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GLM 4.5 与 Qwen 3：模型、性能和成本的深入比较
通过专家见解比较 GLM 4.5 和 Qwen 3 的性能、推理、长上下文功能、定价和实际用例
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能GLM 4.5 与 Qwen 3：选择正确开源 LLM 的数据驱动指南
简介 – 是什么让 GLM 4.5 和 Qwen 3 脱颖而出？
搭建舞台
去年，人工智能创新重心东移。智普人工智能和Qwen团队等中国实验室已经发布了开源大语言模型（LLM），其准确性可与西方巨头相媲美，而价格却仅为西方巨头的一小部分。其中，GLM 4.5 和 Qwen 3 正在成为许可许可下功能最强大的型号。
两种模型都依赖于专家混合 (MoE) 架构。他们不是立即激活每个参数，而是通过专门的“专家”路由令牌，从而减少推理过程中活动参数的数量。 GLM 4.5 使用了 3550 亿个总参数，但只激活了 320 亿个。 Qwen 3 激活 4800 亿个总参数中的约 350 亿个。这种设计以较低的硬件要求赋予它们 GPT-4 级的容量。
除了架构之外，这两种模型还针对不同的领域：GLM 4.5 强调高效的工具调用和代理工作流程，使其适合构建调用外部函数、浏览文档或编排多个步骤的 AI 系统。Qwen 3 强调长上下文推理和多语言任务，提供巨大的 256 K–1 M 令牌窗口，支持 119 种人类语言和 358 种编程语言。
本指南采用数据驱动的方法来评估这些模型。我们将研究基准、成本、速度、工具调用、实际用例和新兴趋势，注入专家评论、研究参考和 Clarifai 的产品集成，以帮助您决定哪种模型适合您的需求。
快速摘要：
本文深入探讨了这两种模型，检查了基准测试和实际用例，并展示了 Clarifai 如何帮助您高效地部署它们。
为什么这很重要
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