glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application

` chain-of-thought prompts interwoven with visual tasks|Reasoning is internal; no explicit chain-of-thought exposure| |Fine-Tuning Approach|Reinforcement Learning with Curriculum Sampling (RLCS) across multiple domains: STEM, GUI, videos, documents|RLHF/RLAIF-like fine-tuning (not fully disclosed), applied to at least the 32B model, likely inherited in 72B| |Multimodal Capabilities|Trained for agent tasks: reasoning over images, taking action (e.g., GUI interaction, tool usage)|Strong on structured outputs: OCR in JSON, layout parsing (QwenVL HTML), object detection with coordinates|

Translate: Reasoning Support is “推論サポート”, Fine-Tuning Approach is “ファインチューニング手法”, Multimodal Capabilities is “マルチモーダル機能”. So:

カテゴリ	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
推論サポート	視覚タスクに織り交ぜられた <think>...</think> チェーンオブシートプロンプトで学習	推論は内部で行われ、明示的なチェーンオブシートの露出はない
ファインチューニング手法	複数ドメイン（STEM、GUI、動画、ドキュメント）にわたるカリキュラムサンプリングを用いた強化学習（RLCS）	RLHF/RLAIFに類似したファインチューニング（完全には公開されていない）、少なくとも32Bモデルに適用され、72Bにも受け継がれている可能性が高い
マルチモーダル機能	エージェントタスク向けに学習：画像に対する推論、アクションの実行（例：GUI操作、ツールの使用）	構造化出力に強い：JSON形式のOCR、レイアウト解析（QwenVL HTML）、座標付きの物体検出

Then the blockquote: “> In summary, GLM 4.5V’s training emphasized quality and reasoning (curated data + explicit reasoning + multi-domain RL), whereas Qwen 2.5-VL’s training emphasized breadth and vision (broad data coverage + dynamic visual training + some RL alignment).”

Translate: “> 要約すると、GLM 4.5Vの学習は品質と推論（キュレーションされたデータ＋明示的な推論＋マルチドメインRL）を重視しているのに対し、Qwen 2.5-VLの学習は幅広さと視覚（幅広いデータカバレッジ＋動的視覚学習＋一部のRLアライメント）を重視しています。”

Next heading: “### GLM 4.5v and Qwen 2.5-VL: Inference Latency Comparison” → “### GLM 4.5VとQwen 2.5-VL：推論レイテンシの比較”

Then the paragraphs:

"GLM 4.5V uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture, meaning only a small portion (~12B parameters) is active per token during inference, despite the model’s total size being over 100B.

This design allows it to run more efficiently, delivering speeds similar to a 12B–20B dense model, rather than behaving like a 72B+ dense model in terms of latency and throughput.

GLM 4.5V handles long contexts (up to 128K tokens) with lower latency growth, making it particularly suitable for tasks involving lengthy documents or multi-turn conversations.

GLM supports a special /nothink mode, which disables step-by-step reasoning when it’s not needed, enabling faster and more concise outputs.

Overall, GLM 4.5V offers excellent long-context inference efficiency and scalability, but requires strong hardware and smart deployment to achieve its full potential."

Translate, keep the technical terms like MoE, /nothink, etc.:

"GLM 4.5VはMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、モデルの総サイズが100Bを超えていても、推論時にはトークンあたりごく一部（約12Bパラメータ）のみがアクティブになります。

この設計により効率的に動作し、レイテンシとスループットの面で72B以上の dense モデルのような挙動ではなく、12B～20Bの dense モデルに近い速度を実現しています。

GLM 4.5Vは長いコンテキスト（最大128Kトークン）を低レイテンシの増加で処理できるため、長文のドキュメントやマルチターンの会話を含むタスクに特に適しています。

GLMは特別な /nothink モードをサポートしており、不要な場合に段階的な推論を無効化することで、より高速で簡潔な出力を可能にします。

全体として、GLM 4.5Vは長コンテキストの推論効率とスケーラビリティに優れていますが、その潜在能力を最大限に発揮するには強力なハードウェアと適切なデプロイメントが必要です。"

Next heading: “## GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL: Benchmark Comparison” → “## GLM 4.5VとQwen 2.5-VL：ベンチマーク比較”

Then the image: keep the path as is: “”

Then the blockquote: "> GLM-4.5V currently leads in overall benchmark performance, particularly in complex and long-context multimodal tasks,

but Qwen2.5-VL remains highly competitive and was previously the benchmark to beat.

Both models outperform most other open-source LLMs and are strong contenders even against closed-source giants in the vision-language space."

Translate: "> GLM-4.5Vは現在、全体的なベンチマーク性能で首位に立っており、特に複雑な長コンテキストのマルチモーダルタスクで優れています。

一方、Qwen2.5-VLは依然として非常に競争力が高く、以前は打ち破るべきベンチマークでした。

両モデルとも他のほとんどのオープンソースLLMを上回り、視覚言語分野のクローズドソースの大手モデルと比較しても強力な競合相手です。"

Next heading: “## Strengths and Weaknesses of GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL” → “## GLM 4.5VとQwen 2.5-VLの長所と短所”

Image: “”

Then the link: “Try GLM4.5V and Qwen 2.5VL Now!” → keep the link as is, translate the text? Wait the text is “Try GLM4.5V and Qwen 2.5VL Now!” → “今すぐGLM4.5VとQwen 2.5VLを試す！” So the link becomes “今すぐGLM4.5VとQwen 2.5VLを試す！”

Next heading: “## GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: Which is Better for Text Summarization, Chatbot,Image-Based NLP?” → “## GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL：テキスト要約、チャットボット、画像ベースNLPにはどちらが適している？”

Then the first subheading: “### Text Summarization: GLM-4.5V wins” → “### テキスト要約：GLM-4.5Vの勝利”

Paragraph: "For summarizing long documents, reports, or multimodal content, GLM-4.5V has a clear edge. Its 128K context window allows it to handle entire books or large conversation logs without truncation. It can summarize while also analyzing or reasoning through the content, thanks to its built-in chain-of-thought mode.

Qwen 2.5-VL is also excellent at summarization, particularly for shorter articles or standard-length documents. It produces clean, concise, well-formatted summaries, and is faster for moderate-length tasks. However, for heavy-duty summarization, especially involving text + image, GLM is more capable."

Translate: "長文のドキュメント、レポート、マルチモーダルコンテンツの要約では、GLM-4.5Vが明確な優位性を持っています。128Kのコンテキストウィンドウにより、書籍全体や大規模な会話ログを切り捨てることなく処理できます。内蔵のチェーンオブシートモードにより、コンテンツを分析・推論しながら要約することが可能です。

Qwen 2.5-VLも要約性能に優れており、特に短い記事や標準的な長さのドキュメントで力を発揮します。クリーンで簡潔、フォーマットも整った要約を生成し、中程度の長さのタスクではより高速です。ただし、テキスト＋画像を含む本格的な要約タスクでは、GLMの方が適しています。"

Next subheading: “### Chatbots: Depends on needs” → “### チャットボット：用途による”

Paragraph: "For chatbots requiring deep reasoning, long memory, and step-by-step task completion, GLM-4.5V is more powerful. It supports tool use and long conversations without forgetting context. Its structured reasoning (with <think> mode) enables better handling of complex queries.

For visual chatbots, especially those involving screenshots, images, or layout parsing, Qwen 2.5-VL excels. It understands images well, provides structured answers (e.g., in JSON), and supports multi-turn visual dialogue. It’s also slightly more aligned “out of the box” for smooth, polite interaction."

Translate: "深い推論、長期記憶、段階的なタスク完了を必要とするチャットボットでは、GLM-4.5Vの方が強力です。ツールの使用をサポートし、コンテキストを忘れることなく長い会話を続けられます。<think>モードを備えた構造化推論により、複雑なクエリの処理がよりスムーズになります。

スクリーンショット、画像、レイアウト解析を扱う視覚チャットボット、特にそれらを対象とする場合はQwen 2.5-VLが優れています。画像の理解能力が高く、JSONなどの構造化された回答を提供し、マルチターンの視覚的対話をサポートします。また、箱出し状態でスムーズで丁寧な対話ができるように、ややアライメントが調整されている点も魅力です。"

Next subheading: “### Image-Based NLP Tasks: Qwen2.5-VL leads” → “### 画像ベースNLPタスク：Qwen2.5-VLがリード”

Paragraph: "For tasks that involve extracting structured data from images, such as OCR, form understanding, or layout recognition, Qwen 2.5-VL is the stronger model.

• It supports bounding box detection, outputs structured layouts in HTML or JSON, and can parse complex visual documents.
• Its multi-language OCR and ability to reason over image content make it highly practical for business-facing visual NLP.

GLM-4.5V can also handle these tasks, but typically describes visual content in freeform text rather than structured formats, which may require more post-processing."

Translate: "OCR、帳票理解、レイアウト認識など、画像から構造化データを抽出するタスクでは、Qwen 2.5-VLがより強力なモデルです。

• バウンディングボックス検出をサポートし、HTMLやJSON形式の構造化レイアウトを出力でき、複雑な視覚ドキュメントを解析可能です。
• 多言語OCRと画像コンテンツに対する推論能力により、ビジネス向けの視覚NLPで非常に実用的です。

GLM-4.5Vもこれらのタスクを処理できますが、通常は構造化フォーマットではなく自由形式のテキストで視覚コンテンツを説明するため、ポスト処理がより必要になる場合があります。"

Next heading: “## Novita AI: More Cost-Effectvely and Stable GLM 4.5V API Provider” → wait, original has a typo? “Cost-Effectvely” should be “Cost-Effectively”, but keep as is? Wait no, translate the heading: “## Novita AI：よりコスト効率が高く安定したGLM 4.5V APIプロバイダー”

Then the blockquote: “> #### Novita AI’s GLM-4.5V API offers 65.5K context, with input priced at $0.60/1K tokens, output at $1.80/1K tokens, and function calling and structured outputs supported.”

Translate: “> #### Novita AIのGLM-4.5V APIは65.5Kのコンテキストを提供し、入力は$0.60/1Kトークン、出力は$1.80/1Kトークンで、関数呼び出しと構造化出力をサポートしています。”

Next subheading: “Step 1: Log In and Access the Model Library” → “ステップ1：ログインしてモデルライブラリにアクセス”

Paragraph: “Log in to your account and click on the Model Library button.”

Translate: “アカウントにログインし、モデルライブラリボタンをクリックしてください。”

Image: “” keep as is.

Then the link again: “今すぐGLM4.5VとQwen 2.5VLを試す！”

Next subheading: “Step 2: Choose Your Model” → “ステップ2：モデルを選択”

Paragraph: “Browse through the available options and select the model that suits your needs.”

Translate: “利用可能なオプションを閲覧し、ニーズに合ったモデルを選択してください。”

Image: “” keep as is.

Next subheading: “Step 3: Start Your Free Trial” → “ステップ3：無料トライアルを開始”

Paragraph: “Begin your free trial to explore the capabilities of the selected model.”

Translate: “選択したモデルの機能を探索するために、無料トライアルを開始してください。”

Image: “” keep as is.

Next subheading: “Step 4: Get Your API Key” → “ステップ4：APIキーを取得”

Paragraph: “To authenticate with the API, we will provide you with a new API key. Entering the “Settings“ page, you can copy the API key as indicated in the image.”

Translate: “APIでの認証のために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動すると、画像の指示に従ってAPIキーをコピーできます。”

Image: “” keep as is.

Next subheading: “Step 5: Install the API” → “ステップ5：APIをインストール”

Paragraph: "Install API using the package manager specific to your programming language.

After installation, import the necessary libraries into your development environment. Initialize the API with your API key to start interacting with Novita AI LLM. This is an example of using chat completions API for python users."

Translate: "お使いのプログラミング言語に固有のパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールしてください。

インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。APIキーでAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始できます。以下はPythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。"

Then the code block: keep exactly as is, right? Because code blocks are not translated. Let’s check the code: yes, all the code is kept, no changes.

Next heading: “## Build a Simple Image Recognition Tool using MCP and GLM.” → “## MCPとGLMを使用したシンプルな画像認識ツールの構築”

Paragraph: “If you want to leverage the capabilities of GLM—such as building a simple image recognition tool to demonstrate its integration of visual recognition and reasoning—you can use the MCP functionality supported by Novita AI. Below is the sample code:”

Translate: “GLMの機能を活用したい場合、例えば視覚認識と推論の統合をデモンストレーションするシンプルな画像認識ツールを構築する場合、Novita AIがサポートするMCP機能を使用できます。以下にサンプルコードを示します：”

Then the code block: again, keep exactly as is.

Then the blockquote: “> If you want to get the details, you can check out this article: How to Build Your First MCP Server with Novita AI!”

Translate: “> 詳細を知りたい場合は、こちらの記事を参照してください：Novita AIで最初のMCPサーバーを構築する方法！”

Next paragraph: “Having compared these models, it’s clear both GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL are extremely powerful. The “better” model truly depends on the specific use-case and constraints. We’ll conclude with a brief FAQ addressing some remaining practical questions:”

Translate: “これらのモデルを比較した結果、GLM 4.5VとQwen 2.5-VLの両方が非常に強力であることが明らかです。「より良い」モデルは、特定のユースケースと制約に truly 依存します。最後に、残された実用的な質問に答える簡単なFAQを紹介します：”

Then the FAQ items:

“What are the key architectural improvements in GLM-4.5V?” → “GLM-4.5Vの主要なアーキテクチャの改善点は何ですか？”

Answer: “Only the smaller versions (≤13B) can run on a single GPU; the full-size models require multi-GPU setups or cloud inference.” → “小規模版（≤13B）のみが単一GPUで実行可能です。フルサイズのモデルはマルチGPUセットアップまたはクラウド推論が必要です。”

Next question: “Do these models support languages beyond English and Chinese?” → “これらのモデルは英語と中国語以外の言語をサポートしていますか？”

Answer: “Their core strength is in English and Chinese, but they can handle some other languages with variable quality.” → “コアな強みは英語と中国語ですが、品質はまちまちながら他の一部の言語にも対応可能です。”

Next question: “Can I fine-tune these models for my task?” → “これらのモデルを自分のタスク用にファインチューニングできますか？”

Answer: “Yes, both can be fine-tuned or adapted using techniques like LoRA, but large models require significant compute.” → “はい、両方ともLoRAなどの手法でファインチューニングまたは適応可能ですが、大規模モデルには相当な計算リソースが必要です。”

Then the blockquote: “> Novita AI is the All-in-one cloud platform that empowers your AI ambitions. Integrated APIs, serverless, GPU Instance — the cost-effective tools you need. Eliminate infrastructure, start free, and make your AI vision a reality.”

Translate: “> Novita AI は、あなたのAIの野望を実現するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合API、サーバーレス、GPUインスタンス——必要なコスト効率の高いツールを提供します。インフラの管理を不要にし、無料で始めて、あなたのAIビジョンを現実にしましょう。”

Next heading: “#### Recommend Reading” → “#### おすすめの記事”

Then the list:

• Tutorial: How to Access Qwen2.5-VL-72B Locally, via API, on Cloud GPU → keep the link, translate the text: “チュートリアル：Qwen2.5-VL-72Bにローカル、API、クラウドGPUでアクセスする方法”

• GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: Chat or Code？ → keep the link, translate the text: “GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507：チャット还是コード？” Wait wait, the original is “Chat or Code？” so translate to “チャットかコードか？” Oh right, better: “GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507：チャットかコードか？”

• Qwen3 Embedding 8B: Powerful Search, Flexible Customization, and Multilingual → translate the text: “Qwen3 Embedding 8B：強力な検索、柔軟なカスタマイズ、多言語対応”

Wait let’s check all parts to make sure we didn’t miss anything. Let’s verify that code blocks are untouched, all links are kept, image paths are kept, technical terms like MoE, ViT, RLCS, RLHF, RLAIF, LoRA, MCP, API, etc. are kept as is. Also, the model names GLM 4.5V, Qwen 2.5-VL are kept as is, right? Yes, because they are product/model names, don’t translate.

Wait also, the original has a typo in “GLM 4.5v” (lowercase v) in the image alt text? Let’s check: the image alt is “” → we can keep that as is, right? Because it’s alt text, but the model name is GLM 4.5V, but the original has lowercase v, so maybe keep it? Or is that a typo? Wait the original has “GLM 4.5v” in the alt, so we can leave it as is, or maybe it’s a typo, but better to preserve the original alt text? Wait no, the instruction says preserve Markdown syntax exactly, so the alt text is part of the Markdown, so keep it as is? Wait wait, let’s check: the original image alt is “GLM 4.5v and Qwen 2.5-VL: Benchmark Comparison” → so in the translation, do we translate the alt text? Wait the instruction says “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs. Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” Oh right, alt text is part of the Markdown, but is it a model name? The “GLM 4.5v” is a model name, so we shouldn’t translate that part, but the rest of the alt text? Wait the original alt text is in English, so maybe translate the non-model parts? Wait let’s see: the original alt is “GLM 4.5v and Qwen 2.5-VL: Benchmark Comparison” → so translate to “GLM 4.5vとQwen 2.5-VL：ベンチマーク比較” That’s okay, because the model names are kept, the rest is translated. Same for the other image alt: “Strengths and Weaknesses of GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL” → “GLM 4.5VとQwen 2.5-VLの長所と短所” That’s correct.

Wait also, the original has “GLM 4.5v” (lowercase v) in the first image alt, so we keep that as is, right? Yes, because it’s the original text, just translate the rest.

Wait another thing: the original has “Cost-Effectvely” which is a typo for “Cost-Effectively”, but in the translation, we just translate the correct meaning, right? Because it’s a typo in the original, but the meaning is clear, so the translation is “よりコスト効率が高く安定した” which is correct.

Also, the link text: the original has “Try GLM4.5V and Qwen 2.5VL Now!” → we translated that to “今すぐGLM4.5VとQwen 2.5VLを試す！” which is correct, and the link URL is kept as is.

Wait the code blocks: let’s check the Python code, the MCP code, all are kept exactly as original, right? Yes, no changes to code, because code is not translated.

Also, the inline code like <think>...</think>, /nothink, zai-org/glm-4.5v are all kept as is, correct.

Wait the frontmatter: we added locale: ja and translationKey: the given slug, right? Because the original frontmatter didn’t have those, and the instruction says set locale to target locale, set translationKey to the provided slug if missing. That’s correct.

Wait let’s check the wpSlug: it’s the same as the translationKey, right? Yes, the given slug is “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application”, which matches the wpSlug, so that’s correct.

Wait another thing: the original has “Novita AI” which is a product name, so we keep it as is, right? Yes, the instruction says don’t translate product names, so “Novita AI” stays as is.

Wait the categories and tags: the original has [“Novita AI”] and [“AI Model Comparison”], do we translate those? Wait the instruction says preserve YAML frontmatter field names, translate title and description values. Wait the categories and tags are values, but are they user-facing? Wait the instruction says “Translate title and description values when present.” Oh right, only title and description? Wait wait let’s recheck the instruction: “Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present. Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” Oh right, only translate title and description values, other frontmatter fields are kept as is? Wait wait, the categories are [“Novita AI”], tags are [“AI Model Comparison”], should we translate those? Wait the instruction says only translate title and description when present. Wait let’s check the original instruction again: yes, “Translate title and description values when present.” So other frontmatter fields like categories, tags, author, etc. are kept as original? Wait but the tags are “AI Model Comparison”, which is English, but the instruction says only translate title and description. Wait wait, let’s confirm: the user’s instruction says “Translate title and description values when present.” So yes, only those two. So the categories and tags remain as original? Wait but let’s see: the tags are [“AI Model Comparison”], if we translate that to [“AIモデル比較”], is that allowed? Wait no, the instruction says only translate title and description. Wait wait, let’s re-read the user’s instruction carefully:

“Translate Markdown blog posts for developer readers. Return only the translated Markdown document. Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present. Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing. Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs. Preserve image paths and Markdown syntax exactly.”

Ah, right, only translate title and description values. So other frontmatter fields (categories, tags, author, etc.) are kept as original. Wait but the tags are in English, but the instruction says only translate title and description, so we leave them as is? Wait but maybe the tags are also user-facing? Wait no, the instruction explicitly says “Translate title and description values when present.” So only those two. So the categories remain [“Novita AI”], tags remain [“AI Model Comparison”], author remains “Novita AI”, etc. That’s correct.

Wait another check: the original has “isSticky: false”, “readingMinutes:7”, “wordpressId:16432” all kept as is, correct.

Wait the code blocks: let’s make sure they are exactly the same as original. Let’s check the first code block: yes, all lines are the same, no changes. The second code block (MCP one) is also exactly the same, correct.

Wait the links: all the Markdown link URLs are kept as is, right? Yes, for example the link to GLM 4.5V is kept, the link to Qwen 2.5-VL is kept, the Novita AI link is kept, the recommended reading links are kept, all correct.

Wait the image paths: all are kept as is, right? Yes, /uploads/2025/08/… etc. are all preserved.

Wait let’s check the FAQ part: all questions and answers are translated correctly, technical terms kept as is.

Wait the blockquote at the end about Novita AI: translated correctly, link kept as is.

Wait the recommended reading list: the link texts are translated, URLs kept as is, correct.

Wait is there any part we missed? Let’s go through the original markdown again:

Original has a line: “Try GLM4.5V and Qwen 2.5VL Now!” → we translated the text to “今すぐGLM4.5VとQwen 2.5VLを試す！”, correct.

Another line: “If you want to get the details, you can check out this article: How to Build Your First MCP Server with Novita AI!” → translated to “詳細を知りたい場合は、こちらの記事を参照してください：Novita AIで最初のMCPサーバーを構築する方法！” correct.

Wait the original has “GLM 4.5v” (lowercase v) in the first image alt, we kept that as is in the translation: “” that’s correct, because it’s the original alt text, just translated the non-model parts.

Wait another thing: the original has “Qwen 2.5VL” (no hyphen) in the link text, we kept that as is, right? Yes, because it’s a model name, so we don’t change it.

Wait the code block has a model name “zai-org/glm-4.5v” which is kept as is, correct.

Wait the MCP code has “GLM-4.1V-9B-Thinking” which is a model name, kept as is, correct.

Okay, I think that’s all. Now let’s put it all together in the correct Markdown format, making sure all syntax is preserved.

title: “GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: あなたのAIアプリケーションに使うべきオープンVLMはどれか？” description: “AI開発における2つの先進的な視覚言語モデル、GLM 4.5VとQwen 2.5 VLの違いを解説します。” pubDate: “2025-09-06 19:00:00” updatedDate: “2025-09-05 00:40:23” wpSlug: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application” canonical: “/glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“AI Model Comparison”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-1618873257-1.webp” isSticky: false readingMinutes: 7 wordpressId: 16432 locale: ja translationKey: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application”

GLM 4.5V と Qwen 2.5-VL は、中国のAIコミュニティから最近登場した2つの最先端のオープンソース視覚言語モデル（VLM）です。両モデルはマルチモーダルAIの最先端を押し上げることを目的としており、自然言語理解と視覚コンテンツ分析を組み合わせています。このブログ記事では、開発者にとって重要な複数の観点からGLM 4.5VとQwen 2.5-VLを比較します。

GLM 4.5VとQwen 2.5-VL：主要なアーキテクチャの違い

特徴	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
アーキテクチャの種類	Mixture-of-Experts (MoE)、総パラメータ数355B、トークンあたりアクティブ数約32B（Air版：総106B / アクティブ12B）	Dense Transformer、すべての72Bパラメータが各トークンでアクティブ
効率性と容量	部分的なエキスパートのアクティベーションにより、推論コストを抑えつつ高い容量を実現	安定しているが計算コストが高く、入力ごとにすべてのパラメータが使用される
視覚エンコーダ	Vision Transformer（ViT）ベース、標準実装	高解像度処理をより効率的に行うため、Window Attention、RMSNorm、SwiGLUを搭載したViT
コンテキスト長	最大128Kトークン（一部の設定では131K）	最大32Kトークン

GLM 4.5VとQwen 2.5-VL：学習データ

1. データ規模

カテゴリ	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
テキストトークン数	総計約23兆トークン – 15T：一般 – 8T：推論/コーディング/エージェントタスク	72B variantで推定約18T以上のトークン （以前のQwenシリーズのスケーリングに基づく）

2. データの種類

カテゴリ	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
テキスト	多言語テキスト、コード、Webテキスト、推論プロンプト、エージェントタスク用データ	一般多言語テキスト、指示、おそらく嗜好に合わせたプロンプト
視覚データ	クリーニング済み＋再キャプションされた画像-テキストペア 学術的な図表、チャート、数学の画像 GUIスクリーンショット、PDF、手書きのメモ、多言語OCR	幅広い視覚データ スキャンされた帳票、請求書、プレゼンテーション、バウンディングボックスラベル、OCRテキストを含む
動画データ	推論監督付きの長尺動画	動的解像度とフレームサンプリングを備えた動画

3. 追加機能と学習手法

カテゴリ	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
推論サポート	視覚タスクに織り交ぜられた <think>...</think> チェーンオブシートプロンプトで学習	推論は内部で行われ、明示的なチェーンオブシートの露出はない
ファインチューニング手法	複数ドメイン（STEM、GUI、動画、ドキュメント）にわたるカリキュラムサンプリングを用いた強化学習（RLCS）	RLHF/RLAIFに類似したファインチューニング（完全には公開されていない）、少なくとも32Bモデルに適用され、72Bにも受け継がれている可能性が高い
マルチモーダル機能	エージェントタスク向けに学習：画像に対する推論、アクションの実行（例：GUI操作、ツールの使用）	構造化出力に強い：JSON形式のOCR、レイアウト解析（QwenVL HTML）、座標付きの物体検出

要約すると、GLM 4.5Vの学習は品質と推論（キュレーションされたデータ＋明示的な推論＋マルチドメインRL）を重視しているのに対し、Qwen 2.5-VLの学習は幅広さと視覚（幅広いデータカバレッジ＋動的視覚学習＋一部のRLアライメント）を重視しています。

GLM 4.5VとQwen 2.5-VL：推論レイテンシの比較

GLM 4.5VはMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、モデルの総サイズが100Bを超えていても、推論時にはトークンあたりごく一部（約12Bパラメータ）のみがアクティブになります。

この設計により効率的に動作し、レイテンシとスループットの面で72B以上の dense モデルのような挙動ではなく、12B～20Bの dense モデルに近い速度を実現しています。

GLM 4.5Vは長いコンテキスト（最大128Kトークン）を低レイテンシの増加で処理できるため、長文のドキュメントやマルチターンの会話を含むタスクに特に適しています。

GLMは特別な /nothink モードをサポートしており、不要な場合に段階的な推論を無効化することで、より高速で簡潔な出力を可能にします。

全体として、GLM 4.5Vは長コンテキストの推論効率とスケーラビリティに優れていますが、その潜在能力を最大限に発揮するには強力なハードウェアと適切なデプロイメントが必要です。

GLM 4.5VとQwen 2.5-VL：ベンチマーク比較

GLM-4.5Vは現在、全体的なベンチマーク性能で首位に立っており、特に複雑な長コンテキストのマルチモーダルタスクで優れています。

一方、Qwen2.5-VLは依然として非常に競争力が高く、以前は打ち破るべきベンチマークでした。

両モデルとも他のほとんどのオープンソースLLMを上回り、視覚言語分野のクローズドソースの大手モデルと比較しても強力な競合相手です。

GLM 4.5VとQwen 2.5-VLの長所と短所

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GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL：テキスト要約、チャットボット、画像ベースNLPにはどちらが適している？

テキスト要約：GLM-4.5Vの勝利

長文のドキュメント、レポート、マルチモーダルコンテンツの要約では、GLM-4.5Vが明確な優位性を持っています。128Kのコンテキストウィンドウにより、書籍全体や大規模な会話ログを切り捨てることなく処理できます。内蔵のチェーンオブシートモードにより、コンテンツを分析・推論しながら要約することが可能です。

Qwen 2.5-VLも要約性能に優れており、特に短い記事や標準的な長さのドキュメントで力を発揮します。クリーンで簡潔、フォーマットも整った要約を生成し、中程度の長さのタスクではより高速です。ただし、テキスト＋画像を含む本格的な要約タスクでは、GLMの方が適しています。

チャットボット：用途による

深い推論、長期記憶、段階的なタスク完了を必要とするチャットボットでは、GLM-4.5Vの方が強力です。ツールの使用をサポートし、コンテキストを忘れることなく長い会話を続けられます。<think>モードを備えた構造化推論により、複雑なクエリの処理がよりスムーズになります。

スクリーンショット、画像、レイアウト解析を扱う視覚チャットボット、特にそれらを対象とする場合はQwen 2.5-VLが優れています。画像の理解能力が高く、JSONなどの構造化された回答を提供し、マルチターンの視覚的対話をサポートします。また、箱出し状態でスムーズで丁寧な対話ができるように、ややアライメントが調整されている点も魅力です。

画像ベースNLPタスク：Qwen2.5-VLがリード

OCR、帳票理解、レイアウト認識など、画像から構造化データを抽出するタスクでは、Qwen 2.5-VLがより強力なモデルです。

• バウンディングボックス検出をサポートし、HTMLやJSON形式の構造化レイアウトを出力でき、複雑な視覚ドキュメントを解析可能です。
• 多言語OCRと画像コンテンツに対する推論能力により、ビジネス向けの視覚NLPで非常に実用的です。

GLM-4.5Vもこれらのタスクを処理できますが、通常は構造化フォーマットではなく自由形式のテキストで視覚コンテンツを説明するため、ポスト処理がより必要になる場合があります。

Novita AI：よりコスト効率が高く安定したGLM 4.5V APIプロバイダー

Novita AIのGLM-4.5V APIは65.5Kのコンテキストを提供し、入力は$0.60/1Kトークン、出力は$1.80/1Kトークンで、関数呼び出しと構造化出力をサポートしています。

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、モデルライブラリボタンをクリックしてください。

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ステップ2：モデルを選択

利用可能なオプションを閲覧し、ニーズに合ったモデルを選択してください。

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探索するために、無料トライアルを開始してください。

ステップ4：APIキーを取得

APIでの認証のために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動すると、画像の指示に従ってAPIキーをコピーできます。

ステップ5：APIをインストール

お使いのプログラミング言語に固有のパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールしてください。

インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。APIキーでAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始できます。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/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)
  
  

MCPとGLMを使用したシンプルな画像認識ツールの構築

GLMの機能を活用したい場合、例えば視覚認識と推論の統合をデモンストレーションするシンプルな画像認識ツールを構築する場合、Novita AIがサポートするMCP機能を使用できます。以下にサンプルコードを示します：

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")

詳細を知りたい場合は、こちらの記事を参照してください：Novita AIで最初のMCPサーバーを構築する方法！

これらのモデルを比較した結果、GLM 4.5VとQwen 2.5-VLの両方が非常に強力であることが明らかです。「より良い」モデルは、特定のユースケースと制約に依存します。最後に、残された実用的な質問に答える簡単なFAQを紹介します：

GLM-4.5Vの主要なアーキテクチャの改善点は何ですか？ 小規模版（≤13B）のみが単一GPUで実行可能です。フルサイズのモデルはマルチGPUセットアップまたはクラウド推論が必要です。

これらのモデルは英語と中国語以外の言語をサポートしていますか？ コアな強みは英語と中国語ですが、品質はまちまちながら他の一部の言語にも対応可能です。

これらのモデルを自分のタスク用にファインチューニングできますか？ はい、両方ともLoRAなどの手法でファインチューニングまたは適応可能ですが、大規模モデルには相当な計算リソースが必要です。

Novita AI は、あなたのAIの野望を実現するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合API、サーバーレス、GPUインスタンス——必要なコスト効率の高いツールを提供します。インフラの管理を不要にし、無料で始めて、あなたのAIビジョンを現実にしましょう。

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