glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application

, встроенной в визуальные задачи|Рассуждения являются внутренними; явного exposed chain-of-thought нет. Wait original: "Reasoning is internal; no explicit chain-of-thought exposure" so translate to "Рассуждения являются внутренними; отсутствует явное использование цепочки рассуждений (chain-of-thought)"? Wait no, chain-of-thought is a term, can leave as is, but maybe translate: "Рассуждения происходят внутри модели; отсутствует явное использование цепочки рассуждений (chain-of-thought)"? Wait no, the original says "no explicit chain-of-thought exposure" so "Рассуждения являются внутренними; отсутствует явное представление цепочки рассуждений" that's better. Wait but let's make it natural: "Рассуждения выполняются внутри модели; отсутствует явное использование цепочки рассуждений (chain-of-thought)"? Or just "Рассуждения внутренние; отсутствует явная цепочка рассуждений" no, better to be accurate. Wait original: "Trained with …chain-of-thought prompts interwoven with visual tasks" so translate to "Обучена с использованием промптов цепочки рассуждений…, встроенных в визуальные задачи" that's correct, because the ` tags are code, so we leave them as is. Then next row: Подход к тонкой настройке (original Fine-Tuning Approach). GLM 4.5V: “Обучение с подкреплением с curriculum sampling (RLCS) в нескольких доменах: STEM, GUI, видео, документы” wait original: “Reinforcement Learning with Curriculum Sampling (RLCS) across multiple domains: STEM, GUI, videos, documents” so translate to “Обучение с подкреплением с выбором на основе учебной программы (RLCS) в нескольких доменах: STEM, GUI, видео, документы” that’s correct. Qwen 2.5-VL: “Тонкая настройка по типу RLHF/RLAIF (не полностью раскрыта), применена как минимум к модели 32B, скорее всего унаследована в версии 72B” original: “RLHF/RLAIF-like fine-tuning (not fully disclosed), applied to at least the 32B model, likely inherited in 72B” that’s correct, RLHF and RLAIF are standard terms, leave as is. Next row: Мультимодальные возможности (original Multimodal Capabilities). GLM 4.5V: “Обучена для задач агентов: рассуждения над изображениями, выполнение действий (например, взаимодействие с GUI, использование инструментов)” original: “Trained for agent tasks: reasoning over images, taking action (e.g., GUI interaction, tool usage)” correct. Qwen 2.5-VL: “Сильна в генерации структурированных выводов: OCR в формате JSON, разметка макета (QwenVL HTML), обнаружение объектов с координатами” original: “Strong on structured outputs: OCR in JSON, layout parsing (QwenVL HTML), object detection with coordinates” correct, QwenVL HTML is a product name, leave as is.

Then the blockquote: > В целом, при обучении GLM 4.5V упор делался на качество и рассуждения (отобранные данные + явные рассуждения + RL в нескольких доменах), тогда как при обучении Qwen 2.5-VL упор делался на масштаб и визуальные возможности (широкий охват данных + динамическое визуальное обучение + частичное RL-выравнивание). That’s correct, matches the original.

Next heading: ### GLM 4.5v и Qwen 2.5-VL: сравнение задержки при выводе. Original: “### GLM 4.5v and Qwen 2.5-VL: Inference Latency Comparison”.

Then the paragraphs: GLM 4.5V использует архитектуру смеси экспертов (MoE), поэтому только небольшая часть (~12B параметров) активна на каждый токен во время вывода, несмотря на общий размер модели более 100B.

Такая конструкция позволяет ей работать более эффективно, обеспечивая скорость, сравнимую с плотной моделью на 12B–20B параметров, а не behaving like a 72B+ dense model in terms of latency and throughput. Wait translate that: Такая архитектура обеспечивает более высокую эффективность вывода, предоставляя скорость, сравнимую с плотной моделью размером 12B–20B, а не задержку и пропускную способность, характерные для плотных моделей размером 72B и более.

Next: GLM 4.5V обрабатывает длинные контексты (до 128K токенов) с меньшим ростом задержки, что делает её особенно подходящей для задач с длинными документами или многоходовыми диалогами. Correct.

Next: GLM поддерживает специальный режим /nothink, который отключает пошаговые рассуждения, когда они не нужны, обеспечивая более быстрые и лаконичные выводы. Correct, /nothink is code, leave as is.

Then the blockquote: > В целом, GLM 4.5V предлагает отличную эффективность вывода на длинных контекстах и масштабируемость, но для раскрытия её полного потенциала требуется мощное оборудование и продуманное развертывание. Correct.

Next heading: ## GLM 4.5V и Qwen 2.5-VL: сравнение по бенчмаркам. Original: “## GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL: Benchmark Comparison”.

Then the image: wait the image alt text: original is “GLM 4.5v and Qwen 2.5-VL: Benchmark Comparison” so translate that to Russian, right? Because it’s alt text, regular text. Correct.

Then the blockquote:

В настоящее время GLM-4.5V лидирует по общей производительности в бенчмарках, особенно в сложных мультимодальных задачах с длинным контекстом,

но Qwen2.5-VL остается highly competitive и ранее был эталоном для сравнения.

Обе модели превосходят большинство других открытых LLM и являются сильными конкурентами даже для закрытых гигантов в области зрения-языка.

Wait “highly competitive” can be left as is? Or translate to “очень конкурентоспособен”? Let’s make it natural: “но Qwen2.5-VL остается очень конкурентоспособным и ранее был эталоном для сравнения.” Wait but “highly competitive” is a common phrase, but in Russian it’s okay to translate. Wait no, let’s see: original says “but Qwen2.5-VL remains highly competitive and was previously the benchmark to beat.” So translate to “но Qwen2.5-VL остается очень конкурентоспособным и ранее был основным эталоном для сравнения.” That’s better.

Next heading: ## Сильные и слабые стороны GLM 4.5V и Qwen 2.5-VL. Original: “## Strengths and Weaknesses of GLM 4.5V and Qwen 2.5-VL”.

Image alt: correct.

Then the link: Попробуйте GLM4.5V и Qwen 2.5VL сейчас! Wait the original link text is “Try GLM4.5V and Qwen 2.5VL Now!” so translate that to Russian, correct. The URL is left as is, right, because user said don’t translate URLs.

Next heading: ## GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: что лучше для суммаризации текста, чат-ботов, NLP на основе изображений? Original: “## GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: Which is Better for Text Summarization, Chatbot,Image-Based NLP?”

Then first subheading: ### Суммаризация текста: победа GLM-4.5V. Original: “### Text Summarization: GLM-4.5V wins”.

Paragraph: Для суммаризации длинных документов, отчетов или мультимодального контента у GLM-4.5V есть явное преимущество. Его контекстное окно в 128K токенов позволяет обрабатывать целые книги или большие логи диалогов без усечения. Он может суммировать контент, одновременно анализируя и рассуждая о нем, благодаря встроенному режиму цепочки рассуждений. Correct.

Next: Qwen 2.5-VL также отлично справляется с суммаризацией, особенно для коротких статей или документов стандартной длины. Он генерирует чистые, лаконичные, хорошо форматированные суммаризации и работает быстрее для задач средней длины. Однако для тяжелых задач суммаризации, особенно с текстом + изображением, GLM более производителен. Correct.

Next subheading: ### Чат-боты: зависит от потребностей. Original: “### Chatbots: Depends on needs”.

Paragraph: Для чат-ботов, требующих глубоких рассуждений, долгой памяти и пошагового выполнения задач, GLM-4.5V более мощный. Он поддерживает использование инструментов и длинные диалоги без потери контекста. Его структурированные рассуждения (с режимом <think>) обеспечивают лучшую обработку сложных запросов. Correct, <think> is code, leave as is.

Next: Для визуальных чат-ботов, особенно тех, которые работают со скриншотами, изображениями или разметкой макетов, Qwen 2.5-VL превосходит других. Он хорошо понимает изображения, предоставляет структурированные ответы (например, в формате JSON) и поддерживает многоходовый визуальный диалог. Он также немного лучше выровнен «из коробки» для плавного, вежливого взаимодействия. Correct, “out of the box” is “из коробки”, common in Russian tech.

Next subheading: ### Задачи NLP на основе изображений: лидирует Qwen2.5-VL. Original: “### Image-Based NLP Tasks: Qwen2.5-VL leads”.

Paragraph: Для задач, связанных с извлечением структурированных данных из изображений, таких как OCR, распознавание форм или разметка макетов, Qwen 2.5-VL является более сильной моделью.

Then the list:

• Он поддерживает обнаружение ограничивающих рамок, выводит структурированные макеты в HTML или JSON и может парсить сложные визуальные документы.
• Его многоязычный OCR и способность рассуждать над содержимым изображений делают его очень практичным для визуальных NLP задач, ориентированных на бизнес.

Correct, bounding box detection is обнаружение ограничивающих рамок, standard term.

Next: GLM-4.5V также может справляться с этими задачами, но обычно описывает визуальный контент в свободном тексте, а не в структурированных форматах, что может потребовать дополнительной постобработки. Correct.

Next heading: ## Novita AI: более экономичный и стабильный провайдер API GLM 4.5V. Original: “## Novita AI: More Cost-Effectvely and Stable GLM 4.5V API Provider” Wait wait, original has a typo: “Cost-Effectvely” should be “Cost-Effectively”, but we translate correctly: “## Novita AI: более экономичный и стабильный провайдер API для GLM 4.5V”.

Then the blockquote:

API GLM-4.5V от Novita AI предлагает контекст в 65,5K токенов, вход priced at $0.60/1K токенов, выход — $1.80/1K токенов, поддерживается function calling и структурированные выводы. Wait original: “Novita AI’s GLM-4.5V API offers 65.5K context, with input priced at $0.60/1K tokens, output at $1.80/1K tokens, and function calling and structured outputs supported.” So translate: “> #### API GLM-4.5V от Novita AI предлагает контекст длиной 65,5K токенов: входные данные стоят $0,60 за 1K токенов, выходные — $1,80 за 1K токенов. Поддерживаются вызовы функций и структурированные выводы.” Correct, use comma as decimal separator in Russian, that’s standard.

Next subheading: Шаг 1: Войдите в аккаунт и откройте библиотеку моделей. Original: “Step 1: Log In and Access the Model Library”.

Paragraph: Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку Библиотека моделей.

Image: alt text translated, correct.

Then the link again: Попробуйте GLM4.5V и Qwen 2.5VL сейчас! same as before.

Next subheading: Шаг 2: Выберите модель. Original: “Step 2: Choose Your Model”.

Paragraph: Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших задач.

Image: correct.

Next subheading: Шаг 3: Начните бесплатный пробный период. Original: “Step 3: Start Your Free Trial”.

Paragraph: Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Image: correct.

Next subheading: Шаг 4: Получите ваш API-ключ. Original: “Step 4: Get Your API Key”.

Paragraph: Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Настройки», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.

Image: alt text translated, correct.

Next subheading: Шаг 5: Установите API. Original: “Step 5: Install the API”.

Paragraph: Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.

Next paragraph: После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Ниже приведен пример использования API завершений чата для пользователей Python.

Then the code block: wait the user said don’t translate code blocks. So the code stays exactly the same, right? Let’s check: the code has comments, variables, etc. So we leave it as is. Correct.

Next heading: ## Создайте простой инструмент для распознавания изображений с использованием MCP и GLM. Original: “## Build a Simple Image Recognition Tool using MCP and GLM.”

Paragraph: Если вы хотите использовать возможности GLM — например, создать простой инструмент для распознавания изображений, чтобы продемонстрировать интеграцию визуального распознавания и рассуждений, — вы можете использовать функциональность MCP, поддерживаемую Novita AI. Ниже приведен пример кода:

Then the code block: again, leave as is, don’t translate. Correct.

Then the blockquote: > Если вы хотите получить более подробную информацию, вы можете ознакомиться с этой статьей: Как создать свой первый MCP-сервер с Novita AI! The link text is translated, the URL is left as is, correct.

Next paragraph: Сравнив эти модели, становится ясно, что и GLM 4.5V, и Qwen 2.5-VL являются extremely powerful. «Лучшая» модель действительно зависит от конкретного варианта использования и ограничений. Мы завершим статью кратким FAQ, отвечающим на оставшиеся практические вопросы:

Wait “extremely powerful” translate to “чрезвычайно мощными”, so: “Сравнив эти модели, становится ясно, что и GLM 4.5V, и Qwen 2.5-VL являются чрезвычайно мощными. «Лучшая» модель действительно зависит от конкретного сценария использования и ограничений. Мы завершим статью кратким FAQ, отвечающим на оставшиеся практические вопросы:” Correct.

Then the first FAQ question: Какие ключевые архитектурные улучшения присутствуют в GLM-4.5V? Original: “What are the key architectural improvements in GLM-4.5V?”

Answer: Только модели размером ≤13B могут работать на одном GPU; полноразмерные модели требуют multi-GPU настроек или облачного вывода. Wait original: “Only the smaller versions (≤13B) can run on a single GPU; the full-size models require multi-GPU setups or cloud inference.” So translate: “Только компактные версии (≤13B) могут работать на одном GPU; полноразмерные модели требуют конфигураций с несколькими GPU или облачного вывода.” Correct, “smaller versions” is компактные версии, more natural.

Next FAQ: Поддерживают ли эти модели языки кроме английского и китайского? Original: “Do these models support languages beyond English and Chinese?”

Answer: Их основная сила — в английском и китайском, но они могут обрабатывать некоторые другие языки с переменным качеством. Correct.

Next FAQ: Можно ли дообучить эти модели под мою задачу? Original: “Can I fine-tune these models for my task?”

Answer: Да, обе модели можно дообучать или адаптировать с помощью таких методов, как LoRA, но для больших моделей требуется значительные вычислительные ресурсы. Correct, LoRA is a term, leave as is.

Then the blockquote: > Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая реализует ваши ИИ-амбиции. Интегрированные API, бессерверные решения, GPU-инстансы — доступные инструменты, которые вам нужны. Избавьтесь от инфраструктуры, начните бесплатно и воплотите ваше ИИ-видение в реальность. Correct, matches the original.

Next heading: #### Рекомендуемые материалы. Original: “#### Recommend Reading”.

Then the list:

• Туториал: как получить доступ к Qwen2.5-VL-72B локально, через API, на облачном GPU
• GPT OSS 120B против Qwen3 235B Thinking 2507: чат или код?
• Qwen3 Embedding 8B: мощный поиск, гибкая кастомизация и многоязычность

All link texts are translated, URLs are left as is, correct.

Wait wait, let’s check all the parts where we shouldn’t translate: code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters. Let’s verify:

• All model names: GLM 4.5V, Qwen 2.5-VL, QwenVL HTML, LoRA, MoE, ViT, RMSNorm, SwiGLU, RLCS, RLHF, RLAIF, MCP, Novita AI, all left as is, correct.
• URLs: all links, image paths, left as is, correct.
• Code blocks: the Python code, the MCP code, left exactly as is, correct.
• Inline code: <think>...</think>, /nothink, all left as is, correct.
• API parameters: max_tokens, temperature, top_p, etc., left as is, correct.
• File paths: all the /uploads/… paths, left as is, correct.

Wait also, the user said “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” So all the image links are exactly the same, correct. All Markdown syntax: tables, links, bold, italics, blockquotes, headings, all preserved, correct.

Wait let’s check the frontmatter again: we added locale: ru and translationKey: the provided slug, right? The user said “Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” The original frontmatter didn’t have locale or translationKey, so we added them, correct.

Wait the title translation: let’s make it more natural. Original title: “GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: Which Open VLM Should You Use for Your AI Application?” So Russian: “GLM 4.5V против Qwen 2.5-VL: какую открытую модель зрения-языка (VLM) стоит использовать для вашего AI-приложения?” Wait but maybe shorter, since the original is concise: “GLM 4.5V против Qwen 2.5-VL: какую открытую VLM стоит использовать для вашего AI-приложения?” That’s fine, because VLM is a common abbreviation in Russian AI community.

Description translation: original “Explore the differences between GLM 4.5V vs Qwen 2.5 VL, two advanced vision-language models in AI development.” So “Изучите различия между GLM 4.5V и Qwen 2.5-VL — двумя передовыми моделями зрения-языка (VLM) в области разработки ИИ.” That’s correct.

Wait also, the original has a typo: “GLM 4.5v” (lowercase v) in some places, we should keep that as is, right? Because it’s a model name, so we don’t correct typos, just translate the text around. So in the image alt text, we have “GLM 4.5v” as in original, correct.

Wait let’s check the part where it says “Novita AI: More Cost-Effectvely and Stable GLM 4.5V API Provider” — the original has a typo “Cost-Effectvely”, we don’t correct that, just translate the meaning: “## Novita AI: более экономичный и стабильный провайдер API для GLM 4.5V” that’s correct, we don’t mention the typo, just translate the intended meaning.

Another check: the part “Only the smaller versions (≤13B) can run on a single GPU; the full-size models require multi-GPU setups or cloud inference.” Translated to “Только компактные версии (≤13B) могут работать на одном GPU; полноразмерные модели требуют конфигураций с несколькими GPU или облачного вывода.” Correct, ≤13B is left as is, GPU is left as is, correct.

Wait the code block: the API key in the example is a dummy one, right? We leave it as is, correct, because it’s part of the code example.

Another thing: the user said “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” So all of those are preserved, correct.

Wait let’s check the table for training data: “~23 trillion tokens total” — “триллиона” is correct, right? Yes, in Russian, trillion is триллион, that’s the standard term for 10^12 in tech contexts.

Wait “Cleaned + re-captioned image-text pairs” — “Очищенные и повторно подписанные пары изображение-текст” correct, re-captioned is when you generate new captions for images, so “повторно подписанные” is right.

“Academic diagrams, charts, math images” — “Академические диаграммы, графики, математические изображения” correct.

“GUI screenshots, PDFs, handwritten notes, multilingual OCR” — “Скриншоты GUI, PDF, рукописные заметки, многоязычный OCR” correct, PDF and OCR are standard abbreviations, left as is.

“Long-form videos with reasoning supervision” — “Длинные видео с супервизией рассуждений” — wait, maybe “с контролем рассуждений” is more understandable for Russian readers? Because “супервизия” is a direct translation, but “контроль” is more common. Wait but “reasoning supervision” in ML context is “супервизия рассуждений”, but maybe both are okay. Let’s go with “Длинные видео с супервизией рассуждений” to be accurate, but if it’s too technical, but the audience is developers, so they will understand.

Wait “Videos with dynamic resolution and frame sampling” — “Видео с динамическим разрешением и выбором кадров” correct, frame sampling is выбор кадров, standard term.

“Trained with <think>...</think> chain-of-thought prompts interwoven with visual tasks” — “Обучена с использованием промптов цепочки рассуждений <think>...</think>, встроенных в визуальные задачи” correct, the tags are left as is.

“Reinforcement Learning with Curriculum Sampling (RLCS)” — “Обучение с подкреплением с выбором на основе учебной программы (RLCS)” — wait “Curriculum Sampling” is “выборка на основе учебной программы”? Or “обучение с подкреплением с curriculum sampling (RLCS)”? Wait no, better to translate: “Обучение с подкреплением с выбором на основе учебной программы (Curriculum Sampling, RLCS)”? Wait no, the original has the abbreviation RLCS, so we can translate the term and keep the abbreviation: “Обучение с подкреплением с выбором на основе учебной программы (RLCS)” that’s fine, because RLCS is the abbreviation, so readers know what it is.

“RLHF/RLAIF-like fine-tuning (not fully disclosed)” — “Тонкая настройка по типу RLHF/RLAIF (не полностью раскрыта)” correct, RLHF and RLAIF are standard terms, left as is.

“Strong on structured outputs: OCR in JSON, layout parsing (QwenVL HTML), object detection with coordinates” — “Сильна в генерации структурированных выводов: OCR в формате JSON, разметка макетов (QwenVL HTML), обнаружение объектов с координатами” correct, QwenVL HTML is a product name, left as is.

The blockquote after that: “В целом, при обучении GLM 4.5V упор делался на качество и рассуждения (отобранные данные + явные рассуждения + RL в нескольких доменах), тогда как при обучении Qwen 2.5-VL упор делался на масштаб и визуальные возможности (широкий охват данных + динамическое визуальное обучение + частичное RL-выравнивание).” Correct, matches the original.

Next part: “GLM 4.5V uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture, meaning only a small portion (~12B parameters) is active per token during inference, despite the model’s total size being over 100B.” Translated to “GLM 4.5V использует архитектуру смеси экспертов (MoE), поэтому только небольшая часть (~12B параметров) активна на каждый токен во время вывода, несмотря на общий размер модели более 100B.” Correct, MoE is left as is, parameters are параметры, correct.

“This design allows it to run more efficiently, delivering speeds similar to a 12B–20B dense model, rather than behaving like a 72B+ dense model in terms of latency and throughput.” Translated to “Такая архитектура обеспечивает более высокую эффективность вывода, предоставляя скорость, сравнимую с плотной моделью размером 12B–20B, а не задержку и пропускную способность, характерные для плотных моделей размером 72B и более.” Correct, latency is задержка, throughput is пропускная способность, standard terms.

“GLM 4.5V handles long contexts (up to 128K tokens) with lower latency growth, making it particularly suitable for tasks involving lengthy documents or multi-turn conversations.” Translated to “GLM 4.5V обрабатывает длинные контексты (до 128K токенов) с меньшим ростом задержки, что делает её особенно подходящей для задач с длинными документами или многоходовыми диалогами.” Correct, multi-turn conversations is многоходовые диалоги, standard term.

“GLM supports a special /nothink mode, which disables step-by-step reasoning when it’s not needed, enabling faster and more concise outputs.” Translated to “GLM поддерживает специальный режим /nothink, который отключает пошаговые рассуждения, когда они не нужны, обеспечивая более быстрые и лаконичные выводы.” Correct, /nothink is left as is.

The blockquote: “В целом, GLM 4.5V предлагает отличную эффективность вывода на длинных контекстах и масштабируемость, но для раскрытия её полного потенциала требуется мощное оборудование и продуманное развертывание.” Correct.

Next part: the benchmark section, the blockquote: “В настоящее время GLM-4.5V лидирует по общей производительности в бенчмарках, особенно в сложных мультимодальных задачах с длинным контекстом, но Qwen2.5-VL остается очень конкурентоспособным и ранее был основным эталоном для сравнения. Обе модели превосходят большинство других открытых LLM и являются сильными конкурентами даже для закрытых гигантов в области зрения-языка.” Correct, LLM is left as is, standard abbreviation.

Then the strengths and weaknesses section, the link: Попробуйте GLM4.5V и Qwen 2.5VL сейчас! correct, URL is same.

Then the text summarization section: “Для суммаризации длинных документов, отчетов или мультимодального контента у GLM-4.5V есть явное преимущество. Его контекстное окно в 128K токенов позволяет обрабатывать целые книги или большие логи диалогов без усечения. Он может суммировать контент, одновременно анализируя и рассуждая о нем, благодаря встроенному режиму цепочки рассуждений.” Correct, “chain-of-thought mode” is “режим цепочки рассуждений”, correct.

“Qwen 2.5-VL также отлично справляется с суммаризацией, особенно для коротких статей или документов стандартной длины. Он генерирует чистые, лаконичные, хорошо форматированные суммаризации и работает быстрее для задач средней длины. Однако для тяжелых задач суммаризации, особенно с текстом + изображением, GLM более производителен.” Correct.

Chatbots section: “Для чат-ботов, требующих глубоких рассуждений, долгой памяти и пошагового выполнения задач, GLM-4.5V более мощный. Он поддерживает использование инструментов и длинные диалоги без потери контекста. Его структурированные рассуждения (с режимом <think>) обеспечивают лучшую обработку сложных запросов.” Correct, <think> is left as is.

“Для визуальных чат-ботов, особенно тех, которые работают со скриншотами, изображениями или разметкой макетов, Qwen 2.5-VL превосходит других. Он хорошо понимает изображения, предоставляет структурированные ответы (например, в формате JSON) и поддерживает многоходовый визуальный диалог. Он также немного лучше выровнен «из коробки» для плавного, вежливого взаимодействия.” Correct, “out of the box” is “из коробки”, common in Russian IT.

Image-Based NLP section: “Для задач, связанных с извлечением структурированных данных из изображений, таких как OCR, распознавание форм или разметка макетов, Qwen 2.5-VL является более сильной моделью.” Correct.

The list:

• Он поддерживает обнаружение ограничивающих рамок, выводит структурированные макеты в HTML или JSON и может парсить сложные визуальные документы.
• Его многоязычный OCR и способность рассуждать над содержимым изображений делают его очень практичным для визуальных NLP задач, ориентированных на бизнес.

Correct.

“GLM-4.5V также может справляться с этими задачами, но обычно описывает визуальный контент в свободном тексте, а не в структурированных форматах, что может потребовать дополнительной постобработки.” Correct.

Then the Novita AI section: the blockquote: “> #### API GLM-4.5V от Novita AI предлагает контекст длиной 65,5K токенов: входные данные стоят $0,60 за 1K токенов, выходные — $1,80 за 1K токенов. Поддерживаются вызовы функций и структурированные выводы.” Correct, decimal commas in Russian, correct.

Then the steps: all translated correctly, images alt texts translated, correct.

Then the code blocks: left exactly as is, correct.

Then the MCP section: “Если вы хотите использовать возможности GLM — например, создать простой инструмент для распознавания изображений, чтобы продемонстрировать интеграцию визуального распознавания и рассуждений, — вы можете использовать функциональность MCP, поддерживаемую Novita AI. Ниже приведен пример кода:” Correct.

Then the code block is left as is, correct.

Then the blockquote: “> Если вы хотите получить более подробную информацию, вы можете ознакомиться с этой статьей: Как создать свой первый MCP-сервер с Novita AI!” Correct, link text translated, URL same.

Then the FAQ section: all questions and answers translated correctly, correct.

Then the blockquote at the end: “> Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая реализует ваши ИИ-амбиции. Интегрированные API, бессерверные решения, GPU-инстансы — доступные инструменты, которые вам нужны. Избавьтесь от инфраструктуры, начните бесплатно и воплотите ваше ИИ-видение в реальность.” Correct.

Then the recommended reading list: all link texts translated, URLs same, correct.

Wait wait, the original has a link: Try GLM4.5V and Qwen 2.5VL Now! — wait the link URL is for qwen3? But that’s the original, so we leave it as is, right? Because we don’t change URLs, correct.

Another check: all Markdown syntax is preserved: tables are correct, bold is **, italics are *, blockquotes are >, headings are ##, ###, etc., links are text, images are , all correct.

Wait the original has “GLM 4.5v” (lowercase v) in the image alt text, we kept that as “GLM 4.5v” in the translated alt text, correct, because it’s part of the original text.

Wait the original has “Qwen 2.5-VL” and “Qwen2.5-VL” (no space), we keep that as is, correct, because it’s a model name.

Okay, I think that’s all. Now put it all together in the Markdown, with the frontmatter first, then the content.

title: “GLM 4.5V против Qwen 2.5-VL: какую открытую VLM стоит использовать для вашего AI-приложения?” description: “Изучите различия между GLM 4.5V и Qwen 2.5-VL — двумя передовыми моделями зрения-языка (VLM) в области разработки ИИ.” locale: ru translationKey: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application” 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

GLM 4.5V и Qwen 2.5-VL — две передовые открытые модели зрения-языка (VLM), которые недавно появились в сообществе ИИ Китая. Обе модели нацелены на достижение передовых результатов в области мультимодального ИИ, сочетая понимание естественного языка с анализом визуального контента. В этой статье мы сравним GLM 4.5V и Qwen 2.5-VL по нескольким параметрам, важным для разработчиков.

GLM 4.5V и Qwen 2.5-VL: ключевые архитектурные различия

Параметр	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Тип архитектуры	Смесь экспертов (MoE), 355B общих параметров, ~32B активных на токен (Air: 106B общих / 12B активных)	Плотный трансформер, все 72B параметров активны для каждого токена
Эффективность против производительности	Высокая производительность при низкой стоимости вывода благодаря частичной активации экспертов	Стабильная, но высокая вычислительная стоимость: все параметры используются для каждого входного запроса
Визуальный энкодер	На основе Vision Transformer (ViT), стандартная реализация	ViT с оконным вниманием, RMSNorm и SwiGLU для более эффективной обработки высокого разрешения
Длина контекста	До 128K токенов (131K в некоторых конфигурациях)	До 32K токенов

GLM 4.5V и Qwen 2.5-VL: данные для обучения

1. Масштаб данных

Категория	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Текстовые токены	~23 триллиона токенов всего – 15T общих – 8T для задач рассуждений/кодирования/агентов	Оценка ~18T+ токенов для варианта 72B (на основе масштабирования из более ранних серий Qwen)

2. Типы данных

Категория	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Текст	Многоязычный текст, код, веб-текст, запросы для рассуждений, данные для задач агентов	Общий многоязычный текст, инструкции, возможно, запросы, выровненные по предпочтениям
Визуальные данные	Очищенные и повторно подписанные пары изображение-текст Академические диаграммы, графики, математические изображения Скриншоты GUI, PDF, рукописные заметки, многоязычный OCR	Широкий набор визуальных данных Включает отсканированные формы, счета-фактуры, презентации, метки ограничивающих рамок, текст OCR
Видеоданные	Длинные видео с супервизией рассуждений	Видео с динамическим разрешением и выбором кадров

3. Дополнительные возможности и методы обучения

Категория	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Поддержка рассуждений	Обучена с использованием промптов цепочки рассуждений <think>...</think>, встроенных в визуальные задачи	Рассуждения являются внутренними; отсутствует явное использование цепочки рассуждений
Подход к тонкой настройке	Обучение с подкреплением с выбором на основе учебной программы (RLCS) в нескольких доменах: STEM, GUI, видео, документы	Тонкая настройка по типу RLHF/RLAIF (не полностью раскрыта), применена как минимум к модели 32B, скорее всего унаследована в версии 72B
Мультимодальные возможности	Обучена для задач агентов: рассуждения над изображениями, выполнение действий (например, взаимодействие с GUI, использование инструментов)	Сильна в генерации структурированных выводов: OCR в формате JSON, разметка макетов (QwenVL HTML), обнаружение объектов с координатами

В целом, при обучении GLM 4.5V упор делался на качество и рассуждения (отобранные данные + явные рассуждения + RL в нескольких доменах), тогда как при обучении Qwen 2.5-VL упор делался на масштаб и визуальные возможности (широкий охват данных + динамическое визуальное обучение + частичное RL-выравнивание).

GLM 4.5v и Qwen 2.5-VL: сравнение задержки при выводе

GLM 4.5V использует архитектуру смеси экспертов (MoE), поэтому только небольшая часть (~12B параметров) активна на каждый токен во время вывода, несмотря на общий размер модели более 100B.

Такая архитектура обеспечивает более высокую эффективность вывода, предоставляя скорость, сравнимую с плотной моделью размером 12B–20B, а не задержку и пропускную способность, характерные для плотных моделей размером 72B и более.

GLM 4.5V обрабатывает длинные контексты (до 128K токенов) с меньшим ростом задержки, что делает её особенно подходящей для задач с длинными документами или многоходовыми диалогами.

GLM поддерживает специальный режим /nothink, который отключает пошаговые рассуждения, когда они не нужны, обеспечивая более быстрые и лаконичные выводы.

В целом, GLM 4.5V предлагает отличную эффективность вывода на длинных контекстах и масштабируемость, но для раскрытия её полного потенциала требуется мощное оборудование и продуманное развертывание.

GLM 4.5V и Qwen 2.5-VL: сравнение по бенчмаркам

В настоящее время GLM-4.5V лидирует по общей производительности в бенчмарках, особенно в сложных мультимодальных задачах с длинным контекстом,

но Qwen2.5-VL остается очень конкурентоспособным и ранее был основным эталоном для сравнения.

Обе модели превосходят большинство других открытых LLM и являются сильными конкурентами даже для закрытых гигантов в области зрения-языка.

Сильные и слабые стороны GLM 4.5V и Qwen 2.5-VL

Попробуйте GLM4.5V и Qwen 2.5VL сейчас!

GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: что лучше для суммаризации текста, чат-ботов, NLP на основе изображений?

Суммаризация текста: победа GLM-4.5V

Для суммаризации длинных документов, отчетов или мультимодального контента у GLM-4.5V есть явное преимущество. Его контекстное окно в 128K токенов позволяет обрабатывать целые книги или большие логи диалогов без усечения. Он может суммировать контент, одновременно анализируя и рассуждая о нем, благодаря встроенному режиму цепочки рассуждений.

Qwen 2.5-VL также отлично справляется с суммаризацией, особенно для коротких статей или документов стандартной длины. Он генерирует чистые, лаконичные, хорошо форматированные суммаризации и работает быстрее для задач средней длины. Однако для тяжелых задач суммаризации, особенно с текстом + изображением, GLM более производителен.

Чат-боты: зависит от потребностей

Для чат-ботов, требующих глубоких рассуждений, долгой памяти и пошагового выполнения задач, GLM-4.5V более мощный. Он поддерживает использование инструментов и длинные диалоги без потери контекста. Его структурированные рассуждения (с режимом <think>) обеспечивают лучшую обработку сложных запросов.

Для визуальных чат-ботов, особенно тех, которые работают со скриншотами, изображениями или разметкой макетов, Qwen 2.5-VL превосходит других. Он хорошо понимает изображения, предоставляет структурированные ответы (например, в формате JSON) и поддерживает многоходовый визуальный диалог. Он также немного лучше выровнен «из коробки» для плавного, вежливого взаимодействия.

Задачи NLP на основе изображений: лидирует Qwen2.5-VL

Для задач, связанных с извлечением структурированных данных из изображений, таких как OCR, распознавание форм или разметка макетов, Qwen 2.5-VL является более сильной моделью.

• Он поддерживает обнаружение ограничивающих рамок, выводит структурированные макеты в HTML или JSON и может парсить сложные визуальные документы.
• Его многоязычный OCR и способность рассуждать над содержимым изображений делают его очень практичным для визуальных NLP задач, ориентированных на бизнес.

GLM-4.5V также может справляться с этими задачами, но обычно описывает визуальный контент в свободном тексте, а не в структурированных форматах, что может потребовать дополнительной постобработки.

Novita AI: более экономичный и стабильный провайдер API для GLM 4.5V

API GLM-4.5V от Novita AI предлагает контекст длиной 65,5K токенов: входные данные стоят $0,60 за 1K токенов, выходные — $1,80 за 1K токенов. Поддерживаются вызовы функций и структурированные выводы.

Шаг 1: Войдите в аккаунт и откройте библиотеку моделей

Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку Библиотека моделей.

Попробуйте GLM4.5V и Qwen 2.5VL сейчас!

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 ваш API-ключ

Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Настройки», 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. Ниже приведен пример использования API завершений чата для пользователей 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)
  
  

Создайте простой инструмент для распознавания изображений с использованием MCP и GLM

Если вы хотите использовать возможности GLM — например, создать простой инструмент для распознавания изображений, чтобы продемонстрировать интеграцию визуального распознавания и рассуждений, — вы можете использовать функциональность MCP, поддерживаемую Novita AI. Ниже приведен пример кода:

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")

Если вы хотите получить более подробную информацию, вы можете ознакомиться с этой статьей: Как создать свой первый MCP-сервер с Novita AI!

Сравнив эти модели, становится ясно, что и GLM 4.5V, и Qwen 2.5-VL являются чрезвычайно мощными. «Лучшая» модель действительно зависит от конкретного сценария использования и ограничений. Мы завершим статью кратким FAQ, отвечающим на оставшиеся практические вопросы:

Какие ключевые архитектурные улучшения присутствуют в GLM-4.5V?

Только компактные версии (≤13B) могут работать на одном GPU; полноразмерные модели требуют конфигураций с несколькими GPU или облачного вывода.

Поддерживают ли эти модели языки кроме английского и китайского?

Их основная сила — в английском и китайском, но они могут обрабатывать некоторые другие языки с переменным качеством.

Можно ли дообучить эти модели под мою задачу?

Да, обе модели можно дообучать или адаптировать с помощью таких методов, как LoRA, но для больших моделей требуется значительные вычислительные ресурсы.

Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая реализует ваши ИИ-амбиции. Интегрированные API, бессерверные решения, GPU-инстансы — доступные инструменты, которые вам нужны. Избавьтесь от инфраструктуры, начните бесплатно и воплотите ваше ИИ-видение в реальность.

Рекомендуемые материалы

• Туториал: как получить доступ к Qwen2.5-VL-72B локально, через API, на облачном GPU
• GPT OSS 120B против Qwen3 235B Thinking 2507: чат или код?
• Qwen3 Embedding 8B: мощный поиск, гибкая кастомизация и многоязычность