주요 하이라이트
GLM 4.1V 9B Thinking : 친근하고 대화형 Q&A 및 스마트 소비자 대상 작업에 가장 적합합니다.
Qwen2.5 VL 72B: 심층 문서 이해 및 AI 이미지 지원에 최고의 선택입니다.
GLM 4.1V 9B Thinking과 Qwen2.5 VL 72B 중 어떤 것이 적합한지 고민 중이신가요? 여기 빠른 답을 알려드립니다! 스마트 문서 읽기부터 대화형 Q&A, AI 이미지 지원까지 어떤 모델이 빛을 발하는지 확인해보세요. 선택의 근거가 궁금하시다면 아래로 스크롤해 주세요!
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: 작업
입력:
출력:
GLM 4.1V 9B Thinking
Qwen2.5 VL 72B
GLM 4.1V 9B Thinking과 Qwen2.5 VL 72B 평가:
GLM 4.1v 9B는 처음 두 질문에 더 사용자 친화적인 방식으로 답변하며, 사용자가 튜토리얼을 배우거나 따라하는 맥락으로 구성합니다. 하지만 두 답변 모두 실행 가능한 다음 단계를 직접적으로 제공하지는 않습니다.
Qwen 2.5 VL 72B
- 이 페이지는 무엇인가요?
코드와 맥락을 설명하지만, 사용자가 보고 있는 사용자 인터페이스(튜토리얼, 코드 편집기, 웹 페이지 스크린샷 등)를 명시적으로 설명하지는 않습니다. - 코드는 무엇을 위한 것인가요?
코드의 목적과 달성하는 바에 대한 상세한 기술적 설명을 제공합니다.
GLM 4.1v 9B
- 이 페이지는 무엇인가요?
페이지가 코드 예제이며, 튜토리얼의 일부일 가능성이 높다는 점을 직접 설명하고, 표시되는 내용(코드 편집기, 파일 등)을 설명합니다. - 코드는 무엇을 위한 것인가요?
Express 경로를 설정하고 동적 페이지를 렌더링하는 코드의 목적을 명확하게 요약합니다.
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: 기본 소개
| 기능 | GLM 4.1v 9B | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| 모델 크기 | 9B | 73.4B |
| 오픈소스 | 예 | 예 |
| 학습 방법 | GLM 4 9B 0414 기반 | Qwen 2 VL 기반일 수 있음 |
| 컨텍스트 윈도우 | 64K 및 4K 이미지 해상도 | 64K (1시간 이상의 비디오) |
| 멀티모달 기능 | 시각(이미지 및 비디오) 및 텍스트 입력, 단 이미지와 비디오 동시 지원 안 함 | 시각(이미지 및 비디오) 및 텍스트 입력 |
| 언어 지원 | 중국어 및 영어 지원 | 다국어 지원 |
| 사고 사슬 추론 | “사고 사슬”(CoT) 추론 제공 | 미제공 |
| 문서 처리 | STEM 및 긴 문서에 탁월 | 탁월한 OCR 및 문서 추출 |
GLM 4.1V 9B Thinking 은 GLM 4 9B 0414를 기반으로 학습되었으며, 시각-언어 모델의 추론 경계를 확장하도록 설계되었습니다. "사고 패러다임"을 도입하고 강화 학습을 활용함으로써 모델의 능력을 크게 향상시킵니다. 사고 사슬(CoT) 추론을 구현한 최초의 시각-언어 모델로서, GLM 4.1V 9B Thinking은 멀티모달 추론의 새로운 기준을 세웁니다.
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: 벤치마크
| **벤치마크 ** | GLM 4.1V‑9B | Qwen 2.5 VL 72B | ** 승자** |
|---|---|---|---|
| MMMU (image) | 68.0 | 70.2 | Qwen 2.5 VL |
| MMMU‑Pro | 57.1 | 51.1 | GLM |
| VideoMMMU | 61.0 | 60.2 | GLM |
| mvBench (video) | 70.4 | 64.6 | GLM |
| AITZ_EM (agent) | 83.2 | 35.3* | GLM |
| Agent (OSWorld) | 14.9 | 8.8 | GLM |
| Agent (AndroidWorld) | 41.7 | 35.0 | GLM |
| Agent (WebVoyageSom) | 69.0 | 40.4 | GLM |
| Agent (Webquest‑SingleQA) | 72.1 | 60.5 | GLM |
| Agent (Webquest‑MultiQA) | 54.7 | 52.1 | GLM |
| Coding (Design2Code) | 64.7 | 41.9 | GLM |
| Coding (Flame‑VLM‑Code) | 72.5 | 46.3 | GLM |
| OCRBench | 84.2 | 85.1 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME (w/o text) | 68.2 | 73.3 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME (w/ text) | 73.6 | 79.1 | Qwen 2.5 VL |
| MMVU | 59.4 | 62.9 | Qwen 2.5 VL |
GLM 4.1V‑Thinking 선택 : 우선순위가 멀티모달 추론, 에이전트 능력, STEM 문제 해결 또는 코딩이라면 선택하세요.
Qwen 2.5 VL 72B 선택 : 문서/이미지/비디오 이해, 특히 OCR, 구조화된 추출 및 시각적 인식에 중점을 둔다면 선택하세요.
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: 사용 비용
로컬에서 접근하려는 경우:
| **기능 ** | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| GPU 모델 | RTX 4090 | H100 |
| 사용 GPU 수 | 1 GPU | 8 GPU |
| 총 VRAM | 22 GB | ~640 GB |
| 총 가격 | Amazon에서 약 $2,935 | NVIDIA 직판 기준 GPU당 약 $25,000 |
| 클라우드 GPU 가격 (Novita AI) | $0.69/시간 | $20.48/시간 |
Novita AI와 같은 API를 사용하려는 경우:
| **모델 ** | ** 컨텍스트 윈도우 ** | ** 입력 가격 (/1M 토큰)** | ** 출력 가격 (/1M 토큰)** |
|---|---|---|---|
| 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 은 로컬 및 API 사용 모두에서 훨씬 더 나은 접근성과 비용 효율성을 제공합니다.
Qwen 2.5 VL 72B 는 매우 높은 수준의 요구 사항과 리소스를 가진 사용자를 위한 것입니다.
어떤 시각 언어 모델을 사용할까?
1. 문서 이해 용도
Qwen2.5 VL 72B 가 더 적합합니다.
이유: Qwen2.5 VL 72B는 OCR, 문서 추출 및 복잡한 구조화된 문서 처리(자연 장면 텍스트 인식 포함)에 탁월합니다. 특히 다국어 환경에서 고정확도 문서 이해 작업을 위해 설계되었습니다.
2. 소비자 대상(To-C) 멀티모달 Q&A
GLM 4.1V 9B Thinking 이 더 적합합니다.
이유: GLM 4.1V 9B Thinking은 사용자 친화적인 튜토리얼 스타일의 응답, 강력한 사고 사슬 추론을 제공하며 대화형 에이전트 스타일 Q&A에 효율적입니다. 따라서 확장 가능하고 응답성이 뛰어난 소비자 애플리케이션에 더 적합합니다.
3. AI 생성 이미지 지원(AI 드로잉/이미지 생성 지원)
Qwen2.5 VL 72B 가 더 적합합니다.
이유: Qwen2.5 VL 72B는 특히 시각적 인식, 이미지 이해 및 구조화된 추출에서 고급 멀티모달 기능을 갖추고 있어 AI가 사용자의 이미지 생성 또는 이해를 지원하는 시나리오에 더 적합합니다.
Novita API를 통해 GLM 4.1V 9B Thinking 및 Qwen2.5 VL 72B에 액세스하는 방법?
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 액세스
계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 탐색하고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 탐색하기 위해 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후, 필요한 라이브러리를 개발 환경에 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완료 API 사용 예제입니다.
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 은 친근한 대화형 Q&A 및 소비자 애플리케이션에 가장 적합한 선택입니다.
Qwen2.5 VL 72B 는 심층 문서 이해와 강력한 AI 이미지 지원에서 두각을 나타냅니다.
필요에 맞는 모델을 선택하세요. 이유가 궁금하시다면 아래로 스크롤하여 자세한 내용을 확인하세요!
자주 묻는 질문
문서 이해를 위해 어떤 모델을 선택해야 하나요?
Qwen2.5 VL 72B를 선택하세요. OCR, 문서 추출 및 복잡한 파일 읽기에 탁월합니다. Qwen2.5-VL-72B는 DocVQA 점수가 96.4입니다.
소비자 대상 대화형 Q&A는 어떤가요?
GLM 4.1V 9B Thinking이 그 목적에 맞게 설계되었습니다. 사용자 친화적이고 대화형이며 스마트한 응답을 기대하세요.
AI 생성 이미지 또는 이미지 지원에 더 도움이 되는 모델은 무엇인가요?
Qwen2.5 VL 72B가 AI 이미지 작업, 시각적 인식 및 이미지 기반 지원에 더 강력합니다.
*Novita AI *는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼이며, 또한 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공합니다.
