本文对当前最先进的两款开源大语言模型GLM 4.5和Qwen3 235B 2507进行了全面、最新的对比。通过拆解二者的架构、推理能力、效率、基准测试结果、定价和易用性，本文可以帮助你：
- 理解两款模型在技术设计、性能和部署场景上的核心差异
- 明确哪款模型更符合你的需求——无论你更看重长上下文处理能力、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 | 总参数量235B 单次推理激活参数量22B |
总参数量355B，单次推理激活参数量32B |
| 开源协议 | 是 | 是 |
| 架构 | MoE（混合专家模型） | MoE（混合专家模型） |
| 上下文长度 | 262,144 tokens | 128,000 tokens |
| 语言支持 | 多语言 | 中文和英文 |
| 多模态能力 | 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<think>代码块） |
同时支持“思考模式”和“非思考模式” |
| 优化方向 | 经过指令微调，指令遵循能力更强 针对通用文本生成、推理、数学、科学、编程和工具调用场景优化 在开放性和主观性任务上的人类偏好对齐度更高 |
首次在超大规模上应用MuonClip优化器 采用新型优化技术保障扩展稳定性 混合推理模式：思考模式用于复杂推理和工具调用，非思考模式用于即时回答 |
235B参数量如何影响Qwen-3的性能？
高达2350亿的参数量为Qwen 3赋予了庞大的知识库和细腻的理解能力。MoE架构是让这一规模落地实用的关键：每次推理仅激活约220亿参数，既获得了与总参数量匹配的知识和推理能力，推理成本却接近小得多的稠密模型。这实现了性能质量和计算效率的绝佳平衡，让它能够处理复杂问题，同时无需承担235B稠密模型的高昂成本。
GLM 4.5 对比 Qwen3 235B 2507：基准测试对比
Qwen3 235B A22B Instruct 2507展现了更均衡、全面的性能。它不仅擅长知识、推理、编程、数学等传统领域，在长上下文理解和复杂任务处理上也有强劲表现。尽管GLM 4.5整体表现不错，但在数学、指令遵循、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 Qwen 3 235B 2507：能力对比
推理能力
从推理基准测试得分（71.0 vs 68.8）可以看出，Qwen3 235B Thinking 2507的推理能力略强于GLM 4.5，因此特别适合需要复杂逻辑推断和问题解决的任务。不过GLM 4.5在智能体任务和编程任务上的表现更均衡，是更广泛适用场景下的更通用选择。
泛化能力
- GLM 4.5的设计目标是统一多种能力，且不牺牲任何单一领域的性能，体现了对泛化能力的高度重视。它接受了15万亿tokens通用文本和8万亿tokens专业数据的训练，拥有广泛且深厚的知识库。
- Qwen3 235B Thinking 2507也展现了强大的泛化能力，训练数据覆盖119种语言，总量达36万亿tokens。不过其推出“思考”“编程”等专用变体的策略，说明其优化方向偏向特定任务，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
GLM 4.5的输出速度略快，延迟更低，长输入上下文场景下优势更明显。Qwen 3 235B 2507在短上下文场景下速度接近，但随着输入规模增大，速度下降更明显。
Novita AI 平台定价对比
| 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，更适合大输出量、长上下文窗口的任务，尤其是对响应时间要求极高的场景。
Qwen3 235B A22B Thinking 2507输入成本更低，如果你的工作负载是提示词输入多、输出少，会更划算。
复杂推理任务最佳大模型：GLM 4.5 还是 Qwen 3 235B 2507
该图表显示，GLM-4.5系列在复杂推理（SWE-bench Verified）任务上表现优于参数规模相当甚至更大的其他模型。
提示词：制作一个 Flappy Bird 游戏
| 维度 | Qwen 3 235B | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| 易用性 | 即插即用，依赖极少，适合快速原型开发和测试 | 结构清晰，适合进一步扩展或团队开发 |
| 玩法还原度 | 高度还原原作，核心机制简单清晰 | 高度还原，特别注重视觉和交互细节 |
| 代码风格 | 现代前端风格，简洁清晰，适合个人开发 | 教学/工程风格，模块化清晰，适合团队或教学场景 |
| 视觉效果 | 简洁实用，适合技术演示 | 精致打磨，适合演示和作品集展示 |
| 可扩展性 | 强，易于集成到更复杂的Web项目中 | 强，易于封装为业务逻辑或功能扩展 |
| 用户体验 | 交互友好，易用性高 | 交互精细，UI/UX更打磨完善 |
Qwen 3 235B更适合需要极简设计、快速集成、简洁代码的场景，是原型开发和学习的不二之选。GLM 4.5更适合需要教学适用性、可维护性、视觉美感的场景，是工程开发或课堂教学的理想选择。
如何访问 GLM 4.5 或 Qwen 3 235B 2507？
步骤1：登录并进入模型库
登录你的账号，点击模型库按钮。
步骤2：选择你需要的模型
浏览可用选项，选择符合你需求的模型。
步骤3：开启免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤4：获取API密钥
为了完成API身份验证，我们会为你生成新的API密钥。进入「设置」页面，即可按照图中指引复制API密钥。
步骤5：安装API SDK
使用你所用编程语言的包管理器安装API。安装完成后，将所需库导入你的开发环境，使用API密钥初始化API，即可开始调用Novita AI的大语言模型。以下是Python用户调用聊天补全API的示例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_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Trae、Claude Code、Qwen Code等CLI工具
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）获得AI编程辅助，流程非常简单：获取API密钥、安装工具、配置环境变量即可开始编码。详细的安装命令和示例可参考官方教程：
- Trae：在IDE中访问AI模型的逐步指南
- Claude Code：在Windows、Mac和Linux的Claude Code中使用Kimi-K2的方法
- Qwen Code：在Qwen Code中使用OpenAI兼容API（60秒完成配置！）
使用OpenAI Agents SDK构建多智能体工作流
通过将Novita AI与OpenAI Agents SDK集成，构建高级多智能体系统：
- 即插即用：可在任何OpenAI Agents工作流中使用Novita AI的大语言模型。
- 支持交接、路由和工具调用：可设计能够委派任务、分流处理或执行函数的智能体，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，再使用你的API密钥即可。
在第三方平台接入API
- OpenAI兼容API：可无缝迁移、集成符合OpenAI API标准的工具，如Cline和Cursor。
- Hugging Face：可通过Novita AI端点，在Spaces、流水线或Transformers库中使用模型。
- 智能体与编排框架：通过官方连接器和逐步集成指南，可轻松将Novita AI与Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify和Langflow等合作平台连接。
GLM-4.5和Qwen3 235B 2507都是大语言模型技术的顶尖成果，但两款模型的优势领域不同：
总结：
- 如果你需要超长上下文窗口、多语言交互，以及专用的“思考”或“编程”变体，选择Qwen3 235B 2507。
- 如果你更看重效率、输出成本、通用性，以及高级智能体或工程类应用场景，选择GLM-4.5。
常见问题
GLM-4.5和Qwen3 235B 2507的核心架构差异有哪些？
两者均采用混合专家（MoE）架构。Qwen3 235B总参数量为235B（单次推理激活22B），GLM-4.5总参数量为355B（单次推理激活32B）。Qwen3 235B的上下文窗口更长（262,144 tokens vs 128,000 tokens）。
哪款模型更适合复杂推理任务？
从模型规模相对性能来看，GLM-4.5在SWE-bench Verified复杂推理测试中表现更优，但Qwen3 235B 2507在部分推理基准测试中略占上风（如71.0 vs 68.8）。GLM-4.5同时支持混合“思考”和即时回答模式，在智能体工作流中灵活性更高。
这两款模型在编程和指令遵循方面的表现如何？
两款模型在代码生成和指令遵循方面都属于顶尖水平。Qwen3 235B 2507经过指令微调，综合性能出色；GLM-4.5对工具调用、智能体编程任务支持强劲，泛化能力也更均衡。
Novita AI是一个AI云平台，为开发者提供简单的API来部署AI模型，同时提供高性价比、可靠的GPU云服务，支持AI应用的构建和扩展。
