主なポイント
GLM 4.1V 9B Thinking：フレンドリーなインタラクティブQ&Aや、スマートな消費者向けタスクに最適です。
Qwen2.5 VL 72B：高度なドキュメント理解やAI画像支援に最適です。
GLM 4.1V 9B Thinking と Qwen2.5 VL 72B、どちらが自分に合っているか迷っていますか？すぐに答えをお届けします！スマートなドキュメント読み取りからインタラクティブQ&A、AI画像サポートまで、どちらのモデルが優れているかを見ていきましょう。その判断基準を知りたい方は、下へスクロールしてください！
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B：タスク
入力：
出力：
GLM 4.1V 9B Thinking
Qwen2.5 VL 72B
GLM 4.1V 9B Thinking と Qwen2.5 VL 72B の評価：
GLM 4.1v 9B は、最初の2つの質問に対してユーザーフレンドリーな方法で回答する点で 優れており、ユーザーが学習またはチュートリアルを進めているという文脈をフレーム化しています。ただし、どちらの回答も具体的な次のアクションを直接提供しているわけではありません。
Qwen 2.5 VL 72B
- このページは何ですか？
コードとコンテキストを説明していますが、ユーザーがページ上で見ているもの（チュートリアルやコードエディタ、ウェブページのスクリーンショットなど）を明示的には説明していません。 - コードの目的は？
コードの目的とそれが達成することについて、詳細な技術説明を提供しています。
GLM 4.1v 9B
- このページは何ですか？
ページがコード例であり、おそらくチュートリアルの一部であることを直接説明し、表示されているもの（コードエディタ、ファイルなど）を説明しています。 - コードの目的は？
コードの目的（Expressルートの設定と動的ページのレンダリング）を明確に要約しています。
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B：基本情報
| 機能 | GLM 4.1v 9B | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| モデルサイズ | 9B | 73.4B |
| オープンソース | はい | はい |
| 学習方法 | GLM 4 9B 0414 をベース | Qwen 2 VL をベースの可能性 |
| コンテキストウィンドウ | 64K、4K画像解像度 | 64K（1時間以上の動画） |
| マルチモーダル能力 | 視覚（画像・動画）とテキスト入力（ただし画像と動画の同時入力は不可） | 視覚（画像・動画）とテキスト入力 |
| 対応言語 | 中国語と英語 | 多言語 |
| 連鎖思考推論 | 「連鎖思考」（CoT）推論を提供 | なし |
| ドキュメント処理 | STEM・長文書に優れる | 優れたOCR・ドキュメント抽出 |
GLM 4.1V 9B Thinking は GLM 4 9B 0414 をベースに学習され、視覚言語モデルにおける推論の限界を押し広げるように設計されています。「思考パラダイム」を導入し、強化学習を活用することで、モデルの能力を大幅に向上させています。連鎖思考（CoT）推論を実装した初の視覚言語モデルとして、GLM 4.1V 9B Thinking はマルチモーダル推論の新たなベンチマークを打ち立てています。
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B：ベンチマーク
| **ベンチマーク ** | GLM 4.1V‑9B | Qwen 2.5 VL 72B | ** 勝者** |
|---|---|---|---|
| MMMU（画像） | 68.0 | 70.2 | Qwen 2.5 VL |
| MMMU‑Pro | 57.1 | 51.1 | GLM |
| VideoMMMU | 61.0 | 60.2 | GLM |
| mvBench（動画） | 70.4 | 64.6 | GLM |
| AITZ_EM（エージェント） | 83.2 | 35.3* | GLM |
| エージェント（OSWorld） | 14.9 | 8.8 | GLM |
| エージェント（AndroidWorld） | 41.7 | 35.0 | GLM |
| エージェント（WebVoyageSom） | 69.0 | 40.4 | GLM |
| エージェント（Webquest‑SingleQA） | 72.1 | 60.5 | GLM |
| エージェント（Webquest‑MultiQA） | 54.7 | 52.1 | GLM |
| コーディング（Design2Code） | 64.7 | 41.9 | GLM |
| コーディング（Flame‑VLM‑Code） | 72.5 | 46.3 | GLM |
| OCRBench | 84.2 | 85.1 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME（テキストなし） | 68.2 | 73.3 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME（テキストあり） | 73.6 | 79.1 | Qwen 2.5 VL |
| MMVU | 59.4 | 62.9 | Qwen 2.5 VL |
GLM 4.1V‑Thinking を選ぶべき場合：マルチモーダル推論、エージェント機能、STEM問題解決、コーディングを優先する場合。
Qwen 2.5 VL 72B を選ぶべき場合：ドキュメント・画像・動画の理解（特にOCR、構造化抽出、視覚認識）に重点を置いている場合。
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B：利用コスト
ローカルでアクセスする場合：
| **機能 ** | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| GPUモデル | RTX 4090 | H100 |
| 使用GPU数 | 1 GPU | 8 GPU |
| 合計VRAM | 22 GB | ~640 GB |
| 合計価格 | Amazonで約$2,935 | NVIDIA直接購入でGPUあたり約$25,000 |
| クラウドGPU価格（Novita AI） | $0.69/時間 | $20.48/時間 |
Novita AI のようなAPIを使用する場合：
| **モデル ** | ** コンテキストウィンドウ ** | ** 入力価格（/100万トークン）** | ** 出力価格（/100万トークン）** |
|---|---|---|---|
| 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 は、ローカル・APIの両方で、アクセシビリティとコスト効率に優れています。
Qwen 2.5 VL 72B は、非常に高性能な要件とリソースを持つユーザー向けです。
どの視覚言語モデルを選ぶべきか？
1. ドキュメント理解向け
Qwen2.5 VL 72B が適しています。
理由： Qwen2.5 VL 72B はOCR、ドキュメント抽出、複雑な構造化文書（自然シーンのテキスト認識を含む）の処理に優れています。多言語環境での高精度ドキュメント理解タスク向けに設計されています。
2. 消費者向け（To-C）マルチモーダルQ&A向け
GLM 4.1V 9B Thinking が適しています。
理由： GLM 4.1V 9B Thinking はユーザーフレンドリーなチュートリアル形式の応答、強力な連鎖思考推論を提供し、インタラクティブなエージェント型Q&Aに効率的です。そのため、スケーラブルで応答性の高い消費者向けアプリケーションに適しています。
3. AI画像生成支援（AI描画/画像生成サポート）向け
Qwen2.5 VL 72B が適しています。
理由： Qwen2.5 VL 72B は高度なマルチモーダル能力、特に視覚認識、画像理解、構造化抽出に優れており、AIが画像の生成や理解を支援するシナリオに適しています。
Novita API を介した GLM 4.1V 9B Thinking と Qwen2.5 VL 72B へのアクセス方法
ステップ1：ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、Model Library ボタンをクリックします。
ステップ2：モデルを選択
利用可能なオプションから、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ3：無料トライアルを開始
選択したモデルの機能を試すために、無料トライアルを開始します。
ステップ4：APIキーを取得
APIで認証するために、新しいAPIキーを提供します。「Settings」ページに移動し、画像のようにAPIキーをコピーします。
ステップ5：APIをインストール
使用するプログラミング言語に応じたパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールします。
インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートします。APIキーを使用してAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始します。以下は、Pythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。
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 は、フレンドリーなインタラクティブQ&Aと消費者向けアプリケーションに最適な選択です。
Qwen2.5 VL 72B は、高度なドキュメント理解と強力なAI画像サポートで際立っています。
ニーズに合ったモデルを選びましょう。その理由が気になる方は、下にスクロールして詳細をご確認ください！
よくある質問
ドキュメント理解にはどのモデルを選ぶべきですか？
Qwen2.5 VL 72B を選んでください。OCR、ドキュメント抽出、複雑なファイルの読み取りに優れています。Qwen2.5-VL-72B は DocVQA スコア 96.4 を達成しています。
消費者向けのインタラクティブQ&Aにはどちらが良いですか？
GLM 4.1V 9B Thinking がそのために作られています。ユーザーフレンドリーで会話的、かつスマートな応答が期待できます。
AI画像生成や画像サポートにはどちらのモデルが役立ちますか？
Qwen2.5 VL 72B がAI画像タスク、視覚認識、画像ベースの支援において優れています。
Novita AI は、開発者がシンプルなAPIを使用してAIモデルを簡単にデプロイできると同時に、手頃な価格で信頼性の高いGPUクラウドを提供するAIクラウドプラットフォームです。
