- GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Tarefa
- GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Introdução Básica
- GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Benchmark
- GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Custo de Uso
- Qual Modelo de Linguagem Visual Usar?
- Como Acessar GLM 4.1V 9B Thinking e Qwen2.5 VL 72B via API Novita?
Destaques Principais
GLM 4.1V 9B Thinking: Melhor para perguntas e respostas interativas e amigáveis e tarefas voltadas ao consumidor.
Qwen2.5 VL 72B: Melhor escolha para compreensão profunda de documentos e suporte de imagens com IA.
Quer saber se o GLM 4.1V 9B Thinking ou o Qwen2.5 VL 72B é o ideal para você? Temos as respostas rápidas! Desde leitura inteligente de documentos até perguntas e respostas interativas e suporte de imagens com IA, veja qual modelo se destaca. Quer saber a lógica por trás das nossas escolhas? Role para baixo!
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Tarefa
Entrada:
Saída:
GLM 4.1V 9B Thinking
Qwen2.5 VL 72B
Avaliação do GLM 4.1V 9B Thinking e Qwen2.5 VL 72B:
O GLM 4.1v 9B é melhor para responder às duas primeiras perguntas de forma amigável, e ele contextualiza como um tutorial onde o usuário está aprendendo ou acompanhando. No entanto, nenhuma resposta fornece diretamente os próximos passos acionáveis.
Qwen 2.5 VL 72B
- O que é esta página?
Explica o código e o contexto, mas não descreve explicitamente a interface do usuário ou o que o usuário está vendo na página (como um tutorial, editor de código ou captura de tela de uma página web). - Para que serve o código?
Fornece uma explicação técnica detalhada do propósito do código e o que ele alcança.
GLM 4.1v 9B
- O que é esta página?
Explica diretamente que a página é um exemplo de código, provavelmente parte de um tutorial, e descreve o que está sendo exibido (um editor de código, arquivos, etc.). - Para que serve o código?
Resume claramente o propósito do código: configurar uma rota Express e renderizar uma página dinâmica.
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Introdução Básica
| Característica | GLM 4.1v 9B | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| Tamanho do Modelo | 9B | 73.4B |
| Código Aberto | Sim | Sim |
| Método de Treinamento | Baseado no GLM 4 9B 0414 | Possivelmente baseado no Qwen 2 VL |
| Janela de Contexto | 64K e resolução de imagem 4K | 64K (vídeos de mais de 1 hora) |
| Capacidade Multimodal | Entradas visuais (imagens e vídeos) e textuais, mas não simultâneas de imagem e vídeo | Entradas visuais (imagens e vídeos) e textuais |
| Suporte a Idiomas | Suporta chinês e inglês | Em vários idiomas |
| Raciocínio em Cadeia | Fornece raciocínio “chain-of-thought” (CoT) | Não |
| Processamento de Documentos | Excelente em STEM e documentos longos | Excelente OCR e extração de documentos |
GLM 4.1V 9B Thinking é treinado no GLM 4 9B 0414 e é projetado para expandir os limites do raciocínio em modelos de visão-linguagem. Ao introduzir um “paradigma de pensamento” e utilizar aprendizado por reforço, o modelo aprimora significativamente suas capacidades. Como o primeiro modelo de visão-linguagem a implementar raciocínio em cadeia (CoT), o GLM 4.1V 9B Thinking estabelece um novo padrão em raciocínio multimodal.
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Benchmark
| Benchmark | GLM 4.1V‑9B | Qwen 2.5 VL 72B | Vencedor |
|---|---|---|---|
| MMMU (imagem) | 68.0 | 70.2 | Qwen 2.5 VL |
| MMMU‑Pro | 57.1 | 51.1 | GLM |
| VideoMMMU | 61.0 | 60.2 | GLM |
| mvBench (vídeo) | 70.4 | 64.6 | GLM |
| AITZ_EM (agente) | 83.2 | 35.3* | GLM |
| Agente (OSWorld) | 14.9 | 8.8 | GLM |
| Agente (AndroidWorld) | 41.7 | 35.0 | GLM |
| Agente (WebVoyageSom) | 69.0 | 40.4 | GLM |
| Agente (Webquest‑SingleQA) | 72.1 | 60.5 | GLM |
| Agente (Webquest‑MultiQA) | 54.7 | 52.1 | GLM |
| Codificação (Design2Code) | 64.7 | 41.9 | GLM |
| Codificação (Flame‑VLM‑Code) | 72.5 | 46.3 | GLM |
| OCRBench | 84.2 | 85.1 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME (sem texto) | 68.2 | 73.3 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME (com texto) | 73.6 | 79.1 | Qwen 2.5 VL |
| MMVU | 59.4 | 62.9 | Qwen 2.5 VL |
Escolha GLM 4.1V‑Thinking se sua prioridade for raciocínio multimodal, capacidades de agente, resolução de problemas STEM ou codificação.
Escolha Qwen 2.5 VL 72B se você estiver focado em compreensão de documentos/imagens/vídeos — especialmente OCR, extração estruturada e percepção visual.
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Custo de Uso
Se você quiser acessar localmente:
| Característica | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| Modelo de GPU | RTX 4090 | H100 |
| GPUs Utilizadas | 1 GPU | 8 GPUs |
| VRAM Total | 22 GB | ~640 GB |
| Preço Total | ~$2.935 na Amazon | ~ $25.000 por GPU diretamente da NVIDIA |
| Preço GPU na Nuvem (Novita AI) | $0,69/hora | $20,48/hora |
Se você quiser usar API como a Novita AI:
| Modelo | Janela de Contexto | Preço de Entrada (/1M tokens) | Preço de Saída (/1M tokens) |
|---|---|---|---|
| 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 oferece muito melhor acessibilidade e custo-benefício tanto para uso local quanto via API.
Qwen 2.5 VL 72B é para usuários com requisitos e recursos muito elevados.
Qual Modelo de Linguagem Visual Usar?
1. Para Compreensão de Documentos
Qwen2.5 VL 72B é mais adequado.
Motivo: O Qwen2.5 VL 72B se destaca em OCR, extração de documentos e processamento de documentos complexos e estruturados (incluindo reconhecimento de texto em cenas naturais). Ele é projetado para tarefas de compreensão de documentos de alta precisão, especialmente em ambientes multilíngues.
2. Para Perguntas e Respostas Multimodais Voltadas ao Consumidor (To-C)
GLM 4.1V 9B Thinking é mais adequado.
Motivo: O GLM 4.1V 9B Thinking fornece respostas amigáveis no estilo tutorial, raciocínio em cadeia forte e é eficiente para perguntas e respostas interativas e baseadas em agente. Isso o torna mais adequado para aplicações escaláveis e responsivas voltadas ao consumidor.
3. Para Assistência com Imagens Geradas por IA (Suporte a Desenho/Imagens com IA)
Qwen2.5 VL 72B é mais adequado.
Motivo: O Qwen2.5 VL 72B possui capacidades multimodais avançadas, particularmente em percepção visual, compreensão de imagens e extração estruturada, sendo melhor para cenários onde a IA auxilia os usuários a gerar ou compreender imagens.
Como Acessar GLM 4.1V 9B Thinking e Qwen2.5 VL 72B via API Novita?
Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Model Library (Biblioteca de Modelos).
Passo 2: Escolha Seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito
Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha Sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Acesse a página “Settings” (Configurações) e copie a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de chat completions para usuários Python.
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 é sua melhor escolha para perguntas e respostas interativas e amigáveis e aplicações voltadas ao consumidor.
Qwen2.5 VL 72B se destaca na compreensão profunda de documentos e suporte poderoso de imagens com IA.
Escolha o modelo que atende às suas necessidades — e se você estiver curioso sobre o porquê, role para baixo para os detalhes!
Perguntas Frequentes
Qual modelo devo escolher para compreensão de documentos?
Escolha o Qwen2.5 VL 72B. Ele é excelente em OCR, extração de documentos e leitura de arquivos complexos. O Qwen2.5-VL-72B possui uma pontuação DocVQA de 96.4.
E para perguntas e respostas interativas voltadas ao consumidor?
O GLM 4.1V 9B Thinking é feito para isso — espere respostas amigáveis, conversacionais e inteligentes.
Qual modelo ajuda mais com imagens geradas por IA ou suporte a imagens?
O Qwen2.5 VL 72B é mais forte para tarefas de imagem com IA, percepção visual e assistência baseada em imagens.
Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer a nuvem de GPU acessível e confiável para construir e escalar.
