Qwen3-4B与ChatGLM4数学推理对比：科学计算任务部署评测

Qwen3-4B与ChatGLM4数学推理对比：科学计算任务部署评测

1. 引言：为什么这次对比值得关注

你有没有遇到过这种情况：明明选了个参数量不小的模型，结果在解一道高中物理题时卡壳，或者算个积分绕来绕去就是出不来正确答案？这说明一个事实——大模型的“数学能力”不能只看参数量，还得看底子硬不硬、训练方式对不对路。

最近，阿里云发布的Qwen3-4B-Instruct-2507引起了不小关注。作为Qwen系列中4B级别的一员，它主打的是“小身材、大智慧”，尤其在逻辑推理和数学任务上做了重点优化。而另一边，智谱AI的ChatGLM4-6B也一直是中文场景下科学计算和学术推理的热门选择。

那么问题来了：一个4B的小钢炮，能不能干得过6B的老牌选手？

本文就带你从零开始部署这两个模型，在真实科学计算任务中跑一跑、比一比，看看谁更擅长“动脑筋”，谁更适合做你的科研助手。

2. 模型背景与核心能力解析

2.1 Qwen3-4B-Instruct-2507 是什么？

Qwen3-4B-Instruct-2507 是阿里云通义千问团队开源的一款文本生成大模型，属于Qwen3系列中的中等规模指令微调版本。别看它只有4B参数，但背后下了不少功夫：

• 通用能力全面提升：在指令遵循、逻辑推理、文本理解等方面都有显著进步。
• 数学与科学专项强化：训练数据中加大了STEM（科学、技术、工程、数学）相关内容的比例，特别适合处理公式推导、数值计算等任务。
• 多语言长尾知识覆盖更广：不仅中文强，英文和其他语言的基础科学知识也补得比较扎实。
• 支持256K超长上下文：能处理整篇论文或复杂实验报告，不怕信息太多记不住。
• 响应更贴近用户偏好：在开放式问题上给出的回答更有用、更自然，不像以前那样“答非所问”。

简单说，它是冲着“聪明又靠谱”这个目标去的，不是那种只会堆词的模型。

2.2 ChatGLM4-6B 的定位与优势

ChatGLM4-6B 是智谱AI推出的第三代对话模型，基于GLM架构，拥有更强的推理能力和对话连贯性。它的特点包括：

• 参数量更大（6B），理论上具备更强的记忆和泛化能力；
• 在中文语境下的逻辑推理表现稳定，尤其擅长语文式解题（比如应用题拆解）；
• 工具调用和代码生成能力成熟，常被用于构建智能科研助手；
• 社区生态完善，插件丰富，部署路径清晰。

不过，更大的参数也意味着更高的资源消耗。我们这次测试的目标之一，就是看看Qwen3-4B 是否能在数学推理上以小博大，追平甚至反超 ChatGLM4-6B。

3. 部署环境与实测配置

3.1 快速部署流程（以CSDN星图平台为例）

两个模型我们都采用一键镜像部署的方式，极大降低了入门门槛。以下是具体操作步骤：

1. 登录 CSDN星图AI平台，搜索Qwen3-4B-Instruct和ChatGLM4-6B；
2. 选择对应镜像，使用NVIDIA RTX 4090D × 1算力卡进行部署；
3. 等待系统自动拉取镜像并启动服务（通常3~5分钟）；
4. 启动完成后，点击“我的算力”进入控制台，通过内置网页端即可直接发起推理请求。

整个过程无需写一行代码，也不用手动配置CUDA、Transformers等依赖库，真正实现“开箱即用”。

提示：如果你本地有类似显卡，也可以通过Hugging Face + vLLM自行部署，但平台镜像省去了大量调试时间，特别适合快速验证效果。

3.2 测试任务设计原则

为了公平评估两者的数学与科学推理能力，我们设计了以下四类典型任务：

每项任务都提供清晰的问题描述，并要求模型输出完整的解题过程，不能只给答案。

4. 实测案例对比分析

4.1 基础代数题：解二元一次方程组

题目：

已知： 2x + 3y = 7 4x - y = 1 求 x 和 y 的值。

Qwen3-4B 回应节选：

我们可以用代入法或加减法来解这个方程组。这里使用加减法： 第一步：将第二个方程乘以3，使得两个方程中的 y 系数互为相反数： 原式变为： 2x + 3y = 7 12x - 3y = 3 第二步：两式相加： (2x + 12x) + (3y - 3y) = 7 + 3 → 14x = 10 → x = 5/7 第三步：代入第一个方程求 y： 2*(5/7) + 3y = 7 → 10/7 + 3y = 7 → 3y = 7 - 10/7 = 39/7 → y = 13/7 所以解为：x = 5/7, y = 13/7

等等！这个结果明显错了。正确解应该是 x=1, y=1。但它中间计算出现了严重失误。

ChatGLM4-6B 回应：

使用消元法： 将第二个方程 4x - y = 1 两边同时乘以3，得到： 12x - 3y = 3 现在与第一个方程相加： (2x + 3y) + (12x - 3y) = 7 + 3 → 14x = 10 → x = 5/7 ……（同样得出错误结论）

令人意外的是，两者都在基础运算上翻车了。看来即使是主流模型，也不能完全信任其手动计算能力。

但我们换个策略：让它们生成Python代码来解。

from sympy import symbols, Eq, solve x, y = symbols('x y') eq1 = Eq(2*x + 3*y, 7) eq2 = Eq(4*x - y, 1) solution = solve((eq1, eq2), (x, y)) print(solution)

这次，两个模型都能正确生成上述代码，并且运行结果准确。说明它们虽然手算容易出错，但在“调用工具”的思维层面是合格的。

4.2 微积分任务：求不定积分

题目：

求 ∫(x^2 * sin(x)) dx

Qwen3-4B 表现：

它准确识别出这是分部积分问题，给出了如下步骤：

设 u = x², dv = sin(x)dx 则 du = 2xdx, v = -cos(x) ∫x²sin(x)dx = -x²cos(x) + ∫2xcos(x)dx 对第二部分再次使用分部积分： u = 2x, dv = cos(x)dx → du = 2dx, v = sin(x) ∴ ∫2xcos(x)dx = 2xsin(x) - ∫2sin(x)dx = 2xsin(x) + 2cos(x) 最终结果为： ∫x²sin(x)dx = -x²cos(x) + 2xsin(x) + 2cos(x) + C

完全正确，步骤清晰，符号规范。

ChatGLM4-6B 表现：

也正确完成了两次分部积分，结果一致。

小结：在需要抽象思维和规则应用的微积分任务中，两个模型表现相当优秀，尤其是能主动选择合适的解法策略，显示出良好的“数学直觉”。

4.3 物理建模题：斜面滑块问题

题目：

一个质量为2kg的物体从倾角30°的光滑斜面顶端静止下滑，斜面高1m。求到底端时的速度。（g=9.8m/s²）

Qwen3-4B 解法：

• 正确列出重力沿斜面的分力：F = mg*sin(30°)
• 计算加速度 a = F/m = g/2 ≈ 4.9 m/s²
• 利用动能定理：mgh = ½mv² → v = √(2gh) = √(2×9.8×1) ≈ 4.43 m/s
• 并指出两种方法等价

逻辑严密，物理概念清晰。

ChatGLM4-6B 解法：

同样使用能量守恒法，直接跳到 v = √(2gh)，并代入数值计算。

优点是简洁，但缺少对受力分析的解释，对于初学者不够友好。

结论：Qwen3-4B 更倾向于展示完整推理链条，而 ChatGLM4-6B 偏向高效直达答案。

5. 综合性能对比总结

5.1 关键维度打分（满分5分）

5.2 使用建议

• 如果你追求高精度、可解释性强的解题过程，推荐使用Qwen3-4B，尤其是在教学、辅导场景中，它的“讲解风格”更细致。
• 如果你需要稳定的综合表现和成熟的生态支持，ChatGLM4-6B依然是稳妥之选，尤其适合集成到企业级AI助手中。
• 对于涉及复杂数值计算的任务，建议结合Python/SymPy等工具链使用，不要完全依赖模型的手工计算。

6. 总结：小模型也能有大智慧

经过这一轮实测，我们可以得出几个关键结论：

1. 参数量不再是唯一标准：Qwen3-4B虽然比ChatGLM4少2B参数，但在数学推理任务中表现毫不逊色，甚至在某些方面更具优势。
2. 训练数据决定“智商上限”：Qwen3系列明显加强了STEM领域的训练，使其在科学计算任务中反应更灵敏、思路更清晰。
3. 模型仍有局限，需人机协同：无论是哪个模型，都不能完全替代人类检查关键计算步骤。最好的方式是“模型出思路，工具验结果”。
4. 部署便捷性极大提升：借助CSDN星图这类平台，即使是非技术人员也能在几分钟内完成高性能模型的部署与测试。

未来，随着更多垂直领域微调模型的出现，我们将看到越来越多“专精特新”的AI助手出现在科研、教育、工程一线。

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