Qwen2.5-7B vs ChatGLM4实战评测：长文本理解与JSON生成能力对比

1. 背景与评测目标

随着大语言模型在企业级应用中的深入落地，长文本理解和结构化输出生成（如 JSON）已成为衡量模型实用性的关键指标。无论是处理超长文档摘要、合同分析，还是构建自动化 API 接口响应系统，模型对上下文的捕捉能力和输出格式的精确控制都直接影响工程效率。

当前主流开源中文大模型中，阿里云推出的Qwen2.5-7B和智谱 AI 的ChatGLM4-6B均宣称支持超长上下文（>32K tokens）和结构化输出能力。但实际表现如何？是否存在显著差异？

本文将围绕以下两个核心维度展开实战评测：

长文本理解能力：在超过 8K tokens 的复杂文本中提取关键信息
JSON 结构化生成能力：是否能稳定输出符合 Schema 的 JSON 数据

我们基于真实部署环境（NVIDIA 4090D × 4）进行测试，确保结果具备工程参考价值。

2. 模型简介与技术特性对比

2.1 Qwen2.5-7B 技术概览

Qwen2.5 是阿里通义千问系列的最新迭代版本，覆盖从 0.5B 到 720B 的全尺寸模型。其中Qwen2.5-7B是轻量级但功能完整的指令调优模型，专为高性价比推理场景设计。

其主要技术亮点包括：

超长上下文支持：完整上下文长度达131,072 tokens，生成上限为 8,192 tokens
结构化数据理解与生成：原生优化表格解析与 JSON 输出
多语言支持：涵盖中、英、法、西、德、日、韩等 29+ 种语言
先进架构设计：
使用 RoPE（旋转位置编码）提升长序列建模能力
SwiGLU 激活函数增强非线性表达
RMSNorm 加速训练收敛
GQA（Grouped Query Attention）降低推理显存占用（Q:28头, KV:4头）

该模型可通过 CSDN 星图平台一键部署镜像，在 4×4090D 环境下实现高效网页推理服务。

2.2 ChatGLM4-6B 核心特性

ChatGLM4 是智谱 AI 推出的第四代对话模型，基于 GLM 架构改进而来，主打“类人类”对话体验与企业级应用集成。

关键参数如下：

上下文长度：最大支持 128K tokens（需启用 Long Context 插件）
参数规模：约 6.2B，采用 FP16 精度
架构特点：
PrefixLM + 自回归混合训练
支持思维链（CoT）、工具调用（Tool Calling）
提供官方 JSON Mode 实现
部署方式：支持 HuggingFace Transformers、vLLM、PaddleNLP 多种后端

尽管参数略小，但 ChatGLM4 在中文语义理解和对话连贯性方面长期处于领先位置。

3. 实战评测设计与测试用例

3.1 测试环境配置

项目	配置
GPU	NVIDIA RTX 4090D × 4（单卡 48GB 显存）
部署方式	Docker 容器化部署（CUDA 12.1 + PyTorch 2.1）
推理框架	vLLM（Qwen2.5），Text Generation Inference（ChatGLM4）
访问方式	Web UI + REST API 双模式
温度（temperature）	0.3（保证确定性输出）
Top-p	0.9

所有测试均通过 API 调用完成，避免交互式输入误差。

3.2 长文本理解能力测试

测试任务描述

提供一篇10,240 tokens的模拟法律合同文本（含条款嵌套、责任划分、时间线逻辑），要求模型回答以下问题：

“请列出本合同中甲方的三项主要义务，并指出违约金计算方式。”

输入样例（节选）

...（省略前 9000 tokens）... 第五章 双方权利义务 第十五条 甲方应履行以下职责： 1. 在签约后 5 个工作日内支付首付款 30%； 2. 提供项目所需全部原始资料，并保证真实性； 3. 配合乙方开展现场调研，不得无故阻挠。 ... 第七章 违约责任 第二十二条 若任一方违反本合同约定，守约方有权要求赔偿实际损失。 第二十三条 具体违约金按未履行部分金额的每日万分之五累计计算，上限不超过合同总额的 20%。 ...

输出结果对比

模型	是否准确识别甲方义务	是否正确提取违约金规则	响应延迟
Qwen2.5-7B	✅ 完整列出三项义务	✅ 精确描述“每日万分之五，上限20%”	2.1s
ChatGLM4	⚠️ 漏掉“配合调研”一项	✅ 正确提取违约金规则	3.4s

📌结论：Qwen2.5-7B 在长文本细节记忆与定位上表现更优，可能得益于其更强的 RoPE 实现与训练数据中法律类文档的强化。

3.3 JSON 结构化生成能力测试

测试任务描述

要求模型根据一段用户评论自动生成结构化 JSON，包含字段：sentiment（情感极性）、category（类别）、summary（摘要）。

输入文本：

“这款手机拍照效果非常出色，夜景模式清晰，色彩还原自然。但电池续航太差，看视频不到4小时就没电了，充电速度也一般。”

期望输出 Schema：

{ "sentiment": "positive|negative|neutral", "category": ["camera", "battery", "performance", ...], "summary": "string" }

Qwen2.5-7B 输出

{ "sentiment": "positive", "category": ["camera", "battery"], "summary": "用户认为手机拍照效果出色，尤其夜景清晰、色彩自然；但批评电池续航不足，观看视频仅维持不到4小时，且充电速度一般。" }

✅ 完全符合 Schema，分类准确，摘要完整。

ChatGLM4 输出（启用`response_format={"type": "json_object"}`）

{ "sentiment": "mixed", "category": [ "camera", "battery life", "charging speed" ], "summary": "该用户对手机的摄像头表现满意，尤其是夜景拍摄和色彩还原，但对电池续航和充电速度表示不满。" }

✅ 同样合规输出，且情感判断更细致（“mixed”优于“positive”）。

异常情况测试：强制换行干扰

向提示词中插入\n\n\n\n多重换行以测试鲁棒性：

Qwen2.5-7B：仍能稳定输出合法 JSON
ChatGLM4：偶发返回 Markdown 代码块包裹的 JSON（需正则清洗）

📌结论：两者均具备较强的 JSON 生成能力，Qwen2.5-7B 更加稳定，ChatGLM4 情感判断更细腻。

3.4 多轮对话中的上下文保持能力

设置一个跨 5 轮的对话流程，每轮新增信息，最后一轮提问早期内容。

示例对话流：

用户：“我计划去杭州旅行，预算 5000 元。”
助手：推荐行程…
用户：“增加西湖骑行安排”
…（中间两轮讨论餐饮）
用户：“之前说的骑行是哪一天？”

模型	是否记得“骑行”由用户提出	是否关联到第三轮	总上下文消耗
Qwen2.5-7B	✅	✅	~6,800 tokens
ChatGLM4	✅	⚠️ 回答模糊	~7,100 tokens

📌分析：Qwen2.5-7B 对话状态追踪更精准，可能与其更强的指令微调策略有关。

4. 综合对比与选型建议

4.1 多维度性能对比表

维度	Qwen2.5-7B	ChatGLM4
上下文长度	131K（原生支持）	128K（需插件）
JSON 生成稳定性	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
长文本信息抽取准确率	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
中文对话自然度	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
多语言支持	29+ 种语言	主要支持中英文
推理速度（tokens/s）	186	142
显存占用（FP16）	~38GB	~36GB
部署便捷性	星图镜像一键启动	需手动配置 TGI 或 vLLM