核心规格对比

规格GLM-4 9B ChatQwen2.5 7B
厂商otheralibaba
版本glm-4-9b-chat2.5-7b
发布日期2024-06-052024-09-19
上下文窗口131072 tokens131072 tokens
输入模态text, imagetext
输出模态texttext
许可GLM-4 LicenseQwen License
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准GLM-4 9B ChatQwen2.5 7B胜出
ARC88.688.4GLM-4 9B Chat
BBH67.261.9GLM-4 9B Chat
GPQA37.228.5GLM-4 9B Chat
GSM8K5863.7Qwen2.5 7B
HUMANEVAL62.966.5Qwen2.5 7B
IFEVAL59.955.4GLM-4 9B Chat
MATH26.641.9Qwen2.5 7B
MMLU70.773.6Qwen2.5 7B
MUSR49.546.9GLM-4 9B Chat
WINOGRANDE79.471.4GLM-4 9B Chat

定价对比

项目 (每百万Token)GLM-4 9B ChatQwen2.5 7B
输入$0.18$0.15
输出$0.18$0.15
缓存读$0$0
缓存写$0$0

GLM-4 9B Chat 对比 Qwen2.5 7B

模型概述

GLM-4 9B Chat 与 Qwen2.5 7B 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商发布日期上下文窗口许可证
Other / Alibaba2024-06-05 / 2024-09-19131K / 131KGLM-4 License / Qwen License

基准测试表现

基准GLM-4 9B ChatQwen2.5 7B胜出
ARC88.688.4Tie
BBH (BIG-Bench Hard)67.261.9A
GPQA37.228.5A
GSM8K (Grade School Math 8K)58.063.7B
HumanEval62.966.5B
IFEval59.955.4A
MATH26.641.9B
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)70.773.6B
MUSR49.546.9A
WinoGrande79.471.4A

定价对比

输入输出缓存读取缓存写入
— / —— / —— / —— / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

GLM-4 9B Chat

  • ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

Qwen2.5 7B

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

GLM-4 9B Chat 与 Qwen2.5 7B 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

编辑点评

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