2025年，AI 大模型技术已步入竞争白熱化阶段，中国厂商如智谱 AI 與阿裏通義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頂級模型。其中，GLM-4.5系列與Qwen3系列被视为最具代表性的代表作，深受开发者與研究机构关注。
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，并推薦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。
一、GLM-4.5系列简介（含 GLM-4.5-X）
开发方:智谱 AI（Zhipu AI）
架構類型:Mixture of Experts（MoE）
總參數量:約355B（激活參數32B）
上下文長度:支持128K
優勢亮點:
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%。
工具調用（如搜索、函數調用）成功率達 90.6%，表現優于大多數開源模型。
多语言处理與推理能力稳定，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。
二、Qwen3-235B-A22B-Thinking 评测
开发方:阿裏通義（Alibaba Qwen）
架構類型:MoE（专家路由）+ Hybrid 推理模式
總參數量:約235B（激活參數22B，動態調用8個專家節點）
上下文長度:最高支持256K
優勢亮點:
具備“Thinking”模式，可切換不同推理深度，按需調用專家模塊，提升准確率同時降低計算資源消耗。
在 AIME、GPQA、AgentBench 禑嵛务中表现與 Claude-Opus、Kimi-K2不相上下。
對中文任務優化明顯，在語義理解、上下文保持等方面性能穩定。
適用于長文檔摘要、複雜問答、代碼補全等場景。
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。
三、Qwen332B 简析
模型類型:稠密模型
參數量:約32B（無專家機制）
性能特點:
虽非 MoE 架构，但在编码、逻辑推理方面达到 DeepSeek-V3相近水平。
更適合輕量化部署、邊緣計算或中型産品應用。
響應速度快、顯存占用低，適合對響應時間有嚴格要求的場景。
四、性能排行榜（2025上半年綜合評測）
| 排名 | 模型名稱 | 架構類型 | 綜合能力表現 | 推薦指數 |
|---|---|---|---|---|
| ① | GLM-4.5/4.5-X | MoE | 推理能力、工具调用、Agent 执行表现极强 | ????? |
| ② | Qwen3-235B-A22B | MoE+動態路由 | 高性能+低資源消耗兼具，長上下文任務佳 | ????☆ |
| ③ | Qwen332B | 稠密 | 輕量高效、任務覆蓋廣，適合落地 | ???? |
五、體驗感對比實錄（實測反饋）
一些开发者反馈:GLM-4.5-Air 版本加載速度快、顯存需求更低，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，但在实际文档摘要與数据问答方面，GLM-4.5的“稳准快”体验略胜一筹。
六、AIbase 模型广场推薦:快速掌握全球大模型动态
如果你正在尋找一個全面、准確、可對比的模型查閱平台，強烈推薦使用 AIbase 模型广场。
? 平台亮点:
收录数百个主流模型，支持对睙徵 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、上下文長度等多个维度筛选;
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。
通过 AIbase 模型广场，你可以一站式掌握全球大模型排行榜、參數詳情、評測結果，快速找到適合自己的大模型産品。
七、總結:誰是2025年全球大模型排行榜王者?
如果你追求的是全面性能、代码能力、工具调用與推理稳定性，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與部署效率，Qwen3-235B-A22B 的混合专家架构非常适合大规模商业落地。
對于輕量場景、模型試驗或中型項目，Qwen332B 提供性价比極高的替代方案。
無論你選擇哪個模型，借助 AIbase 模型广场 都能帮你快速对比参数與性能，掌握全球 AI 大模型发展趋势。
（舉報）