English Arabic 简体中文 繁體中文 Français Deutsch 日本語 한국어 Português Русский Español

GLM-4.7-Flash vs GPT-OSS-20B：你該選擇哪款開源權重MoE模型？

作者 / / AI Model Comparison / 6 分鐘閱讀
GLM-4.7-Flash vs GPT-OSS-20B：你該選擇哪款開源權重MoE模型？
目錄
  1. 基本介紹
  2. 基準測試比較
  3. 速度與延遲比較
  4. 成本比較
  5. 快速開始：在Playground中立即體驗兩款模型
  6. 部署指南：API、SDK與第三方集成
  7. 總結

開源權重模型現在已經強大到足以勝任實際生產工作負載——包括代理式編碼、長上下文工作流程，以及工具型助手，且不會將你綁定在單一供應商上。在「高效能+高速度」的討論中，經常被提到的兩款模型是 GLM-4.7-Flash 和 GPT-OSS-20B。

這篇部落格將從實用角度比較兩者——品質（基準測試）、速度/延遲與成本，並說明如何透過API立即在Novita AI上運行這兩款模型。

試用 GLM 4.7 Flash

試用 GPT OSS 20B

基本介紹

兩者都是為高效能設計的MoE（混合專家）模型，但定位各有不同：

  • GLM-4.7-Flash：號稱「30B級」的能力與效率平衡方案（非常適合長上下文工作流程）。
  • GPT-OSS-20B：OpenAI推出的開源權重模型，針對低延遲/單GPU友好與工具使用場景優化。
項目 GLM-4.7-Flash GPT-OSS-20B
開發商 Z.ai OpenAI
發布日期 2026年1月20日 2025年8月5日
活躍參數量 30B-A3B (MoE) 總參數21B / 活躍參數3.6B (MoE)
Novita上下文長度 200,000 131,072
Novita計費 輸入 $0.07/百萬token · 輸出 $0.40/百萬token 輸入 $0.04/百萬token · 輸出 $0.15/百萬token

試用 GLM 4.7 Flash

試用 GPT OSS 20B

基準測試比較

以下數據來自6項基準測試：SWE-bench Verified、τ²-Bench、BrowseComp、AIME 25、GPQA、HLE。這些數據與GLM-4.7-Flash的Hugging Face模型頁面公布的結果一致，我們以此作為權威來源。
基準測試 GLM-4.7-Flash GPT-OSS-20B 獲勝者
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（小幅領先）
GPQA 75.2 71.5 GLM-4.7-Flash
HLE 14.4 10.9 GLM-4.7-Flash

💡結果解讀

基準測試結果整體偏向GLM-4.7-Flash，它在5項測試中領先，AIME 25則幾乎持平（91.6 vs 91.7）。

  • 代理式+工具密集型任務：GLM-4.7-Flash在SWE-bench Verified和τ²-Bench上明顯領先，這兩項測試與真實世界的代理工作流程（編碼/終端操作、多步驟互動）高度相關。
  • 瀏覽類任務：GLM-4.7-Flash在BrowseComp上也領先，說明它在評估場景下具有更強的長程導航/選擇能力。
  • 數學能力：AIME 25幾乎是平局（91.6 vs 91.7）。也就是說：不要單單依據這項測試結果做選擇。
  • 知識密集型問答：在本報告的測試集中，GLM-4.7-Flash在GPQA和HLE上均領先。

速度與延遲比較

比較GPT-OSS-20B與GLM-4.7-Flash的輸出速度

比較GPT-OSS-20B與GLM-4.7-Flash的延遲（首個回答token耗時）

比較GPT-OSS-20B與GLM-4.7-Flash的端到端回應耗時
指標 GPT-OSS-20B GLM-4.7-Flash
輸出速度 268 tok/s 140 tok/s
首個回答token耗時（TTFT） 8.0 s 46.5 s
端到端耗時（生成500個輸出token） 9.8 s 46.5 s

結論： 在本次測試中，GPT-OSS-20B的首個token耗時（TTFT）與端到端生成速度*都快得多，token輸出速率也更高。*

成本比較
模型 輸入費用（美元 / 百萬token） 輸出費用（美元 / 百萬token） 快取讀取費用（美元 / 百萬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 是單token成本更低的選擇，而GLM-4.7-Flash雖然成本更高，但若你需要更強的性能與長上下文能力，它仍然值得選擇。如果你想了解更多詳情，可以前往Novita AI的*模型庫*查看最新定價與模型規格。

快速開始：在Playground中立即體驗兩款模型

如果你想立即體驗GLM-4.7-Flash與GPT-OSS-20B的差異，最快速的方式是使用Novita AI Playground——無需編碼、無需配置。

在Playground中，你可以：

  • 可即時切換 GLM-4.7-Flash 與 GPT-OSS-20B 模型
  • 使用相同的提示詞比較輸出品質、推理風格與回應速度

前往 Playground

在Playground中快速使用GLM-4.7-Flash

Novita AI Playground

部署指南：API、SDK與第三方集成

API

取得API金鑰

  • 步驟1：創建帳號或登入現有帳號 造訪 [**https://novita.ai**](https://novita.ai)，註冊新帳號或登入你的現有帳號

  • 步驟2：前往金鑰管理頁面 登入後，找到「API Keys」選項 如何找到API金鑰

  • 步驟3：創建新金鑰 點擊「Add New Key」按鈕。 如何創建新的API金鑰

  • 步驟4：立即保存你的金鑰 金鑰生成後請立即複製保存；它通常只會顯示一次，之後無法再次取得。請將金鑰存放在安全位置，例如密碼管理器或加密筆記中。

OpenAI相容API（Python）

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="<YOUR_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": "You are a precise engineering assistant. Output valid JSON when asked."},
        {"role": "user", "content": "Summarize the key risks of rolling out feature flags across 20 services."},
    ],
    temperature=0.3,
    max_tokens=4096,
)

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

SDK

如果你正在構建代理式工作流程（任務交接、路由、工具/函數調用），只需少量修改即可在OpenAI Agents SDK中運行Novita托管的模型：

  • 即插即用相容性：Novita提供OpenAI相容API，因此你的Agents工作流程無需修改，僅需更換基礎URL與模型名稱即可。
  • 代理編排就緒：可透過路由+工具分發任務，推理過程仍在Novita上執行。
  • 配置方式：將SDK的基礎URL指向 https://api.novita.ai/openai，設置 NOVITA_API_KEY，選擇 zai-org/glm-4.7-flash（或 openai/gpt-oss-20b）。

第三方平台

你也可以透過主流生態系使用Novita托管的模型：

  • 代理框架與應用構建工具：按照Novita的逐步集成指南，連接主流工具如**Continue、AnythingLLM、LangChain和Langflow**。
  • Hugging Face Hub：Novita已被列為Hugging Face的推理供應商，你可以透過Hugging Face的供應商工作流程與生態系運行支援的模型。
  • OpenAI相容API：Novita的LLM端點相容OpenAI API標準，可輕鬆遷移現有的OpenAI風格應用，並連接眾多OpenAI相容工具（Cline、Cursor、Trae和**Qwen Code**）。
  • Anthropic相容API：Novita也提供Anthropic SDK相容的訪問方式，可將Novita支援的模型集成到**Claude Code**風格的代理式編碼工作流程中。
  • OpenCode：Novita AI現已直接集成到**OpenCode中作為支援的供應商**，使用者無需手動配置即可在OpenCode中選擇Novita。

總結

  • 若你最看重代理式/編碼品質與超長上下文（200K），GLM-4.7-Flash是更好的選擇——它在提供的圖表中領先5/6項基準測試（AIME幾乎持平）。
  • 若你最看重速度與成本，GPT-OSS-20B是更好的選擇——它在提供的延遲圖表中速度快得多，且在Novita的無伺服器計費模式下更便宜。

最快速的路徑：先在Novita AI Playground中試用兩款模型，再根據你的構建需求選擇API / SDK / 第三方集成方案。

Novita AI 是一個AI雲端平台，為開發者提供簡單的API來部署AI模型，同時也提供平價且可靠的GPU雲端服務，用於構建與擴展AI應用。

常見問題

什麼是GLM-4.7-Flash？

GLM-4.7-Flash是由智譜AI開發的30B級混合專家（MoE）大型語言模型，旨在以高效能、低延遲的方式提供強勁的推理、編碼與代理式性能。

GLM-4.7-Flash的費用是多少？

在Novita AI（無伺服器模式）上，GLM-4.7-Flash的定價為每百萬輸入token 0.07美元、每百萬快取讀取token 0.01美元、每百萬輸出token 0.40美元，非常適合大上下文與高吞吐量的工作負載。

GLM-4.7-Flash與GPT-OSS-20B哪個更好？

這取決於使用場景：GLM-4.7-Flash在代理式、工具密集型與真實世界基準測試中通常表現更好，而GPT-OSS-20B更適合輕量化、低延遲或單GPU部署的場景。

相關文章