à Qwen3-VL-235B-A22B et GLM 4.5V de manière économique et rapide ?
Novita AI propose des API Qwen3-VL avec une fenêtre de contexte de 131K à 0,98$ par entrée et 3,95$ par sortie. Elle propose également des API GLM-4.6V avec une fenêtre de contexte de 208K à 0,60$ par entrée et 2,20$ par sortie, prenant en charge les sorties structurées et l’appel de fonctions.
1. Interface Web (la plus facile pour les débutants)
Essayez Qwen 3 VL 235B A22B maintenant !
2. Accès API (pour les développeurs)
Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles
Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.
Étape 2 : Choisissez votre modèle
Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.
Étape 3 : Commencez 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 accédant à 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 Novita AI LLM. 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/openai",
api_key="session_UxQ9B4FllYcK6ZwMw6OFh5Q15fFCM4gMHoTbNh4vB3ZF_Dc5yN4RzVXxOHjarOF-AhMO61lRJN8plthUCfFvZA==",
)
model = "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 16384
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)
3. Déploiement local (pour les utilisateurs avancés)
Prérequis :
- Qwen3-VL-235B-A22B : 8 GPU NVIDIA H200.
- GLM 4.5V : un seul GPU 80Go (comme un NVIDIA A100/H100 80Go) en précision 16 bits
Étapes d’installation :
- Téléchargez les poids du modèle depuis HuggingFace ou ModelScope
- Choisissez le framework d’inférence : vLLM ou SGLang sont pris en charge
- Suivez le guide de déploiement dans le dépôt GitHub officiel
4. Intégration
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) 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 de configuration détaillées et des exemples, consultez les tutoriels officiels :
- Trae : Guide étape par étape pour accéder aux modèles d’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 (configuration en 60s !)
Flux de travail multi-agents avec le SDK OpenAI Agents
Construisez des systèmes multi-agents avancés en intégrant Novita AI avec le SDK OpenAI Agents :
- Prêt à l’emploi : Utilisez les LLM de Novita AI dans tout 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 d’accès 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 tels que Cline et Cursor, conçus pour le standard d’API OpenAI.
Hugging Face : Utilisez les modèles dans les Spaces, les pipelines ou avec la bibliothèque Transformers via les points d’accès Novita AI.
Frameworks d’agents et d’orchestration : Connectez facilement Novita AI à des plateformes partenaires comme Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify et Langflow via des connecteurs officiels et des guides d’intégration étape par étape.
Qwen3-VL-235B-A22B fait preuve d’atouts clairs en matière de raisonnement avancé, de codage visuel, d’OCR multilingue et de traitement de contexte long — ce qui en fait un choix de premier ordre pour des flux de travail exigeants et des tâches multimodales.
GLM 4.5V, bien que légèrement en retard sur les performances brutes, est plus léger et propose un assistant bureau, une vitesse d’inférence plus rapide et une plus grande facilité d’utilisation plug-and-play — notamment pour les développeurs et les startups. Pour la plupart des cas d’usage, Qwen3-VL-235B-A22B est idéal pour la profondeur et la complexité, tandis que GLM 4.5V excelle en facilité d’utilisation et en flexibilité.
Questions fréquemment posées
GLM 4.5V peut-il être utilisé hors ligne ou en dehors du navigateur ?
Oui, GLM 4.5V prend en charge un assistant bureau gratuit (via Novita AI) qui permet aux utilisateurs d’interagir localement avec du texte, des images, des vidéos et des PDF — quelque chose que Qwen3-VL-235B-A22B n’offre pas nativement.
Quelle est la manière la moins chère et la plus rapide d’essayer Qwen3-VL-235B-A22B et GLM 4.5V ?
API Qwen3-VL : Contexte de 131K, 0,98$ par entrée, 3,95$ par sortie
API GLM-4.6V : Contexte de 208K, 0,60$ par entrée, 2,20$ par sortie, avec sortie structurée et appel de fonctions
Quel modèle performe le mieux dans les évaluations benchmark — Qwen3-VL-235B-A22B ou GLM 4.5V ?
Qwen3-VL-235B-A22B obtient systématiquement des scores plus élevés que GLM 4.5V dans des catégories comme le raisonnement STEM (par ex. MMMU), l’analyse de documents longs (MMLongBench-Doc), l’OCR (OCRBench) et le codage (Design2Code). GLM 4.5V performe bien mais ne surpasse pas Qwen sur aucun des benchmarks listés.
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA grâce à notre API simple, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et mettre à l’échelle des projets.
