` intercalados com tarefas visuais|O raciocínio é interno; nenhuma exposição explícita de cadeia de pensamento| |Abordagem de Ajuste Fino|Aprendizado por Reforço com Amostragem Curricular (RLCS) em vários domínios: STEM, GUI, vídeos, documentos|Ajuste fino RLHF/RLAIF (não totalmente divulgado), aplicado pelo menos ao modelo de 32B, provavelmente herdado no de 72B| |Capacidades Multimodais|Treinado para tarefas de agente: raciocínio sobre imagens, execução de ações (ex: interação com GUI, uso de ferramentas)|Forte em saídas estruturadas: OCR em JSON, análise de layout (QwenVL HTML), detecção de objetos com coordenadas|
Then the blockquote: “> Em resumo, o treinamento do GLM 4.5V enfatizou qualidade e raciocínio (dados curados + raciocínio explícito + RL multi-domínio), enquanto o treinamento do Qwen 2.5-VL enfatizou amplitude e visão (cobertura ampla de dados + treinamento visual dinâmico + algum alinhamento com RL).”
Next section: “### GLM 4.5v e Qwen 2.5-VL: Comparação de Latência de Inferência” Then the paragraphs:
"O GLM 4.5V usa uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), o que significa que apenas uma pequena porção (~12B de parâmetros) está ativa por token durante a inferência, apesar do tamanho total do modelo ser superior a 100B.
Esse design permite que ele execute de forma mais eficiente, entregando velocidades semelhantes a um modelo denso de 12B–20B, em vez de se comportar como um modelo denso de 72B+ em termos de latência e throughput.
O GLM 4.5V lida com contextos longos (até 128K tokens) com crescimento de latência menor, tornando-o particularmente adequado para tarefas que envolvem documentos longos ou conversas multi-turno.
O GLM suporta um modo especial /nothink, que desativa o raciocínio passo a passo quando não é necessário, permitindo saídas mais rápidas e concisas.
No geral, o GLM 4.5V oferece excelente eficiência de inferência em contextos longos e escalabilidade, mas requer hardware potente e implantação inteligente para atingir seu potencial máximo."
Next section: “## GLM 4.5V e Qwen 2.5-VL: Comparação de Benchmarks” Then the image, keep the path: “
” Then the blockquote:
"> O GLM-4.5V lidera atualmente no desempenho geral de benchmarks, particularmente em tarefas multimodais complexas e de contexto longo,
mas o Qwen2.5-VL continua altamente competitivo e era o benchmark a ser superado anteriormente.
Ambos os modelos superam a maioria dos outros LLMs de código aberto e são concorrentes fortes até contra gigantes de código fechado no espaço de linguagem e visão."
Next section: “## Pontos Fortes e Fracos do GLM 4.5V e Qwen 2.5-VL” Image path: “
” Then the link: “Experimente GLM4.5V e Qwen 2.5VL Agora!” Don’t translate the link URL, keep it as is.
Next section: “## GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: Qual é Melhor para Resumo de Texto, Chatbot, NLP Baseado em Imagem?”
Resumo de Texto: GLM-4.5V vence
"Para resumir documentos longos, relatórios ou conteúdo multimodal, o GLM-4.5V tem uma vantagem clara. Sua janela de contexto de 128K permite que ele lide com livros inteiros ou grandes registros de conversas sem truncamento. Ele pode resumir enquanto também analisa ou raciocina sobre o conteúdo, graças ao seu modo de cadeia de pensamento integrado.
O Qwen 2.5-VL também é excelente em resumo, particularmente para artigos mais curtos ou documentos de comprimento padrão. Ele produz resumos limpos, concisos e bem formatados, e é mais rápido para tarefas de comprimento moderado. No entanto, para resumos de alta demanda, especialmente envolvendo texto + imagem, o GLM é mais capaz."
Chatbots: Depende das necessidades
"Para chatbots que exigem raciocínio profundo, memória longa e conclusão de tarefas passo a passo, o GLM-4.5V é mais poderoso. Ele suporta uso de ferramentas e conversas longas sem perder o contexto. Seu raciocínio estruturado (com o modo <think>) permite um melhor tratamento de consultas complexas.
Para chatbots visuais, especialmente aqueles que envolvem capturas de tela, imagens ou análise de layout, o Qwen 2.5-VL se destaca. Ele entende imagens muito bem, fornece respostas estruturadas (ex: em JSON) e suporta diálogo visual multi-turno. Ele também está ligeiramente mais alinhado “pronto para uso” para interações suaves e educadas."
Tarefas de NLP Baseado em Imagem: Qwen2.5-VL lidera
"Para tarefas que envolvem extração de dados estruturados de imagens, como OCR, compreensão de formulários ou reconhecimento de layout, o Qwen 2.5-VL é o modelo mais forte.
- Ele suporta detecção de caixas delimitadoras, gera layouts estruturados em HTML ou JSON e pode analisar documentos visuais complexos.
- Seu OCR multilíngue e capacidade de raciocinar sobre o conteúdo da imagem o tornam altamente prático para NLP visual voltado para empresas.
O GLM-4.5V também pode lidar com essas tarefas, mas geralmente descreve o conteúdo visual em texto livre em vez de formatos estruturados, o que pode exigir mais pós-processamento."
Next section: “## Novita AI: Provedor de API GLM 4.5V Mais Econômico e Estável” Then the blockquote:
“> #### A API GLM-4.5V da Novita AI oferece contexto de 65,5K, com entrada custando $0,60/1K tokens, saída a $1,80/1K tokens, e suporte a chamadas de função e saídas estruturadas.”
Then the steps:
"Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Biblioteca de Modelos.
Experimente GLM4.5V e Qwen 2.5VL Agora!
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. 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 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 Novita AI LLM. 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/openai",
api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)
model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
system_content = "Seja um assistente útil"
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": "Olá!",
}
],
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)
```"
Wait the code block: the user said don't translate code blocks, right? Wait wait, the system_content was "Be a helpful assistant" – wait, is that part of the code? Wait the user said "Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs." Oh right, so the code content: wait the system_content is a string in the code, but wait no, wait the code is example code, but the user said don't translate code blocks? Wait wait let's check the instruction again: "Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs." Oh right, so code blocks are left as is? Wait but the system_content was "Be a helpful assistant" – wait no, wait the code is part of the blog, but the instruction says don't translate code blocks. Wait wait, but let's see: the code is a Python example, the strings inside: wait the user said don't translate code blocks, so leave the code exactly as is? Wait wait no, wait let's check: the original code has system_content = "Be a helpful assistant", and the user message is "Hi there!". Wait but the instruction says do not translate code blocks. Oh right, so code blocks are preserved exactly. Wait but wait, let me confirm: the user said "Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs." So yes, code blocks are left as original. Wait but wait, the text outside the code: the explanation before the code is translated, right. The code itself is kept as is. Wait but let's make sure: the code has "Be a helpful assistant" – that's inside the code block, so we leave it. The "Hi there!" is also inside the code, leave it. Correct.
Next section: "## Crie uma Ferramenta de Reconhecimento de Imagem Simples Usando MCP e GLM." Then the paragraph: "Se você quiser aproveitar as capacidades do GLM – como construir uma ferramenta de reconhecimento de imagem simples para demonstrar sua integração de reconhecimento visual e raciocínio – você pode usar a funcionalidade MCP suportada pela Novita AI. Abaixo está o código de exemplo:" Then the code block, which we leave exactly as original, right? Because it's a code block. Let's check the code: yes, all the code is preserved, no changes. Then the blockquote: "> Se você quiser obter mais detalhes, pode conferir este artigo: [Como Construir Seu Primeiro Servidor MCP com a Novita AI!](/build-your-first-mcp-server/)" The link URL is kept as is, the text of the link is translated? Wait wait the link text is "How to Build Your First MCP Server with Novita AI!" so translate that to "Como Construir Seu Primeiro Servidor MCP com a Novita AI!" right, because the link URL is kept, the anchor text is translated. Correct.
Then the next part: "Tendo comparado esses modelos, fica claro que tanto o GLM 4.5V quanto o Qwen 2.5-VL são extremamente poderosos. O modelo "melhor" realmente depende do caso de uso específico e das restrições. Concluiremos com um breve FAQ respondendo a algumas perguntas práticas restantes:"
Then the FAQ:
**Quais são as principais melhorias arquiteturais no GLM-4.5V?**
"Apenas as versões menores (≤13B) podem ser executadas em uma única GPU; os modelos de tamanho completo requerem configurações multi-GPU ou inferência em nuvem."
**Esses modelos suportam idiomas além do inglês e chinês?**
"Seu ponto forte principal é em inglês e chinês, mas eles podem lidar com alguns outros idiomas com qualidade variável."
**Posso ajustar esses modelos para minha tarefa?**
"Sim, ambos podem ser ajustados ou adaptados usando técnicas como LoRA, mas modelos grandes exigem poder de computação significativo."
Then the blockquote: "> *[Novita AI](https://novita.ai/) é a plataforma de nuvem tudo-em-um que capacita suas ambições de IA. APIs integradas, serverless, Instância de GPU — as ferramentas econômicas que você precisa. Elimine a infraestrutura, comece gratuitamente e torne sua visão de IA realidade.*"
Then the **Leitura Recomendada** section:
* [Tutorial: Como Acessar o Qwen2.5-VL-72B Localmente, via API, em GPU de Nuvem](/how-to-access-qwen2-5-vl-72b/)
* [GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: Chat ou Código？](/gpt-oss-120b-vs-qwen3-235b-thinking-2507-chat-or-code/)
* [Qwen3 Embedding 8B: Busca Poderosa, Personalização Flexível e Multilíngue](/qwen3-embedding-8b/)
Wait wait, the original "Recommend Reading" is "Leitura Recomendada" in Portuguese, right. The link texts are translated, the URLs are kept as is. Correct.
Wait also, the frontmatter: we need to add locale: pt, right? The user said "Set locale to the target locale." Oh right! I forgot that. So in the YAML frontmatter, add locale: pt. And translationKey: the provided slug, right? The user said "Set translationKey to the provided slug if it is missing." The original frontmatter doesn't have translationKey or locale, so add those. Let's adjust the frontmatter:
---
title: "GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: Qual VLM Aberto Você Deve Usar para Sua Aplicação de IA?"
description: "Explore as diferenças entre GLM 4.5V e Qwen 2.5 VL, dois modelos avançados de linguagem e visão no desenvolvimento de IA."
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: pt
translationKey: "glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application"
---
Wait that's correct. The user said set locale to target locale (pt), set translationKey to the provided slug if missing. The original didn't have those, so add them.
Wait also, check for any terms that shouldn't be translated: model names (GLM 4.5V, Qwen 2.5-VL, MoE, ViT, RMSNorm, SwiGLU, RLCS, RLHF, RLAIF, LoRA, MCP, Novita AI, API, OCR, JSON, HTML, GUI, STEM, etc.) all stay as is. URLs are all kept, image paths are kept, code blocks are kept exactly as original. Inline code like `<think>...</think>`, `/nothink` are kept as is.
Wait let's check the part where it says "GLM 4.5v" – wait the original has a lowercase v in one place? Let's check: original has "### GLM 4.5v and Qwen 2.5-VL: Inference Latency Comparison" – oh right, the original has a lowercase v there, so we keep that as is in the translation: "### GLM 4.5v e Qwen 2.5-VL: Comparação de Latência de Inferência" Correct, because we don't change model names, even if the case is different.
Wait also, the original has "GLM-4.5V" and "GLM 4.5V" – we keep the casing as original.
Another check: the link [Try **GLM4.5V and** Qwen 2.5VL Now!] – the original has a space after GLM4.5V and before and? Wait original is "Try **GLM4.5V and** Qwen 2.5VL Now!" – so in translation, we keep that: "[Experimente **GLM4.5V e** Qwen 2.5VL Agora!]" Correct, because the bold part is GLM4.5V and, so we translate the rest, keep the model names as is.
Wait the code block: the original has "Be a helpful assistant" – we leave that as is, right? Because it's inside the code block, which we don't translate. Correct. The "Hi there!" is also inside the code, leave as is.
Wait the part where it says "Use GLM-4.1V-9B-Thinking" – wait that's a model name, so leave as is, right? Yes, model names are not translated.
Another thing: the original has "Novita AI" – that's a brand, so don't translate, keep as is.
Wait the categories and tags: ["Novita AI"], ["AI Model Comparison"] – those are kept as is, right? Yes, because they are tags, we don't translate those unless told, but the user said don't translate product names, etc. Novita AI is a product name, so keep it. AI Model Comparison is a tag, maybe keep as is? Wait the user said translate the blog for developer readers, but tags are usually kept as is? Wait no, wait the user said "Translate title and description values when present." The other frontmatter fields: categories and tags, are they translated? Wait let's check the user instruction: "Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present." Oh right! Only translate title and description values, the other frontmatter fields (categories, tags, etc.) are kept as is. Oh right! I almost translated the tags, but no, only title and description. So categories remain ["Novita AI"], tags ["AI Model Comparison"], correct.
Wait let's confirm the user instruction again: "Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present. Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing." Yes, so only title and description are translated in frontmatter, other fields are preserved. Then add locale: pt and translationKey: the slug, which are new fields, so that's okay.
Another check: the image paths are all kept exactly as original, right? Yes, like /uploads/2025/08/image-71.webp, etc., no changes.
Markdown syntax: all the tables, blockquotes, links, bold, italic, code blocks are preserved exactly, just the text content is translated to Portuguese, except the parts that are not to be translated (code, URLs, model names, etc.)
Wait let's check the FAQ part: original has "Only the smaller versions (≤13B) can run on a single GPU; the full-size models require multi-GPU setups or cloud inference." Translated to "Apenas as versões menores (≤13B) podem ser executadas em uma única GPU; os modelos de tamanho completo requerem configurações multi-GPU ou inferência em nuvem." Correct, ≤13B is kept, GPU, multi-GPU, cloud inference are technical terms, kept as is.
Another part: "Yes, both can be fine-tuned or adapted using techniques like LoRA, but large models require significant compute." Translated to "Sim, ambos podem ser ajustados ou adaptados usando técnicas como LoRA, mas modelos grandes exigem poder de computação significativo." Correct, LoRA is a technical term, kept as is.
Wait the part about the MCP code: the code is left exactly as original, right? Let's check: the original code has "from mcp.server.fastmcp import FastMCP" etc., all kept, no changes. Correct, because it's a code block, we don't translate that.
Wait the link in the blockquote: [How to Build Your First MCP Server with Novita AI!](/build-your-first-mcp-server/) – the link text is translated to "Como Construir Seu Primeiro Servidor MCP com a Novita AI!", the URL is kept as is, correct.
The recommended reading links: the link texts are translated, URLs kept as is, correct.
Wait let's check if there are any typos. Let's see: the original has "GLM 4.5v" in one section heading, we kept the lowercase v, right? Yes, because it's the model name as written in the original.
Another thing: the original has "Novita AI: More Cost-Effectvely and Stable GLM 4.5V API Provider" – wait "Cost-Effectvely" is a typo in the original? Wait no, wait the original says "More Cost-Effectvely" – wait no, let's check: original is "## Novita AI: More Cost-Effectvely and Stable GLM 4.5V API Provider" – oh, that's a typo, should be "Cost-Effectively", but we just translate the text, so "## Novita AI: Provedor de API GLM 4.5V Mais Econômico e Estável" – correct, we don't correct the original typo, just translate.
Wait the original has "Cost-Effectvely" – that's a typo, but we just translate the intended meaning, right? Yes, because we are translating, not correcting the original.
Another check: the original has "Try **GLM4.5V and** Qwen 2.5VL Now!" – the original has a space after GLM4.5V? Wait no, original is "**GLM4.5V and**" – so the bold is "GLM4.5V and", so in translation, the bold is "GLM4.5V e", so the link becomes "[Experimente **GLM4.5V e** Qwen 2.5VL Agora!]" which is correct.
Wait the original has "Qwen 2.5VL" – no space between 2.5 and VL? Wait original link text is "Qwen 2.5VL", so we keep that as is, right? Yes, because it's the model name as written.
Okay, putting it all together now, making sure all parts are correct, no translated code, URLs, model names, etc., frontmatter is correct with locale and translationKey, all text is translated to Portuguese, Markdown syntax is preserved.
</think>
---
title: "GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: Qual VLM Aberto Você Deve Usar para Sua Aplicação de IA?"
description: "Explore as diferenças entre GLM 4.5V e Qwen 2.5 VL, dois modelos avançados de linguagem e visão no desenvolvimento de IA."
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: pt
translationKey: "glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application"
---
**[GLM 4.5V](https://novita.ai/models/llm/zai-org-glm-4.5v)** e [**Qwen 2.5-VL**](https://novita.ai/models/llm/qwen-qwen2.5-vl-72b-instruct) são dois modelos de linguagem e visão (VLMs) de código aberto de ponta que surgiram recentemente da comunidade de IA da China. Ambos os modelos visam levar o estado da arte em IA multimodal ao próximo nível, combinando compreensão de linguagem natural com análise de conteúdo visual. Neste post de blog, compararemos o GLM 4.5V e o Qwen 2.5-VL em várias dimensões importantes para desenvolvedores
## GLM 4.5V e Qwen 2.5-VL: Principais Diferenças Arquiteturais
|Recurso|**GLM 4.5V**|**Qwen 2.5-VL**|
|---|---|---|
|**Tipo de Arquitetura**|Mixture-of-Experts (MoE), 355B de parâmetros totais, ~32B ativos por token (Air: 106B total / 12B ativos)|Transformer Denso, todos os 72B de parâmetros ativos para cada token|
|**Eficiência vs Capacidade**|Alta capacidade com menor custo de inferência devido à ativação parcial de especialistas|Estável, mas com alto custo computacional, todos os parâmetros são usados por entrada|
|**Codificador de Visão**|Baseado em Vision Transformer (ViT), implementação padrão|ViT com Atenção de Janela, RMSNorm e SwiGLU para processamento de alta resolução mais eficiente|
|**Comprimento de Contexto**|Até 128K tokens (131K em algumas configurações)|Até 32K tokens|
### GLM 4.5V e Qwen 2.5-VL: Dados de Treinamento
**1\. Escala de Dados**
|Categoria|**GLM 4.5V**|**Qwen 2.5-VL**|
|---|---|---|
|**Tokens de Texto**|~23 trilhões de tokens no total<br />– 15T gerais<br />– 8T para tarefas de raciocínio/programação/agentes|Estimado em ~18T+ de tokens para a variante de 72B<br />(com base na escala das séries anteriores do Qwen)|
**2\. Tipos de Dados**
|Categoria|**GLM 4.5V**|**Qwen 2.5-VL**|
|---|---|---|
|**Texto**|Texto multilíngue, código, texto da web, prompts de raciocínio, dados de tarefas de agente|Texto multilíngue geral, instruções, possivelmente prompts alinhados por preferência|
|**Dados Visuais**|Pares imagem-texto limpos e recaptulados<br />Diagramas acadêmicos, gráficos, imagens matemáticas<br />Capturas de tela de GUI, PDFs, anotações manuscritas, OCR multilíngue|Dados de visão amplos<br />Inclui formulários digitalizados, faturas, apresentações, rótulos de caixa delimitadora, texto OCR|
|**Dados de Vídeo**|Vídeos longos com supervisão de raciocínio|Vídeos com resolução dinâmica e amostragem de quadros|
**3\. Recursos Extras e Técnicas de Treinamento**
|Categoria|**GLM 4.5V**|**Qwen 2.5-VL**|
|---|---|---|
|**Suporte a Raciocínio**|Treinado com prompts de cadeia de pensamento `<think>...</think>` intercalados com tarefas visuais|O raciocínio é interno; nenhuma exposição explícita de cadeia de pensamento|
|**Abordagem de Ajuste Fino**|Aprendizado por Reforço com Amostragem Curricular (RLCS) em vários domínios: STEM, GUI, vídeos, documentos|Ajuste fino RLHF/RLAIF (não totalmente divulgado), aplicado pelo menos ao modelo de 32B, provavelmente herdado no de 72B|
|**Capacidades Multimodais**|Treinado para tarefas de agente: raciocínio sobre imagens, execução de ações (ex: interação com GUI, uso de ferramentas)|Forte em saídas estruturadas: OCR em JSON, análise de layout (QwenVL HTML), detecção de objetos com coordenadas|
> Em resumo, o treinamento do GLM 4.5V enfatizou **qualidade e raciocínio** (dados curados + raciocínio explícito + RL multi-domínio), enquanto o treinamento do Qwen 2.5-VL enfatizou **amplitude e visão** (cobertura ampla de dados + treinamento visual dinâmico + algum alinhamento com RL).
### GLM 4.5v e Qwen 2.5-VL: Comparação de Latência de Inferência
**O GLM 4.5V usa uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE)**, o que significa que apenas uma pequena porção (~12B de parâmetros) está ativa por token durante a inferência, apesar do tamanho total do modelo ser superior a 100B.
**Esse design permite que ele execute de forma mais eficiente**, entregando velocidades semelhantes a um modelo denso de 12B–20B, em vez de se comportar como um modelo denso de 72B+ em termos de latência e throughput.
**O GLM 4.5V lida com contextos longos (até 128K tokens) com crescimento de latência menor**, tornando-o particularmente adequado para tarefas que envolvem documentos longos ou conversas multi-turno.
**O GLM suporta um modo especial `/nothink`**, que desativa o raciocínio passo a passo quando não é necessário, permitindo saídas mais rápidas e concisas.
> **No geral, o GLM 4.5V oferece excelente eficiência de inferência em contextos longos e escalabilidade**, mas requer hardware potente e implantação inteligente para atingir seu potencial máximo.
## GLM 4.5V e Qwen 2.5-VL: Comparação de Benchmarks
> O GLM-4.5V lidera atualmente no desempenho geral de benchmarks, particularmente em tarefas multimodais complexas e de contexto longo,
>
> mas o Qwen2.5-VL continua altamente competitivo e era o benchmark a ser superado anteriormente.
>
> Ambos os modelos superam a maioria dos outros LLMs de código aberto e são concorrentes fortes até contra gigantes de código fechado no espaço de linguagem e visão.
## Pontos Fortes e Fracos do GLM 4.5V e Qwen 2.5-VL
[Experimente **GLM4.5V e** Qwen 2.5VL Agora!](https://novita.ai/models/llm/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/?utm_source=blogs&utm_medium=article&utm_campaign=gemma-3-27b-vs-qwen2-5-vl)
## GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: Qual é Melhor para Resumo de Texto, Chatbot, NLP Baseado em Imagem?
### Resumo de Texto: **GLM-4.5V vence**
Para resumir documentos longos, relatórios ou conteúdo multimodal, o GLM-4.5V tem uma vantagem clara. Sua janela de contexto de 128K permite que ele lide com livros inteiros ou grandes registros de conversas sem truncamento. Ele pode resumir enquanto também analisa ou raciocina sobre o conteúdo, graças ao seu modo de cadeia de pensamento integrado.
O Qwen 2.5-VL também é excelente em resumo, particularmente para artigos mais curtos ou documentos de comprimento padrão. Ele produz resumos limpos, concisos e bem formatados, e é mais rápido para tarefas de comprimento moderado. No entanto, para resumos de alta demanda, especialmente envolvendo texto + imagem, o GLM é mais capaz.
### Chatbots: **Depende das necessidades**
Para chatbots que exigem **raciocínio profundo, memória longa e conclusão de tarefas passo a passo**, o GLM-4.5V é mais poderoso. Ele suporta uso de ferramentas e conversas longas sem perder o contexto. Seu raciocínio estruturado (com o modo `<think>`) permite um melhor tratamento de **consultas complexas**.
Para **chatbots visuais**, especialmente aqueles que envolvem **capturas de tela, imagens ou análise de layout**, o Qwen 2.5-VL se destaca. Ele entende imagens muito bem, fornece respostas estruturadas (ex: em JSON) e suporta **diálogo visual multi-turno**. Ele também está ligeiramente mais alinhado "pronto para uso" para interações suaves e educadas.
### Tarefas de NLP Baseado em Imagem: **Qwen2.5-VL lidera**
Para tarefas que envolvem **extração de dados estruturados de imagens**, como OCR, compreensão de formulários ou reconhecimento de layout, o Qwen 2.5-VL é o modelo mais forte.
* Ele suporta **detecção de caixas delimitadoras**, gera layouts estruturados em HTML ou JSON e pode analisar documentos visuais complexos.
* Seu **OCR multilíngue** e capacidade de raciocinar sobre o conteúdo da imagem o tornam altamente prático para NLP visual voltado para empresas.
O GLM-4.5V também pode lidar com essas tarefas, mas geralmente descreve o conteúdo visual em texto livre em vez de formatos estruturados, o que pode exigir mais pós-processamento.
## Novita AI: Provedor de API GLM 4.5V Mais Econômico e Estável
> #### A API GLM-4.5V da Novita AI oferece contexto de 65,5K, com entrada custando $0,60/1K tokens, saída a $1,80/1K tokens, e suporte a chamadas de função e saídas estruturadas.
**Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos**
Faça login na sua conta e clique no botão **Biblioteca de Modelos**.
[Experimente **GLM4.5V e** Qwen 2.5VL Agora!](https://novita.ai/models/llm/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/?utm_source=blogs&utm_medium=article&utm_campaign=gemma-3-27b-vs-qwen2-5-vl)
**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. 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 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 Novita AI LLM. 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/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)
## Crie uma Ferramenta de Reconhecimento de Imagem Simples Usando MCP e GLM.
Se você quiser aproveitar as capacidades do GLM – como construir uma ferramenta de reconhecimento de imagem simples para demonstrar sua integração de reconhecimento visual e raciocínio – você pode usar a funcionalidade MCP suportada pela Novita AI. Abaixo está o código de exemplo:
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”)
> Se você quiser obter mais detalhes, pode conferir este artigo: [Como Construir Seu Primeiro Servidor MCP com a Novita AI!](/build-your-first-mcp-server/)
Tendo comparado esses modelos, fica claro que tanto o GLM 4.5V quanto o Qwen 2.5-VL são extremamente poderosos. O modelo "melhor" realmente depende do caso de uso específico e das restrições. Concluiremos com um breve FAQ respondendo a algumas perguntas práticas restantes:
**Quais são as principais melhorias arquiteturais no GLM-4.5V?**
Apenas as versões menores (≤13B) podem ser executadas em uma única GPU; os modelos de tamanho completo requerem configurações multi-GPU ou inferência em nuvem.
**Esses modelos suportam idiomas além do inglês e chinês?**
Seu ponto forte principal é em inglês e chinês, mas eles podem lidar com alguns outros idiomas com qualidade variável.
**Posso ajustar esses modelos para minha tarefa?**
Sim, ambos podem ser ajustados ou adaptados usando técnicas como LoRA, mas modelos grandes exigem poder de computação significativo.
> *[Novita AI](https://novita.ai/) é a plataforma de nuvem tudo-em-um que capacita suas ambições de IA. APIs integradas, serverless, Instância de GPU — as ferramentas econômicas que você precisa. Elimine a infraestrutura, comece gratuitamente e torne sua visão de IA realidade.*
#### **Leitura Recomendada**
* [Tutorial: Como Acessar o Qwen2.5-VL-72B Localmente, via API, em GPU de Nuvem](/how-to-access-qwen2-5-vl-72b/)
* [GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: Chat ou Código？](/gpt-oss-120b-vs-qwen3-235b-thinking-2507-chat-or-code/)
* [Qwen3 Embedding 8B: Busca Poderosa, Personalização Flexível e Multilíngue](/qwen3-embedding-8b/)
