重點摘要
GLM 4.1V 9B Thinking：最適合友善的互動式問答和面向消費者的智慧任務。
Qwen2.5 VL 72B：深度文件理解與 AI 圖像協助的首選。
想知道 GLM 4.1V 9B Thinking 或 Qwen2.5 VL 72B 哪個適合您？我們有快速解答！從智慧文件閱讀到互動式問答和 AI 圖像支援，看看哪個模型表現出色。想知道我們選擇背後的邏輯？請向下滑！
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B：任務
輸入：
輸出：
GLM 4.1V 9B Thinking
Qwen2.5 VL 72B
GLM 4.1V 9B Thinking 與 Qwen2.5 VL 72B 的評估：
GLM 4.1v 9B 在 以使用者友善的方式 回答前兩個問題上表現較好，它將情境框架設定為使用者正在學習或跟隨的教學。然而，兩個答案都沒有直接提供可行的下一步行動。
Qwen 2.5 VL 72B
- 這是什麼頁面？
它解釋了程式碼和背景，但沒有明確描述使用者正在查看的頁面（例如教學、程式碼編輯器或網頁截圖）。 - 這段程式碼的用途是什麼？
提供了程式碼目的及其實現的詳細技術說明。
GLM 4.1v 9B
- 這是什麼頁面？
直接說明該頁面是一個程式碼範例，很可能是教學的一部分，並描述了顯示的內容（程式碼編輯器、檔案等）。 - 這段程式碼的用途是什麼？
清楚總結了程式碼的目的：設定一個 Express 路由並渲染動態頁面。
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B：基本介紹
| 特色 | GLM 4.1v 9B | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| 模型大小 | 9B | 73.4B |
| 開源 | 是 | 是 |
| 訓練方法 | 基於 GLM 4 9B 0414 | 可能基於 Qwen 2 VL |
| 上下文視窗 | 64K 和 4K 影像解析度 | 64K（長度超過 1 小時的影片） |
| 多模態能力 | 視覺（圖片和影片）和文字輸入，但無法同時處理圖片和影片 | 視覺（圖片和影片）和文字輸入 |
| 語言支援 | 支援中文和英文 | 多語言 |
| 思維鏈推理 | 提供「思維鏈」(CoT) 推理 | 無 |
| 文件處理 | 擅長 STEM 和長文件 | 出色的 OCR 和文件提取 |
GLM 4.1V 9B Thinking 基於 GLM 4 9B 0414 訓練，旨在推動視覺語言模型推理能力的邊界。通過引入「思考範式」並利用強化學習，該模型顯著增強了其能力。作為首個實現思維鏈 (CoT) 推理的視覺語言模型，GLM 4.1V 9B Thinking 在多模態推理領域樹立了新的標杆。
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B：基準測試
| **基準測試 ** | GLM 4.1V‑9B | Qwen 2.5 VL 72B | ** 優勝者** |
|---|---|---|---|
| MMMU (image) | 68.0 | 70.2 | Qwen 2.5 VL |
| MMMU‑Pro | 57.1 | 51.1 | GLM |
| VideoMMMU | 61.0 | 60.2 | GLM |
| mvBench (video) | 70.4 | 64.6 | GLM |
| AITZ_EM (agent) | 83.2 | 35.3* | GLM |
| Agent (OSWorld) | 14.9 | 8.8 | GLM |
| Agent (AndroidWorld) | 41.7 | 35.0 | GLM |
| Agent (WebVoyageSom) | 69.0 | 40.4 | GLM |
| Agent (Webquest‑SingleQA) | 72.1 | 60.5 | GLM |
| Agent (Webquest‑MultiQA) | 54.7 | 52.1 | GLM |
| Coding (Design2Code) | 64.7 | 41.9 | GLM |
| Coding (Flame‑VLM‑Code) | 72.5 | 46.3 | GLM |
| OCRBench | 84.2 | 85.1 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME (w/o text) | 68.2 | 73.3 | Qwen 2.5 VL |
| VideoMME (w/ text) | 73.6 | 79.1 | Qwen 2.5 VL |
| MMVU | 59.4 | 62.9 | Qwen 2.5 VL |
選擇 GLM 4.1V‑Thinking 如果您的重點是多模態推理、代理能力、STEM 問題解決或程式碼生成。
選擇 Qwen 2.5 VL 72B 如果您專注於文件/圖片/影片理解——特別是 OCR、結構化提取和視覺感知。
GLM 4.1V 9B Thinking vs Qwen2.5 VL 72B：使用成本
如果您想在本地存取：
| **特色 ** | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| GPU 型號 | RTX 4090 | H100 |
| 使用 GPU 數量 | 1 個 GPU | 8 個 GPU |
| 總視訊記憶體 | 22 GB | ~640 GB |
| 總價格 | 約 $2,935（Amazon） | 約 $25,000/GPU（NVIDIA 直購） |
| 雲端 GPU 價格 (Novita AI) | $0.69/小時 | $20.48/小時 |
如果您想使用 Novita AI 等 API：
| **模型 ** | ** 上下文視窗 ** | ** 輸入價格 (/1M tokens)** | ** 輸出價格 (/1M tokens)** |
|---|---|---|---|
| GLM 4.1V 9B-Thinking | 65,536 | $0.035 | $0.138 |
| Qwen2.5 VL 72B Instruct | 32,768 | $0.80 | $0.80 |
GLM 4.1V 9B-Thinking 在本地和 API 使用上都提供了更好的可及性和成本效益。
Qwen 2.5 VL 72B 適合有非常高端要求和資源的使用者。
該使用哪個視覺語言模型？
1. 用於文件理解
Qwen2.5 VL 72B 更適合。
原因： Qwen2.5 VL 72B 在 OCR、文件提取和處理複雜結構化文件（包括自然場景文字辨識）方面表現出色。它專為高精度的文件理解任務而設計，尤其是在多語言環境中。
2. 用於面向消費者的多模態問答
GLM 4.1V 9B Thinking 更適合。
原因： GLM 4.1V 9B Thinking 提供使用者友善、教學風格的回應，強大的思維鏈推理能力，且對互動式、代理式問答高效。這使其更適合可擴展、響應迅速的消費者應用程式。
3. 用於 AI 生成圖像輔助（AI 繪圖/生成圖像支援）
Qwen2.5 VL 72B 更適合。
原因： Qwen2.5 VL 72B 具有先進的多模態能力，特別是在視覺感知、圖像理解和結構化提取方面，使其更適合 AI 協助使用者生成或理解圖像的場景。
如何透過 Novita API 存取 GLM 4.1V 9B Thinking 和 Qwen2.5 VL 72B？
步驟 1：登入並進入模型庫
登入您的帳戶，然後點選 Model Library 按鈕。
步驟 2：選擇您的模型
瀏覽可用選項，選擇符合您需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的功能。
步驟 4：取得您的 API 金鑰
為了驗證 API，我們將為您提供一個新的 API 金鑰。進入「Settings」頁面，您可以依照圖片指示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用您程式語言對應的套件管理工具安裝 API。
安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，以便開始與 Novita AI LLM 互動。以下是使用 Python 使用者使用聊天完成 API 的範例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_kgNdXtDPt2zYc95i-nDWPaW4Zl_e7nf4VDpukuIVBKpko1-LE8xCasG4YK7c-3c1xnPzGYRuocFk_DhkPUUQyQ==",
)
model = "thudm/glm-4.1v-9b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 4000
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)
GLM 4.1V 9B Thinking 是友善互動式問答和消費者應用的最佳選擇。
Qwen2.5 VL 72B 在深度文件理解和強大的 AI 圖像支援方面表現突出。
選擇最符合您需求的模型——如果您好奇原因，請向下滑動查看詳細資訊！
常見問題
我該選擇哪個模型進行文件理解？
選擇 Qwen2.5 VL 72B。它在 OCR、文件提取和讀取複雜文件方面表現出色。Qwen2.5-VL-72B 在 DocVQA 上得分 96.4。
那對於面向消費者的互動式問答呢？
GLM 4.1V 9B Thinking 正是為此設計——提供使用者友善、對話式和智慧的回應。
哪個模型在 AI 生成圖像或圖像支援方面更有幫助？
Qwen2.5 VL 72B 在 AI 圖像任務、視覺感知和基於圖像的協助方面更強大。
Novita AI is an AI cloud platform that offers developers an easy way to deploy AI models using our simple API, while also providing the affordable and reliable GPU cloud for building and scaling.
