核心规格对比

规格GLM-4 PlusQwen2.5 72B
厂商otheralibaba
版本glm-4-plus2.5-72b
发布日期2024-08-122024-09-19
上下文窗口131072 tokens131072 tokens
输入模态text, imagetext
输出模态texttext
许可ProprietaryQwen License
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准GLM-4 PlusQwen2.5 72B胜出
ARC94.5GLM-4 Plus
BBH83.682.4GLM-4 Plus
GPQA35.4GLM-4 Plus
GSM8K81.888.4Qwen2.5 72B
HUMANEVAL72.786.6Qwen2.5 72B
IFEVAL79.2GLM-4 Plus
MATH53.383.1Qwen2.5 72B
MMLU84.386.1Qwen2.5 72B
MUSR51.3GLM-4 Plus
WINOGRANDE85.8GLM-4 Plus

定价对比

项目 (每百万Token)GLM-4 PlusQwen2.5 72B
输入$0.5$0.5
输出$0.5$0.8
缓存读$0$0
缓存写$0$0

GLM-4 Plus 对比 Qwen2.5 72B

模型概述

GLM-4 Plus 与 Qwen2.5 72B 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 / Alibaba2024-08-12 / 2024-09-19131K / 131KProprietary / Qwen License

基准测试表现

基准GLM-4 PlusQwen2.5 72B胜出
ARC94.5A
BBH (BIG-Bench Hard)83.682.4A
GPQA35.4A
GSM8K (Grade School Math 8K)81.888.4B
HumanEval72.786.6B
IFEval79.2A
MATH53.383.1B
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)84.386.1B
MUSR51.3A
WinoGrande85.8A

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 Plus

  • ✅ MMLU 得分 84.3,知识推理能力强。
  • ✅ 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 72B

  • ✅ MMLU 得分 86.1,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 86.6,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 88.4,数学推理稳健。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

GLM-4 Plus 与 Qwen2.5 72B 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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