В этой статье представлено всестороннее и актуальное сравнение ГЛМ 4.5 и Qwen3 235B 2507, Две самые продвинутые модели больших языков программирования с открытым исходным кодом, доступные сегодня. Анализируя их архитектуру, возможности логического вывода, эффективность, результаты тестов, цены и удобство использования, эта статья поможет вам:
- Понять ключевые различия между моделями в техническом проектировании, производительности и сценариях развертывания.
- Определите, какая модель лучше всего соответствует вашим потребностям— независимо от того, цените ли вы обработку длинных контекстов, экономическую эффективность, глубину рассуждений или возможности генерации кода.
- GLM 4.5 против Qwen3 235B 2507: сравнение архитектуры
- GLM 4.5 против Qwen3 235B 2507: сравнение производительности
- GLM 4.5 против Qwen3 235B, думающие 2507: сравнение способностей
- GLM 4.5 против Qwen 3 235B 2507: сравнение эффективности
- Лучшее LLM для сложных задач на рассуждение: GLM 4.5 или Qwen 3 235B 2507
- Как получить доступ к GLM 4.5 или Qwen 3 235B 2507?
- Руководство по третьей платформе
GLM 4.5 против Qwen3 235B 2507: сравнение архитектуры
| Характеристика | Qwen3 235B A22B Инструкция 2507 | ГЛМ 4.5 |
|---|---|---|
| Модель Размер | 235B общих параметров 22B активные параметры | 355B общих параметров, 32B активных параметров |
| Open Source | Да | Да |
| Архитектура | МО (сочетание экспертов) | МО (сочетание экспертов) |
| Длина контекста | Знаки 262,144 | Знаки 128,000 |
| Языковая поддержка | Многоязычный | Китайский и английский |
| мультимодальные | Текст в текст | Текст в текст |
| Режимы рассуждения | Никакого «режима мышления» (никакой внутренней цепочки мыслей или <think> блоки) | Поддерживает как «режим мышления», так и «режим отсутствия мышления» |
| Улучшение | Настроено на выполнение инструкций для лучшего следования им Оптимизирован для общего создания текстов, рассуждений, математики, науки, кодирования и использования инструментов. Улучшенное соответствие предпочтениям человека в открытых и субъективных задачах | Оптимизатор MuonClip беспрецедентного масштаба Новые методы оптимизации для масштабирования стабильности Гибридное мышление: режим мышления для сложных рассуждений и использования инструментов режим бездумного мышления для мгновенных ответов |
Как количество параметров (235B) влияет на производительность Qwen-3?
Огромное количество параметров (235 миллиардов) наделяет Qwen 3 огромной базой знаний и высокой способностью к детальному пониманию. Архитектура MoE — ключ к практическому применению такого масштаба. Активируя всего около 22 миллиардов параметров одновременно, модель достигает возможностей по знаниям и рассуждениям, связанных с её большим общим размером, при этом её стоимость вывода близка к стоимости гораздо менее плотной модели. Это обеспечивает превосходный баланс между качеством производительности и вычислительной эффективностью, позволяя решать сложные задачи без непомерно высокой стоимости, характерной для плотной модели (235 миллиардов).
GLM 4.5 против Qwen3 235B 2507: сравнение производительности
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 демонстрирует более сбалансированную и комплексную производительность. Он превосходен не только в традиционных областях, таких как знания, рассуждение, программирование и математика, но также демонстрирует высокие способности к пониманию расширенного контекста и решению 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 рассуждение в расширенном контексте.
GLM 4.5 против Qwen3 235B, думающие 2507: сравнение способностей
Рассуждения
Qwen3 235B Thinking 2507 демонстрирует несколько более высокие возможности рассуждений, чем GLM 4.5, что подтверждается результатами тестов рассуждений (71.0 против 68.8). Это означает, что Qwen3 особенно хорошо подходит для задач, требующих сложного логического вывода и решения проблем. Однако GLM 4.5 обеспечивает более сбалансированную производительность в агентных задачах и задачах программирования, что делает его более универсальным выбором для более широкого спектра применений.
Обобщение
- GLM 4.5 был разработан для объединения разнообразных возможностей без ущерба для производительности в какой-либо одной области, что отражает сильный акцент на обобщении. Обучение проводилось на 15 триллионах токенов общего текста и 8 триллионах токенов специализированных данных, что обеспечило ему широкую и глубокую базу знаний.
- Модель Qwen3 235B Thinking 2507 также демонстрирует сильную обобщенность: тренировочные данные охватывают 36 триллионов токенов на 119 языках. Однако разработка специализированных вариантов, таких как модели «Thinking» и «Coder», предполагает стратегию оптимизации для конкретных задач, которая иногда может идти в ущерб общности.
GLM 4.5 против Qwen 3 235B 2507: сравнение эффективности
Сравнение скорости
ГЛМ 4.5 немного быстрее по скорости вывода и имеет меньшую задержку, особенно при длительных входных контекстах. Квен 3 235Б 2507 близок в коротких контекстах, но замедляется по мере увеличения размера входных данных.
Сравнение цен на Novita AI
| Модель | Длина контекста | Входная цена (/M токенов) | Цена выхода (/M токенов) |
|---|---|---|---|
| Qwen3 235B A22B Мышление 2507 | 131,072 | $0.3 | $3.0 |
| ГЛМ 4.5 | 131,072 | $0.6 | $2.2 |
ГЛМ 4.5 обеспечивает более высокую эффективность и больше подходит для задач с большими выходными данными или длинными контекстными окнами, особенно когда время отклика имеет решающее значение.
Qwen3 235B A22B Мышление 2507 обеспечивает более низкие производственные затраты, что может быть привлекательным, если ваша рабочая нагрузка предполагает большую скорость выполнения, а не большую производительность.
Лучшее LLM для сложных задач на рассуждение: GLM 4.5 или Qwen 3 235B 2507
Подсказка: создайте игру Flappy Bird
| Размеры | Квен 3 235B | ГЛМ-4.5 |
|---|---|---|
| Удобство использования | Вставьте и воспроизведите, минимальные зависимости, идеально подходит для быстрого создания прототипов и тестирования | Хорошо структурированный, подходящий для дальнейшего расширения или развития команды |
| Точность игрового процесса | Высокая точность оригинала, основные механики просты и понятны. | Высокая точность, особое внимание уделяется визуальным эффектам и интерактивным деталям |
| Стиль кода | Современный стиль интерфейса, лаконичный и понятный, отлично подходит для самостоятельной разработки. | Образовательный/инженерный стиль, модульный и понятный, идеально подходит для командной работы/преподавания |
| Видеоряд | Простой и практичный, подходит для технических демонстраций. | Изящный и изысканный, подходит для презентаций и портфолио. |
| растяжимость | Мощный, легко интегрируется в более сложные веб-проекты | Мощный, легко упаковываемый для расширения бизнес-логики или функций |
| Пользовательский опыт | Удобное взаимодействие с пользователем, высокая степень практичности | Улучшенное взаимодействие, более продуманный UI/UX |
Квен 3 235B лучше подходит для сценариев, требующих минимализм, быстрая интеграция и лаконичный код— идеально подходит для создания прототипов и обучения. ГЛМ 4.5 лучше подходит для сценариев, которые требуют обучение, удобство обслуживания и визуальная эстетика— идеально подходит для использования в инженерных или учебных целях.
Как получить доступ к GLM 4.5 или Qwen 3 235B 2507?
Шаг 1: войдите в систему и получите доступ к библиотеке моделей
Войдите в свою учетную запись и нажмите на кнопку Библиотека моделей .
Шаг 2: Выберите 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 ключ API
Для аутентификации через API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Настройки», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установка API
Установите API, используя менеджер пакетов, соответствующий вашему языку программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в среду разработки. Инициализируйте API, используя свой ключ API, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования API завершения чата для пользователей Python.
из openai импорт OpenAI клиент = OpenAI( base_url="https://api.novita.ai/v3/openai", api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==", ) model = "zai-org/glm-4.5" stream = True # или False max_tokens = 65536 system_content = ""Будьте полезным помощником"" temperature = 1 top_p = 1 min_p = 0 top_k = 50 principal_penalty = 0 frequency_penalty = 0 repeat_penalty = 1 response_format = { "type": "text" } chat_completion_res = client.chat.completions.create( model=model, messages=[ { "role": "system", "content": system_content, }, { "role": "user", "content": "Привет!", } ], stream=stream, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature, top_p=top_p, principal_penalty=presence_penalty, frequency_penalty= frequency_penalty, response_format=response_format, extra_body={ "top_k": top_k, "repetition_penalty": repeat_penalty, "min_p": min_p } ) если stream: для фрагмента в chat_completion_res: print(chunk.choices[0].delta.content или "", end="") else: print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Руководство по третьей платформе
Использование CLI, таких как Trae, Claude Code, Qwen Code
Если вы хотите использовать Novita AIЛучшие модели (такие как Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1， GLM 4.5) для помощи в кодировании ИИ в вашей локальной среде или IDE. Процесс прост: получите свой ключ API, установите инструмент, настройте переменные среды и начните кодировать.
Подробные команды настройки и примеры смотрите в официальных руководствах:
- Trae : Пошаговое руководство по доступу к моделям ИИ в вашей IDE
- Клод Код:Как использовать Kimi-K2 в Claude Code на Windows, Mac и Linux
- Код Qwen:Как использовать совместимый с OpenAI API в Qwen Code (настройка 60-х годов!)
Многоагентные рабочие процессы с OpenAI Агент SDK
Создавайте передовые многоагентные системы путем интеграции Novita AI с OpenAI Agents SDK:
- Подключи и играй: Используйте Novita AIАвтора LLMв любом рабочем процессе OpenAI Agents.
- Поддерживает передачу данных, маршрутизацию и использование инструментов: Проектирование агентов, которые могут делегировать, сортировать или выполнять функции, все это работает на Novita AIмодели.
- Интеграция Python: Просто установите конечную точку SDK на
https://api.novita.ai/v3/openaiи используйте свой ключ API.
Подключение API на сторонних платформах
- API, совместимый с OpenAI: Наслаждайтесь простой миграцией и интеграцией с помощью таких инструментов, как Cline и Курсор, разработанный для стандарта API OpenAI.
- Обнимающее лицо: Используйте Modeis в пространствах, трубопроводах или с библиотекой Transformers через Novita AI конечные точки.
- Агентские и оркестровочные фреймворки: Легко подключиться Novita AI с партнерскими платформами, такими как Продолжить, ВсеLLM,Лангчейн, Диди и Лангфлоу через официальные соединители и пошаговые руководства по интеграции.
GLM-4.5 и Qwen3 235B 2507 оба представляют собой новейшие достижения в области LLM технологии, но каждая модель преуспевает в разных областях:
Резюме: :
- Выберите Qwen3 235B 2507 для задач, требующих обширных контекстных окон, многоязыкового взаимодействия и специализированных вариантов «мышления» или «кодирования».
- Выберите ГЛМ-4.5 для приложений, где первостепенное значение имеют эффективность, себестоимость продукции, универсальность и расширенные агентские или инженерные варианты использования.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Оба алгоритма используют архитектуру «Смесь экспертов» (MoE). Qwen3 235B имеет 235 Б параметров (22 Б активных на вывод), а GLM-4.5 — 355 Б (32 Б активных). Qwen3 235B предлагает более длинное контекстное окно (262,144 128,000 против XNUMX XNUMX токенов).
GLM-4.5 демонстрирует превосходные результаты на SWE-bench Verified для сложных рассуждений относительно размера модели, но Qwen3 235B 2507 немного опережает в некоторых тестах рассуждений (например, 71.0 против 68.8). GLM-4.5 поддерживает как гибридный «мышление», так и мгновенный режим, что обеспечивает большую гибкость в агентных рабочих процессах.
Обе модели входят в число лучших для генерации кода и выполнения инструкций. Qwen3 235B 2507 оптимизирован для выполнения инструкций, обеспечивая комплексную производительность, а GLM-4.5 обеспечивает надежную поддержку использования инструментов, задач агентного кодирования и сбалансированного обобщения.
Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предлагает разработчикам простой способ развертывания моделей ИИ с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступное и надежное решение GPU облако для строительства и масштабирования.
Рекомендовать Чтение
- Поддержка функций API Novita Kimi K2 теперь доступна!
- Почему требования к видеопамяти Kimi K2 представляют собой проблему для всех?
- Получите доступ к Kimi K2: разблокируйте более дешевый код Claude и интеграцию MCP и многое другое!
Узнайте больше от Novita
Подпишитесь, чтобы получать последние публикации на вашу электронную почту.
