本文对当前最先进的两个开源大语言模型——GLM 4.5 和 Qwen3 235B 2507 ——进行了全面且最新的对比。通过剖析它们的架构、推理能力、效率、基准测试结果、价格和易用性，本文帮助你：
- 了解模型之间的关键差异，涉及技术设计、性能和部署场景。
- 确定哪个模型最适合你的需求——无论你更看重长上下文处理、成本效率、推理深度还是代码生成能力。
GLM 4.5 对比 Qwen3 235B 2507：架构对比
| 特性 | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | GLM 4.5 |
|---|---|---|
| 模型规模 | 235B 总参数 22B 激活参数 |
355B 总参数，32B 激活参数 |
| 开源 | 是 | 是 |
| 架构 | MoE（混合专家） | MoE（混合专家） |
| 上下文长度 | 262,144 tokens | 128,000 tokens |
| 语言支持 | 多语言 | 中文和英文 |
| 多模态 | 文本到文本 | 文本到文本 |
| 推理模式 | 无“思考模式”（无内部思维链或 thinking 块） |
同时支持“思考模式”和“非思考模式” |
| 改进 | 指令微调，指令遵循能力更强 优化了通用文本生成、推理、数学、科学、编程和工具使用 在开放和主观任务中与人类偏好对齐更好 |
MuonClip 优化器达到前所未有的规模 用于扩展稳定性的新型优化技术 混合推理：思考模式用于复杂推理和工具使用 非思考模式用于即时回答 |
参数数量（235B）对 Qwen-3 性能有何影响？
巨大的 2350 亿参数赋予 Qwen 3 庞大的知识库和高度细致理解的能力。MoE 架构是使这种规模变得实用的关键。通过每次仅激活约 220 亿参数，该模型获得了与其大总规模相关的知识和推理能力，同时推理成本更接近一个小得多的密集模型。这使得性能质量和计算效率之间达到了极佳的平衡，使其能够在不产生 235B 密集模型高昂成本的情况下解决复杂问题。
GLM 4.5 对比 Qwen3 235B 2507：基准测试对比
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 表现出更均衡和全面的性能。它不仅在知识、推理、编程和数学等传统领域表现出色，还在长上下文理解和处理复杂任务方面展现了强大能力。尽管 GLM 4.5 整体表现良好，但在数学、指令遵循和长上下文推理等更具挑战性的任务上明显落后于 Qwen3。
GLM 4.5 对比 Qwen3 235B thinking 2507：能力对比
推理能力
Qwen3 235B Thinking 2507 的推理能力略强于 GLM 4.5，推理基准测试得分分别为 71.0 和 68.8。这意味着 Qwen3 特别适合涉及复杂逻辑推理和问题解决的任务。不过，GLM 4.5 在智能体和编程任务上表现更均衡，使其成为更广泛用途的通用选择。
泛化能力
-
GLM 4.5 旨在统一多样化的能力，而不会牺牲任何单一领域的性能，这反映了对泛化能力的高度重视。它使用 15 万亿 tokens 的通用文本加上 8 万亿 tokens 的专门数据进行训练，因此拥有广泛而深入的知识库。
-
Qwen3 235B Thinking 2507 也表现出强大的泛化能力，训练数据涵盖 119 种语言的 36 万亿 tokens。然而，像“Thinking”和“Coder”这样的专门变体的开发表明，其策略是针对特定任务进行优化，有时可能会牺牲部分通用性。
GLM 4.5 对比 Qwen 3 235B 2507：效率对比
速度对比
数据来源：Artificial Analysis
GLM 4.5 的输出速度稍快，延迟更低，尤其是在输入上下文较长时。Qwen 3 235B 2507 在短上下文下速度接近，但随着输入长度增加，速度下降更明显。
Novita AI 上价格对比
| 模型 | 上下文长度 | 输入价格（每百万 tokens） | 输出价格（每百万 tokens） |
|---|---|---|---|
| Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | 131,072 | $0.3 | $3.0 |
| GLM 4.5 | 131,072 | $0.6 | $2.2 |
GLM 4.5 效率更高，更适合输出量大或上下文窗口长的任务，尤其是在响应时间关键时。
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 的输入成本更低，如果你的工作负载是提示词密集型而非输出密集型，这可能更具吸引力。
复杂推理任务的最佳 LLM：GLM 4.5 还是 Qwen 3 235B 2507
上图显示，GLM-4.5 系列在复杂推理（SWE-bench Verified）上取得了更优性能，超越了参数规模相似甚至更大的其他模型。
提示：制作一个 Flappy Bird 游戏
| 维度 | Qwen 3 235B | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| 易用性 | 即用即玩，依赖最少，适合快速原型和测试 | 结构良好，适合进一步扩展或团队开发 |
| 游戏保真度 | 高度忠实于原作，核心机制简单清晰 | 高度忠实，特别注重视觉效果和交互细节 |
| 代码风格 | 现代前端风格，简洁明了，适合单人开发 | 教学/工程风格，模块化清晰，适合团队/教学 |
| 视觉效果 | 简单实用，适合技术演示 | 精美细致，适合演示和作品集 |
| 可扩展性 | 强，易于集成到更复杂的 Web 项目 | 强，易于封装用于业务逻辑或功能扩展 |
| 用户体验 | 用户交互友好，可用性高 | 交互精良，UI/UX 更精致 |
Qwen 3 235B 更适合需要 ** 简洁、快速集成和精简代码的场景——非常适合原型设计和学习。GLM 4.5 更适合需要 ** 教学、可维护性和视觉美感的场景——非常适合工程或课堂使用。
如何获取 GLM 4.5 或 Qwen 3 235B 2507？
第一步：登录并访问模型库
登录你的账户，点击 模型库 按钮。
第二步：选择模型
浏览可用选项，选择适合你需求的模型。
第三步：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
第四步：获取 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为你提供一个新 API 密钥。进入“设置”页面，按图中所示复制 API 密钥。
第五步：安装 API
使用你的编程语言对应的包管理器安装 API。
安装完成后，将必要的库导入到你的开发环境中。使用你的 API 密钥初始化 API 以开始与 Novita AI LLM 交互。以下是使用 Python 用户进行聊天补全 API 的示例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)
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)
第三方平台指南
使用 CLI（如 Trae、Claude Code、Qwen Code）
如果你想在本地环境或 IDE 中使用 Novita AI 的顶级模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1、GLM 4.5）进行 AI 编码辅助，过程很简单：获取 API 密钥、安装工具、配置环境变量，然后开始编码。
有关详细的设置命令和示例，请查看官方教程：
- Trae：在 IDE 中访问 AI 模型的分步指南
- Claude Code：如何在 Windows、Mac 和 Linux 上的 Claude Code 中使用 Kimi-K2
- Qwen Code：如何在 Qwen Code 中使用 OpenAI 兼容 API（60 秒设置！）
使用 OpenAI Agents SDK 实现多 Agent 工作流
通过将 Novita AI 与 OpenAI Agents SDK 集成，构建高级多 Agent 系统：
- 即插即用： 在任何 OpenAI Agents 工作流中使用 Novita AI 的 LLM。
- 支持移交、路由和工具使用： 设计能委派、分类或运行函数的 Agent，全部由 Novita AI 的模型驱动。
- Python 集成： 只需将 SDK 端点设置为
https://api.novita.ai/v3/openai并使用你的 API 密钥。
在第三方平台上连接 API
- OpenAI 兼容 API： 享受无忧迁移，并与 Cline 和 Cursor 等工具集成，专为 OpenAI API 标准设计。
- Hugging Face： 通过 Novita AI 端点在 Spaces、pipeline 或 Transformers 库中使用模型。
- Agent 与编排框架： 通过官方连接器和分步集成指南，轻松将 Novita AI 与 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 等合作伙伴平台连接。
GLM-4.5 和 Qwen3 235B 2507 都代表了 LLM 技术的前沿进展，但每个模型在不同领域各有优势：
总结：
- 选择 Qwen3 235B 2507 用于需要超大上下文窗口、多语言交互以及专门的“思考”或“编码”变体的任务。
- 选择 GLM-4.5 用于效率、输出成本、通用性以及高级智能体或工程用例至关重要的应用。
常见问题
GLM-4.5 和 Qwen3 235B 2507 的主要架构差异是什么？
两者均采用混合专家（MoE）架构。Qwen3 235B 拥有 235B 参数（每次推理激活 22B），而 GLM-4.5 拥有 355B 参数（激活 32B）。Qwen3 235B 提供更长的上下文窗口（262,144 对比 128,000 tokens）。
哪个模型更适合复杂推理任务？
GLM-4.5 在 SWE-bench Verified 上以相对较小的模型规模取得了更优的复杂推理结果，但 Qwen3 235B 2507 在某些推理基准上略占优势（例如 71.0 对比 68.8）。GLM-4.5 支持混合“思考”和即时两种模式，使其在智能体工作流中更具灵活性。
这些模型在编程和指令遵循方面表现如何？
两个模型都是代码生成和指令遵循方面的佼佼者。Qwen3 235B 2507 经过指令微调，性能全面；而 GLM-4.5 在工具使用、智能体编码任务和均衡泛化方面提供了强大支持。
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，同时也提供经济可靠的 GPU 云用于构建和扩展。
