本文提供了全面且最新的比较 GLM 4.5 以及 Qwen3 235B 2507， 目前最先进的两种开源大型语言模型。通过分析它们的架构、推理能力、效率、基准测试结果、定价和可用性，本文可以帮助您：
- 了解主要差异 模型在技术设计、性能和部署场景方面存在差异。
- 确定最适合您需求的型号—无论您重视长上下文处理、成本效率、推理深度还是代码生成能力。
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507：架构比较
| 特性 | Qwen3 235B A22B 指令 2507 | GLM 4.5 |
|---|---|---|
| 型号尺寸 | 总参数 235B 22B 活动参数 | 总参数 355B，有效参数 32B |
| 开源 | 是 | 是 |
| 卓越 | MoE（混合专家） | MoE（混合专家） |
| 上下文长度 | 262,144令牌 | 128,000令牌 |
| 语言支持 | 多种语言 | 中文和英文 |
| 多式联运 | 文字转文字 | 文字转文字 |
| 推理模式 | 没有“思维模式”（没有内部思维链或 <think> 块） | 支持“思考模式”和“非思考模式” |
| 提升 | 针对指令进行调整，以便更好地遵循指令 针对一般文本生成、推理、数学、科学、编码和工具使用进行了优化 在开放式和主观性任务中更好地与人类偏好保持一致 | 前所未有的规模的 MuonClip 优化器 用于缩放稳定性的新型优化技术 混合推理：复杂推理和工具运用的思维模式 非思考模式，即时获得答案 |
参数数量（235B）如何影响 Qwen-3 的性能？
235 亿个参数的海量数据赋予 Qwen 3 庞大的知识库和强大的细致理解能力。MoE 架构是实现这一规模的关键。通过每次仅激活约 22 亿个参数，该模型实现了与其庞大规模相关的知识和推理能力，同时推理成本更接近于规模小得多的密集模型。这在性能质量和计算效率之间实现了极佳的平衡，使其能够处理复杂问题，而无需承担 235 亿密集模型的高昂成本。
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507：基准测试对比
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 表现出更加均衡和全面的性能。它不仅在知识、推理、编码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出强大的能力。虽然 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，它明显落后于 Qwen3。
GLM 4.5 VS Qwen3 235B thinking 2507：能力比较
推理能力
Qwen3 235B Thinking 2507 的推理能力略强于 GLM 4.5，这一点在推理基准测试中体现得淋漓尽致（71.0 vs 68.8）。这意味着 Qwen3 尤其适合处理涉及复杂逻辑推理和问题解决的任务。然而，GLM 4.5 在代理任务和编码任务方面的表现更为均衡，使其成为更广泛用例的通用选择。
推广
- GLM 4.5 旨在统一各种功能，且不牺牲任何单一领域的性能，这体现了其对泛化的高度重视。它基于 15 万亿个通用文本标记和 8 万亿个专业数据标记进行训练，从而构建了广泛而深入的知识库。
- Qwen3 235B Thinking 2507 也展现出强大的泛化能力，其训练数据涵盖了 36 种语言的 119 万亿个词法单元。然而，“Thinking”和“Coder”等专用变体的开发表明，它采取了针对特定任务进行优化的策略，有时可能会牺牲一些泛化能力。
GLM 4.5 与 Qwen 3 235B 2507：效率比较
速度比较
GLM 4.5 输出速度稍快，延迟较低，尤其是在长输入上下文中。 Qwen 3 235B 2507 在短上下文中很接近，但随着输入大小的增加，速度会变慢。
价格比较 Novita AI
| 型号 | 上下文长度 | 输入价格（/M 代币） | 输出价格（/M 代币） |
|---|---|---|---|
| Qwen3 235B A22B 思考 2507 | 131,072 | $0.3 | $3.0 |
| GLM 4.5 | 131,072 | $0.6 | $2.2 |
GLM 4.5 提供更好的效率并且更适合具有大输出或长上下文窗口的任务，特别是当响应时间至关重要时。
Qwen3 235B A22B 思考 2507 提供较低的投入成本，如果您的工作量是即时的而不是输出繁重的，那么这会很有吸引力。
最棒的 LLM 对于复杂推理任务：GLM 4.5 或 Qwen 3 235B 2507
提示：制作一款 Flappy Bird 游戏
| 维度 | 奎文 3 235B | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| 可用性 | 粘贴即用，最小依赖性，非常适合快速原型设计和测试 | 结构良好，适合进一步扩展或团队发展 |
| 游戏保真度 | 高度忠实原作，核心机制简洁明了 | 高度忠实，特别注重视觉和互动细节 |
| 代码风格 | 现代前端风格，简洁明了，非常适合单独开发 | 教育/工程风格，模块化且清晰，非常适合团队/教学 |
| 视觉效果 | 简单实用，适合技术演示 | 精致优雅，适合演示和作品集 |
| 可扩展性 | 功能强大，易于集成到更复杂的 Web 项目中 | 强大，易于封装业务逻辑或功能扩展 |
| 用户体验 | 人性化交互，实用性强 | 更精致的交互，更精致的 UI/UX |
奎文 3 235B 更适合需要 极简主义、快速集成和简洁的代码—非常适合原型设计和学习。 GLM 4.5 更适合需要 教学、可维护性和视觉美学—非常适合工程或课堂使用。
如何访问 GLM 4.5 或 Qwen 3 235B 2507？
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的帐户并点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择您的型号
浏览可用的选项并选择适合您需求的模型。
第 3 步：开始免费试用
开始免费试用，探索所选型号的功能。
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“设置”页面，您可以按照图中所示复制 API 密钥。
步骤 5：安装 API
使用特定于您的编程语言的包管理器安装 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，即可开始与 Novita AI LLM。这是 Python 用户使用聊天完成 API 的示例。
从 openai 导入 OpenAI 客户端 = OpenAI(base_url="https://api.novita.ai/v3/openai", api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==", ) model = "zai-org/glm-4.5" stream = True # 或 False max_tokens = 65536 system_content = "成为有用的助手"" temperature = 1 top_p = 1 min_p = 0 top_k = 50 presence_penalty = 0 frequency_penalty = 0 repetition_penalty = 1 respond_format = { "type": "text" } chat_completion_res = client.chat.completions.create( model=model, messages=[ { "role": "system", "content": system_content, }, { "role": "user", “content”：“嗨，您好！”，} ]，stream=stream，max_tokens=max_tokens，temp=temp，top_p=top_p，presence_penalty=presence_penalty，freq_penalty=freq_penalty，response_format=response_format，extra_body={“top_k”：top_k，“repetition_penalty”：repetition_penalty，“min_p”：min_p}）如果流：对于chat_completion_res中的块：打印（chunk.choices[0].delta.content或“”，end="”）否则：打印（chat_completion_res.choices[0].message.content）
第三平台指南
使用 CLI，如 Trae、Claude Code、Qwen Code
如果你想使用 Novita AI的顶级模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1，GLM 4.5）在您的本地环境或 IDE 中提供 AI 编码帮助，过程很简单：获取您的 API 密钥，安装工具，配置环境变量，然后开始编码。
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
- 克劳德代码：如何在 Windows、Mac 和 Linux 上的 Claude Code 中使用 Kimi-K2
- Qwen代码：如何在 Qwen 代码中使用 OpenAI 兼容 API（60 年代设置！）
多代理工作流 OpenAI 经纪人 软件开发套件（SDK）
通过集成构建先进的多代理系统 Novita AI 使用 OpenAI Agents SDK：
- 即插即用： 绝大部分储备使用 Novita AI“ LLM在任何 OpenAI Agents 工作流程中。
- 支持切换、路由和工具使用： 设计可以委派、分类或运行功能的代理，全部由 Novita AI的模型。
- Python 集成： 只需将 SDK 端点设置为
https://api.novita.ai/v3/openai并使用您的 API 密钥。
连接第三方平台的API
- OpenAI兼容API： 享受轻松的迁移和集成，例如 克莱因 以及 光标，专为 OpenAI API 标准而设计。
- 抱脸： 在空间、管道或 Transformers 库中使用 Modeis Novita AI 端点。
- 代理和编排框架： 轻松连接 Novita AI 与合作伙伴平台 继续, 任何LLM,浪链, 迪菲 以及 朗弗罗 通过官方连接器和分步集成指南。
GLM-4.5 和 Qwen3 235B 2507 均代表了 LLM 技术，但每种型号在不同领域表现出色：
综上所述:
- 选择 Qwen3 235B 2507 对于需要大量上下文窗口、多语言交互和专门的“思维”或“编码”变体的任务。
- 选择 GLM-4.5 对于效率、输出成本、多功能性和先进的代理或工程用例至关重要的应用。
常见问题
两者都采用了混合专家 (MoE) 架构。Qwen3 235B 拥有 235B 个参数（每次推理 22B 个有效参数），而 GLM-4.5 拥有 355B 个参数（每次推理 32B 个有效参数）。Qwen3 235B 提供了更长的上下文窗口（262,144 个 token 对比 128,000 个 token）。
GLM-4.5 在 SWE-bench Verified 上，相对于模型规模而言，其复杂推理性能取得了优异的成绩，但 Qwen3 235B 2507 在某些推理基准测试中略胜一筹（例如，71.0 分 vs 68.8 分）。GLM-4.5 同时支持混合“思考”模式和即时模式，使其在代理工作流程中拥有更大的灵活性。
这两种模型在代码生成和指令跟踪方面都名列前茅。Qwen3 235B 2507 针对指令进行了调整，以实现全面的性能，而 GLM-4.5 则为工具使用、代理编码任务和均衡泛化提供了强大的支持。
Novita AI 是一个人工智能云平台，它为开发人员提供了一种使用我们简单的 API 轻松部署人工智能模型的方法，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 用于构建和扩展的云。
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