关键亮点
GLM 4.1V 9B Thinking：最适合友好的交互式问答和面向消费者的智能任务。
Qwen2.5 VL 72B：深度文档理解和 AI 图像辅助的首选。
不确定 GLM 4.1V 9B Thinking 和 Qwen2.5 VL 72B 哪个适合您？我们为您准备了快速解答！从智能文档阅读到交互式问答以及 AI 图像支持，看看哪个模型表现更出色。想知道我们选择背后的逻辑？往下滑！
GLM 4.1V 9B Thinking 对比 Qwen2.5 VL 72B：任务
输入：
输出：
GLM 4.1V 9B Thinking
Qwen2.5 VL 72B
对 GLM 4.1V 9B Thinking 和 Qwen2.5 VL 72B 的评估：
GLM 4.1V 9B Thinking 在 以用户友好的方式回答前两个问题 方面表现更好，它将上下文构建为一个教程，用户正在学习或跟随操作。然而，两者都没有直接提供可操作的后续步骤。
Qwen 2.5 VL 72B
- 这个页面是什么？
它解释了代码和上下文，但没有明确描述用户界面或用户在页面上看到的内容（例如教程、代码编辑器或网页截图）。 - 代码的用途是什么？
提供了代码目的及其实现功能的详细技术解释。
GLM 4.1V 9B Thinking
- 这个页面是什么？
直接说明该页面是一个代码示例，很可能是教程的一部分，并描述了显示的内容（代码编辑器、文件等）。 - 代码的用途是什么？
清晰地总结了代码的目的：设置一个 Express 路由并渲染动态页面。
GLM 4.1V 9B Thinking 对比 Qwen2.5 VL 72B：基本介绍
| 特性 | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| 模型规模 | 9B | 73.4B |
| 开源 | 是 | 是 |
| 训练方法 | 基于 GLM 4 9B 0414 | 可能基于 Qwen 2 VL |
| 上下文窗口 | 64K 和 4K 图像分辨率 | 64K（超过 1 小时的视频） |
| 多模态能力 | 视觉（图像和视频）和文本输入，但不能同时处理图像和视频 | 视觉（图像和视频）和文本输入 |
| 语言支持 | 支持中文和英文 | 多语言 |
| 思维链推理 | 提供“思维链”（CoT）推理 | 无 |
| 文档处理 | 擅长 STEM 和长文档 | 优秀的 OCR 和文档提取 |
GLM 4.1V 9B Thinking 基于 GLM 4 9B 0414 训练，旨在推动视觉语言模型推理能力的边界。通过引入“思考范式”并利用强化学习，该模型显著提升了自身能力。作为首个实现思维链（CoT）推理的视觉语言模型，GLM 4.1V 9B Thinking 在多模态推理方面树立了新标杆。
GLM 4.1V 9B Thinking 对比 Qwen2.5 VL 72B：基准测试
| **基准测试 ** | GLM 4.1V‑9B | Qwen 2.5 VL 72B | ** 胜出者** |
|---|---|---|---|
| MMMU（图像） | 68.0 | 70.2 | Qwen 2.5 VL |
| MMMU‑Pro | 57.1 | 51.1 | GLM |
| VideoMMMU | 61.0 | 60.2 | GLM |
| mvBench（视频） | 70.4 | 64.6 | GLM |
| AITZ_EM（智能体） | 83.2 | 35.3* | GLM |
| Agent (OSWorld) | 14.9 | 8.8 | GLM |
| Agent (AndroidWorld) | 41.7 | 35.0 | GLM |
| Agent (WebVoyageSom) | 69.0 | 40.4 | GLM |
| Agent (Webquest‑SingleQA) | 72.1 | 60.5 | GLM |
| Agent (Webquest‑MultiQA) | 54.7 | 52.1 | GLM |
| 编码 (Design2Code) | 64.7 | 41.9 | GLM |
| 编码 (Flame‑VLM‑Code) | 72.5 | 46.3 | GLM |
| OCRBench | 84.2 | 85.1 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME（无文本） | 68.2 | 73.3 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME（有文本） | 73.6 | 79.1 | Qwen 2.5 VL |
| MMVU | 59.4 | 62.9 | Qwen 2.5 VL |
选择 GLM 4.1V‑Thinking：如果您的优先需求是多模态推理、智能体能力、STEM 问题解决或编码。
选择 Qwen 2.5 VL 72B：如果您专注于文档/图像/视频理解——尤其是 OCR、结构化提取和视觉感知。
GLM 4.1V 9B Thinking 对比 Qwen2.5 VL 72B：使用成本
如果您想在本地部署：
| **特性 ** | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| GPU 型号 | RTX 4090 | H100 |
| 使用 GPU 数量 | 1 个 GPU | 8 个 GPU |
| 总显存 | 22 GB | ~640 GB |
| 总价格（亚马逊） | 约 $2,935 | 约 $25,000/GPU（直接来自 NVIDIA） |
| 云 GPU 价格 (Novita AI) | $0.69/小时 | $20.48/小时 |
如果您想使用类似 Novita AI 的 API：
| **模型 ** | ** 上下文窗口 ** | ** 输入价格 (/1M tokens)** | ** 输出价格 (/1M tokens)** |
|---|---|---|---|
| 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 在本地和 API 使用方面都提供了更好的可及性和成本效益。
Qwen 2.5 VL 72B 适合具有极高需求资源的用户。
应该选择哪个视觉语言模型？
1. 对于文档理解
Qwen2.5 VL 72B 更合适。
理由： Qwen2.5 VL 72B 在 OCR、文档提取以及处理复杂结构化文档（包括自然场景文字识别）方面表现出色。它专为高精度的文档理解任务而设计，尤其在多语言环境下。
2. 对于面向消费者（To-C）的多模态问答
GLM 4.1V 9B Thinking 更合适。
理由： GLM 4.1V 9B Thinking 提供用户友好、教程式的回答，强大的思维链推理能力，并且适用于交互式、智能体式的问答。这使其更适合可扩展、响应迅速的消费级应用。
3. 对于 AI 生成的图像辅助（AI 绘图/图像生成支持）
Qwen2.5 VL 72B 更合适。
理由： Qwen2.5 VL 72B 具有先进的多模态能力，尤其是在视觉感知、图像理解和结构化提取方面，使其更适合 AI 辅助用户生成或理解图像的场景。
如何通过 Novita API 访问 GLM 4.1V 9B Thinking 和 Qwen2.5 VL 72B？
步骤 1：登录并进入模型库
登录您的账户，点击 Model Library 按钮。
步骤 2：选择您的模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤 4：获取您的 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入 Settings 页面，您可以复制 API 密钥，如下图所示。
步骤 5：安装 API
使用特定于您编程语言的包管理器安装 API。
安装后，将必要的库导入到您的开发环境中。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是 Python 用户使用聊天补全 API 的示例。
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 是您进行友好交互式问答和消费者应用的最佳选择。
Qwen2.5 VL 72B 在深度文档理解和强大的 AI 图像支持方面表现突出。
选择符合您需求的模型——如果您好奇原因，请向下滚动查看详情！
常见问题
我应该选择哪个模型进行文档理解？
选择 Qwen2.5 VL 72B。它在 OCR、文档提取和读取复杂文件方面表现出色。Qwen2.5-VL-72B 的 DocVQA 得分高达 96.4。
面向消费者的交互式问答呢？
GLM 4.1V 9B Thinking 专为此设计——期待用户友好、对话式和智能的回复。
哪个模型在 AI 生成图像或图像支持方面更有帮助？
Qwen2.5 VL 72B 在 AI 图像任务、视觉感知和基于图像的辅助方面更强大。
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时提供经济可靠的 GPU 云用于构建和扩展。
