- Что на самом деле могут сделать Qwen3-VL-235B-A22B и GLM 4.5V для вашего малого бизнеса?
- Чем отличаются архитектуры Qwen3-VL-235B-A22B и GLM 4.5V?
- Итак, какая модель показывает лучшую производительность: Qwen3-VL-235B-A22B или GLM 4.5V?
- Как получить доступ к Qwen3-VL-235B-A22B и GLM 4.5V дешево и быстро?
Поскольку малые предприятия все чаще внедряют ИИ для таких задач, как разбор документов, поддержка клиентов, визуальная автоматизация или помощь в программировании, выбор между мощными открытыми моделями вроде Qwen3-VL-235B-A22B и GLM 4.5V может показаться сложным. Какая реальная разница между их производительностью, стоимостью, доступностью и сложностью развертывания?
В этой статье мы разбираем сравнение по архитектуре, возможностям применения, эталонным тестам производительности, ценам и способам доступа, чтобы вы могли четко понять, какая модель подходит вашему бизнесу лучше всего. Независимо от того, создаете ли вы интеллектуальные рабочие процессы, развертываете модель локально или вызываете ее через API, это руководство поможет вам сделать осознанный и уверенный выбор.
Что на самом деле могут сделать Qwen3-VL-235B-A22B и GLM 4.5V для вашего малого бизнеса?
Хотите узнать, какая модель лучше подходит для вашего рабочего процесса?
Обе модели, Qwen3-VL-235B-A22B и GLM 4.5V, предлагают бесплатные онлайн-демо от Novita AI!
| Область применения | Qwen3-VL-235B-A22B | GLM 4.5V | Кто побеждает |
|---|---|---|---|
| Взаимодействие с GUI | Управляет интерфейсами ПК/мобильных устройств, понимает элементы интерфейса, вызывает инструменты. | Поддерживает чтение экрана и базовые действия на рабочем столе. | Возможна ничья |
| Генерация кода из визуальных данных | ✅ Преобразует скриншоты/видео в HTML, CSS, JS, диаграммы Draw.io. | ❌ Возможности генерации кода из визуальных данных не раскрыты. | Победа Qwen |
| 3D- и пространственное мышление | ✅ Продвинутое: распознает положение объектов, перекрытия, точку обзора; обеспечивает 3D-привязку. | ⚠️ Обрабатывает пространственную раскладку на изображениях, нет 3D-привязки и воплощенного ИИ. | Победа Qwen |
| Понимание видео | ✅ Обрабатывает видео длиной в несколько часов с контекстом 256K–1M токенов; детальный временной анализ. | ⚠️ Поддерживает сегментацию событий, но, скорее всего, ограничено окном в 66K токенов. | Победа Qwen |
| Область визуального распознавания | ✅ Обучена «распознавать все»: знаменитостей, аниме, редкие виды, достопримечательности, знаки, древние тексты. | ⚠️ Сильный анализ сцен, но нет заявлений о распознавании нишевых/редких сущностей. | Победа Qwen |
| OCR/извлечение текста | ✅ 32 языка, устойчива к размытию/наклону, поддерживает редкие/древние символы и структурированные раскладки. | ⚠️ Хорошо справляется с извлечением текста из длинных документов, но имеет недостаточно широкий охват языков и работы с редкими текстами. | Победа Qwen |
| Понимание текста | ✅ Сопоставимо с чистыми LLM; плавное слияние визуальных и текстовых данных без потери понимания. | ✅ Мощный генератор с переключателем «режим рассуждений»; высокое качество языка. | Возможна ничья |
| Простота доступа | Доступно через API или демо. | Доступно через API или демо, а также Десктопный ассистент, поддерживающий изображения, PDF, видео и т.д. | Победа GLM |
Чем отличаются архитектуры Qwen3-VL-235B-A22B и GLM 4.5V?
Qwen3-VL выделяется как «тяжеловесный» вариант, ориентированный на масштаб и объем обрабатываемой информации: его 235 млрд общих параметров, окно контекста в 256K токенов (расширяемое до 1M) и специализированные варианты с режимом рассуждений делают его идеальным для крупномасштабных задач.
В отличие от него, GLM 4.5V делает акцент на гибкости и эффективности без потери производительности. Его более компактная конструкция с 106 млрд параметров, окно контекста в 128K токенов и единая модель с переключаемым «Режимом рассуждений» обеспечивают баланс между скоростью и глубиной обработки
| Измерение для сравнения | Qwen3-VL-235B-A22B | GLM 4.5V |
|---|---|---|
| Размер модели и архитектура MoE | Общие параметры: 235B Активные параметры на вход: 22B |
Общие параметры: 106B Активные параметры на вход: 12B |
| Объем окна контекста | Нативный: 256K токенов Расширяемый до: 1M токенов |
Нативный: 128K токенов |
| Режимы рассуждений и инструкций | Переключатель Режима рассуждений, позволяющий пользователям балансировать между быстрыми ответами и глубоким анализом. | Переключатель Режима рассуждений, позволяющий пользователям балансировать между быстрыми ответами и глубоким анализом. |
| Обработка визуальных данных | Кодировщик на основе ViT + текстовый декодер Улучшения: Interleaved-MRoPE (рассуждение о видео), объединенные визуальные признаки |
Кодировщик на основе ViT + текстовый декодер Улучшение: Чистый адаптер для слияния визуальных и языковых данных |
| Скорость | Задержка 1.8–2 с | Задержка 0.3–1.5 с |
| Требования к оборудованию | 8 графических процессоров NVIDIA H200. | Один графический процессор объемом 80 ГБ (например, NVIDIA A100/H100 80GB) в 16-битной точности |
Итак, какая модель показывает лучшую производительность: Qwen3-VL-235B-A22B или GLM 4.5V?
Как правило, Qwen3-VL-235B-A22B лидирует в базовом рассуждении, обработке документов и генерации кода. GLM 4.5V показывает близкие результаты в нескольких задачах, но не превосходит Qwen ни в одном из представленных эталонных тестов.
| Категория | Эталонный тест | Qwen3-VL-235B-A22B | GLM 4.5V |
|---|---|---|---|
| 1. Общие VQA (вопросы по визуальным данным) | MMbench v1.1 | 89.9 | 88.2 |
| MMStar | 78.4 | 75.3 | |
| MUIRBENCH | 72.8 | 75.3 | |
| HallusionBench | 63.2 | 65.4 | |
| 2. STEM и головоломки | MMMU (val) | 78.7 | 75.4 |
| MMMU Pro | 68.1 | 65.2 | |
| MathVista | 84.9 | 84.6 | |
| MathVision | 66.5 | 65.6 | |
| MathVerse | 72.5 | 72.1 | |
| AI2D | 89.7 | 88.1 | |
| 3. Длинные документы и OCR/диаграммы | MMLongBench-Doc | 57.0 | 44.7 |
| OCRBench | 920.0* | 86.5 | |
| 4. Программирование | Design2Code | 92.0 | 82.2 |
| 5. Понимание видео | VideoMME (w/o sub) | 79.2 | 74.6 |
Вы также можете использовать API-ключ Novita AI для доступа к Десктопному ассистенту GLM бесплатно — оплата не требуется, в отличие от официального сайта!
Десктоп разработан для мультимодальных моделей серии GLM (GLM-4.5V, совместим с GLM-4.1V), поддерживает интерактивные диалоги с текстом, изображениями, видео, PDF, PPT и другими форматами. Он подключается к мультимодальному API GLM для предоставления интеллектуальных сервисов в различных сценариях.
Настройки:
Имя модели: zai-org/glm-4.5v
URL API: https://api.novita.ai/openai
Эндпоинт: /v1/chat/completions
API-ключ: от Novita AI
Получить API-ключ и попробовать бесплатный Десктопный ассистент GLM сейчас!
Как получить доступ к Qwen3-VL-235B-A22B и GLM 4.5V дешево и быстро?
Novita AI предлагает API Qwen3-VL с окном контекста 131K по цене $0.98 за вход и $3.95 за выход. Также доступны API GLM-4.6V с окном контекста 208K по цене $0.60 за вход и $2.20 за выход, с поддержкой структурированных выводов и вызова функций.
1. Веб-интерфейс (самый простой для новичков)
Попробовать Qwen 3 VL 235B A22B сейчас!
2. Доступ по API (для разработчиков)
Шаг 1: Войдите в аккаунт и перейдите в библиотеку моделей
Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку Библиотека моделей.
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая подходит вашим потребностям.
Шаг 3: Начните бесплатный пробный период
Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите ваш API-ключ
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: 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 завершения чата для пользователей Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_UxQ9B4FllYcK6ZwMw6OFh5Q15fFCM4gMHoTbNh4vB3ZF_Dc5yN4RzVXxOHjarOF-AhMO61lRJN8plthUCfFvZA==",
)
model = "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 16384
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)
3. Локальное развертывание (для продвинутых пользователей)
Требования:
- Qwen3-VL-235B-A22B: 8 графических процессоров NVIDIA H200.
- GLM 4.5V: один графический процессор объемом 80 ГБ (например, NVIDIA A100/H100 80GB) в 16-битной точности
Шаги установки:
- Скачайте веса модели с HuggingFace или ModelScope
- Выберите фреймворк для инференса: поддерживаются vLLM или SGLang
- Следуйте руководству по развертыванию в официальном репозитории GitHub
4. Интеграция
Использование CLI, таких как Trae, Claude Code, Qwen Code
Если вы хотите использовать топовые модели Novita AI (такие как Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1) для помощи в программировании с ИИ в вашей локальной среде или IDE, процесс прост: получите ваш API-ключ, установите инструмент, настройте переменные окружения и начните программировать.
Для подробных команд настройки и примеров ознакомьтесь с официальными руководствами:
- Trae: Пошаговое руководство по доступу к ИИ-моделям в вашем IDE
- Claude Code: Как использовать Kimi-K2 в Claude Code на Windows, Mac и Linux
- Qwen Code: Как использовать совместимый с OpenAI API в Qwen Code (настройка за 60 секунд!)
Мультиагентные рабочие процессы с SDK OpenAI Agents
Создавайте продвинутые мультиагентные системы, интегрировав Novita AI с SDK OpenAI Agents:
- Подключи и работай: Используйте LLM Novita AI в любом рабочем процессе OpenAI Agents.
- Поддержка передачи задач, маршрутизации и использования инструментов: Проектируйте агентов, которые могут делегировать задачи, сортировать их или запускать функции, все на основе моделей Novita AI.
- Интеграция с Python: Просто установите эндпоинт SDK на
https://api.novita.ai/v3/openaiи используйте ваш API-ключ.
Подключение API на сторонних платформах
Совместимый с OpenAI API: Наслаждайтесь простой миграцией и интеграцией с инструментами, такими как Cline и Cursor, разработанными по стандарту API OpenAI.
Hugging Face: Используйте модели в Spaces, конвейерах или с библиотекой Transformers через эндпоинты Novita AI.
Фреймворки для агентов и оркестрации: Легко подключайте Novita AI к партнерским платформам, таким как Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify и Langflow через официальные коннекторы и пошаговые руководства по интеграции.
Qwen3-VL-235B-A22B демонстрирует явные преимущества в продвинутом рассуждении, визуальном программировании, многоязычном OCR и обработке длинного контекста — что делает его лучшим выбором для требовательных рабочих процессов и мультимодальных задач.
GLM 4.5V, хотя и немного уступает в сырой производительности, более легковесный и предлагает десктопного ассистента, более высокую скорость инференса и более широкую возможность использования по принципу «подключи и работай» — особенно для разработчиков и стартапов. Для большинства сценариев использования Qwen3-VL-235B-A22B идеален для задач, требующих глубины и сложности, в то время как GLM 4.5V выделяется простотой использования и гибкостью.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли использовать GLM 4.5V офлайн или вне браузера?
Да, GLM 4.5V поддерживает бесплатного десктопного ассистента (через Novita AI), который позволяет пользователям взаимодействовать с текстом, изображениями, видео и PDF локально — возможности, которые Qwen3-VL-235B-A22B не предлагает из коробки.
Какой самый дешевый и быстрый способ попробовать Qwen3-VL-235B-A22B и GLM 4.5V?
API Qwen3-VL: контекст 131K, $0.98 за вход, $3.95 за выход
API GLM-4.6V: контекст 208K, $0.60 за вход, $2.20 за выход, с поддержкой структурированных выводов и вызова функций
Какая модель показывает лучшие результаты в эталонных тестах — Qwen3-VL-235B-A22B или GLM 4.5V?
Qwen3-VL-235B-A22B стабильно набирает более высокие баллы, чем GLM 4.5V, в таких категориях, как рассуждение в области STEM (например, MMMU), анализ длинных документов (MMLongBench-Doc), OCR (OCRBench) и программирование (Design2Code). GLM 4.5V показывает хорошие результаты, но не превосходит Qwen ни в одном из перечисленных эталонных тестов.
Novita AI — это облачная ИИ-платформа, которая предлагает разработчикам простой способ развертывать ИИ-модели с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступное и надежное облако графических процессоров для создания и масштабирования решений.
