- GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Comparação de Arquitetura
- GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Comparação de Benchmark
- GLM 4.5 VS Qwen3 235B thinking 2507: Comparação de Habilidades
- GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507: Comparação de Eficiência
- Melhor LLM para tarefas de raciocínio complexo: GLM 4.5 ou Qwen 3 235B 2507
- Como acessar o GLM 4.5 ou o Qwen 3 235B 2507?
- Guia de Terceiros
Este artigo fornece uma comparação abrangente e atualizada do GLM 4.5 e do Qwen3 235B 2507, dois dos modelos de linguagem grandes de código aberto mais avançados disponíveis hoje. Ao detalhar suas arquiteturas, capacidades de raciocínio, eficiência, resultados de benchmark, preços e usabilidade, o artigo ajuda você a:
- Entender as principais diferenças entre os modelos em projeto técnico, desempenho e cenários de implantação.
- Identificar qual modelo melhor se adapta às suas necessidades — seja você valorizando tratamento de contexto longo, eficiência de custos, profundidade de raciocínio ou habilidades de geração de código.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Comparação de Arquitetura
| Característica | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | GLM 4.5 |
|---|---|---|
| Tamanho do Modelo | 235B parâmetros totais 22B parâmetros ativos |
355B parâmetros totais, 32B parâmetros ativos |
| Código Aberto | Sim | Sim |
| Arquitetura | MoE (Mixture of Experts) | MoE (Mixture of Experts) |
| Comprimento de Contexto | 262.144 tokens | 128.000 tokens |
| Suporte a Idiomas | Multilíngue | Chinês e inglês |
| Multimodal | Texto para texto | Texto para texto |
| Modos de Raciocínio | Sem “modo de pensamento” (sem cadeia de pensamento interna ou blocos <think>) |
Suporta tanto “modo de pensamento” quanto “modo sem pensamento” |
| Melhoria | Ajustado por instrução para melhor cumprimento de instruções Otimizado para geração de texto geral, raciocínio, matemática, ciências, codificação e uso de ferramentas Alinhamento aprimorado com preferências humanas em tarefas abertas e subjetivas |
Otimizador MuonClip em escala sem precedentes Novas técnicas de otimização para estabilidade de escalonamento Raciocínio híbrido: modo de pensamento para raciocínio complexo e uso de ferramentas modo sem pensamento para respostas instantâneas |
Como a contagem de parâmetros (235B) impacta o desempenho do Qwen-3?
A enorme contagem de 235 bilhões de parâmetros concede ao Qwen 3 uma base de conhecimento enorme e uma alta capacidade de compreensão de nuances. A arquitetura MoE é a chave para tornar essa escala prática. Ao ativar apenas cerca de 22 bilhões de parâmetros por vez, o modelo alcança as capacidades de conhecimento e raciocínio associadas ao seu grande tamanho total, enquanto tem um custo de inferência próximo ao de um modelo denso muito menor. Isso fornece um excelente equilíbrio entre qualidade de desempenho e eficiência computacional, permitindo que ele resolva problemas complexos sem o custo proibitivo de um modelo denso de 235B.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Comparação de Benchmark
O Qwen3 235B A22B Instruct 2507 demonstra um desempenho mais equilibrado e abrangente. Ele se destaca não apenas em áreas tradicionais como conhecimento, raciocínio, codificação e matemática, mas também mostra fortes capacidades em compreensão de contexto longo e tratamento de tarefas complexas. Embora o GLM 4.5 tenha um bom desempenho geral, ele fica visivelmente atrás do Qwen3 em tarefas mais desafiadoras como matemática, cumprimento de instruções e raciocínio de contexto longo.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B thinking 2507: Comparação de Habilidades
Capacidades de Raciocínio
O Qwen3 235B Thinking 2507 demonstra capacidades de raciocínio ligeiramente mais fortes que o GLM 4.5, como visto nos benchmarks de raciocínio (71,0 vs 68,8). Isso significa que o Qwen3 é particularmente adequado para tarefas que envolvem inferência lógica complexa e resolução de problemas. No entanto, o GLM 4.5 oferece um desempenho mais equilibrado em tarefas agentivas e de codificação, tornando-o uma escolha mais versátil para casos de uso mais amplos.
Generalização
- O GLM 4.5 foi projetado para unificar capacidades diversas sem sacrificar o desempenho em nenhuma área individual, refletindo uma forte ênfase na generalização. Ele foi treinado em 15 trilhões de tokens de texto geral mais 8 trilhões de tokens de dados especializados, dando a ele uma base de conhecimento ampla e profunda.
- O Qwen3 235B Thinking 2507 também demonstra forte generalização, com dados de treinamento cobrindo 36 trilhões de tokens em 119 idiomas. No entanto, o desenvolvimento de variantes especializadas como os modelos “Thinking” e “Coder” sugere uma estratégia de otimização para tarefas específicas, o que pode às vezes sacrificar parte da generalidade.
GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507: Comparação de Eficiência
Comparação de Velocidade
GLM 4.5 é ligeiramente mais rápido na velocidade de saída e tem menor latência, especialmente com contextos de entrada longos. Qwen 3 235B 2507 é próximo em contextos curtos, mas desacelera mais à medida que o tamanho da entrada aumenta.
Comparação de Preços na Novita AI
| Modelo | Comprimento de Contexto | Preço de Entrada (/M Tokens) | Preço de Saída (/M Tokens) |
|---|---|---|---|
| Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | 131.072 | $0,3 | $3,0 |
| GLM 4.5 | 131.072 | $0,6 | $2,2 |
GLM 4.5 oferece melhor eficiência e é mais adequado para tarefas com saídas grandes ou janelas de contexto longas, especialmente quando o tempo de resposta é crítico.
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 oferece custos de entrada mais baixos, o que pode ser atraente se sua carga de trabalho for pesada em prompts em vez de saídas.
Melhor LLM para tarefas de raciocínio complexo: GLM 4.5 ou Qwen 3 235B 2507
Este gráfico demonstra que a série GLM-4.5 alcança desempenho superior em raciocínio complexo (SWE-bench Verified), superando outros modelos com tamanhos de parâmetros semelhantes ou até muito maiores.
Prompt: Faça um jogo Flappy Bird
| Dimensão | Qwen 3 235B | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| Usabilidade | Copie e cole, dependências mínimas, ideal para prototipagem rápida e testes | Bem estruturado, adequado para extensão posterior ou desenvolvimento em equipe |
| Fidelidade do Jogo | Altamente fiel ao original, as mecânicas principais são simples e claras | Altamente fiel, com atenção especial a detalhes visuais e interativos |
| Estilo de Código | Estilo frontend moderno, conciso e claro, ótimo para desenvolvimento individual | Estilo educacional/engenharia, modular e claro, ideal para equipes/ensino |
| Visuais | Simples e práticos, bons para demonstrações técnicas | Delicados e polidos, adequados para apresentações e portfólios |
| Extensibilidade | Forte, fácil de integrar em projetos web mais complexos | Forte, fácil de empacotar para lógica de negócios ou expansão de funcionalidades |
| Experiência do Usuário | Interação amigável, altamente utilizável | Interação refinada, interface UI/UX mais polida |
Qwen 3 235B é melhor para cenários que exigem minimalismo, integração rápida e código conciso — perfeito para prototipagem e aprendizado. GLM 4.5 é melhor para cenários que demandam ensino, manutenibilidade e estética visual — ideal para uso em engenharia ou salas de aula.
Como acessar o GLM 4.5 ou o Qwen 3 235B 2507?
Passo 1: Faça login e acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Biblioteca de Modelos.
Passo 2: Escolha seu modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que melhor se adapta 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. Na página “Configurações”, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico da sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para o 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 conclusões de chat para usuários de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)
model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
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)
Guia de Terceiros
Usando CLI como Trae, Claude Code, Qwen Code
Se você quiser usar os principais modelos da Novita AI (como Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1, GLM 4.5) para assistência de codificação de IA no seu ambiente local ou IDE, o processo é simples: obtenha sua chave de API, instale a ferramenta, configure as variáveis de ambiente e comece a codificar.
Para comandos de configuração detalhados e exemplos, confira os tutoriais oficiais:
- Trae : Guia passo a passo para acessar modelos de IA no seu IDE
- Claude Code:Como usar o Kimi-K2 no Claude Code no Windows, Mac e Linux
- Qwen Code:Como usar a API compatível com OpenAI no Qwen Code (configuração de 60s!)
Fluxos de trabalho multiagente com o SDK de Agentes da OpenAI
Construa sistemas multiagente avançados integrando a Novita AI com o SDK de Agentes da OpenAI:
- Plug-and-play: Use os LLMs da Novita AI em qualquer fluxo de trabalho de Agentes da OpenAI.
- Suporta transferências, roteamento e uso de ferramentas: Projete agentes que possam delegar, triar ou executar funções, todos alimentados pelos modelos da Novita AI.
- Integração com Python: Basta definir o endpoint do SDK para
https://api.novita.ai/v3/openaie usar sua chave de API.
Conecte a API em plataformas de terceiros
- API compatível com OpenAI: Aproveite a migração e integração sem complicações com ferramentas como Cline e Cursor, projetadas para o padrão de API da OpenAI.
- Hugging Face: Use Modelos nos Spaces, pipelines ou com a biblioteca Transformers via endpoints da Novita AI.
- Frameworks de agentes e orquestração: Conecte facilmente a Novita AI com plataformas parceiras como Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify e Langflow por meio de conectores oficiais e guias de integração passo a passo.
O GLM-4.5 e o Qwen3 235B 2507 representam avanços de ponta na tecnologia LLM, mas cada modelo se destaca em áreas diferentes:
Em resumo:
- Escolha o Qwen3 235B 2507 para tarefas que exigem janelas de contexto extensas, interação multilíngue e variantes especializadas “thinking” ou “coder”.
- Escolha o GLM-4.5 para aplicações onde eficiência, custo de saída, versatilidade e casos de uso avançados de agentes ou engenharia são fundamentais.
Perguntas Frequentes
Quais são as principais diferenças arquitetônicas entre o GLM-4.5 e o Qwen3 235B 2507?
Ambos usam arquiteturas Mixture of Experts (MoE). O Qwen3 235B tem 235B parâmetros (22B ativos por inferência), enquanto o GLM-4.5 tem 355B (32B ativos). O Qwen3 235B oferece uma janela de contexto mais longa (262.144 vs 128.000 tokens).
Qual modelo é melhor para tarefas de raciocínio complexo?
O GLM-4.5 alcança resultados superiores no SWE-bench Verified para raciocínio complexo em relação ao tamanho do modelo, mas o Qwen3 235B 2507 lidera ligeiramente em alguns benchmarks de raciocínio (por exemplo, 71,0 vs 68,8). O GLM-4.5 suporta modos híbridos “thinking” e instantâneos, dando a ele mais flexibilidade em fluxos de trabalho agentivos.
Como esses modelos se saem em codificação e cumprimento de instruções?
Ambos os modelos estão entre os melhores para geração de código e cumprimento de instruções. O Qwen3 235B 2507 é ajustado por instrução para desempenho abrangente, enquanto o GLM-4.5 oferece suporte robusto para uso de ferramentas, tarefas de codificação agentivas e generalização equilibrada.
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 uma nuvem de GPU acessível e confiável para construir e escalar.
