全球 AI 大模型推荐榜 2025：GLM‑4.5 vs Qwen3‑235B‑A22B 深度对比

最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布
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#人工智能

2025年，AI 大模型技术已步入竞争白热化阶段，中国厂商如智谱 AI 与阿里通义在全球舞台上持续发力，推出了多款在推理、代码生成、Agent 能力等方面表现卓越的顶级模型。其中，GLM-4.5系列与Qwen3系列被视为最具代表性的代表作，深受开发者与研究机构关注。

那么，哪一款模型在综合能力上更胜一筹?本文将从架构、参数规模、基准测试、工具调用、推理能力等方面进行全方位对比，并推荐一个超好用的模型信息平台 —— AIbase 模型广场，助你全面掌握全球大模型格局。

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一、GLM-4.5系列简介（含 GLM-4.5-X）

开发方:智谱 AI（Zhipu AI）

  • 架构类型:Mixture of Experts（MoE）

  • 总参数量:约355B（激活参数32B）

  • 上下文长度:支持128K

  • 优势亮点:

    • 在12个主流 Benchmark 中综合表现全球第三，仅次于 GPT-4和 Grok-1

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Claude Code 作为全球主流的 CLI 编程工具，近期因 Anthropic 加强地区限制，导致国内用户访问困难。📊 数据来源：SWE-Bench 软件工程能力评测今天，我将分享如何在 Claude Code 中配置使用这两款国产优秀模型。
AI 编程实战之国产编程模型 PK(qwen3-coder VS kimi-k2 VS GLM-4.5)
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kimi-k2的 API 调用费用应该是目前几个国产 AI 编程模型中最高的，官网充值也是最贵，￥50 起充，而且效果感觉很一般。对比起来是glm-4.5最经济最划算了。和glm-4.5都说自己是国内第一，我也不知道搞不清哪个更强大，后续使用中进一步试试。总体看起来和glm-4.5也是大差不差了。
国产AI编程工具Trae-CN深度测评：GLM-4.5、Kimi-k2、Qwen-3-Coder谁是需求文档生成之王？
水上铁的专栏
08-13 1921
本人长期使用AI编程，尤其是使用Trea国内版本（后称：Trae-CN）这款IDE进行编程。相比其他IDE，Trae-CN这个编程工具比较实在：一方面是全免费（至少目前是这样）；另一方面是国内顶级的大模型都已内置，无需本地部署或API调整，非常省心；最后也是最主要的是不用翻墙，合法合规可以放心使用。 近期，Trae-CN又内置了GLM-4.5、Kimi-k2和Qwen-3-Coder，我想对比和比较它们各自在实际开发中的表现，也方便我后续针对不同场景使用不同大模型提供数据依据。
GLM-4.5发布，全网最全测评和使用教程来了！
Datawhale
07-28 5386
在两者的深度体验对比里面，我都尽量让模型自己修改代码，不干涉模型的代码编辑能力，几乎完全靠模型自己撰写对应的代码，我只需要观察结果以及对应的代码情况后对模型的行动给出指导意见，并观察任务执行结果，如果模型理解错误之后我需要纠正模型的任务方向，使得模型始终能聚焦到我的需求上进行执行任务。四个模型表现其实都不太能看出来是 AI 写的了，我本人是比较难看出来是 AI 写的，相比第二轮的小说测试里面，这里一轮的表现要优秀一些，因为我在题目里面写了要求开头就有吸引力，确实是比较符合网文的条件的。
测评qwen 、glm ,deepseek的模型 对垂直领域的能力的支持情况对比
weixin_47958619的博客
10-20 9484
对于Deepseek模型的输出结果来看，实际上当时选择的模型coder类型，侧重编码，在相同的提示词的情况下，输出直接输出的就是命令的的排查方法，但是确实思路的分析，首先进行了排除对于GLM和qwen的回答，对保存告警的排查思路和命令行的输出都有着不错的效果，在参考模型参数的大小，对于glm4:9b 占用 5.5 GB硬盘资源，是90亿参数的模型，qwen2.5:latest 占硬盘 4.7 GB ,是70亿参数的模型，最终选择qwen2.5:latest 作为我们项目的最终基座模型。
智谱多模态系列：GLM-4.5V 环境配置与本地部署
不积跬步，无以至千里！
08-25 953
智谱多模态大模型GLM-4.5V环境配置与本地部署一站式教程！
GLM4.5V视觉模型小试牛刀
jike007gt的博客
08-14 1716
背景GLM4.5V 是智谱AI于2025年8月11日发布的开源视觉推理模型，基于新一代旗舰文本基座模型 GLM-4.5-Air 开发，延续了 GLM-4.1V-Thinking 技术路线。我们看到与Qwen2.5-VL与Gemma-3模型进行了PK。视觉理解可以阅读长达数十页、含有大量图表的复杂长文本，能够对文本进行总结、翻译、图表提取等操作；此外，还能在给定信息的基础上输出自己的"观点"。
采用 PEFT 或全参数方式对 500 亿 + 大语言模型（Qwen3、Qwen3-MoE、Llama4、GLM4.5、InternLM3、DeepSeek-R1 等）与 200 亿 + 中语言模型进
08-29
大语言模型涵盖Qwen3、Qwen3-MoE等；多模态模型包括Qwen2.5-VL、Qwen2-Audio等。 此外，ms-swift融入最新训练技术，含LoRA、QLoRA等轻量级技术，DPO、GRPO等人类对齐训练方法，支持vLLM、SGLang等加速推理评估部署...
Qwen-2-7B和GLM-4-9B：“大模型届的比亚迪秦L”
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实测下，7B到14B其性能是飞跃性的，实际体感上，Qwen-1.5-14B已经是非常好用的模型了。我们第一时间部署了GLM-4-9B到本地服务器，将之前的项目替换LLM引擎，在使用上GLM-4-9B表现较好，不如Qwen-1.5-32B，但也可以支撑起整个应用流程，大概到了Qwen-1.5-14B的水平。感觉Qwen-2-7B和GLM-4-9B的接连发布，有点比亚迪秦L内卷能耗的感觉，入行一周年，深感这一年间大模型行业发展迅速。Qwen-2-7B在参数少2B情况下，评测上的表现优于GLM-4-9B。
ChatGLM、DeepSeek、Qwen、Llama 模型对比
学亮编程手记
02-26 3550
ChatGLM：中英双语对话与低显存部署的标杆，适合轻量级应用。DeepSeek：高效推理与多任务处理的技术突破者，适合企业级复杂场景。Qwen：中文长文本与垂直领域任务的优化专家。Llama：英文通用场景的经典选择，学术研究友好。
开源大语言模型部署(GLM-4、Qwen2)
a_dreaming的博客
07-22 7933
在本地运行大模型，需要先保证自己有足够的资源。大模型一般运行在GPU上，这里以GLM-4-9B和Qwen2-7B为例来说明其硬件要求情况。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 808
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
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本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1519
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1733
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1527
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
【AI是否能替代IT从业者？】
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博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
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2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
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