- GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Задача
- GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Базовое описание
- GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Бенчмарки
- GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Стоимость использования
- Какую визуально-языковую модель использовать?
- Как получить доступ к GLM 4.1V 9B Thinking и Qwen2.5 VL 72B через API Novita?
Ключевые моменты
GLM 4.1V 9B Thinking: Лучший выбор для дружелюбных интерактивных Q&A и потребительских задач.
Qwen2.5 VL 72B: Лучший выбор для глубокого понимания документов и AI-помощи с изображениями.
Хотите разобраться, что подходит именно вам — GLM 4.1V 9B Thinking или Qwen2.5 VL 72B? Мы даём краткие ответы! От умного чтения документов до интерактивных вопросов-ответов и AI-поддержки изображений — посмотрите, какая модель в чём сильна. Хотите узнать логику нашего выбора? Листайте вниз!
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Задача
Вход:
Выход:
GLM 4.1V 9B Thinking
Qwen2.5 VL 72B
Оценка GLM 4.1V 9B Thinking и Qwen2.5 VL 72B:
GLM 4.1v 9B лучше отвечает на первые два вопроса в удобном для пользователя формате и представляет контекст как учебное пособие, где пользователь учится или следует по шагам. Однако ни один из ответов прямо не даёт конкретных рекомендаций к действию.
Qwen 2.5 VL 72B
- Что это за страница?
Описывает код и контекст, но явно не идентифицирует пользовательский интерфейс или то, что пользователь видит на странице (например, учебник, редактор кода, скриншот веб-страницы). - Для чего нужен код?
Даёт подробное техническое объяснение назначения кода и того, что он делает.
GLM 4.1v 9B
- Что это за страница?
Прямо объясняет, что это пример кода, вероятно, часть учебника, и описывает, что отображается (редактор кода, файлы и т.д.). - Для чего нужен код?
Чётко резюмирует назначение кода: настройка маршрута Express и отображение динамической страницы.
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Базовое описание
| Характеристика | GLM 4.1v 9B | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| Размер модели | 9B | 73,4B |
| Открытый исходный код | Да | Да |
| Метод обучения | На основе GLM 4 9B 0414 | Возможно, на основе Qwen 2 VL |
| Контекстное окно | 64K и разрешение изображений 4K | 64K (видео длительностью более 1 часа) |
| Мультимодальные возможности | Визуальные (изображения и видео) и текстовые входы, но не одновременно изображение и видео | Визуальные (изображения и видео) и текстовые входы |
| Поддержка языков | Китайский и английский | Множество языков |
| Рассуждение цепочкой мыслей (CoT) | Предоставляет рассуждение “цепочкой мыслей” (CoT) | Нет |
| Обработка документов | Отлично в STEM и длинных документах | Отличное OCR и извлечение данных из документов |
GLM 4.1V 9B Thinking обучается на базе GLM 4 9B 0414 и предназначен для расширения границ рассуждений в визуально-языковых моделях. Введение “парадигмы мышления” и использование обучения с подкреплением значительно повышают его возможности. Будучи первой визуально-языковой моделью, реализующей рассуждение “цепочкой мыслей”, GLM 4.1V 9B Thinking устанавливает новый стандарт в мультимодальных рассуждениях.
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Бенчмарки
| Бенчмарк | GLM 4.1V‑9B | Qwen 2.5 VL 72B | Победитель |
|---|---|---|---|
| MMMU (изображения) | 68.0 | 70.2 | Qwen 2.5 VL |
| MMMU‑Pro | 57.1 | 51.1 | GLM |
| VideoMMMU | 61.0 | 60.2 | GLM |
| mvBench (видео) | 70.4 | 64.6 | GLM |
| AITZ_EM (агент) | 83.2 | 35.3* | GLM |
| Агент (OSWorld) | 14.9 | 8.8 | GLM |
| Агент (AndroidWorld) | 41.7 | 35.0 | GLM |
| Агент (WebVoyageSom) | 69.0 | 40.4 | GLM |
| Агент (Webquest‑SingleQA) | 72.1 | 60.5 | GLM |
| Агент (Webquest‑MultiQA) | 54.7 | 52.1 | GLM |
| Программирование (Design2Code) | 64.7 | 41.9 | GLM |
| Программирование (Flame‑VLM‑Code) | 72.5 | 46.3 | GLM |
| OCRBench | 84.2 | 85.1 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME (без текста) | 68.2 | 73.3 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME (с текстом) | 73.6 | 79.1 | Qwen 2.5 VL |
| MMVU | 59.4 | 62.9 | Qwen 2.5 VL |
Выбирайте GLM 4.1V‑Thinking, если ваш приоритет — мультимодальные рассуждения, агентные возможности, решение задач STEM или программирование.
Выбирайте Qwen 2.5 VL 72B, если ваша задача — понимание документов/изображений/видео, особенно OCR, структурированное извлечение и визуальное восприятие.
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B: Стоимость использования
Если вы хотите запускать локально:
| Характеристика | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| Модель GPU | RTX 4090 | H100 |
| Количество GPU | 1 GPU | 8 GPU |
| Общий объём VRAM | 22 ГБ | ~640 ГБ |
| Общая цена | ~$2,935 на Amazon | ~$25,000 за GPU напрямую от NVIDIA |
| Цена облачного GPU (Novita AI) | $0.69/час | $20.48/час |
Если вы хотите использовать API, например Novita AI:
| Модель | Контекстное окно | Цена ввода (за 1M токенов) | Цена вывода (за 1M токенов) |
|---|---|---|---|
| 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 обеспечивает гораздо лучшую доступность и экономическую эффективность как для локального использования, так и через API.
Qwen 2.5 VL 72B предназначен для пользователей с очень высокими требованиями и ресурсами.
Какую визуально-языковую модель использовать?
1. Для понимания документов
Qwen2.5 VL 72B подходит больше.
Причина: Qwen2.5 VL 72B отлично справляется с OCR, извлечением данных из документов и обработкой сложных структурированных документов (включая распознавание текста в естественных сценах). Он создан для задач высокоточного понимания документов, особенно в многоязычных средах.
2. Для потребительских (B2C) мультимодальных Q&A
GLM 4.1V 9B Thinking подходит больше.
Причина: GLM 4.1V 9B Thinking даёт дружелюбные, похожие на учебник ответы, имеет сильную цепочку рассуждений и эффективен для интерактивных, агент-ориентированных Q&A. Это делает его лучшим выбором для масштабируемых и отзывчивых потребительских приложений.
3. Для помощи с изображениями, созданными ИИ (AI Drawing/Gen-Image Support)
Qwen2.5 VL 72B подходит больше.
Причина: Qwen2.5 VL 72B обладает продвинутыми мультимодальными возможностями, особенно в визуальном восприятии, понимании изображений и структурированном извлечении, что делает его лучше для сценариев, где ИИ помогает пользователям создавать или понимать изображения.
Как получить доступ к GLM 4.1V 9B Thinking и Qwen2.5 VL 72B через API Novita?
Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей
Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку Model Library.
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших задач.
Шаг 3: Начните бесплатный пробный период
Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите API-ключ
Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу “Settings” и скопируйте API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установите API
Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с помощью вашего API-ключа, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования chat completions API для пользователей 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 — ваш лучший выбор для дружелюбных интерактивных Q&A и потребительских приложений.
Qwen2.5 VL 72B выделяется в глубоком понимании документов и мощной поддержке AI-изображений.
Выберите модель, которая соответствует вашим задачам, а если вам интересно, почему — листайте вниз за подробностями!
Часто задаваемые вопросы
Какую модель выбрать для понимания документов?
Выбирайте Qwen2.5 VL 72B. Он отлично справляется с OCR, извлечением данных из документов и чтением сложных файлов. Qwen2.5-VL-72B имеет показатель DocVQA 96.4.
А что насчёт потребительских, интерактивных Q&A?
GLM 4.1V 9B Thinking создан для этого — ожидайте дружелюбных, разговорных и умных ответов.
Какая модель лучше помогает с изображениями, созданными ИИ, или поддержкой изображений?
Qwen2.5 VL 72B сильнее в задачах с AI-изображениями, визуальном восприятии и помощи на основе изображений.
Novita AI — это облачная AI-платформа, которая предлагает разработчикам простой способ развёртывания AI-моделей через простой API, а также доступные и надёжные GPU-облака для построения и масштабирования.
