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GLM-4.7-Flash vs GPT-OSS-20B：你应该选择哪款开源MoE模型？

作者 / / AI Model Comparison / 6 分钟阅读
GLM-4.7-Flash vs GPT-OSS-20B：你应该选择哪款开源MoE模型？
目录
  1. 基本介绍
  2. 基准测试对比
  3. 速度与延迟对比
  4. 成本对比
  5. 快速上手：在 Playground 上即刻体验两个模型
  6. 如何部署：API、SDK 和第三方集成
  7. 结论

开源权重模型如今已足够强大，可以用于真实的生产环境工作负载——如智能体编程、长上下文工作流和工具型助手，且无需锁定单一供应商。在“快速且强大”的讨论中，经常被提及的两个模型是 GLM-4.7-Flash 和 GPT-OSS-20B。

本文从实用角度对两者进行比较——质量（基准测试）、速度/延迟和成本，并展示如何通过 API 在 Novita AI 上立即运行这两个模型。

试试 GLM 4.7 Flash

试试 GPT OSS 2B

基本介绍

两者都是为高效而构建的 MoE 模型，但侧重点不同：

  • GLM-4.7-Flash：在能力和效率之间取得“300亿参数级”平衡（擅长长上下文工作流）。
  • GPT-OSS-20B：OpenAI 开源权重模型，针对更低延迟/单 GPU 友好性和工具使用进行了优化。
GLM-4.7-Flash GPT-OSS-20B
开发者 Z.ai OpenAI
发布日期 2026 年 1 月 20 日 2025 年 8 月 5 日
参数（激活） 30B-A3B (MoE) 总计 21B / 激活 3.6B (MoE)
Novita 上下文 200,000 131,072
Novita 定价 输入 $0.07/M · 输出 $0.40/M 输入 $0.04/M · 输出 $0.15/M

试试 GLM 4.7 Flash

试试 GPT OSS 2B

基准测试对比

下图报告了 6 个基准测试的结果：SWE-bench Verified、τ²-Bench、BrowseComp、AIME 25、GPQA、HLE。这些数字来自 GLM-4.7-Flash 的 Hugging Face 模型页面，我们将其作为权威来源。
基准测试 GLM-4.7-Flash GPT-OSS-20B 获胜者
SWE-bench Verified 59.2 34 GLM-4.7-Flash
τ²-Bench 79.5 47.7 GLM-4.7-Flash
BrowseComp 42.8 28.3 GLM-4.7-Flash
AIME 25 91.6 91.7 GPT-OSS-20B（略胜）
GPQA 75.2 71.5 GLM-4.7-Flash
HLE 14.4 10.9 GLM-4.7-Flash

💡解读

大多数基准测试结果偏向 GLM-4.7-Flash——在五项评估中领先，而 AIME 25 几乎持平（91.6 对 91.7）。

  • 智能体 + 工具密集型任务： GLM-4.7-Flash 在 SWE-bench Verified 和 τ²-Bench 上明显领先，这两项测试与实际智能体工作流（编程/终端、多步骤交互）密切相关。
  • 浏览类任务： GLM-4.7-Flash 也在 BrowseComp 上领先，表明在评估设置下具有更强的长程导航/选择能力。
  • 数学： AIME 25 基本持平（91.6 对 91.7）。换句话说：不要仅凭这一点来选择。
  • 知识密集型问答： 在这组报告中，GLM-4.7-Flash 在 GPQA 和 HLE 上领先。

速度与延迟对比

比较 GPT-OSS-20B 和 GLM-4.7-Flash 的输出速度

比较 GPT-OSS-20B 和 GLM-4.7-Flash 的延迟

比较 GPT-OSS-20B 和 GLM-4.7-Flash 的端到端响应时间
指标 GPT-OSS-20B GLM-4.7-Flash
输出速度 268 tok/s 140 tok/s
TTFT（首个回答 Token） 8.0 秒 46.5 秒
端到端时间
（500 个输出 Token）		 9.8 秒 46.5 秒

要点： 在此测试集中，GPT-OSS-20B 在 首 Token 时间 和 端到端生成 上都 快得多，并且 Token 输出速度也更快。

成本对比
模型 输入（美元 / 百万 Token） 输出（美元 / 百万 Token） 缓存读取（美元 / 百万 Token）
GLM-4.7-Flash (zai-org/glm-4.7-flash) $0.07 $0.40 $0.01
GPT-OSS-20B (openai/gpt-oss-20b) $0.04 $0.15 -

GPT-OSS-20B 按 Token 计算更具成本效益，而 GLM-4.7-Flash 成本更高，但当你需要更强的性能和长上下文能力时，它物有所值。如需更多详情，请访问 Novita AI 的 模型库 查看最新定价和模型规格。

快速上手：在 Playground 上即刻体验两个模型

如果你想立即体验 GLM-4.7-Flash 和 GPT-OSS-20B 之间的差异，最快的方法是使用 Novita AI Playground——无需代码，无需设置。

在 Playground 中，你可以：

  • 即时切换模型，在 GLM-4.7-Flash 和 GPT-OSS-20B 之间切换
  • 使用相同的提示来比较输出质量、推理风格和响应速度

前往 Playground

在 Playground 上快速使用 GLM-4.7-Flash

Novita AI Playground

如何部署：API、SDK 和第三方集成

API

获取 API Key

  • 步骤 1：创建或登录账户

访问 [**https://novita.ai**](https://novita.ai) 并 注册 或登录你现有的账户

  • 步骤 2：进入密钥管理

登录后，找到“API Keys”

如何找到 API Keys

  • 步骤 3：创建新密钥

点击“Add New Key”按钮。

如何创建新的 API Key

  • 步骤 4：立即保存你的密钥

生成后立即复制并存储密钥；通常只显示一次，之后无法找回。将密钥保存在安全位置，如密码管理器或加密笔记中。

OpenAI 兼容 API（Python）

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="<你的NOVITA_API_KEY>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="zai-org/glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个精确的工程助手。当被要求时，输出有效的 JSON。"},
        {"role": "user", "content": "总结在 20 项服务中推出功能标志的主要风险。"},
    ],
    temperature=0.3,
    max_tokens=4096,
)

print(resp.choices[0].message.content)

SDK

如果你在构建 智能体工作流（任务交接、路由、工具/函数调用），你可以使用 OpenAI Agents SDK 在 Novita 托管的模型上运行，只需最小改动：

  • 即插即用兼容性： Novita 提供 OpenAI 兼容 API，因此你的 Agents 工作流保持不变——只需更改 base URL 和模型。
  • 智能体编排就绪： 使用路由 + 工具分配任务，同时将推理保持在 Novita 上。
  • 设置： 将 SDK 指向 https://api.novita.ai/openai，设置 NOVITA_API_KEY，选择 zai-org/glm-4.7-flash（或 openai/gpt-oss-20b）。

第三方平台

你还可以通过流行的生态系统使用 Novita 托管的模型：

  • 智能体框架和应用构建器： 按照 Novita 的分步集成指南，连接到 Continue、AnythingLLM、LangChain 和 Langflow 等流行工具。
  • Hugging Face Hub： Novita 被列为 Hugging Face 上的 推理提供商，因此你可以通过 Hugging Face 的提供商工作流和生态系统运行支持的模型。
  • OpenAI 兼容 API： Novita 的 LLM 端点与 OpenAI API 标准兼容，使得迁移现有 OpenAI 风格应用和连接许多 OpenAI 兼容工具（Cline、Cursor、Trae 和 Qwen Code）变得简单。
  • Anthropic 兼容 API： Novita 还提供 Anthropic SDK 兼容 访问，因此你可以将 Novita 支持的模型集成到 Claude Code 风格的智能体编码工作流中。
  • OpenCode：Novita AI 现已直接集成到 OpenCode 中，作为 支持的提供商，用户无需手动配置即可在 OpenCode 中选择 Novita。

结论

  • GLM-4.7-Flash 更适合当你最关心 智能体/编码质量 和 非常长的上下文（200K） 时——在提供的图表中，它在 5/6 个基准测试上领先（AIME 基本持平）。
  • GPT-OSS-20B 更适合当你最关心 速度和成本 时——在提供的延迟图表上它快得多，并且按 Novita 的无服务器定价也更便宜。

最快的路径：在 Novita AI Playground 上尝试两者，然后根据你的构建方式迁移到 API / SDK / 第三方集成。

Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的简便方法，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 云用于构建和扩展。

常见问题

什么是 GLM-4.7-Flash？

GLM-4.7-Flash 是由智谱 AI 开发的 300 亿参数级混合专家（MoE）大语言模型，旨在以高效和低延迟提供强大的推理、编码和智能体性能。

GLM-4.7-Flash 的成本是多少？

在 Novita AI（无服务器）上，GLM-4.7-Flash 的定价为 输入 $0.07/M Token、缓存读取 $0.01/M Token 和 输出 $0.40/M Token，对于大上下文和高吞吐量工作负载来说具有成本效益。

GLM-4.7-Flash 和 GPT-OSS-20B 哪个更好？

这取决于用例：GLM-4.7-Flash 通常在智能体、工具密集型以及现实世界的基准测试上表现更好，而 GPT-OSS-20B 在轻量级、低延迟或单 GPU 部署场景下可能更受青睐。

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