GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Какой выбрать для сложных задач рассуждения

Эта статья предлагает всестороннее и актуальное сравнение GLM 4.5 и Qwen3 235B 2507, двух самых продвинутых открытых больших языковых моделей на сегодняшний день. Анализируя их архитектуры, возможности рассуждения, эффективность, результаты бенчмарков, цены и удобство использования, статья помогает вам:

• Понять ключевые различия между моделями в техническом дизайне, производительности и сценариях развёртывания.
• Определить, какая модель лучше всего подходит для ваших задач — независимо от того, цените ли вы длинный контекст, экономическую эффективность, глубину рассуждений или способности к генерации кода.

GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Сравнение архитектур

Характеристика	Qwen3 235B A22B Instruct 2507	GLM 4.5
Размер модели	235B всего параметров 22B активных параметров	355B всего параметров, 32B активных параметров
Открытый исходный код	Да	Да
Архитектура	MoE (Mixture of Experts)	MoE (Mixture of Experts)
Длина контекста	262 144 токенов	128 000 токенов
Поддержка языков	Многоязычная	Китайский и английский
Мультимодальность	Текст в текст	Текст в текст
Режимы рассуждения	Нет «режима мышления» (нет внутренней цепочки рассуждений или блоков thinking)	Поддерживает как «режим мышления», так и «режим без мышления»
Улучшения	Дообучена для лучшего следования инструкциям Оптимизирована для генерации общего текста, рассуждений, математики, науки, кода и использования инструментов Улучшена настройка под человеческие предпочтения в открытых и субъективных задачах	Оптимизатор MuonClip беспрецедентного масштаба Новые методы оптимизации для стабильности масштабирования Гибридное рассуждение: режим мышления для сложных рассуждений и использования инструментов Режим без мышления для мгновенных ответов

Как количество параметров (235B) влияет на производительность Qwen-3?

Огромное количество параметров в 235 миллиардов наделяет Qwen 3 обширной базой знаний и высокой способностью к тонкому пониманию. Архитектура MoE является ключом к тому, чтобы сделать такой масштаб практичным. Активируя только около 22 миллиардов параметров за раз, модель достигает знаний и возможностей рассуждения, соответствующих её общему большому размеру, при этом стоимость вывода оказывается ближе к гораздо меньшей плотной модели. Это обеспечивает отличный баланс между качеством производительности и вычислительной эффективностью, позволяя решать сложные задачи без запретительной стоимости плотной модели на 235B.

GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Сравнение бенчмарков

Qwen3 235B A22B Instruct 2507 демонстрирует более сбалансированную и всестороннюю производительность. Он преуспевает не только в традиционных областях, таких как знание, рассуждение, кодирование и математика, но также показывает сильные способности в понимании длинного контекста и выполнении сложных задач. Хотя GLM 4.5 в целом показывает хорошие результаты, он заметно отстаёт от Qwen3 в более сложных задачах, таких как математика, следование инструкциям и логический вывод на длинном контексте.

GLM 4.5 VS Qwen3 235B thinking 2507: Сравнение способностей

Возможности рассуждения

Qwen3 235B Thinking 2507 демонстрирует немного более сильные способности к рассуждению, чем GLM 4.5, что видно по бенчмаркам рассуждений (71.0 против 68.8). Это означает, что Qwen3 особенно хорошо подходит для задач, включающих сложные логические выводы и решение проблем. Однако GLM 4.5 предлагает более сбалансированную производительность в агентных задачах и задачах кодирования, что делает его более универсальным выбором для широкого круга случаев использования.

Обобщение (Generalization)

• GLM 4.5 была спроектирована для объединения разнообразных возможностей без потери производительности в какой-либо одной области, что отражает сильный акцент на обобщение. Она была обучена на 15 триллионах токенов общего текста плюс 8 триллионах токенов специализированных данных, что даёт ей широкую и глубокую базу знаний.

• Qwen3 235B Thinking 2507 также демонстрирует хорошее обобщение, с обучающими данными, охватывающими 36 триллионов токенов на 119 языках. Однако разработка специализированных вариантов, таких как «Thinking» и «Coder», предполагает стратегию оптимизации для конкретных задач, что иногда может идти в ущерб некоторой общности.

GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507: Сравнение эффективности

Сравнение скорости

С Artificial Analysis

GLM 4.5 немного быстрее по скорости вывода и имеет меньшую задержку, особенно с длинными входными контекстами. Qwen 3 235B 2507 близок на коротких контекстах, но сильнее замедляется при увеличении размера входных данных.

Сравнение цен на Novita AI

Модель	Длина контекста	Цена входа (/M токенов)	Цена выхода (/M токенов)
Qwen3 235B A22B Thinking 2507	131 072	$0.3	$3.0
GLM 4.5	131 072	$0.6	$2.2

GLM 4.5 предлагает лучшую эффективность и больше подходит для задач с большими выходными данными или длинными окнами контекста, особенно когда время ответа критично.
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 предлагает более низкую стоимость входа, что может быть привлекательно, если ваша рабочая нагрузка больше связана с промптами, чем с выходными данными.

Лучшая LLM для сложных задач рассуждения: GLM 4.5 или Qwen 3 235B 2507

Этот график показывает, что серия GLM-4.5 достигает превосходной производительности на сложных задачах рассуждения (SWE-bench Verified), опережая другие модели с аналогичным или даже гораздо большим размером параметров.

Промпт: Сделайте игру Flappy Bird

Измерение	Qwen 3 235B	GLM-4.5
Удобство использования	Копировать и запускать, минимальные зависимости, идеально для быстрого прототипирования и тестирования	Хорошо структурирован, подходит для дальнейшего расширения или командной разработки
Соответствие игровому процессу	Высокая верность оригиналу, основные механики просты и понятны	Высокая верность, с особым вниманием к визуальным эффектам и интерактивным деталям
Стиль кода	Современный фронтенд-стиль, лаконичный и понятный, отлично подходит для самостоятельной разработки	Образовательный/инженерный стиль, модульный и понятный, идеален для команд/обучения
Визуальные эффекты	Простые и практичные, хороши для технических демонстраций	Тонкие и отшлифованные, подходят для презентаций и портфолио
Расширяемость	Высокая, легко интегрируется в более сложные веб-проекты	Высокая, легко упаковывается для бизнес-логики или расширения функционала
Пользовательский опыт	Удобное взаимодействие, высокая юзабилити	Тонкое взаимодействие, более отшлифованный UI/UX

Qwen 3 235B лучше подходит для сценариев, требующих минимализма, быстрой интеграции и лаконичного кода — идеально для прототипирования и обучения. GLM 4.5 лучше подходит для сценариев, требующих обучения, сопровождаемости и визуальной эстетики — идеально для инженерного использования или занятий в классе.

Как получить доступ к GLM 4.5 или Qwen 3 235B 2507?

Шаг 1: Войдите в систему и откройте Библиотеку моделей

Войдите в свою учётную запись и нажмите кнопку Model Library.

Попробуйте GLM 4.5 сейчас!

Шаг 2: Выберите свою модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая соответствует вашим потребностям.

Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию

Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Шаг 4: Получите свой API-ключ

Для аутентификации через API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Settings», вы можете скопировать 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 вашим API-ключом, 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_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)
  
  

Руководство по сторонним платформам

Использование CLI, таких как Trae, Claude Code, Qwen Code

Если вы хотите использовать лучшие модели Novita AI (например, Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1, GLM 4.5) для помощи в написании кода с помощью ИИ в вашей локальной среде или IDE, процесс прост: получите API-ключ, установите инструмент, настройте переменные окружения и начинайте кодировать.

Подробные команды настройки и примеры смотрите в официальных руководствах:

• Trae : Пошаговое руководство по доступу к моделям ИИ в вашей IDE
• Claude Code:Как использовать Kimi-K2 в Claude Code на Windows, Mac и Linux
• Qwen Code:Как использовать OpenAI-совместимый API в Qwen Code (настройка за 60 секунд)

Мультиагентные рабочие процессы с OpenAI Agents SDK

Создавайте продвинутые мультиагентные системы, интегрируя Novita AI с OpenAI Agents SDK:

• «Подключи и работай»: Используйте LLM Novita AI в любых рабочих процессах OpenAI Agents.
• Поддерживает передачу задач, маршрутизацию и использование инструментов: Создавайте агенты, которые могут делегировать, сортировать или выполнять функции, все на основе моделей Novita AI.
• Интеграция с Python: Просто установите конечную точку SDK на https://api.novita.ai/v3/openai и используйте свой API-ключ.

Подключение API на сторонних платформах

• OpenAI-совместимый API: Легкая миграция и интеграция с такими инструментами, как Cline и Cursor, разработанными для стандарта API OpenAI.
• Hugging Face: Используйте модели в Spaces, пайплайнах или с библиотекой Transformers через конечные точки Novita AI.
• Фреймворки для агентов и оркестрации: Легко подключайте Novita AI к платформам-партнёрам, таким как Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify и Langflow с помощью официальных коннекторов и пошаговых руководств по интеграции.

GLM-4.5 и Qwen3 235B 2507 представляют собой передовые достижения в технологии LLM, но каждая модель преуспевает в разных областях:

Вкратце:

• Выбирайте Qwen3 235B 2507 для задач, требующих обширных окон контекста, многоязычного взаимодействия и специализированных вариантов «Thinking» или «Coder».
• Выбирайте GLM-4.5 для приложений, где первостепенное значение имеют эффективность, стоимость вывода, универсальность, а также продвинутые агентные или инженерные случаи использования.

Часто задаваемые вопросы

Каковы основные архитектурные различия между GLM-4.5 и Qwen3 235B 2507?

Обе используют архитектуру Mixture of Experts (MoE). Qwen3 235B имеет 235B параметров (22B активны на один вывод), в то время как GLM-4.5 имеет 355B (32B активны). Qwen3 235B предлагает более длинное окно контекста (262 144 против 128 000 токенов).

Какая модель лучше подходит для сложных задач рассуждения?

GLM-4.5 достигает превосходных результатов на SWE-bench Verified для сложных рассуждений относительно размера модели, но Qwen3 235B 2507 немного опережает по некоторым бенчмаркам рассуждений (например, 71.0 против 68.8). GLM-4.5 поддерживает как гибридный «режим мышления», так и мгновенный режим, что даёт ему большую гибкость в агентных рабочих процессах.

Как эти модели справляются с кодированием и следованием инструкциям?

Обе модели являются одними из лучших для генерации кода и следования инструкциям. Qwen3 235B 2507 дообучена для всесторонней производительности, в то время как GLM-4.5 обеспечивает надёжную поддержку использования инструментов, агентных задач по кодированию и сбалансированного обобщения.

Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предлагает разработчикам простой способ развёртывания моделей ИИ с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступные и надёжные GPU-облака для создания и масштабирования.

Рекомендуемое чтение

• API Novita Kimi K2 теперь поддерживает вызов функций!
• Почему требования к VRAM Kimi K2 являются проблемой для всех?
• Доступ к Kimi K2: Откройте для себя более дешёвый Claude Code и интеграцию MCP и многое другое!