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

는 그대로 유지)

• Reinforcement Learning with Curriculum Sampling (RLCS) → 커리큘럼 샘플링이 적용된 강화 학습 (RLCS)
• RLHF/RLAIF → RLHF/RLAIF (그대로)
• inference latency → 추론 지연 시간
• benchmark → 벤치마크
• Text Summarization → 텍스트 요약
• Chatbot → 챗봇
• Image-Based NLP Tasks → 이미지 기반 NLP 작업
• OCR → OCR (그대로)
• API → API (그대로)
• MCP → MCP (그대로)

이제 본문을 단락별로 번역합니다:

첫 번째 단락: GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL are two cutting-edge open-source vision-language models (VLMs) that have recently emerged from China’s AI community. Both models aim to push the state of the art in multimodal AI, combining natural language understanding with visual content analysis. In this blog post, we’ll compare GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL across several dimensions important to developers → **GLM 4.5V**과 Qwen 2.5-VL은 중국 AI 커뮤니티에서 최근 등장한 두 가지 최첨단 오픈소스 비전-언어 모델(VLM)입니다. 두 모델 모두 자연어 이해와 시각 콘텐츠 분석을 결합하여 멀티모달 AI의 최신 기술 수준을 높이는 것을 목표로 합니다. 이 블로그 게시물에서는 개발자에게 중요한 여러 측면에서 GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL을 비교합니다.

다음 섹션 제목: ## GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL: Key Architectural Differences → ## GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 주요 아키텍처 차이점

테이블 내용:

Feature	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Architecture Type	Mixture-of-Experts (MoE), 355B total params, ~32B active per token (Air: 106B total / 12B active)	Dense Transformer, all 72B parameters active for each token
→	아키텍처 유형	전문가 혼합 (MoE), 총 355B 매개변수, 토큰당 활성화 ~32B (Air: 총 106B / 활성화 12B)
Efficiency vs Capacity	High capacity with lower inference cost due to partial expert activation	Stable but high computational cost, all parameters used per input
→	효율성 vs 용량	일부 전문가만 활성화되어 추론 비용이 낮으면서 높은 용량
Vision Encoder	Vision Transformer (ViT)-based, standard implementation	ViT with Window Attention, RMSNorm, and SwiGLU for more efficient high-resolution processing
→	비전 인코더	비전 트랜스포머(ViT) 기반, 표준 구현
Context Length	Up to 128K tokens (131K in some configs)	Up to 32K tokens
→	컨텍스트 길이	최대 128K 토큰 (일부 설정에서 131K)

다음 섹션 제목: ### GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL: Training Data → ### GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 학습 데이터

1. Data Scale → 1. 데이터 규모 테이블:

Category	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Text Tokens	~23 trillion tokens total – 15T general – 8T reasoning/coding/agent tasks	Estimated ~18T+ tokens for 72B variant (based on scaling from earlier Qwen series)
→	텍스트 토큰	총 ~23조 토큰 – 15T 일반 – 8T 추론/코딩/에이전트 작업

2.Data Types → 2. 데이터 유형 테이블:

Category	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Text	Multilingual text, code, web text, reasoning prompts, agent-task data	General multilingual text, instructions, possibly preference-aligned prompts
→	텍스트	다중 언어 텍스트, 코드, 웹 텍스트, 추론 프롬프트, 에이전트 작업 데이터
Visual Data	Cleaned + re-captioned image-text pairs Academic diagrams, charts, math images GUI screenshots, PDFs, handwritten notes, multilingual OCR	Broad vision data Includes scanned forms, invoices, presentations, bounding box labels, OCR text
→	시각 데이터	정제 및 재캡션된 이미지-텍스트 쌍 학술 다이어그램, 차트, 수학 이미지 GUI 스크린샷, PDF, 손글씨 노트, 다중 언어 OCR
Video Data	Long-form videos with reasoning supervision	Videos with dynamic resolution and frame sampling
→	비디오 데이터	추론 감독이 포함된 장편 비디오

3.Extra Capabilities & Training Techniques → 3. 추가 기능 및 학습 기법 테이블:

Category	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Reasoning Support	Trained with <think>...</think> chain-of-thought prompts interwoven with visual tasks	Reasoning is internal; no explicit chain-of-thought exposure
→	추론 지원	시각 작업과 함께 삽입된 <think>...</think> 체인 오브 사고 프롬프트로 학습됨
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
→	미세 조정 접근법	STEM, GUI, 비디오, 문서 등 여러 도메인에 걸친 커리큘럼 샘플링이 적용된 강화 학습 (RLCS)
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
→	멀티모달 기능	에이전트 작업을 위해 학습됨: 이미지에 대한 추론, 행동 수행 (예: GUI 상호작용, 도구 사용)

인용문:

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). → > 요약하자면, GLM 4.5V의 학습은 품질과 추론 (엄선된 데이터 + 명시적 추론 + 다중 도메인 RL)을 강조한 반면, Qwen 2.5-VL의 학습은 범위와 비전 (광범위한 데이터 커버리지 + 동적 시각 학습 + 일부 RL 정렬)을 강조했습니다.

다음 섹션 제목: ### GLM 4.5v and Qwen 2.5-VL: Inference Latency Comparison → ### GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 추론 지연 시간 비교

내용: 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. → GLM 4.5V는 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하므로, 모델의 총 크기가 100B를 넘음에도 불구하고 추론 중 각 토큰마다 소량의 부분(~12B 매개변수)만 활성화됩니다.

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. → 이 설계로 인해 더 효율적으로 실행되어, 지연 시간과 처리량 측면에서 72B 이상의 밀집 모델처럼 동작하는 것이 아니라 12B~20B 밀집 모델과 유사한 속도를 제공합니다.

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 4.5V는 긴 컨텍스트(최대 128K 토큰)를 낮은 지연 시간 증가로 처리하므로, 긴 문서나 다중 턴 대화가 포함된 작업에 특히 적합합니다.

GLM supports a special /nothink mode, which disables step-by-step reasoning when it’s not needed, enabling faster and more concise outputs. → GLM은 특별한 /nothink 모드를 지원하여, 필요하지 않을 때 단계별 추론을 비활성화하여 더 빠르고 간결한 출력을 가능하게 합니다.

인용문:

Overall, GLM 4.5V offers excellent long-context inference efficiency and scalability, but requires strong hardware and smart deployment to achieve its full potential. → > 전반적으로 GLM 4.5V는 뛰어난 긴 컨텍스트 추론 효율성과 확장성을 제공하지만, 잠재력을 완전히 발휘하려면 강력한 하드웨어와 스마트한 배포가 필요합니다.

다음 섹션 제목: ## GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL: Benchmark Comparison → ## GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 벤치마크 비교

이미지 alt 텍스트는 그대로 유지? 아니, 이미지 설명도 번역해야 하나? 원문의 이미지 설명은 “GLM 4.5v and Qwen 2.5-VL: Benchmark Comparison” → "GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 벤치마크 비교"로 번역하되, 이미지 경로는 그대로 둡니다.

인용문:

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. → > GLM-4.5V는 현재 전체 벤치마크 성능에서 특히 복잡하고 긴 컨텍스트의 멀티모달 작업에서 선두를 달리고 있습니다.

하지만 Qwen2.5-VL은 여전히 매우 경쟁력이 있으며, 이전에는 벤치마크에서 따라잡을 대상이었습니다.

두 모델 모두 대부분의 다른 오픈소스 LLM보다 성능이 뛰어나며, 비전-언어 분야의 폐쇄형 거대 모델과 비교해도 강력한 경쟁자입니다.

다음 섹션 제목: ## Strengths and Weaknesses of GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL → ## GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL의 장단점

이미지 alt 텍스트: “Strengths and Weaknesses of GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL” → “GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL의 장단점”

링크 텍스트: [Try GLM4.5V and Qwen 2.5VL Now!] → [GLM4.5V 및 Qwen 2.5VL을 지금 사용해 보세요!] (링크 URL은 그대로)

다음 섹션 제목: ## 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: 텍스트 요약, 챗봇, 이미지 기반 NLP에 더 적합한 모델은?

Text Summarization: GLM-4.5V wins → ### 텍스트 요약: GLM-4.5V가 승리

내용: 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. → 긴 문서, 보고서 또는 멀티모달 콘텐츠를 요약할 때 GLM-4.5V는 명확한 우위를 가지고 있습니다. 128K 컨텍스트 창으로 전체 책이나 대량의 대화 로그를 잘리지 않고 처리할 수 있습니다. 내장된 체인 오브 사고 모드 덕분에 콘텐츠를 분석하거나 추론하면서 요약할 수도 있습니다.

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. → Qwen 2.5-VL도 특히 짧은 기사나 표준 길이의 문서에 대한 요약에서 매우 뛰어납니다. 깔끔하고 간결하며 형식이 잘 갖춰진 요약을 생성하며, 중간 길이의 작업에서는 더 빠릅니다. 하지만 텍스트 + 이미지가 포함된 대량 요약 작업, 특히 무거운 요약 작업에서는 GLM이 더 capable합니다.

Chatbots: Depends on needs → ### 챗봇: 요구사항에 따라 다름

내용: 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. → 심층 추론, 긴 메모리, 단계별 작업 완료가 필요한 챗봇의 경우 GLM-4.5V가 더 강력합니다. 도구 사용을 지원하며 컨텍스트를 잊지 않고 긴 대화를 이어갈 수 있습니다. 구조화된 추론(<think> 모드 사용)을 통해 복잡한 쿼리를 더 잘 처리할 수 있습니다.

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. → 스크린샷, 이미지, 레이아웃 파싱이 포함된 시각 챗봇, 특히 이러한 기능이 필요한 경우 Qwen 2.5-VL이 뛰어납니다. 이미지를 잘 이해하고 구조화된 답변(예: JSON 형식)을 제공하며 다중 턴 시각 대화를 지원합니다. 또한 부드럽고 정중한 상호작용을 위해 별도의 조정 없이도 약간 더 정렬되어 있습니다.

Image-Based NLP Tasks: Qwen2.5-VL leads → ### 이미지 기반 NLP 작업: Qwen2.5-VL이 우세

내용: 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. → OCR, 양식 이해, 레이아웃 인식 등 이미지에서 구조화된 데이터를 추출하는 작업의 경우 Qwen 2.5-VL이 더 강력한 모델입니다.

• 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. → * 바운딩 박스 감지를 지원하며 HTML 또는 JSON으로 구조화된 레이아웃을 출력하고 복잡한 시각 문서를 파싱할 수 있습니다.
• 다중 언어 OCR 및 이미지 콘텐츠에 대한 추론 능력으로 인해 비즈니스용 시각 NLP에 매우 실용적입니다.

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. → GLM-4.5V도 이러한 작업을 처리할 수 있지만, 일반적으로 구조화된 형식이 아닌 자유 형식 텍스트로 시각 콘텐츠를 설명하므로 더 많은 후처리가 필요할 수 있습니다.

다음 섹션 제목: ## Novita AI: More Cost-Effectvely and Stable GLM 4.5V API Provider → ## Novita AI: 더 비용 효율적이고 안정적인 GLM 4.5V API 제공자

인용문:

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.

→ > #### Novita AI의 GLM-4.5V API는 65.5K 컨텍스트를 제공하며, 입력은 1K 토큰당 $0.60, 출력은 1K 토큰당 $1.80의 가격으로 책정되어 있고, 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원합니다.

Step 1: Log In and Access the Model Library → 1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접근 내용: Log in to your account and click on the Model Library button. → 계정에 로그인한 후 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.

이미지 alt 텍스트: “Log In and Access the Model Library” → “로그인 및 모델 라이브러리 접근”

링크 텍스트: [Try GLM4.5V and Qwen 2.5VL Now!] → [GLM4.5V 및 Qwen 2.5VL을 지금 사용해 보세요!]

Step 2: Choose Your Model → 2단계: 모델 선택 내용: Browse through the available options and select the model that suits your needs. → 사용 가능한 옵션을 둘러보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.

이미지 alt 텍스트: “Step 2: Choose Your Model” → “2단계: 모델 선택”

Step 3: Start Your Free Trial → 3단계: 무료 평가판 시작 내용: Begin your free trial to explore the capabilities of the selected model. → 선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 평가판을 시작하세요.

이미지 alt 텍스트: “Step 3: Start Your Free Trial” → “3단계: 무료 평가판 시작”

Step 4: Get Your API Key → 4단계: API 키 받기 내용: 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. → API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공합니다. “설정” 페이지에 들어가면 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.

이미지 alt 텍스트: “get api key” → “API 키 받기”

Step 5: Install the API → 5단계: API 설치 내용: Install API using the package manager specific to your programming language. → 사용 중인 프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.

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. → 설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작하세요. 아래는 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.

코드 블록은 그대로 유지합니다.

다음 섹션 제목: ## Build a Simple Image Recognition Tool using MCP and GLM. → ## MCP와 GLM을 사용한 간단한 이미지 인식 도구 구축

내용: 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: → GLM의 기능을 활용하여 시각 인식과 추론의 통합을 보여주는 간단한 이미지 인식 도구를 구축하려는 경우, Novita AI가 지원하는 MCP 기능을 사용할 수 있습니다. 아래는 샘플 코드입니다.

코드 블록은 그대로 유지합니다.

인용문:

If you want to get the details, you can check out this article: How to Build Your First MCP Server with Novita AI! → > 자세한 내용을 확인하려면 이 문서를 참조하세요: Novita AI로 첫 번째 MCP 서버 구축 방법!

다음 내용: 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: → 이 모델들을 비교한 결과, GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL 모두 매우 강력하다는 것이 분명합니다. “더 나은” 모델은 실제로 특정 사용 사례와 제약 조건에 따라 달라집니다. 남은 실용적인 질문에 답하는 간단한 FAQ로 마무리하겠습니다.

What are the key architectural improvements in GLM-4.5V? → GLM-4.5V의 주요 아키텍처 개선 사항은 무엇인가요? 답변: Only the smaller versions (≤13B) can run on a single GPU; the full-size models require multi-GPU setups or cloud inference. → 13B 이하의 소형 버전만 단일 GPU에서 실행할 수 있습니다. 전체 크기 모델은 다중 GPU 설정 또는 클라우드 추론이 필요합니다.

Do these models support languages beyond English and Chinese? → 이 모델은 영어와 중국어 외의 언어를 지원하나요? 답변: Their core strength is in English and Chinese, but they can handle some other languages with variable quality. → 이 모델의 핵심 강점은 영어와 중국어이지만, 일부 다른 언어도 품질이 다양하게 처리할 수 있습니다.

Can I fine-tune these models for my task? → 이 모델을 내 작업에 맞게 미세 조정할 수 있나요? 답변: Yes, both can be fine-tuned or adapted using techniques like LoRA, but large models require significant compute. → 네, 두 모델 모두 LoRA와 같은 기술을 사용하여 미세 조정하거나 적응할 수 있지만, 대형 모델은 상당한 계산 리소스가 필요합니다.

인용문:

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. → > Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 필요한 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라를 제거하고 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.

Recommend Reading → #### 추천 읽을거리

• Tutorial: How to Access Qwen2.5-VL-72B Locally, via API, on Cloud GPU → * 튜토리얼: 로컬, API, 클라우드 GPU를 통해 Qwen2.5-VL-72B에 접근하는 방법
• GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: Chat or Code？ → * GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: 채팅 또는 코드？
• Qwen3 Embedding 8B: Powerful Search, Flexible Customization, and Multilingual → * Qwen3 임베딩 8B: 강력한 검색, 유연한 사용자 정의 및 다중 언어 지원

이제 프론트매터에 translationKey를 추가하고 locale을 ko로 설정합니다. 원본 프론트매터에 있던 필드들은 그대로 유지합니다.

Wait, 원본 프론트매터에 wpSlug가 있으니 translationKey는 wpSlug와 같은 값으로 설정하면 되겠네요. 제공된 슬러그와 wpSlug가 같으니 그대로 사용합니다.

또, 번역할 때 주의사항에 “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” 라고 했으니, 코드 블록 안의 내용은 그대로 두고, 모델 이름인 GLM 4.5V, Qwen 2.5-VL, MoE, ViT, RLCS, RLHF, RLAIF, MCP, LoRA 등은 그대로 유지합니다. URL도 그대로 둡니다. 파일 경로도 그대로 유지합니다.

또, 이미지 경로는 그대로 유지하되, alt 텍스트는 번역해도 되나? 원문의 이미지 alt 텍스트는 영어로 되어 있으니 한국어로 번역해도 될 것 같습니다. 다만, 이미지 경로 자체는 변경하지 않습니다.

이제 모든 내용을 합쳐서 마크다운으로 작성합니다.

Wait, 프론트매터의 title과 description을 번역할 때, 원문의 모델 이름은 그대로 유지해야 하니 title은 “GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: AI 애플리케이션에 사용할 오픈 VLM은 무엇인가?” 가 맞습니다. description은 “AI 개발 분야의 두 가지 최첨단 비전-언어 모델인 GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL의 차이점을 살펴봅니다.” 가 맞습니다.

또, 프론트매터에 locale: ko, translationKey: "glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application"을 추가합니다.

이제 최종 마크다운을 작성합니다.

title: “GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: AI 애플리케이션에 사용할 오픈 VLM은 무엇인가?” description: “AI 개발 분야의 두 가지 최첨단 비전-언어 모델인 GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL의 차이점을 살펴봅니다.” 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: “ko” translationKey: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application”

**GLM 4.5V**과 Qwen 2.5-VL은 중국 AI 커뮤니티에서 최근 등장한 두 가지 최첨단 오픈소스 비전-언어 모델(VLM)입니다. 두 모델 모두 자연어 이해와 시각 콘텐츠 분석을 결합하여 멀티모달 AI의 최신 기술 수준을 높이는 것을 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

기능	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
아키텍처 유형	전문가 혼합 (MoE), 총 355B 매개변수, 토큰당 활성화 ~32B (Air: 총 106B / 활성화 12B)	밀집 트랜스포머, 모든 72B 매개변수가 각 토큰마다 활성화
효율성 vs 용량	일부 전문가만 활성화되어 추론 비용이 낮으면서 높은 용량	안정적이지만 높은 계산 비용, 모든 매개변수가 입력마다 사용됨
비전 인코더	비전 트랜스포머(ViT) 기반, 표준 구현	고해상도 처리를 더 효율적으로 하기 위해 Window Attention, RMSNorm, SwiGLU가 적용된 ViT
컨텍스트 길이	최대 128K 토큰 (일부 설정에서 131K)	최대 32K 토큰

GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 학습 데이터

1. 데이터 규모

카테고리	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
텍스트 토큰	총 ~23조 토큰 – 15T 일반 – 8T 추론/코딩/에이전트 작업	72B 변형 기준 추정 ~18T+ 토큰 (이전 Qwen 시리즈의 스케일링 기반)

2. 데이터 유형

카테고리	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
텍스트	다중 언어 텍스트, 코드, 웹 텍스트, 추론 프롬프트, 에이전트 작업 데이터	일반 다중 언어 텍스트, 지시문, 가능한 경우 선호도 정렬 프롬프트
시각 데이터	정제 및 재캡션된 이미지-텍스트 쌍 학술 다이어그램, 차트, 수학 이미지 GUI 스크린샷, PDF, 손글씨 노트, 다중 언어 OCR	광범위한 비전 데이터 스캔된 양식, 송장, 프레젠테이션, 바운딩 박스 레이블, OCR 텍스트 포함
비디오 데이터	추론 감독이 포함된 장편 비디오	동적 해상도 및 프레임 샘플링이 적용된 비디오

3. 추가 기능 및 학습 기법

카테고리	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
추론 지원	시각 작업과 함께 삽입된 <think>...</think> 체인 오브 사고 프롬프트로 학습됨	추론이 내부적으로 이루어지며 명시적인 체인 오브 사고 노출이 없음
미세 조정 접근법	STEM, GUI, 비디오, 문서 등 여러 도메인에 걸친 커리큘럼 샘플링이 적용된 강화 학습 (RLCS)	RLHF/RLAIF 유사 미세 조정 (완전히 공개되지 않음), 최소 32B 모델에 적용되었으며 72B에서도 상속되었을 가능성이 높음
멀티모달 기능	에이전트 작업을 위해 학습됨: 이미지에 대한 추론, 행동 수행 (예: GUI 상호작용, 도구 사용)	구조화된 출력에 강점: JSON 형식의 OCR, 레이아웃 파싱 (QwenVL HTML), 좌표가 포함된 객체 감지

요약하자면, GLM 4.5V의 학습은 품질과 추론 (엄선된 데이터 + 명시적 추론 + 다중 도메인 RL)을 강조한 반면, Qwen 2.5-VL의 학습은 범위와 비전 (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 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하므로, 모델의 총 크기가 100B를 넘음에도 불구하고 추론 중 각 토큰마다 소량의 부분(~12B 매개변수)만 활성화됩니다.

이 설계로 인해 더 효율적으로 실행되어, 지연 시간과 처리량 측면에서 72B 이상의 밀집 모델처럼 동작하는 것이 아니라 12B~20B 밀집 모델과 유사한 속도를 제공합니다.

GLM 4.5V는 긴 컨텍스트(최대 128K 토큰)를 낮은 지연 시간 증가로 처리하므로, 긴 문서나 다중 턴 대화가 포함된 작업에 특히 적합합니다.

GLM은 특별한 /nothink 모드를 지원하여, 필요하지 않을 때 단계별 추론을 비활성화하여 더 빠르고 간결한 출력을 가능하게 합니다.

전반적으로 GLM 4.5V는 뛰어난 긴 컨텍스트 추론 효율성과 확장성을 제공하지만, 잠재력을 완전히 발휘하려면 강력한 하드웨어와 스마트한 배포가 필요합니다.

GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL: 벤치마크 비교

GLM-4.5V는 현재 전체 벤치마크 성능에서 특히 복잡하고 긴 컨텍스트의 멀티모달 작업에서 선두를 달리고 있습니다.

하지만 Qwen2.5-VL은 여전히 매우 경쟁력이 있으며, 이전에는 벤치마크에서 따라잡을 대상이었습니다.

두 모델 모두 대부분의 다른 오픈소스 LLM보다 성능이 뛰어나며, 비전-언어 분야의 폐쇄형 거대 모델과 비교해도 강력한 경쟁자입니다.

GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL의 장단점

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GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: 텍스트 요약, 챗봇, 이미지 기반 NLP에 더 적합한 모델은?

텍스트 요약: GLM-4.5V가 승리

긴 문서, 보고서 또는 멀티모달 콘텐츠를 요약할 때 GLM-4.5V는 명확한 우위를 가지고 있습니다. 128K 컨텍스트 창으로 전체 책이나 대량의 대화 로그를 잘리지 않고 처리할 수 있습니다. 내장된 체인 오브 사고 모드 덕분에 콘텐츠를 분석하거나 추론하면서 요약할 수도 있습니다.

Qwen 2.5-VL도 특히 짧은 기사나 표준 길이의 문서에 대한 요약에서 매우 뛰어납니다. 깔끔하고 간결하며 형식이 잘 갖춰진 요약을 생성하며, 중간 길이의 작업에서는 더 빠릅니다. 하지만 텍스트 + 이미지가 포함된 대량 요약 작업, 특히 무거운 요약 작업에서는 GLM이 더 뛰어난 성능을 발휘합니다.

챗봇: 요구사항에 따라 다름

심층 추론, 긴 메모리, 단계별 작업 완료가 필요한 챗봇의 경우 GLM-4.5V가 더 강력합니다. 도구 사용을 지원하며 컨텍스트를 잊지 않고 긴 대화를 이어갈 수 있습니다. 구조화된 추론(<think> 모드 사용)을 통해 복잡한 쿼리를 더 잘 처리할 수 있습니다.

스크린샷, 이미지, 레이아웃 파싱이 포함된 시각 챗봇, 특히 이러한 기능이 필요한 경우 Qwen 2.5-VL이 뛰어납니다. 이미지를 잘 이해하고 구조화된 답변(예: JSON 형식)을 제공하며 다중 턴 시각 대화를 지원합니다. 또한 부드럽고 정중한 상호작용을 위해 별도의 조정 없이도 약간 더 정렬되어 있습니다.

이미지 기반 NLP 작업: Qwen2.5-VL이 우세

OCR, 양식 이해, 레이아웃 인식 등 이미지에서 구조화된 데이터를 추출하는 작업의 경우 Qwen 2.5-VL이 더 강력한 모델입니다.

• 바운딩 박스 감지를 지원하며 HTML 또는 JSON으로 구조화된 레이아웃을 출력하고 복잡한 시각 문서를 파싱할 수 있습니다.
• 다중 언어 OCR 및 이미지 콘텐츠에 대한 추론 능력으로 인해 비즈니스용 시각 NLP에 매우 실용적입니다.

GLM-4.5V도 이러한 작업을 처리할 수 있지만, 일반적으로 구조화된 형식이 아닌 자유 형식 텍스트로 시각 콘텐츠를 설명하므로 더 많은 후처리가 필요할 수 있습니다.

Novita AI: 더 비용 효율적이고 안정적인 GLM 4.5V API 제공자

Novita AI의 GLM-4.5V API는 65.5K 컨텍스트를 제공하며, 입력은 1K 토큰당 $0.60, 출력은 1K 토큰당 $1.80의 가격으로 책정되어 있고, 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원합니다.

1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접근

계정에 로그인한 후 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.

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2단계: 모델 선택

사용 가능한 옵션을 둘러보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.

3단계: 무료 평가판 시작

선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 평가판을 시작하세요.

4단계: API 키 받기

API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공합니다. “설정” 페이지에 들어가면 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.

5단계: API 설치

사용 중인 프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.

설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작하세요. 아래는 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.

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 사용한 간단한 이미지 인식 도구 구축

GLM의 기능을 활용하여 시각 인식과 추론의 통합을 보여주는 간단한 이미지 인식 도구를 구축하려는 경우, Novita AI가 지원하는 MCP 기능을 사용할 수 있습니다. 아래는 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 내용을 확인하려면 이 문서를 참조하세요: Novita AI로 첫 번째 MCP 서버 구축 방법!

이 모델들을 비교한 결과, GLM 4.5V와 Qwen 2.5-VL 모두 매우 강력하다는 것이 분명합니다. “더 나은” 모델은 실제로 특정 사용 사례와 제약 조건에 따라 달라집니다. 남은 실용적인 질문에 답하는 간단한 FAQ로 마무리하겠습니다:

GLM-4.5V의 주요 아키텍처 개선 사항은 무엇인가요? 13B 이하의 소형 버전만 단일 GPU에서 실행할 수 있습니다. 전체 크기 모델은 다중 GPU 설정 또는 클라우드 추론이 필요합니다.

이 모델은 영어와 중국어 외의 언어를 지원하나요? 이 모델의 핵심 강점은 영어와 중국어이지만, 일부 다른 언어도 품질이 다양하게 처리할 수 있습니다.

이 모델을 내 작업에 맞게 미세 조정할 수 있나요? 네, 두 모델 모두 LoRA와 같은 기술을 사용하여 미세 조정하거나 적응할 수 있지만, 대형 모델은 상당한 계산 리소스가 필요합니다.

Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 필요한 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라를 제거하고 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.

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