通义千问 vs 智谱GLM

通义千问（4.2）：编程能力中等偏上，常见开发任务可以胜任。开源版本可微调以适应特定场景。

智谱GLM（3.8）：编程能力在主流模型中偏弱，只适合简单的代码生成和修改任务。

通义千问（4.5）：中文理解和生成质量优秀，在阿里的大量中文语料训练下表现稳定。

智谱GLM（4.3）：中文理解尚可，清华团队在中文 NLP 方面有深厚积累。

通义千问（4.3）：中文写作能力不错，但有时输出比较"模板化"。

智谱GLM（4.0）：中文写作能力一般，输出比较规范但缺乏特色。

通义千问（4.2）：推理能力中等偏上，Qwen3-Max 在复杂推理方面有不错的表现。

智谱GLM（3.8）：推理能力中等偏下，复杂的多步骤推理任务表现不佳。

通义千问（4.3）：速度较快，尤其是 Flash 系列。阿里云的基础设施保证了较低的延迟。

智谱GLM（4.0）：速度适中，在国产模型中属于正常水平。

通义千问（4.5）：模型线丰富，从高到低价位都有覆盖。Flash 系列价格极具竞争力。

智谱GLM（4.0）：GLM-4-Flash 免费是最大优势。GLM-4-Plus 的定价偏高。

通义千问（4.2）：依托阿里云基础设施，稳定性在国产模型中属于上游水平。

智谱GLM（4.0）：稳定性尚可，基本能保证服务可用。

通义千问（3.8）：幻觉率偏高，是千问需要改进的方面之一。长输出中尤为明显。

智谱GLM（3.5）：幻觉率偏高，在事实性回答中需要仔细校验。

通义千问（4.2）：通过 DashScope 平台使用，API 设计合理。阿里云用户集成成本很低。

智谱GLM（3.8）：API 设计不够直观，文档有改进空间。