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。
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。
在编码任务中胜率超过 Qwen3-Coder，高达80.8%。
工具调用（如搜索、函数调用）成功率达90.6%，表现优于大多数开源模型。
多语言处理与推理能力稳定，支持 Agentic 推理链执行。
GLM-4.5-X 是该系列的升级版，在数学、多跳推理和调用复杂 API 方面表现更为出色，是目前开源模型中极具竞争力的存在。
开发方:阿里通义（Alibaba Qwen）
架构类型:MoE（专家路由）+ Hybrid 推理模式
总参数量:约235B（激活参数22B，动态调用8个专家节点）
上下文长度:最高支持256K
优势亮点:
具备“Thinking”模式，可切换不同推理深度，按需调用专家模块，提升准确率同时降低计算资源消耗。
在 AIME、GPQA、AgentBench 等任务中表现与 Claude-Opus、Kimi-K2不相上下。
对中文任务优化明显，在语义理解、上下文保持等方面性能稳定。
适用于长文档摘要、复杂问答、代码补全等场景。
Qwen3-235B-A22B 的动态专家机制使其在功耗、性能之间实现出色平衡，是企业部署场景中的“高性价比”代表。
模型类型:稠密模型
参数量:约32B（无专家机制）
性能特点:
虽非 MoE 架构，但在编码、逻辑推理方面达到 DeepSeek-V3相近水平。
更适合轻量化部署、边缘计算或中型产品应用。
响应速度快、显存占用低，适合对响应时间有严格要求的场景。
一些开发者反馈:GLM-4.5-Air 版本加载速度快、显存需求更低，推理效率比 Qwen3-235B 高出一倍，尤其适合部署在高并发产品中。
Qwen3-235B 虽参数更大，但专家机制使其在推理成本方面不输中小模型，并能适配复杂任务分级响应。
两者均支持大窗口输入场景，但在实际文档摘要与数据问答方面，GLM-4.5的“稳准快”体验略胜一筹。
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收录数百个主流模型，支持对比如 GLM-4.5、Qwen3系列、LLaMA、DeepSeek、Claude 等;
分类清晰:按模型架构、参数规模、推理能力、支持语言、上下文长度等多个维度筛选;
实时更新 Benchmark 数据和调用能力表现;
支持模型官网跳转、使用入口、API 文档链接查看，是开发者和研究者不可或缺的工具箱。
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如果你追求的是全面性能、代码能力、工具调用与推理稳定性，GLM-4.5-X 无疑是当前开源模型中的头部之选。
如果你更看重推理成本与部署效率，Qwen3-235B-A22B 的混合专家架构非常适合大规模商业落地。
对于轻量场景、模型试验或中型项目，Qwen332B 提供性价比极高的替代方案。
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