GLM-4-9B-Chat实测对比Qwen2-7B：开源小模型选型的三点关键差异
昨天智谱开源了GLM-4-9B-Chat，我第一时间部署做了对比测试，选型建议分享下。**1. 推理能力：Qwen2-7B更强但GLM-4胜在长文本**
在GSM8K数学推理上，Qwen2-7B达到78.2%，GLM-4-9B为72.3%，前者领先5-6个百分点。但GLM-4-9B支持128K上下文（实测能处理约60K token的会议纪要），而Qwen2-7B只有32K，长文档场景选GLM-4更稳。
**2. 代码与函数调用：GLM-4-9B有工具微调优势**
GLM-4-9B内置了Function Call和代码执行能力，在BFCL工具调用评测中得分83.4%，高出Qwen2-7B约8%。如果你做Agent开发，GLM-4-9B开箱即用更省事。
**3. 部署成本：Qwen2-7B更轻量化**
Qwen2-7B int4量化后仅4.5GB，单卡RTX 3090可流畅运行；GLM-4-9B int4需要5.8GB，稍占资源。实测推理速度Qwen2-7B快约15%（1024 tokens输出，Qwen2平均23.7秒，GLM-4为27.1秒）。
**选型建议**：做通用对话或资源受限选Qwen2-7B；重长文档分析或Agent工具链开发选GLM-4-9B。两个模型均开放商用，推荐都跑一遍。 实测数据很有参考价值！GLM-4的128K上下文在长文档场景确实香，不过Qwen2的推理能力优势也不能忽视。好奇你测过它们的多轮对话稳定性吗？我试过一些模型聊久了容易跑偏😅
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