소규모 기업이 문서 분석, 고객 지원, 시각적 자동화 또는 코딩 지원과 같은 작업에 AI를 도입하려고 할 때 다음과 같은 강력한 오픈 소스 모델 중에서 선택해야 합니다. 큐웬3-VL-235B-A22BGLM 4.5V 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 성능, 비용, 접근성, 배포 난이도 측면에서 실제 차이점은 무엇일까요?
이 기사에서는 비교를 세분화합니다. 아키텍처, 애플리케이션 기능, 성능 벤치마크, 가격 및 액세스 방법비즈니스에 가장 적합한 모델을 결정할 수 있는 명확한 경로를 제공합니다. 지능형 워크플로 구축, 로컬 배포, API 호출 등 어떤 작업을 하든, 이 가이드는 정보에 기반하고 자신 있게 선택할 수 있도록 도와줍니다.
Qwen3-VL-235B-A22B와 GLM 4.5V는 아키텍처 측면에서 어떤 차이가 있습니까?
Qwen3-VL은 규모와 정보 용량을 우선시하는 "중량급" 옵션으로 돋보입니다. 총 매개변수가 235억 개이고, 토큰 컨텍스트 창은 256K(최대 1M까지 확장 가능)이며, 특수 추론 변형 기능이 있어 대규모 작업에 이상적입니다.
반면 GLM 4.5V는 성능 저하 없이 유연성과 효율성을 강조합니다. 더욱 컴팩트한 106B 매개변수 설계, 128K 토큰 컨텍스트 윈도우, 그리고 토글 가능한 "사고 모드"를 갖춘 통합 모델은 속도와 심도의 균형을 이룹니다.
비교 차원
큐웬3-VL-235B-A22B
GLM 4.5V
모델 크기 및 MoE 아키텍처
총 매개변수: 235B 입력당 활성 매개변수: 22B
총 매개변수: 106B 입력당 활성 매개변수: 12B
컨텍스트 창 용량
네이티브: 256K 토큰 확장 가능: 1M 토큰
네이티브: 128K 토큰
추론 및 지시 모드
a 생각 모드 이를 통해 사용자는 빠른 대응과 심도 있는 추론 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다.
a 생각 모드 이를 통해 사용자는 빠른 대응과 심도 있는 추론 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다.
시각적 처리
ViT 기반 인코더 + 텍스트 디코더 개선 사항: Interleaved-MRoPE(비디오 추론), 융합된 시각 기능
ViT 기반 인코더 + 텍스트 디코더 개선 사항: 시각-언어 융합을 위한 깔끔한 어댑터
속도
1.8-2초의 지연 시간
0.3~1.5초 내 란테시
하드웨어 요구 사항
8 엔비디아 H200 GPUs.
단일 80GB GPU (NVIDIA A100/H100 80GB와 유사) 16비트 정밀도
그렇다면 Qwen3-VL-235B-A22B와 GLM 4.5V 중 어느 모델이 더 나은 성능을 보일까요?
Qwen3-VL-235B-A22B는 핵심 추론, 문서 처리 및 코드 생성에서 전반적으로 우위를 점합니다. GLM 4.5V는 여러 작업에서 유사한 성능을 보이지만, 표시된 벤치마크에서는 Qwen을 능가하지 못했습니다.
카테고리
기준
큐웬3-VL-235B-A22B
GLM 4.5V
1. 일반 VQA
MM벤치 v1.1
89.9
88.2
엠엠스타
78.4
75.3
뮤어벤치
72.8
75.3
환각벤치
63.2
65.4
2. STEM & 퍼즐
MMMU(평가)
78.7
75.4
MMMU 프로
68.1
65.2
MathVista
84.9
84.6
매스비전
66.5
65.6
매스버스
72.5
72.1
AI2D
89.7
88.1
3. 긴 문서 및 OCR/차트
MMLongBench-Doc
57.0
44.7
OCR벤치
920.0 *
86.5
4. 코딩
디자인2코드
92.0
82.2
5. 비디오 이해
VideoMME (자막 없음)
79.2
74.6
또한 Novita AI GLM 데스크톱 어시스턴트에 액세스하기 위한 API 키 무료로—공식 사이트와 달리 결제가 필요하지 않습니다!
데스크탑은 GLM 시리즈 멀티모달 모델용으로 설계되었습니다. (GLM-4.5V, GLM-4.1V 호환) 텍스트, 이미지, 비디오, PDF, PPT 등을 활용한 대화형 대화를 지원합니다. GLM 멀티모달 API와 연동하여 다양한 시나리오에서 지능형 서비스를 구현할 수 있습니다.
당신이 사용하고 싶다면 Novita AI로컬 환경이나 IDE에서 AI 코딩 지원을 위한 최고 모델(Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1 등)을 선택하는 과정은 간단합니다. API 키를 받고, 도구를 설치하고, 환경 변수를 구성한 다음 코딩을 시작하면 됩니다.
통합을 통해 고급 멀티 에이전트 시스템을 구축하세요. Novita AI OpenAI Agents SDK를 사용하여:
플러그 앤 플레이: Novita AI의 LLM모든 OpenAI 에이전트 워크플로우에 있습니다.
핸드오프, 라우팅 및 도구 사용을 지원합니다. 위임, 분류 또는 기능을 실행할 수 있는 에이전트를 설계합니다. Novita AI의 모델입니다.
Python 통합: SDK 엔드포인트를 다음으로 설정하기만 하면 됩니다. https://api.novita.ai/v3/openai API 키를 사용하세요.
타사 플랫폼에서 API 연결
OpenAI 호환 API: 다음과 같은 도구를 사용하여 번거로움 없는 마이그레이션 및 통합을 즐겨보세요. 클라인커서OpenAI API 표준에 맞춰 설계되었습니다.
포옹하는 얼굴: Spaces, 파이프라인 또는 Transformers 라이브러리를 통해 Modeis를 사용하세요. Novita AI 끝점.
에이전트 및 오케스트레이션 프레임워크: 쉽게 연결 Novita AI 다음과 같은 파트너 플랫폼과 함께 계속, 아무것도LLM,랭체인, 디파이하다랭플로우 공식 커넥터와 단계별 통합 가이드를 통해.
큐웬3-VL-235B-A22B 고급 추론, 시각적 코딩, 다국어 OCR, 긴 컨텍스트 처리에서 탁월한 강점을 보여주므로 까다로운 워크플로와 다중 모드 작업에 가장 적합한 선택입니다.
GLM 4.5V, 원시 성능은 약간 뒤처지지만 더 가볍습니다. 데스크톱 도우미를 제공합니다, 더 빠른 추론 속도, 더 광범위한 플러그 앤 플레이 사용성(특히 개발자 및 스타트업의 경우) Qwen3-VL-235B-A22B는 깊이와 복잡성에 이상적입니다.반면 GLM 4.5V는 사용 편의성과 유연성이 뛰어납니다..
자주 묻는 질문
GLM 4.5V를 오프라인이나 브라우저 외부에서 사용할 수 있나요?
예, GLM 4.5V는 다음을 지원합니다. 무료 데스크톱 도우미 (를 통해 Novita AI)을 사용하면 사용자가 텍스트, 이미지, 비디오 및 PDF와 로컬로 상호 작용할 수 있습니다. 이는 Qwen3-VL-235B-A22B에서는 기본적으로 제공하지 않는 기능입니다.
Qwen3-VL-235B-A22B와 GLM 4.5V를 시도하는 가장 저렴하고 빠른 방법은 무엇입니까?
Qwen3-VL API: 131K 컨텍스트, 입력당 $0.98, 출력당 $3.95 GLM-4.6V API: 208K 컨텍스트, 입력당 $0.60, 출력당 $2.20, 구조화된 출력 및 함수 호출 포함
벤치마크 평가에서 Qwen3-VL-235B-A22B와 GLM 4.5V 중 어느 모델이 더 나은 성능을 보입니까?
Qwen3-VL-235B-A22B는 STEM 추론(예: MMMU), 장문 문서 분석(MMLongBench-Doc), OCR(OCRBench), 코딩(Design2Code) 등의 항목에서 GLM 4.5V보다 지속적으로 높은 점수를 받았습니다. GLM 4.5V는 우수한 성능을 보이지만, 나열된 모든 벤치마크에서 Qwen을 능가하지는 못했습니다.
Novita AI 개발자에게 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 방법을 제공하는 동시에 저렴하고 안정적인 AI 클라우드 플랫폼입니다. GPU 클라우드를 구축하고 확장합니다.
