通義千問 vs 智譜GLM

通義千問（4.2）：程式設計能力中等偏上，常見開發任務可以勝任。開源版本可微調以適應特定場景。

智譜GLM（3.8）：程式設計能力在主流模型中偏弱，只適合簡單的程式碼生成和修改任務。

通義千問（4.5）：中文理解和生成品質優秀，在阿里的大量中文語料訓練下表現穩定。

智譜GLM（4.3）：中文理解尚可，清華團隊在中文 NLP 方面有深厚積累。

通義千問（4.3）：中文寫作能力不錯，但有時輸出比較「範本化」。

智譜GLM（4.0）：中文寫作能力一般，輸出比較規範但缺乏特色。

通義千問（4.2）：推理能力中等偏上，Qwen3-Max 在複雜推理方面有不錯的表現。

智譜GLM（3.8）：推理能力中等偏下，複雜的多步驟推理任務表現不佳。

通義千問（4.3）：速度較快，尤其是 Flash 系列。阿里雲的基礎設施保證了較低的延遲。

智譜GLM（4.0）：速度適中，在國產模型中屬於正常水準。

通義千問（4.5）：模型線豐富，從高到低價位都有涵蓋。Flash 系列價格極具競爭力。

智譜GLM（4.0）：GLM-4-Flash 免費是最大優勢。GLM-4-Plus 的定價偏高。

通義千問（4.2）：依託阿里雲基礎設施，穩定性在國產模型中屬於上游水準。

智譜GLM（4.0）：穩定性尚可，基本能保證服務可用。

通義千問（3.8）：幻覺率偏高，是千問需要改進的方面之一。長輸出中尤為明顯。

智譜GLM（3.5）：幻覺率偏高，在事實性回答中需要仔細校驗。

通義千問（4.2）：透過 DashScope 平台使用，API 設計合理。阿里雲使用者整合成本很低。

智譜GLM（3.8）：API 設計不夠直覺，文件有改進空間。