GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507：哪個適合複雜推理任務

這篇文章對目前兩個最先進的開源大型語言模型——GLM 4.5 與 Qwen3 235B 2507 進行了全面且最新的比較。透過剖析它們的架構、推理能力、效率、基準測試結果、價格與可用性，本文將幫助您：

• 了解兩者在技術設計、效能與部署場景上的關鍵差異。
• 找出最適合您需求的模型——無論您重視長上下文處理、成本效益、推理深度，還是程式碼生成能力。

GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507：架構比較

功能	Qwen3 235B A22B Instruct 2507	GLM 4.5
模型大小	235B 總參數 22B 活躍參數	355B 總參數，32B 活躍參數
開源	是	是
架構	MoE（混合專家）	MoE（混合專家）
上下文長度	262,144 個 token	128,000 個 token
語言支援	多語言	中文與英文
多模態	文字到文字	文字到文字
推理模式	無「思考模式」（無內部鏈式思考或 thinking 區塊）	支援「思考模式」與「非思考模式」
改進	指令微調以提升指令遵循能力 針對一般文字生成、推理、數學、科學、程式碼與工具使用最佳化 在開放式與主觀任務中提升與人類偏好的一致性	前所未有規模的 MuonClip 最佳化器 新穎的最佳化技術以確保擴展穩定性 混合推理：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答

參數數量（235B）對 Qwen-3 的效能有何影響？

龐大的 2350 億參數賦予 Qwen 3 龐大的知識庫以及高度細膩的理解能力。MoE 架構是讓這個規模得以實務應用的關鍵。每次只啟動約 220 億參數，使得該模型在推理成本上接近小得多的密集模型，卻能擁有與其大總參數規模相當的知識與推理能力。這在效能品質與運算效率之間取得了絕佳平衡，使其能夠處理複雜問題，而無需承受 235B 密集模型的高昂成本。

GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507：基準測試比較

Qwen3 235B A22B Instruct 2507 展現出更均衡且全面的效能。它不僅在知識、推理、程式碼與數學等傳統領域表現優異，在長上下文理解與處理複雜任務方面也表現出強大的能力。儘管 GLM 4.5 整體表現不錯，但在數學、指令遵循與長上下文推理等更具挑戰性的任務上明顯落後於 Qwen3。

GLM 4.5 VS Qwen3 235B thinking 2507：能力比較

推理能力

Qwen3 235B Thinking 2507 展現出略強於 GLM 4.5 的推理能力，從推理基準測試（71.0 vs 68.8）便可看出。這意味著 Qwen3 特別適合涉及複雜邏輯推理與問題解決的任務。然而，GLM 4.5 在智能體與程式碼任務上表現更均衡，使其成為更廣泛用例中更具多功能性的選擇。

泛化能力

• GLM 4.5 的設計目標是在不犧牲任一領域效能的前提下整合多樣化能力，反映出對泛化能力的高度重視。它使用 15 兆個一般文本 token 加上 8 兆個專業資料 token 進行訓練，因此擁有廣泛且深入的知識庫。

• Qwen3 235B Thinking 2507 也展現出強大的泛化能力，訓練資料涵蓋 119 種語言、共 36 兆個 token。然而，像是「Thinking」與「Coder」等專業化變體的開發，顯示出其針對特定任務進行最佳化的策略，有時可能會犧牲部分通用性。

GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507：效率比較

速度比較

資料來源：Artificial Analysis

GLM 4.5 的輸出速度略快，延遲更低，尤其在處理長輸入上下文時更為明顯。Qwen 3 235B 2507 在短上下文時速度接近，但隨著輸入規模增加，速度下降更為顯著。

Novita AI 價格比較

模型	上下文長度	輸入價格（每百萬 token）	輸出價格（每百萬 token）
Qwen3 235B A22B Thinking 2507	131,072	$0.3	$3.0
GLM 4.5	131,072	$0.6	$2.2

GLM 4.5 提供更佳的效率，更適合處理大量輸出或長上下文視窗的任務，特別是當回應時間至關重要時。
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 則提供較低的輸入成本，若您的工作負載偏重提示詞而非輸出，那麼這點會很有吸引力。

複雜推理任務的最佳 LLM：GLM 4.5 還是 Qwen 3 235B 2507

此圖表顯示 GLM-4.5 系列在複雜推理（SWE-bench Verified）上表現更優，勝過其他參數規模相近甚至更大的模型。

提示：製作一個 Flappy Bird 遊戲

維度	Qwen 3 235B	GLM-4.5
易用性	貼上即用，依賴最少，非常適合快速原型與測試	結構良好，適合進一步擴展或團隊開發
遊戲真實性	高度忠於原作，核心機制簡單明瞭	高度忠實，特別注重視覺效果與互動細節
程式碼風格	現代前端風格，簡潔明瞭，適合獨立開發	教育/工程風格，模組化且清晰，適合團隊或教學
視覺效果	簡單實用，適合技術展示	精緻美觀，適合簡報與作品集
擴展性	強大，易於整合到更複雜的網頁專案中	強大，易於封裝以進行業務邏輯或功能擴展
使用者體驗	互動友善，實用性高	互動優化，UI/UX 更精緻

Qwen 3 235B 較適用於需要 簡潔、快速整合與精簡程式碼 的場景——非常適合原型設計與學習。GLM 4.5 更適用於需要 教學、可維護性與視覺美感 的場景——非常適合工程或課堂使用。

如何存取 GLM 4.5 或 Qwen 3 235B 2507？

第一步：登入並存取模型庫

登入您的帳戶，然後點選 「Model Library」 按鈕。

立即試用 GLM 4.5！

第二步：選擇您的模型

瀏覽可用選項，然後選擇符合您需求的模型。

第三步：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

第四步：取得您的 API 金鑰

為了向 API 進行身分驗證，我們會提供一組新的 API 金鑰。進入「Settings」頁面，按照圖片指示複製 API 金鑰。

第五步：安裝 API

使用對應於您程式語言的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的程式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 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="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)

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)
  
  

第三方平台指南

使用 CLI 工具（如 Trae、Claude Code、Qwen Code）

如果您想在本地環境或 IDE 中使用 Novita AI 的頂級模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1、GLM 4.5）來進行 AI 輔助編碼，流程很簡單：取得您的 API 金鑰、安裝工具、設定環境變數，然後開始編碼。

如需詳細的設定指令與範例，請查閱官方教學：

• Trae：在 IDE 中存取 AI 模型的逐步指南
• Claude Code：如何在 Windows、Mac 與 Linux 上的 Claude Code 中使用 Kimi-K2
• Qwen Code：如何在 Qwen Code 中使用 OpenAI 相容 API（60 秒設定！）

使用 OpenAI Agents SDK 建立多智能體工作流程

將 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK 整合，打造進階的多智能體系統：

• 即插即用：在任何 OpenAI Agents 工作流程中使用 Novita AI 的 LLM。
• 支援交接、路由與工具使用：設計能夠委派、分類或執行函式的智能體，全部由 Novita AI 的模型驅動。
• Python 整合：將 SDK 端點設定為 https://api.novita.ai/v3/openai，並使用您的 API 金鑰。

在第三方平台上連接 API

• OpenAI 相容 API：無痛遷移並整合至如 Cline 與 Cursor 等專為 OpenAI API 標準設計的工具。
• Hugging Face：透過 Novita AI 端點在 Spaces、pipeline 或 Transformers 函式庫中使用模型。
• 智能體與編排框架：透過官方連接器與逐步整合指南，輕鬆將 Novita AI 與合作夥伴平台如 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 及 Langflow 連接。

GLM-4.5 與 Qwen3 235B 2507 都代表了 LLM 技術的最新進展，但每個模型各有擅長的領域：

總結：

• 若您需要處理超大上下文視窗、多語言互動，以及專門的「思考」或「程式碼」變體，請選擇 Qwen3 235B 2507。
• 若您的應用情境特別注重效率、輸出成本、通用性以及進階的智能體或工程用途，請選擇 GLM-4.5。

常見問題

GLM-4.5 與 Qwen3 235B 2507 在架構上的主要差異是什麼？

兩者都採用混合專家（MoE）架構。Qwen3 235B 擁有 235B 個參數（每次推理啟動 22B 個），而 GLM-4.5 則有 355B 個參數（啟動 32B 個）。Qwen3 235B 提供更長的上下文視窗（262,144 對比 128,000 個 token）。

哪個模型更適合複雜推理任務？

相對於模型規模，GLM-4.5 在 SWE-bench Verified 的複雜推理上取得了更優異的結果；但 Qwen3 235B 2507 在一些推理基準測試上略佔優勢（例如 71.0 對比 68.8）。GLM-4.5 同時支援混合「思考」模式與即時模式，使其在智能體工作流程中更具彈性。

這些模型在程式碼生成與指令遵循方面表現如何？

兩個模型在程式碼生成與指令遵循方面都屬於頂尖水準。Qwen3 235B 2507 經過指令微調，提供全面的效能；而 GLM-4.5 則在工具使用、智能體編碼任務與均衡泛化方面提供強勁支援。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 以輕鬆部署 AI 模型，同時也提供價格實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置與擴展 AI 應用。

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