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GLM-4.5 vs Claude 4 Opus：高性价比灵活性还是可靠安全性

作者 / / AI Model Comparison / 7 分钟阅读
GLM-4.5 vs Claude 4 Opus：高性价比灵活性还是可靠安全性
目录
  1. 模型基本介绍
  2. GLM-4.5 与 Claude 4 Opus 基准对比
  3. GLM-4.5 与 Claude 4 Opus 应用技能测试
  4. 优势与劣势：GLM-4.5 与 Claude 4 Opus
  5. 如何在 Novita AI 上使用 GLM-4.5
  6. 常见问题

关键亮点

GLM-4.5：一款基础模型，融合了推理、编码和智能代理能力，以满足智能代理应用的复杂需求。

Claude 4 Opus：具备智能与高级推理能力的多模态模型，针对复杂分析、创意任务和高级问题解决进行了优化。

Novita AI 不仅提供稳定的 API 服务，还提供极具性价比的定价。例如，GLM-4.5 输入每 1M tokens 仅需 $0.6，输出每 1M tokens 仅需 $2.2。

模型基本介绍

GLM-4.5

GLM-4.5 是一款为智能代理设计的基础模型，拥有 3550 亿总参数和 320 亿活跃参数。该模型统一了推理、编码和智能代理能力，以满足智能代理应用的复杂需求。GLM-4.5 是一种混合推理模型，提供两种模式：思考模式（用于复杂推理和工具使用）和非思考模式（用于即时响应）。

关键特性与架构

  • 参数：3550 亿总参数，320 亿活跃参数。
  • 混合推理：两种运行模式——思考模式用于复杂推理和工具使用，非思考模式用于即时响应。
  • 模型版本：提供基础模型、混合推理模型和 FP8 版本。
  • 上下文窗口：128K tokens。
  • 许可协议：MIT 开源许可，允许商业使用和二次开发。
  • 能力：统一推理、编码和智能代理功能，适用于复杂应用。

Claude 4 Opus

Claude 4 Opus 是 Anthropic 的旗舰级大型语言模型，专为需要最高智能和复杂推理能力的最严苛应用而设计。作为 Claude 产品线中的顶级版本，Opus 4 在复杂分析、创意任务和高级问题解决方面表现出色。

特性与架构

  • 架构：密集 Transformer 模型（非 MoE），采用大规模密集参数化。
  • 训练重点：在强调安全性、对齐性和可引导性的同时，兼顾最前沿的自然语言理解与生成能力。
  • 能力：擅长复杂对话 AI、多步推理、深度分析、高级编码辅助、创意写作和学术研究。
  • 语言：主要针对英语优化，同时具备强大的多语言能力。
  • 上下文长度：200k tokens。

GLM-4.5 与 Claude 4 Opus 基准对比

benchmark comparison

2. 上下文窗口：

GLM-4.5: 128k Tokens

Claude 4 Opus: 200k Tokens

3. API 定价：

GLM-4.5: ** 输入 / 输出 ** 每 1M Tokens $0.6 / $2.2

Claude 4 Opus: ** 输入 / 输出 ** 每 1M Tokens $15 / $75

免费体验 GLM-4.5！

GLM-4.5 与 Claude 4 Opus 应用技能测试

1. 创意写作挑战：GLM-4.5 vs Claude 4 Opus

提示

你某天早上醒来，发现世界失去了色彩——一切只剩下黑、白和不同程度的灰。当你探索城市时，你发现了一个仍然散发着鲜艳色彩的物体。讲述你寻找这一现象意义的故事，世界如何反应，以及你决定如何处理这个彩色物体。重点描写氛围、情感以及角色所面临的选择。请将故事控制在 200–250 字之间。

评分标准

标准 描述
创意与原创性 故事是否独特且富有想象力？是否避免了陈词滥调并带来新意？
氛围与意象 文字是否营造出鲜明的氛围和强烈的意象？是否让读者身临其境？
连贯性与结构 故事是否结构清晰、逻辑合理？是否易于理解和跟随？
角色塑造与情感 角色是否刻画到位？故事是否能引发读者的情感共鸣或同理心？
语言与风格 语言是否富有表现力和感染力？风格是否符合主题？

每项 1–5 分，总分 25 分。

GLM-4.5

glm 4.5 creative writing

Claude 4 Opus

claude 4 opus creative writing performance

评分：

模型 创意与原创性 氛围与意象 连贯性与结构 角色塑造与情感 语言与风格 总分 (25)
GLM-4.5 4；经典概念，发人深省的两难困境 4；强烈的对比和氛围 5；结构清晰，逻辑流畅 3；情感上有一定距离，深度不足 4；简洁有效的描写 20
Claude 4 Opus 5；富有创意、层次丰富、充满象征 5；生动、沉浸、戏剧性强 5；节奏出色，发展充分 5；情感丰富，角色令人共情 5；诗意、动人、文学风格 25

Claude 4 Opus 在创意、情感深度和文学风格方面表现突出。

GLM-4.5 结构良好且富有氛围，但在情感吸引力和细腻程度上略逊一筹。

2. 自然语言理解挑战：GLM-4.5 vs Claude 4 Opus

段落：

Michael 答应 David 在中午之前把包裹送到。然而，当他到达 David 的办公室时，前台告诉他，他已经出发去开会了。Michael 把包裹交给了前台，并给 David 发了一条消息。

问题：
谁已经出发去开会了，是 Michael 还是 David？
请说明你的推理过程。

GLM-4.5

glm 4.5 NLU

Claude 4 Opus

claude 4 opus NLU

评分：

以下是基于评估标准对 GLM-4.5 和 Claude Opus 回复的评分表：

模型 创意与原创性 (5) 氛围与意象 (5) 连贯性与结构 (5) 角色塑造与情感 (5) 语言与风格 (5) 总分 (25)
GLM-4.5 3/5 2/5 4/5 2/5 3/5 14/25
Claude Opus 4/5 3/5 5/5 3/5 4/5 19/25

优势与劣势：GLM-4.5 与 Claude 4 Opus

GLM-4.5

优势

  • 灵活的推理：面对棘手或模糊的问题时，愿意提出有创意的、替代性的或横向的解决方案。
  • 约束处理：灵活应对多个有时甚至相互冲突的规则和例外情况。
  • 分析深度：通常探索多种解决路径，考虑边界情况，并愿意自我修正。
  • 适应性：在开放式或非标准的问题场景中能迅速调整方法。
  • 高性价比：极具竞争力的定价（通过 Novita AI 可享输入/输出每 1M tokens 仅 $0.6 / $2.2，非常适合大规模或对成本敏感的部署。

劣势

  • 表达机械：写作输出可能流于公式化、按部就班，缺乏自然的流畅感或生动性。
  • 透明度不足：有时会跳过推理步骤，使得逻辑不够清晰。
  • “过度解答”：可能过度解读或做出任务未预期的推测性关联。
  • 安全控制：防护措施虽在改进，但在某些边缘情况下可能不及 Claude 严格。

Claude 4 Opus

优势

  • 长上下文处理：擅长在极长文档或对话中跟踪细节并保持一致性。
  • 逻辑推理：在需要严格遵循规则、满足约束条件以及逐步推导的任务上表现尤为出色。
  • 自我反思：经常解释其决策过程，并指出任何歧义或不确定性。
  • 安全性与可靠性：极少输出不适当或有风险的内容，非常适合高风险或敏感领域。
  • 一致性：即使在长时间对话中也能保持稳定可靠的交流节奏。

劣势

  • 对模糊性的僵化：面对不清晰、矛盾或不完整的信息时，可能陷入困境或过于谨慎。
  • 字面理解：有时过于按字面意思理解，除非被提示，否则可能忽略微妙的或间接的联系。

如何在 Novita AI 上使用 GLM-4.5

步骤 1：登录并访问模型库

登录您的账户，然后点击 Model Library 按钮。

Model Library

立即免费试用！

步骤 2：选择模型

浏览可用的选项，选择适合您需求的模型。

Choose Your Model

步骤 3：开始免费试用

开启免费试用，探索所选模型的能力。

choose your model

步骤 4：获取 API 密钥

为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个全新的 API 密钥。进入“Settings”页面，按照图片所示复制 API 密钥。

get api key

步骤 5：安装 API

使用您编程语言对应的包管理器安装 API。

install api

安装完成后，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，即可开始与 Novita AI LLM 进行交互。以下是一个适用于 Python 用户的聊天补全 API 示例。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="",
)

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)

这两个模型体现了截然不同的设计理念，并具备不同的能力优势：GLM-4.5 擅长灵活的解决问题的能力和自适应推理，而 Claude 4 Opus 则以严谨的逻辑一致性和强大的安全机制脱颖而出。

GLM-4.5 是一款拥有 3550 亿参数的基础模型，专门为智能代理应用设计，具有独特的混合推理架构和双运行模式。该模型拥有 320 亿活跃参数和 128K token 的上下文窗口，在 MIT 开源许可下统一了推理、编码和代理能力。其独特的思考/非思考模式架构既能实现复杂的深思熟虑推理，也能快速生成响应，使其成为企业代理部署场景的专业解决方案。

免费体验 GLM-4.5！

常见问题

如何拟合一个 GLM 模型？

GLM 模型可以通过像 Novita AI 这样的平台上的官方 API 进行部署，具体的设置说明因模型版本和硬件要求而异。

Claude Opus 4 是最好的模型吗？

Claude Opus 4 是目前最先进的 AI 模型之一，在逻辑推理和长上下文理解方面尤为强大。然而，“最好”取决于您的具体需求——其他模型可能在创意、编码或性价比方面更出色。

Claude Opus 4 和 GLM-4.5 的价格是多少？

Claude Opus 4 的 API 访问费用通常为输入每百万 tokens $15，输出每百万 tokens $75；而 GLM-4.5 的 API 访问费用为输入每百万 tokens $0.6，输出每百万 tokens $2.2。

关于 Novita AI
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷途径，同时提供经济实惠且可靠的 GPU 云资源用于构建应用。

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