GLM 4.5V 和 Qwen 2.5-VL 是中国 AI 社区最近推出的两款领先的开源视觉语言模型 (VLM)。这两个模型都旨在推动多模态 AI 的前沿发展，将自然语言理解与视觉内容分析相结合。在这篇博文中，我们将从多个开发者关心的维度对 GLM 4.5V 和 Qwen 2.5-VL 进行比较。
GLM 4.5V 与 Qwen 2.5-VL：关键架构差异
| 特性 | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| 架构类型 | 混合专家(MoE)，总参数 355B，每个 token 激活约 32B (Air: 总 106B / 激活 12B) | 密集 Transformer，每个 token 所有 72B 参数都激活 |
| 效率与容量 | 容量高且推理成本较低（部分专家激活） | 稳定但计算成本高，每个输入使用全部参数 |
| 视觉编码器 | 基于 Vision Transformer (ViT)，标准实现 | ViT 配合窗口注意力、RMSNorm 和 SwiGLU，实现更高效的高分辨率处理 |
| 上下文长度 | 最高 128K tokens（部分配置 131K） | 最高 32K tokens |
GLM 4.5V 与 Qwen 2.5-VL：训练数据
1. 数据规模
| 类别 | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| 文本 Tokens | 总计约 23 万亿 tokens – 15T 通用 – 8T 推理/代码/智能体任务 |
72B 变体估计约 18T+ tokens （基于 Qwen 早期系列的缩放） |
2. 数据类型
| 类别 | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| 文本 | 多语言文本、代码、网页文本、推理提示、智能体任务数据 | 通用多语言文本、指令、可能的偏好对齐提示 |
| 视觉数据 | 清洗 + 重新标注的图像-文本对 学术图表、图示、数学图像 GUI 截图、PDF、手写笔记、多语言 OCR |
广泛的视觉数据 包括扫描表单、发票、演示文稿、边界框标签、OCR 文本 |
| 视频数据 | 带有推理监督的长视频 | 动态分辨率和帧采样的视频 |
3. 额外能力与训练技术
| 类别 | GLM 4.5V | Qwen 2.5-VL |
|---|---|---|
| 推理支持 | 训练中使用 thinking... response 思维链提示穿插视觉任务 |
推理是内部的；未显式暴露思维链 |
| 微调方法 | 跨多个领域的课程采样强化学习 (RLCS)：STEM、GUI、视频、文档 | RLHF/RLAIF 类似的微调（未完全披露），至少应用于 32B 模型，可能继承到 72B |
| 多模态能力 | 为智能体任务训练：对图像进行推理、采取行动（如 GUI 交互、工具使用） | 结构化输出能力强：OCR 输出 JSON、布局解析 (QwenVL HTML)、带坐标的对象检测 |
总结来说，GLM 4.5V 的训练强调 **质量和推理 （精选数据 + 显式推理 + 多领域 RL），而 Qwen 2.5-VL 的训练强调 ** 广度和视觉（广泛的数据覆盖 + 动态视觉训练 + 部分 RL 对齐）。
GLM 4.5V 与 Qwen 2.5-VL：推理延迟对比
GLM 4.5V 采用混合专家 (MoE) 架构，这意味着尽管模型总规模超过 100B，但在推理时每个 token 仅激活一小部分参数（约 12B）。
这种设计使其运行更加高效，其延迟和吞吐量表现接近 12B–20B 的密集模型，而不是 72B+ 密集模型。
GLM 4.5V 处理长上下文（最高 128K tokens）时延迟增长较低，因此特别适用于涉及长文档或多轮对话的任务。
GLM 支持特殊的 /nothink 模式，可在不需要逐步推理时禁用该功能，从而实现更快、更简洁的输出。
总体而言，GLM 4.5V 在长上下文推理效率和可扩展性方面表现优异，但需要强大的硬件和智能部署才能发挥其全部潜力。
GLM 4.5V 与 Qwen 2.5-VL：基准测试对比
GLM-4.5V 目前在整体基准测试性能上领先，尤其是在复杂和长上下文的多模态任务中。
但 Qwen2.5-VL 仍然具有很强的竞争力，并且之前是标杆。
两个模型在视觉-语言领域均优于大多数其他开源 LLM，即使是与闭源巨头相比也毫不逊色。
GLM 4.5V 与 Qwen 2.5-VL 的优势与不足
GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL：文本摘要、聊天机器人、基于图像的自然语言处理哪个更好？
文本摘要：GLM-4.5V 胜出
对于长文档、报告或多模态内容的摘要，GLM-4.5V 具有明显优势。其 128K 上下文窗口可以处理整本书或大量对话记录而无需截断。借助内置的思维链模式，它可以在总结的同时进行分析或推理。
Qwen 2.5-VL 在摘要方面也很出色，尤其是对较短文章或标准长度的文档。它能生成清晰、简洁、格式良好的摘要，并且对于中等长度任务速度更快。但在处理大量文本加图像的摘要任务时，GLM 的能力更强。
聊天机器人：取决于需求
对于需要 深度推理、长记忆和逐步任务完成 ** 的聊天机器人，GLM-4.5V 更强大。它支持工具使用和长时间对话而不会丢失上下文。其结构化推理（借助 thinking 模式）能够更好地处理 ** 复杂查询。
对于 **视觉聊天机器人 ，特别是涉及 ** 截图、图像或布局解析 ** 的场景，Qwen 2.5-VL 表现出色。它能很好地理解图像，提供结构化答案（例如 JSON），并支持 ** 多轮视觉对话。此外，它开箱即用，交互更流畅、更礼貌。
基于图像的自然语言处理任务：Qwen2.5-VL 领先
对于涉及 从图像中提取结构化数据 的任务，如 OCR、表单理解或布局识别，Qwen 2.5-VL 是更强的模型。
- 它支持 边界框检测，以 HTML 或 JSON 形式输出结构化布局，并能解析复杂的视觉文档。
- 其 多语言 OCR 以及对图像内容进行推理的能力，使其在面向业务的视觉 NLP 中非常实用。
GLM-4.5V 也能处理这些任务，但通常以自由文本的形式描述视觉内容，而非结构化格式，这可能需要更多后处理。
Novita AI：更经济、更稳定的 GLM 4.5V API 提供商
Novita AI 的 GLM-4.5V API 提供 65.5K 上下文，输入价格为 $0.60/1K tokens，输出价格为 $1.80/1K tokens，支持函数调用和结构化输出。
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的账户，点击 模型库 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，探索所选模型的功能。
步骤 4：获取您的 API 密钥
为了对 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，您可以复制如图所示的 API 密钥。
步骤 5：安装 API
使用您编程语言对应的包管理器安装 API。
安装完成后，在开发环境中导入必要的库。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是为 Python 用户提供的聊天补全 API 示例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)
model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
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)
使用 MCP 和 GLM 构建简单的图像识别工具
如果您想利用 GLM 的能力——例如构建一个简单的图像识别工具来展示其视觉识别和推理的集成——可以使用 Novita AI 支持的 MCP 功能。下面是示例代码：
import os
import sys
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import requests
import uvicorn
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Mount
base_url = "https://api.novita.ai/v3"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ['NOVITA_API_KEY']}"
}
mcp = FastMCP("Novita_API")
@mcp.tool()
def list_models() -> str:
"""
List all available models from the Novita API.
"""
url = base_url + "/openai/models"
response = requests.request("GET", url, headers=headers)
data = response.json()["data"]
text = ""
for i, model in enumerate(data, start=1):
text += f"Model id: {model['id']}\
"
text += f"Model description: {model['description']}\
"
text += f"Model type: {model['model_type']}\
\
"
return text
@mcp.tool()
def get_model(model_id: str, message) -> str:
"""
Provide a model ID and a message to get a response from the Novita API.
"""
url = base_url + "/openai/chat/completions"
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"content": message,
"role": "user",
}
],
"max_tokens": 200,
"response_format": {
"type": "text",
},
}
response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
return content
@mcp.tool()
def vision_chat(model_id: str, image_url: str, question: str) -> str:
"""
Use GLM-4.1V-9B-Thinking to answer a question about an image.
"""
url = base_url + "/openai/chat/completions"
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": image_url,
}
},
{
"type": "text",
"text": question,
}
]
}
],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
if __name__ == "__main__":
# Run using stdio transport
mcp.run(transport="stdio")
如果您想了解详细信息，可以查阅这篇文章：如何用 Novita AI 构建你的第一个 MCP 服务器！
经过对比，很明显 GLM 4.5V 和 Qwen 2.5-VL 都非常强大。“更好”的模型实际上取决于具体的用例和约束条件。我们最后用一个简短的 FAQ 来回答一些常见的实际问题：
GLM-4.5V 的关键架构改进是什么？
只有较小的版本（≤13B）可以在单个 GPU 上运行；完整尺寸的模型需要多 GPU 设置或云端推理。
这些模型支持英语和中文以外的语言吗？
它们的核心强项是英语和中文，但也能以不同质量处理一些其他语言。
我可以针对自己的任务微调这些模型吗？
可以，两者都可以通过 LoRA 等技术进行微调或适配，但大型模型需要大量的计算资源。
Novita AI 是一个全能云平台，助力您的 AI 雄心。集成 API、无服务器、GPU 实例 —— 您所需的成本效益工具。无需基础设施，免费开始，让您的 AI 愿景成为现实。
