GLM 4.5V 와 Qwen 2.5-VL은 최근 중국 AI 커뮤니티에서 등장한 최첨단 오픈소스 비전-언어 모델(VLM)입니다. 두 모델 모두 자연어 이해와 시각 콘텐츠 분석을 결합한 멀티모달 AI의 최첨단을 목표로 합니다. 이 블로그 게시물에서는 개발자에게 중요한 여러 측면에서 GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL을 비교합니다.
GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 주요 아키텍처 차이점
| 특징 | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| 아키텍처 유형 | Mixture-of-Experts (MoE), 총 355B 파라미터, 토큰당 약 32B 활성 (Air: 총 106B / 활성 12B) | Dense Transformer, 모든 토큰에 대해 72B 파라미터 전부 활성 |
| 효율성 vs 용량 | 부분적인 전문가 활성화로 추론 비용이 낮은 고용량 | 안정적이지만 계산 비용이 높으며 입력마다 모든 파라미터 사용 |
| 비전 인코더 | Vision Transformer (ViT) 기반, 표준 구현 | Window Attention, RMSNorm, SwiGLU를 적용한 ViT로 고해상도 처리 효율 향상 |
| 컨텍스트 길이 | 최대 128K 토큰 (일부 구성에서 131K) | 최대 32K 토큰 |
GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 학습 데이터
1. 데이터 규모
| 분류 | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| 텍스트 토큰 | 총 약 23조 토큰 – 일반 15T – 추론/코딩/에이전트 작업 8T |
72B 변형 기준 약 18T+ 토큰 추정 (이전 Qwen 시리즈 확장 기준) |
2. 데이터 유형
| 분류 | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| 텍스트 | 다국어 텍스트, 코드, 웹 텍스트, 추론 프롬프트, 에이전트 작업 데이터 | 일반 다국어 텍스트, 지시문, 선호도 정렬 프롬프트 가능 |
| 시각 데이터 | 정제 + 재캡션된 이미지-텍스트 쌍 학술 다이어그램, 차트, 수학 이미지 GUI 스크린샷, PDF, 손글씨 노트, 다국어 OCR |
광범위한 시각 데이터 스캔된 양식, 인보이스, 프레젠테이션, 바운딩 박스 레이블, OCR 텍스트 포함 |
| 비디오 데이터 | 추론 감독을 포함한 장편 비디오 | 동적 해상도 및 프레임 샘플링을 사용한 비디오 |
3. 추가 기능 및 학습 기법
| 분류 | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| 추론 지원 | 시각 작업과 함께 thinking... response 사고 사슬 프롬프트를 섞어 학습 |
추론은 내부적이며 명시적인 사고 사슬 노출 없음 |
| 파인튜닝 방식 | STEM, GUI, 비디오, 문서 등 여러 도메인에서 커리큘럼 샘플링 강화 학습(RLCS) | RLHF/RLAIF 유사 파인튜닝(완전히 공개되지 않음), 최소 32B 모델에 적용, 72B에서도 상속 추정 |
| 멀티모달 기능 | 에이전트 작업 학습: 이미지 추론, 행동 수행(예: GUI 상호작용, 도구 사용) | 구조화된 출력에 강함: JSON 내 OCR, 레이아웃 파싱 (QwenVL HTML), 좌표 기반 객체 탐지 |
요약하자면, GLM 4.5V의 학습은 품질과 추론 ** (정제 데이터 + 명시적 추론 + 다중 도메인 RL)을 강조한 반면, Qwen 2.5-VL의 학습은 ** 폭과 시각 (광범위한 데이터 커버리지 + 동적 시각 학습 + 일부 RL 정렬)을 강조했습니다.
GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 추론 지연 시간 비교
**GLM 4.5V는 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 사용 ** 하므로, 전체 모델 크기가 100B를 넘지만 추론 시 토큰당 소량(~12B 파라미터)만 활성화됩니다. **이 설계 덕분에 더 효율적으로 실행 ** 되어 지연 시간과 처리량 면에서 12B–20B 밀집 모델과 유사한 속도를 제공하며, 72B+ 밀집 모델처럼 동작하지 않습니다. **GLM 4.5V는 긴 컨텍스트(최대 128K 토큰)를 처리할 때 지연 시간 증가가 적어 ** 긴 문서나 다중 턴 대화를 포함하는 작업에 특히 적합합니다. GLM은 특별한 /nothink 모드를 지원 하여 단계별 추론이 필요하지 않을 때 비활성화함으로써 더 빠르고 간결한 출력을 가능하게 합니다.
전반적으로 GLM 4.5V는 뛰어난 장기 컨텍스트 추론 효율성과 확장성을 제공 하지만, 강력한 하드웨어와 스마트한 배포가 필요합니다.
GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 벤치마크 비교
GLM-4.5V는 특히 복잡하고 긴 컨텍스트의 멀티모달 작업에서 전반적인 벤치마크 성능에서 현재 선두를 달리고 있습니다.
그러나 Qwen2.5-VL도 여전히 매우 경쟁력 있으며 이전에는 따라잡아야 할 벤치마크였습니다.
두 모델 모두 대부분의 다른 오픈소스 LLM을 능가하며 비전-언어 분야에서 폐쇄형 거대 모델에 맞서는 강력한 경쟁자입니다.
GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL의 강점 및 약점
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GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: 텍스트 요약, 챗봇, 이미지 기반 NLP에 어떤 모델이 더 좋을까?
텍스트 요약: GLM-4.5V 승리
긴 문서, 보고서 또는 멀티모달 콘텐츠를 요약할 때 GLM-4.5V가 확실한 우위를 가집니다. 128K 컨텍스트 창 덕분에 전체 책이나 긴 대화 로그를 자르지 않고 처리할 수 있습니다. 기본 제공 사고 사슬 모드를 통해 콘텐츠를 분석하거나 추론하면서 요약할 수 있습니다. Qwen 2.5-VL도 특히 짧은 문서나 표준 길이 문서에 대해 요약 능력이 뛰어납니다. 깔끔하고 간결하며 잘 형식화된 요약을 생성하며 중간 길이 작업에서는 더 빠릅니다. 그러나 텍스트 + 이미지를 포함한 고강도 요약의 경우 GLM이 더 유능합니다.
챗봇: 필요에 따라 다름
**깊은 추론, 긴 기억, 단계별 작업 완료 ** 가 필요한 챗봇의 경우 GLM-4.5V가 더 강력합니다. 도구 사용과 긴 대화 지원으로 컨텍스트를 잊지 않습니다. thinking 모드를 통한 구조화된 추론으로 복잡한 질의 를 더 잘 처리할 수 있습니다.
**시각적 챗봇 **, 특히 ** 스크린샷, 이미지 또는 레이아웃 파싱 을 포함하는 경우 Qwen 2.5-VL이 뛰어납니다. 이미지를 잘 이해하고 JSON과 같은 구조화된 답변을 제공하며 ** 다중 턴 시각적 대화를 지원합니다. 또한 부드럽고 예의 바른 상호작용을 위해 "기본 설정"이 약간 더 잘되어 있습니다.
이미지 기반 NLP 작업: Qwen2.5-VL 선도
OCR, 양식 이해 또는 레이아웃 인식과 같이 이미지에서 구조화된 데이터를 추출 하는 작업에서는 Qwen 2.5-VL이 더 강력한 모델입니다.
- 바운딩 박스 탐지 를 지원하고 HTML 또는 JSON으로 구조화된 레이아웃을 출력하며 복잡한 시각 문서를 파싱할 수 있습니다.
- 다국어 OCR 및 이미지 콘텐츠에 대한 추론 능력 덕분에 비즈니스 지향적인 시각 NLP에 매우 실용적입니다.
GLM-4.5V도 이러한 작업을 처리할 수 있지만, 일반적으로 시각 콘텐츠를 구조화된 형식보다는 자유 형식 텍스트로 설명하므로 추가 후처리가 필요할 수 있습니다.
Novita AI: 보다 비용 효율적이고 안정적인 GLM 4.5V API 제공업체
Novita AI의 GLM-4.5V API는 65.5K 컨텍스트를 제공하며, 입력은 $0.60/1K 토큰, 출력은 $1.80/1K 토큰이며 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원합니다.
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접속
계정에 로그인하고 Model Library 버튼을 클릭하세요.
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2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 둘러보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. “Settings” 페이지로 이동하여 표시된 대로 API 키를 복사하세요.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치합니다.
설치 후 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져옵니다. API 키를 사용하여 API를 초기화하고 Novita AI LLM과 상호작용을 시작합니다. Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 예제입니다.
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)
MCP와 GLM을 사용하여 간단한 이미지 인식 도구 구축하기
GLM의 기능을 활용하여 시각적 인식과 추론의 통합을 보여주는 간단한 이미지 인식 도구를 구축하려면 Novita AI가 지원하는 MCP 기능을 사용할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.
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")
자세한 내용은 다음 글을 확인하세요: Novita AI로 첫 번째 MCP 서버 구축하는 방법!
이 모델들을 비교해 보면 GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL 모두 매우 강력하다는 것이 분명합니다. “더 나은” 모델은 특정 사용 사례와 제약 조건에 따라 크게 달라집니다. 마지막으로 남은 실용적인 질문에 대한 간단한 FAQ로 마무리합니다.
GLM-4.5V의 주요 아키텍처 개선 사항은 무엇인가요?
작은 버전(≤13B)만 단일 GPU에서 실행할 수 있으며, 전체 크기 모델은 멀티 GPU 설정이나 클라우드 추론이 필요합니다.
이 모델들은 영어와 중국어 외의 언어를 지원하나요?
핵심 강점은 영어와 중국어에 있지만, 다른 언어도 품질은 다양하지만 처리할 수 있습니다.
특정 작업을 위해 이 모델들을 파인튜닝할 수 있나요?
네, 두 모델 모두 LoRA와 같은 기술을 사용하여 파인튜닝하거나 적용할 수 있지만, 대형 모델은 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라를 걱정하지 말고 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.
