GLM-4.5 vs Claude 4 Opus：高性價比的靈活性還是可靠的安全性

重點摘要

GLM-4.5：一個整合推理、編碼與智能代理能力的基礎模型，滿足智能代理應用的複雜需求。

Claude 4 Opus：具備智能與精密推理能力的多模態模型，針對複雜分析、創意任務與高階問題解決進行效能最佳化。

Novita AI 不僅提供穩定的 API 服務，還提供極具成本效益的定價。例如，GLM-4.5 每百萬輸入 Token 僅需 0.6 美元，每百萬輸出 Token 僅需 2.2 美元。

模型基本介紹

GLM-4.5

GLM-4.5 是專為智能代理設計的基礎模型，擁有 3,550 億總參數與 320 億活躍參數。該模型整合了推理、編碼與智能代理能力，以滿足智能代理應用的複雜需求。GLM-4.5 是混合推理模型，提供兩種模式：用於複雜推理與工具使用的思考模式，以及用於即時回應的非思考模式。

主要特性與架構

• 參數量：總計 3,550 億參數，其中 320 億為活躍參數。
• 混合推理：兩種運作模式——思考模式用於複雜推理與工具使用，非思考模式用於即時回應。
• 模型版本：提供基礎模型、混合推理模型與 FP8 版本。
• 上下文視窗： 128K Token。
• 授權方式：採用 MIT 開源授權，允許商業使用與二次開發。
• 能力：整合推理、編碼與智能代理功能，適用於複雜應用。

Claude 4 Opus：

Claude 4 Opus 是 Anthropic 的旗艦大型語言模型，專為需要最高智慧與精密推理能力的最苛刻應用而設計。作為 Claude 產品線中的頂級層級，Opus 4 在複雜分析、創意任務與高階問題解決方面提供卓越效能。

特性與架構

• 架構： 密集 Transformer 模型（非 MoE），採用大規模密集參數化。
• 訓練重點： 強調安全性、對齊性與可引導性，同時具備頂尖的自然語言理解與生成能力。
• 能力： 擅長複雜對話 AI、多步驟推理、深度分析、進階編碼協助、創意寫作與學術研究。
• 語言： 主要針對英語最佳化，亦具備強大的多語言能力。
• 上下文長度： 200k Token。

GLM-4.5 與 Claude 4 Opus 的基準比較

2. 上下文視窗：

GLM-4.5: 128k Token

Claude 4 Opus: 200k Token

3. API 定價：

GLM-4.5: ** 每百萬 Token 輸入 0.6 美元 / 輸出 2.2 美元**

Claude 4 Opus: ** 每百萬 Token 輸入 15 美元 / 輸出 75 美元**

免費試用 GLM-4.5！

GLM-4.5 與 Claude 4 Opus 的應用技能測試

1. 創意寫作挑戰：GLM-4.5 vs Claude 4 Opus

提示詞

你某天早上醒來，發現世界上的顏色都消失了——一切只剩下黑白與灰階。當你在城市中探索時，發現一個物體仍散發著鮮豔的色彩。講述你尋找這個現象意義的故事，描述世界的反應，以及你決定如何處理這個彩色物體。重點放在氛圍、情感以及角色所面臨的選擇。請將故事限制在 200–250 字之間。

評分標準

標準	說明
創意與原創性	故事是否獨特且富有想像力？是否避免陳腔濫調並帶來新鮮感？
氛圍與意象	文字是否創造出鮮明的氛圍與強烈的意象？是否能讓讀者身歷其境？
連貫性與結構	故事是否結構良好且邏輯清晰？是否易於閱讀與理解？
角色刻畫與情感	角色是否刻畫完整？故事是否能引發讀者的情感或同理心？
語言與風格	語言是否具有表現力與影響力？風格是否符合主題？

每項標準 1–5 分，總分 25 分。

GLM-4.5

Claude 4 Opus

評分：

模型	創意與原創性	氛圍與意象	連貫性與結構	角色刻畫與情感	語言與風格	總分 (25)
GLM-4.5	4；經典概念，發人深省的困境	4；強烈對比與情緒	5；結構清晰，邏輯流暢	3；情感距離略遠，深度不足	4；簡潔有效的描述	20
Claude 4 Opus	5；富有創意、層次豐富、象徵性強	5；生動、沉浸、戲劇性	5；節奏極佳，發展完善	5；情感豐富，角色引人共鳴	5；詩意、動人、文學風格	25

Claude 4 Opus 在創意、情感深度與文學風格方面表現突出。

GLM-4.5 結構清晰且富有氛圍，但情感投入與細膩度稍遜。

2. 自然語言理解挑戰：GLM-4.5 vs Claude 4 Opus

段落：

Michael 答應 David 要在中午前送達包裹。然而，當他到達 David 的辦公室時，接待員告訴他，他已經去開會了。Michael 將包裹交給接待員，並發了一則訊息給 David。

問題：
是誰去開會了？Michael 還是 David？
請說明你的推理過程。

GLM-4.5

Claude 4 Opus

評分：

以下是根據評估標準比較 GLM-4.5 與 Claude Opus 回應的評分表：

模型	創意與原創性 (5)	氛圍與意象 (5)	連貫性與結構 (5)	角色刻畫與情感 (5)	語言與風格 (5)	總分 (25)
GLM-4.5	3/5	2/5	4/5	2/5	3/5	14/25
Claude Opus	4/5	3/5	5/5	3/5	4/5	19/25

GLM-4.5 與 Claude 4 Opus 的優勢與弱點

GLM-4.5

優勢

• 靈活推理： 面對困難或模糊問題時，願意提出有創意、替代或橫向的解決方案。
• 多重約束處理： 能夠靈活應對多個（有時相互衝突的）規則與例外情況。
• 分析深度： 經常探索多種解題路徑，考慮邊界情況，並願意自我修正。
• 適應性： 在開放式或非標準問題設定中能迅速調整方法。
• 高成本效益： 極具競爭力的定價 (經由 Novita AI 取得，每百萬 Token 輸入 0.6 美元 / 輸出 2.2 美元)，非常適合大規模或成本敏感的部署。

弱點

• 機械式表達： 寫作輸出可能流於公式化、程序化，缺乏自然流暢性或生動性。
• 透明度不足： 有時會跳過推理步驟，使邏輯不夠明確。
• 「過度解題」： 可能過度解讀或做出非任務本意的推測性連結。
• 安全控管： 防護機制正在改進，但在某些邊緣情況下可能不及 Claude 的嚴格程度。

Claude 4 Opus

優勢

• 長上下文處理： 擅長在極長文件或對話中追蹤細節並保持一致性。
• 邏輯推理： 在需要嚴格遵守規則、滿足約束條件與逐步推導的任務中表現尤其出色。
• 自我反思： 經常解釋其決策過程，並標明任何模糊不清或不確定之處。
• 安全性與可靠性： 極少產出不適當或有風險的內容；非常適合高風險或敏感領域。
• 一致性： 即使在長時間對話中，也能維持穩定可靠的對話流程。

弱點

• 對模糊性的僵化： 處理不清楚、矛盾或不完整的資訊時，可能陷入困境或過於謹慎。
• 字面解讀： 有時過於字面化，除非有提示，否則可能錯過細微或間接的連結。

如何在 Novita AI 上使用 GLM-4.5

步驟 1：登入並進入模型庫

登入您的帳戶，然後點擊 模型庫 按鈕。

立即免費試用！

步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用的選項，然後選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始您的免費試用，探索所選模型的能力。

步驟 4：取得您的 API 金鑰

為了通過 API 進行驗證，我們將為您提供一個新的 API 金鑰。進入 「設定」 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器安裝 API。

安裝後，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，開始與 Novita AI LLM 進行互動。以下是給 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="",
)

model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
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)
  
  

這兩個模型體現了不同的設計哲學，並擁有不同的能力優勢：GLM-4.5 在靈活解決問題與適應性推理方面表現出色，而 Claude 4 Opus 則以其嚴謹的邏輯一致性與強大的安全機制脫穎而出。

GLM-4.5 是一個擁有 3,550 億參數的基礎模型，專為智能代理應用設計，具備獨特的混合推理架構與雙重運作模式。憑藉 320 億活躍參數與 128K Token 的上下文視窗，該模型在 MIT 開源授權下整合了推理、編碼與代理能力。其獨特的思考/非思考模式架構既能實現複雜的審慎推理，也能快速產生回應，使其成為企業代理部署場景的專用解決方案。

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常見問題

如何安裝 GLM 模型？

GLM 模型可透過官方 API 在 Novita AI 等平台部署，具體設定方式因模型版本與硬體需求而異。

Claude Opus 4 是最好的模型嗎？

Claude Opus 4 是目前最先進的 AI 模型之一，尤其在邏輯推理與長上下文理解方面表現突出。然而，「最好」 取決於您的具體需求——其他模型可能在創意、編碼或成本效益方面更勝一籌。

Claude Opus 4 與 GLM-4.5 的費用是多少？

Claude Opus 4 API 存取通常為每百萬輸入 Token 15 美元，每百萬輸出 Token 75 美元；而 GLM-4.5 API 存取費用為每百萬輸入 Token 0.6 美元，每百萬輸出 Token 2.2 美元。

關於 Novita AI
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，讓開發者能夠透過簡單的 API 輕鬆部署 AI 模型，同時提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置與擴展應用。