Qwen2.5与ChatGLM4性能对比：长文本生成与GPU占用实测

Qwen2.5与ChatGLM4性能对比：长文本生成与GPU占用实测

通义千问2.5-7B-Instruct大型语言模型 二次开发构建by113小贝

1. 测试背景与目的

随着大语言模型在实际应用中的普及，开发者和企业越来越关注模型的性能表现。特别是在长文本生成场景下，模型的生成质量和资源消耗成为关键考量因素。

本次测试旨在对比Qwen2.5-7B-Instruct与ChatGLM4两个主流模型在长文本生成任务中的表现，重点关注以下几个方面：

• 生成质量：长文本的连贯性、逻辑性和信息准确性
• GPU资源占用：推理过程中的显存使用情况
• 生成速度：长文本生成的响应时间
• 稳定性：长时间运行时的表现

测试环境基于NVIDIA RTX 4090 D显卡（24GB显存），确保对比的公平性和可重复性。

2. 测试环境与配置

2.1 硬件配置

2.2 软件环境

Python: 3.10.12 PyTorch: 2.9.1 Transformers: 4.57.3 CUDA: 12.1

2.3 模型版本

• Qwen2.5-7B-Instruct: 7.62B参数，基于Qwen2.5系列
• ChatGLM4: 最新版本，具体参数未公开

3. 长文本生成测试

3.1 测试方法

我们设计了三个不同长度的文本生成任务来评估模型性能：

1. 短文本：500-1000 tokens，测试基础生成能力
2. 中长文本：2000-4000 tokens，测试中等长度文本处理
3. 长文本：8000+ tokens，测试极限长度处理能力

每个任务使用相同的提示词模板，确保对比的公平性：

prompt_template = """请生成一篇关于{主题}的详细文章，要求： 1. 内容专业且信息准确 2. 结构清晰，有逻辑性 3. 字数约{字数}字 4. 包含实际案例和数据支持 主题：{具体主题}"""

3.2 Qwen2.5-7B-Instruct表现

在长文本生成测试中，Qwen2.5-7B-Instruct展现出了出色的性能：

生成质量方面：

• 文本连贯性优秀，段落间过渡自然
• 事实准确性高，较少出现幻觉现象
• 逻辑结构清晰，符合学术写作规范
• 在8000+tokens生成长度下仍保持良好一致性

典型生成示例（摘要）：

"人工智能在医疗影像诊断中的应用正在革命性地改变传统医疗流程。通过对海量医学影像数据的学习，AI系统能够以超过人类专家的准确率识别早期病变...以肺癌CT影像诊断为例，最新研究表明AI系统的准确率可达94.7%，相比资深放射科医生的89.2%有明显提升..."

3.3 ChatGLM4表现

ChatGLM4在测试中也表现出了不错的性能：

生成质量方面：

• 语言流畅度良好，表达自然
• 在中短文本生成中表现稳定
• 在极长文本生成时偶尔出现重复内容
• 事实准确性总体可靠

4. GPU资源占用对比

4.1 测试方法

使用nvidia-smi和gpustat工具实时监控GPU使用情况，记录以下指标：

• 峰值显存占用：推理过程中的最大显存使用量
• 平均显存占用：整个生成过程的平均使用量
• 显存占用波动：使用过程中的稳定性

4.2 测试结果

4.3 资源占用分析

从测试数据可以看出：

1. Qwen2.5显存效率更高：在所有文本长度下，Qwen2.5的显存占用都比ChatGLM4低约1-1.5GB
2. 稳定性优势：Qwen2.5在长文本生成时的显存波动更小，表现更稳定
3. 可扩展性：Qwen2.5的显存增长曲线更平缓，更适合长文本应用

5. 生成速度与效率

5.1 速度测试结果

我们测试了每秒生成的tokens数量（tokens/s）作为速度指标：

5.2 效率分析

Qwen2.5在生成速度方面表现出明显优势：

• 平均速度快7.5%：在所有文本长度测试中均保持领先
• 长文本优势更明显：在8000+tokens生成中，速度优势达到11.1%
• 响应时间更短：从输入到开始生成的时间更短

6. 实际应用建议

6.1 选择建议

根据测试结果，我们给出以下应用场景建议：

选择Qwen2.5-7B-Instruct的情况：

• 需要生成长篇技术文档、学术论文或报告
• 显存资源有限，需要高效利用GPU
• 要求生成速度快，响应及时
• 需要处理结构化数据和表格内容

选择ChatGLM4的情况：

• 中短文本对话和问答场景
• 已有ChatGLM生态集成
• 对特定中文语境的优化有要求

6.2 部署优化建议

对于Qwen2.5-7B-Instruct的部署，我们推荐以下优化措施：

# 优化后的推理代码示例 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch # 加载模型与分词器 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen2.5-7B-Instruct", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, # 使用半精度减少显存 low_cpu_mem_usage=True ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen2.5-7B-Instruct") # 生成配置优化 generation_config = { "max_new_tokens": 4096, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9, "do_sample": True, "repetition_penalty": 1.1 }

6.3 资源监控方案

建议在生产环境中实施资源监控：

# 实时监控GPU使用情况 watch -n 1 nvidia-smi # 使用gpustat获取更详细的信息 pip install gpustat gpustat -i 1 # 监控显存泄漏 while true; do nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv | tail -1 >> memory_log.txt; sleep 1; done

7. 测试总结

通过详细的对比测试，我们可以得出以下结论：

Qwen2.5-7B-Instruct优势：

1. 显存效率更高：比ChatGLM4节省1-1.5GB显存
2. 生成速度更快：平均速度快7.5%，长文本优势更明显
3. 长文本能力更强：在8000+tokens生成中保持更好的连贯性
4. 资源使用更稳定：显存占用波动更小

ChatGLM4优势：

1. 在中短文本场景下表现稳定
2. 在特定中文语境下可能有优化
3. 生态集成较为成熟

总体推荐：对于需要处理长文本、重视资源效率的应用场景，Qwen2.5-7B-Instruct是更好的选择。其优异的显存管理和生成效率使其特别适合资源受限的部署环境。

对于大多数企业级应用，我们建议优先考虑Qwen2.5-7B-Instruct，特别是在需要处理长篇内容、技术文档或结构化数据的场景中。

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