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Qwen3-VL-235B-A22B vs GLM 4.5V：哪个处理视觉代码更好？

作者 / / AI 模型对比 / 8 分钟阅读
Qwen3-VL-235B-A22B vs GLM 4.5V：哪个处理视觉代码更好？
目录
  1. Qwen3-VL-235B-A22B 和 GLM 4.5V 能为您的企业真正做些什么？
  2. Qwen3-VL-235B-A22B 和 GLM 4.5V 在架构上有何不同？
  3. 那么，哪个模型性能更好：Qwen3-VL-235B-A22B 还是 GLM 4.5V？
  4. 如何廉价且快速地访问 Qwen3-VL-235B-A22B 和 GLM 4.5V？

随着小型企业寻求采用 AI 来处理文档解析、客户支持、视觉自动化或编码辅助等任务，在 Qwen3-VL-235B-A22B 和 GLM 4.5V 等强大的开源模型之间做出选择可能会让人不知所措。它们的性能、成本、可访问性和部署难度之间究竟有什么区别？

本文将从 架构、应用能力、性能基准、定价和访问方法 等方面进行对比，为您提供清晰的决策路径，帮助您找到最适合业务的模型。无论您是在构建智能工作流、本地部署还是调用 API，本指南都能帮助您做出明智、自信的选择。

Qwen3-VL-235B-A22B 和 GLM 4.5V 能为您的企业真正做些什么？

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应用领域 Qwen3-VL-235B-A22B GLM 4.5V 谁胜出
GUI 交互 操作 PC/手机界面，理解界面元素，调用工具。 支持屏幕阅读和基本桌面操作。 可能持平
视觉转代码生成 ✅ 将截图/视频转换为 HTML、CSS、JS、Draw.io 图表。 ❌ 未披露视觉转代码能力。 Qwen 胜
3D 与空间推理 ✅ 高级：识别物体位置、遮挡、视角；支持 3D 接地。 ⚠️ 处理跨图像的空间布局，无 3D 接地或具身 AI。 Qwen 胜
视频理解 ✅ 处理长达数小时的视频，支持 256K–1M token 上下文；细粒度时间分析。 ⚠️ 支持事件分割，但可能受限于 66K token 窗口。 Qwen 胜
视觉识别范围 ✅ 训练为“识别一切”：名人、动漫、珍稀物种、地标、标志、古代文本。 ⚠️ 场景分析能力强，但未声称识别小众/珍稀实体。 Qwen 胜
OCR/文本提取 ✅ 32 种语言，在模糊/倾斜下表现稳健，支持稀有和古代字符及结构化布局。 ⚠️ 能良好提取长文档，但缺乏语言和稀有文本广度。 Qwen 胜
文本理解 ✅ 可与纯 LLM 媲美；流畅的视觉-文本融合，无理解损失。 ✅ 强大的生成器，配有“推理模式”开关；语言质量高。 可能持平
易用性 通过 API 或演示提供。 通过 API 或演示以及支持图像、PDF、视频等的 桌面助手 提供。 GLM 胜

Qwen3-VL-235B-A22B 和 GLM 4.5V 在架构上有何不同？

Qwen3-VL 作为“重量级”选项，优先考虑规模和信息容量：其 235B 总参数、256K（可扩展至 1M）token 上下文窗口以及专门的推理变体使其成为大规模任务的理想选择。

相比之下，GLM 4.5V 强调在不牺牲性能的情况下实现灵活性和效率。其更紧凑的 106B 参数设计、128K token 上下文窗口以及带有可切换“思维模式”的统一模型在速度和深度之间取得了平衡。

对比维度 Qwen3-VL-235B-A22B GLM 4.5V
模型大小与 MoE 架构 总参数：235B
每次输入激活参数：22B		 总参数：106B
每次输入激活参数：12B
上下文窗口容量 原生：256K tokens
可扩展至：1M tokens		 原生：128K tokens
推理与指令模式 支持 思维模式 开关，允许用户在快速响应和深度推理之间进行平衡。 支持 思维模式 开关，允许用户在快速响应和深度推理之间进行平衡。
视觉处理 基于 ViT 的编码器 + 文本解码器
增强：Interleaved-MRoPE（视频推理），融合视觉特征		 基于 ViT 的编码器 + 文本解码器
增强：用于视觉-语言融合的清洁适配器
速度 延迟在 1.8-2 秒 延迟在 0.3-1.5 秒
硬件要求 8 块 NVIDIA H200 GPU。 在 16 位精度下，单块 80GB GPU（如一块 NVIDIA A100/H100 80GB）

那么，哪个模型性能更好：Qwen3-VL-235B-A22B 还是 GLM 4.5V？

Qwen3-VL-235B-A22B 在核心推理、文档处理和代码生成方面通常处于领先地位。GLM 4.5V 在多项任务中表现接近，但在所列基准测试中均未超越 Qwen。

类别 基准测试 Qwen3-VL-235B-A22B GLM 4.5V
1. 通用 VQA MMbench v1.1 89.9 88.2
MMStar 78.4 75.3
MUIRBENCH 72.8 75.3
HallusionBench 63.2 65.4
2. STEM 与谜题 MMMU (val) 78.7 75.4
MMMU Pro 68.1 65.2
MathVista 84.9 84.6
MathVision 66.5 65.6
MathVerse 72.5 72.1
AI2D 89.7 88.1
3. 长文档与 OCR/图表 MMLongBench-Doc 57.0 44.7
OCRBench 920.0* 86.5
4. 编码 Design2Code 92.0 82.2
5. 视频理解 VideoMME (w/o sub) 79.2 74.6

您还可以使用 Novita AI 的 API 密钥 免费 访问 GLM 的桌面助手——无需付款，与官方网站不同！

该桌面应用专为 GLM 系列多模态模型设计（GLM-4.5V，兼容 GLM-4.1V），支持与文本、图像、视频、PDF、PPT 等进行交互式对话。它连接到 GLM 多模态 API，可在各种场景下实现智能服务。

设置：

模型名称：zai-org/glm-4.5v

API URL：https://api.novita.ai/openai

端点：/v1/chat/completions

API 密钥：来自 Novita AI

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如何廉价且快速地访问 Qwen3-VL-235B-A22B 和 GLM 4.5V？

Novita AI 提供 Qwen3-VL API，支持 131K 上下文窗口，输入每百万 token 0.98 美元，输出每百万 token 3.95 美元。同时提供 GLM-4.6V API，支持 208K 上下文窗口，输入每百万 token 0.60 美元，输出每百万 token 2.20 美元，支持结构化输出和函数调用。

1. Web 界面（初学者最简单）

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2. API 访问（面向开发者）

步骤 1：登录并访问模型库

登录您的账户，点击 模型库 按钮。

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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。

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步骤 3：开始免费试用

开始免费试用，探索所选模型的功能。

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步骤 4：获取 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，您可以按照图中指示复制 API 密钥。

获取 API 密钥

步骤 5：安装 API

使用特定于您编程语言的包管理器安装 API。

安装后，将所需的库导入到您的开发环境中。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是针对 Python 用户使用聊天补全 API 的示例。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key="session_UxQ9B4FllYcK6ZwMw6OFh5Q15fFCM4gMHoTbNh4vB3ZF_Dc5yN4RzVXxOHjarOF-AhMO61lRJN8plthUCfFvZA==",
)

model = "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 16384
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)

3. 本地部署（高级用户）

要求：

  • Qwen3-VL-235B-A22B：8 块 NVIDIA H200 GPU。
  • GLM 4.5V：在 16 位精度下，单块 80GB GPU（如一块 NVIDIA A100/H100 80GB）

安装步骤：

  1. 从 HuggingFace 或 ModelScope 下载模型权重
  2. 选择推理框架：支持 vLLM 或 SGLang
  3. 遵循部署指南，参考官方 GitHub 仓库

4. 集成

使用 CLI，如 Trae、Claude Code、Qwen Code

如果您想使用 Novita AI 的顶级模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1）在本地环境或 IDE 中进行 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：

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： 在任何 OpenAI Agents 工作流中使用 Novita AI 的 LLM。
  • 支持交接、路由和工具使用： 设计能够委派、分类或运行函数的智能体，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 并使用您的 API 密钥。

在第三方平台上连接 API

OpenAI 兼容 API： 享受与 Cline 和 Cursor 等工具的无缝迁移和集成，这些工具专为 OpenAI API 标准设计。

Hugging Face： 通过 Novita AI 端点在 Spaces、管道或 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，轻松将 Novita AI 与 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 等合作伙伴平台连接。

Qwen3-VL-235B-A22B 在高级推理、视觉编码、多语言 OCR 和长上下文处理方面表现出明显优势，使其成为处理高要求工作流和多模态任务的首选。

GLM 4.5V 虽然在原始性能上稍显逊色，但更加轻量，并且 提供桌面助手，推理速度更快，即插即用性更广——尤其适合开发者和初创企业。对于大多数用例，Qwen3-VL-235B-A22B 适合深度与复杂性，而 GLM 4.5V 在易用性和灵活性方面表现卓越。

常见问题解答

GLM 4.5V 可以离线或在浏览器外使用吗？

是的，GLM 4.5V 支持 免费桌面助手（通过 Novita AI），允许用户在本地与文本、图像、视频和 PDF 交互——这是 Qwen3-VL-235B-A22B 原生不提供的功能。

试用 Qwen3-VL-235B-A22B 和 GLM 4.5V 最便宜、最快的方式是什么？

Qwen3-VL API：131K 上下文，输入每百万 token 0.98 美元，输出每百万 token 3.95 美元
GLM-4.6V API：208K 上下文，输入每百万 token 0.60 美元，输出每百万 token 2.20 美元，支持结构化输出和函数调用

在基准评估中，哪个模型表现更好——Qwen3-VL-235B-A22B 还是 GLM 4.5V？

Qwen3-VL-235B-A22B 在 STEM 推理（如 MMMU）、长文档分析（MMLongBench-Doc）、OCR（OCRBench）和编码（Design2Code）等类别中持续获得比 GLM 4.5V 更高的分数。GLM 4.5V 表现良好，但在任何列出的基准测试中均未超越 Qwen。

Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供使用简单 API 部署 AI 模型的简易方式，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 云用于构建和扩展。

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