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Qwen3-VL-235B-A22B 對比 GLM 4.5V：哪款更擅長處理視覺程式碼？

作者 / / AI Model Comparison / 8 分鐘閱讀
Qwen3-VL-235B-A22B 對比 GLM 4.5V：哪款更擅長處理視覺程式碼？
目錄
  1. Qwen3-VL-235B-A22B 與 GLM 4.5V 究竟能為您的中小企業帶來什麼幫助？
  2. Qwen3-VL-235B-A22B 與 GLM 4.5V 的架構差異有哪些？
  3. 那麼，哪款模型效能更好：Qwen3-VL-235B-A22B 還是 GLM 4.5V？
  4. 如何以低成本、高效率的方式存取 Qwen3-VL-235B-A22B 與 GLM 4.5V？

隨著中小企業開始導入 AI 來處理文件解析、客戶支援、視覺自動化或編碼輔助等任務，要在 Qwen3-VL-235B-A22B 與 GLM 4.5V 這類強大的開源模型之間做選擇，往往會讓人感到困惑。這兩款模型在效能、成本、可取得性與部署難度上究竟有什麼實際差異？

本文將從架構、應用能力、效能基準測試、定價與存取方式多個維度進行比較，幫助您清晰判斷哪款模型最適合您的業務。無論您是要構建智慧工作流、本地部署還是呼叫 API，這份指南都能協助您做出明智、有把握的選擇。

Qwen3-VL-235B-A22B 與 GLM 4.5V 究竟能為您的中小企業帶來什麼幫助？

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應用領域 Qwen3-VL-235B-A22B GLM 4.5V 獲勝方
GUI 互動操作 可操作 PC/行動裝置介面，理解介面元素，呼叫工具。 支援畫面讀取與基礎桌面操作。 可能平手
視覺轉程式碼生成 ✅ 可將截圖/影片轉換為 HTML、CSS、JS、Draw.io 圖表。 ❌ 未公開視覺轉程式碼相關能力。 Qwen 獲勝
3D 與空間推理 ✅ 進階功能：可辨識物體位置、遮擋、視角，支援 3D 定位。 ⚠️ 可處理跨圖片的空間佈局，不支援 3D 定位或具身 AI。 Qwen 獲勝
影片理解 ✅ 可處理數小時長的影片，支援 256K–1M token 上下文，精細的時間維度分析。 ⚠️ 支援事件分段，但可能受限於 66K token 的上下文視窗。 Qwen 獲勝
視覺辨識範圍 ✅ 訓練目標為「辨識萬物」：名人、動漫角色、稀有物種、地標、標誌、古文等。 ⚠️ 場景分析能力強，但未聲稱支援小眾/稀有實體辨識。 Qwen 獲勝
OCR/文字提取 ✅ 支援 32 種語言，在模糊、傾斜場景下表現穩健，支援稀有/古文與結構化版面配置。 ⚠️ 長文件提取能力不錯，但語言與稀有文字支援範圍較窄。 Qwen 獲勝
文字理解 ✅ 與純 LLM 相當；視覺-文字融合流暢，無理解能力損失。 ✅ 強大的生成器，支援「推理模式」切換；語言品質高。 可能平手
存取便利性 可透過 API 或演示存取。 可透過 API、演示存取，另提供支援圖片、PDF、影片等的桌面助理。 GLM 獲勝

Qwen3-VL-235B-A22B 與 GLM 4.5V 的架構差異有哪些？

Qwen3-VL 是突出的「重量級」選項，優先考慮規模與資訊容量：其 235B 總參數量、256K（可擴展至 1M）token 上下文視窗，以及專用推理變體，非常適合大規模任務。

相比之下，GLM 4.5V 強調靈活性與效率，同時不犧牲效能。其更緊湊的 106B 參數設計、128K token 上下文視窗，以及可切換「推理模式」的統一模型，在速度與深度之間取得了平衡。

比較維度 Qwen3-VL-235B-A22B GLM 4.5V
模型規模與 MoE 架構 總參數量：235B
每筆輸入活躍參數量：22B		 總參數量：106B
每筆輸入活躍參數量：12B
上下文視窗容量 原生：256K tokens
可擴展至：1M tokens		 原生：128K tokens
推理與指令模式 搭載 推理模式切換開關，使用者可根據需求權衡快速回覆與深度推理。 搭載 推理模式切換開關，使用者可根據需求權衡快速回覆與深度推理。
視覺處理 ViT 編碼器 + 文字解碼器
增強特性：Interleaved-MRoPE（影片推理）、融合視覺特徵		 ViT 編碼器 + 文字解碼器
增強特性：用於視覺-語言融合的簡潔適配器
速度 延遲 1.8-2 秒 延遲 0.3-1.5 秒
硬體需求 8 張 NVIDIA H200 顯卡。 單張 80GB 顯卡（如一张 NVIDIA A100/H100 80GB），16 位元精度下運行。

那麼，哪款模型效能更好：Qwen3-VL-235B-A22B 還是 GLM 4.5V？

Qwen3-VL-235B-A22B 在核心推理、文件處理與程式碼生成方面通常表現更優異。GLM 4.5V 在多項任務中表現接近，但在所有展示的基準測試中均未超越 Qwen。

類別 基準測試 Qwen3-VL-235B-A22B GLM 4.5V
1. 通用視覺問答 MMbench v1.1 89.9 88.2
MMStar 78.4 75.3
MUIRBENCH 72.8 75.3
HallusionBench 63.2 65.4
2. STEM 與解謎 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. 長文件與 OCR/圖表 MMLongBench-Doc 57.0 44.7
OCRBench 920.0* 86.5
4. 程式碼生成 Design2Code 92.0 82.2
5. 影片理解 VideoMME (w/o sub) 79.2 74.6

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此桌面工具專為 GLM 系列多模態模型設計（相容 GLM-4.5V 與 GLM-4.1V），支援與文字、圖片、影片、PDF、PPT 等內容進行互動對話，連接 GLM 多模態 API 即可實現各類場景的智慧服務。

設定參數：

模型名稱：zai-org/glm-4.5v

API URL：https://api.novita.ai/openai

端點：/v1/chat/completions

API 金鑰：來自 Novita AI

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如何以低成本、高效率的方式存取 Qwen3-VL-235B-A22B 與 GLM 4.5V？

Novita AI 提供的 Qwen3-VL API 擁有 131K 上下文視窗，輸入價格為 $0.98，輸出價格為 $3.95；同時提供 GLM-4.6V API，擁有 208K 上下文視窗，輸入價格 $0.60，輸出價格 $2.20，支援結構化輸出與函數呼叫。

1. 網頁介面（最適合初學者）

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2. API 存取（適合開發者）

步驟 1：登入並存取模型庫

登入您的帳號後，點擊 模型庫 按鈕。

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步驟 2：選擇模型

瀏覽可用的選項，選擇最符合您需求的模型。

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步驟 3：開始免費試用

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步驟 4：取得 API 金鑰

為了進行 API 身份驗證，我們會為您提供新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖中指示複製 API 金鑰。

取得 API 金鑰

步驟 5：安裝 API

使用對應程式語言的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的庫匯入您的開發環境，使用 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者呼叫聊天完成 API 的範例：

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（適合進階使用者）

需求：

  • Qwen3-VL-235B-A22B：8 張 NVIDIA H200 顯卡。
  • GLM 4.5V：單張 80GB 顯卡（如一张 NVIDIA A100/H100 80GB），需 16 位元精度運行

安裝步驟：

  1. 從 HuggingFace 或 ModelScope 下載模型權重
  2. 選擇推理框架：支援 vLLM 或 SGLang
  3. 按照官方 GitHub 儲存庫中的部署指南操作

4. 整合

使用 Trae、Claude Code、Qwen Code 等 CLI 工具

若您想在本地環境或 IDE 中使用 Novita AI 的頂尖模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1）獲取 AI 編碼輔助，流程非常簡單：取得 API 金鑰、安裝工具、配置環境變數，即可開始編程。

詳細的設定指令與範例請參考官方教學：

使用 OpenAI Agents SDK 構建多代理工作流

透過將 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK 整合，構建進階多代理系統：

  • 即插即用：可在任何 OpenAI Agents 工作流中使用 Novita AI 的 LLM。
  • 支援交接、路由與工具使用：可設計由 Novita AI 模型驅動的代理，實現任務委派、分流或函數執行。
  • Python 整合：只需將 SDK 端點設定為 https://api.novita.ai/v3/openai，並使用您的 API 金鑰即可。

在第三方平台連接 API

OpenAI 相容 API：可無縫遷移與整合至符合 OpenAI API 標準的工具，例如 Cline 與 Cursor。

Hugging Face：可透過 Novita AI 端點，在 Spaces、pipeline 或使用 Transformers 庫時調用模型。

代理與編排框架：透過官方連接器與逐步整合指南，可輕鬆將 Novita AI 與合作夥伴平台連接，包括 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 與 Langflow。

Qwen3-VL-235B-A22B 在進階推理、視覺編碼、多語言 OCR 與長上下文處理方面優勢明顯，是處理高要求工作流與多模態任務的首選。

GLM 4.5V 雖然原始效能略遜一籌，但更輕量，提供桌面助理、更快的推理速度與更廣泛的即插即用易用性，尤其適合開發者與新創團隊。在大多數使用場景下，Qwen3-VL-235B-A22B 適合需要深度與複雜度的任務，而 GLM 4.5V 則在易用性與靈活性上更突出。

常見問題

GLM 4.5V 可以離線使用或在瀏覽器外使用嗎？

可以，GLM 4.5V 支援免費桌面助理（透過 Novita AI 提供），使用者可在本地與文字、圖片、影片、PDF 等內容互動，這是 Qwen3-VL-235B-A22B 原生不支援的功能。

試用 Qwen3-VL-235B-A22B 與 GLM 4.5V 最便宜、最快的方式是什麼？

Qwen3-VL API： 131K 上下文，輸入 $0.98，輸出 $3.95 GLM-4.6V API： 208K 上下文，輸入 $0.60，輸出 $2.20，支援結構化輸出與函數呼叫

在基準測試評估中，哪款模型表現更好：Qwen3-VL-235B-A22B 還是 GLM 4.5V？

Qwen3-VL-235B-A22B 在 STEM 推理（如 MMMU）、長文件分析（MMLongBench-Doc）、OCR（OCRBench）與程式碼生成（Design2Code）等類別的得分始終高於 GLM 4.5V。GLM 4.5V 表現不錯，但在所有列出的基準測試中均未超越 Qwen。

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，同時也提供實惠、可靠的 GPU 雲端服務，用於構建與擴展 AI 應用。

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