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Qwen2.5与ChatGLM4对比评测：数学与编程能力谁更强？

1. 选型背景与评测目标

随着大语言模型在科研、工程和教育领域的广泛应用，其在数学推理与代码生成方面的能力成为衡量模型智能水平的重要指标。通义千问（Qwen）系列最新发布的 Qwen2.5 和智谱AI的 ChatGLM4 均宣称在逻辑推理和编程任务上实现了显著提升。本文将从技术原理、实际表现、部署实践三个维度，对Qwen2.5-7B-Instruct与ChatGLM4-6B进行系统性对比评测，重点聚焦于：

• 数学问题求解能力（代数、微积分、概率）
• 编程任务完成度（Python算法实现、函数纠错）
• 指令遵循准确性与输出结构化能力
• 推理效率与资源消耗

通过多轮测试与量化分析，帮助开发者和技术选型者判断：在7B参数量级下，哪一款模型更适合用于需要强逻辑与编码支持的应用场景。

2. 模型架构与核心改进

2.1 Qwen2.5 技术演进路径

Qwen2.5 是阿里云推出的通义千问系列第三代模型，在 Qwen2 的基础上进行了全面优化。该系列覆盖从 0.5B 到 720B 的多个参数版本，其中Qwen2.5-7B-Instruct是专为指令理解与交互任务设计的轻量级高性能模型。

其主要技术升级包括：

• 知识增强训练：引入大量专业领域语料，特别是在数学证明、编程文档（如LeetCode、Stack Overflow）、科学论文中进行强化学习。
• 专家混合机制（MoE）辅助训练：在关键子任务（如符号运算、类型推断）中融合专家模型输出，提升特定能力边界。
• 长上下文支持：最大可处理超过 8,192 tokens 的输入序列，适用于复杂问题拆解与多步骤推理。
• 结构化数据理解：增强对表格、JSON、XML 等格式的理解与生成能力，便于构建自动化工作流。

这些改进使得 Qwen2.5 在需要精确逻辑链的任务中表现出更强的一致性和准确性。

2.2 ChatGLM4 架构特点

ChatGLM4 是智谱AI基于 GLM 架构迭代的第四代对话模型，采用Prefix-LM结构并结合双向注意力机制，在中文理解和生成方面具有天然优势。其 6B 参数版本（ChatGLM4-6B）主打“小而精”，强调低延迟、高响应质量。

关键技术特性包括：

• FP16 全参数微调：相比部分冻结策略，保留更完整的语义表达能力。
• 多阶段指令微调：使用高质量人工标注数据集进行多轮 SFT + DPO 优化，提升指令对齐能力。
• 本地化适配优化：针对国内开发者习惯优化API接口与提示词工程兼容性。
• 较低显存占用：可在单卡 RTX 3090 上运行，适合边缘部署。

尽管 ChatGLM4 在通用对话任务中表现优异，但在高度结构化的数学与编程任务中是否能匹敌 Qwen2.5，仍需实证验证。

3. 多维度对比测试设计

为确保评测结果客观可信，我们构建了包含20 道典型题目的测试集，分为以下四类：

所有测试均在相同硬件环境下执行，使用标准提示模板：“请逐步推理并给出最终答案。” 输出结果由两名独立评审员打分（满分5分），评分标准如下：

• 5分：完全正确，步骤清晰，代码可运行
• 4分：基本正确，存在轻微表述瑕疵
• 3分：方向正确但关键步骤错误
• 2分及以下：答案错误或无法解析

4. 性能对比与结果分析

4.1 数学能力测试结果

我们将测试题分为基础与高等两个层级，评估模型的符号推理与公式推导能力。

基础数学（初中至高中水平）

典型案例：解方程组
$$ \begin{cases} 2x + y = 7 \ x - y = 1 \end{cases} $$

Qwen2.5 能够准确使用代入法或加减法消元，并完整展示每一步变换过程；而 ChatGLM4 在一次测试中误将第二式乘以2后未同步更新右侧常数项，导致最终解错误。

高等数学（大学微积分/线性代数）

典型案例：计算不定积分
$$ \int x e^x dx $$

Qwen2.5 正确应用分部积分法： $$ u = x, dv = e^x dx \Rightarrow du = dx, v = e^x \Rightarrow \int x e^x dx = x e^x - \int e^x dx = x e^x - e^x + C $$

ChatGLM4 虽然识别出应使用分部积分，但在设定 $u$ 和 $dv$ 时出现混淆，导致中间步骤错误。

结论：Qwen2.5 在数学符号操作、规则记忆与推导连贯性方面明显优于 ChatGLM4，尤其在涉及复合函数与抽象变量的场景中表现更稳定。

4.2 编程能力测试结果

我们选取 LeetCode 风格的中等难度题目进行测试，要求模型生成可运行的 Python 代码。

算法实现任务（共6题）

示例题目：实现一个函数，判断给定字符串是否为回文（忽略大小写和非字母字符）

def is_palindrome(s: str) -> bool: cleaned = ''.join(ch.lower() for ch in s if ch.isalnum()) return cleaned == cleaned[::-1]

Qwen2.5 在所有测试中均能正确处理边界情况（空字符串、单字符、特殊符号过滤）；ChatGLM4 在一次测试中遗漏.lower()转换，导致大小写敏感判断错误。

代码调试任务（找出并修复错误）

错误代码示例：

def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr) while left < right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid else: right = mid return -1

问题在于left = mid可能造成无限循环（应为left = mid + 1）。Qwen2.5 能明确指出此风险并提出修正方案；ChatGLM4 仅描述“可能陷入死循环”，但未精准定位赋值语句错误。

结论：Qwen2.5 在代码生成的语法正确性、边界处理和调试洞察力方面更具优势，尤其在需要类型安全与逻辑严密性的场景中更为可靠。

4.3 指令遵循与结构化输出能力

我们测试模型对复杂指令的理解能力，例如：“请用 JSON 格式返回以下信息：解题思路、关键公式、最终答案。”

Qwen2.5 内置了更强的结构化输出训练，能够稳定生成符合 schema 的响应；ChatGLM4 则偶尔会混入自然语言解释，破坏纯结构化输出需求。

5. 部署与运行效率对比

我们在同一台配备NVIDIA RTX 4090 D（24GB显存）的服务器上部署两个模型，比较其资源占用与响应速度。

虽然 ChatGLM4 启动更快、显存更低，但 Qwen2.5 提供了更好的 API 兼容性（原生支持 Hugging Face 生态），且在长文本推理中稳定性更高。

此外，Qwen2.5 提供完整的部署脚本与日志追踪机制，便于集成到 CI/CD 流程中。

6. 综合对比总结

6.1 多维度对比总览

6.2 场景化选型建议

根据测试结果，我们提供以下选型指导：

• 推荐 Qwen2.5 的场景：

  • 需要高精度数学建模与公式推导
  • 自动化代码生成平台（如AI助教、低代码工具）
  • 对输出格式有严格要求（JSON、XML、Markdown表格）
  • 强调长上下文记忆与多步推理一致性

• 推荐 ChatGLM4 的场景：

  • 中文客服机器人、企业知识库问答
  • 边缘设备或资源受限环境部署
  • 注重启动速度与低延迟交互体验
  • 主要面向非技术用户的自然语言对话

7. 总结

本次对比评测表明，Qwen2.5-7B-Instruct 在数学与编程能力上整体优于 ChatGLM4-6B，尤其是在符号推理、算法实现和结构化输出方面展现出更强的专业性。这得益于其在训练过程中对 STEM 领域的深度优化以及 MoE 辅助机制的引入。

然而，ChatGLM4 依然在中文语义理解、资源效率和本地化适配方面保持竞争力，特别适合以中文为主的通用对话场景。

对于追求高逻辑严谨性与工程落地可靠性的技术团队，Qwen2.5 是更优选择；而对于注重成本控制与中文交互流畅度的应用，则可优先考虑 ChatGLM4。

未来，随着模型压缩与蒸馏技术的发展，我们期待看到两者在性能与效率之间达成更佳平衡。

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