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Qwen3-4B-Instruct vs ChatGLM4实战评测：指令遵循与数学能力全面对比

1. 背景与评测目标

随着大语言模型在实际业务场景中的广泛应用，模型的指令遵循能力和数学推理性能成为衡量其工程可用性的关键指标。阿里云近期发布的Qwen3-4B-Instruct-2507作为 Qwen 系列的轻量级指令微调版本，在通用能力和长上下文理解方面实现了显著优化。与此同时，智谱AI推出的ChatGLM4凭借其稳定的中文理解和多轮对话能力，在开发者社区中也拥有广泛的应用基础。

本文将围绕两个核心维度——指令遵循准确性与数学任务解决能力，对 Qwen3-4B-Instruct-2507 和 ChatGLM4 进行系统性对比评测。通过真实任务测试、代码执行验证和响应质量分析，帮助开发者在实际项目选型中做出更合理的决策。

2. 模型简介与技术特性

2.1 Qwen3-4B-Instruct-2507 技术亮点

Qwen3-4B-Instruct 是阿里云开源的一款面向文本生成任务的大规模语言模型，基于 Qwen3 架构进行指令微调，专为提升交互式任务表现而设计。其主要技术改进包括：

• 通用能力全面提升：在逻辑推理、编程、工具使用、科学计算等任务上表现更强。
• 多语言长尾知识增强：覆盖更多小语种及专业领域知识，提升跨语言任务适应性。
• 用户偏好对齐优化：在开放式生成任务中输出更符合人类偏好的内容，减少冗余或偏离主题的情况。
• 支持 256K 长上下文输入：具备处理超长文档摘要、复杂代码库分析等高阶任务的能力。

该模型适用于需要高效响应、高质量生成且资源消耗可控的部署环境（如单卡 4090D 即可运行），适合中小企业和边缘场景落地。

2.2 ChatGLM4 核心特点

ChatGLM4 是智谱AI推出的第四代对话式大模型，延续了 GLM 架构的双向注意力机制，在中文语境下的自然语言理解与生成方面具有较强优势。其典型特征包括：

• 强大的中文语义理解能力：在问答、摘要、情感分析等任务中表现出色。
• 稳定的多轮对话管理：支持上下文连贯性强的交互式应用。
• 较低的推理延迟：针对消费级GPU进行了优化，适合本地化部署。
• 生态完善：提供 ModelScope 上丰富的微调模板和插件支持。

尽管 ChatGLM4 在通用对话任务中表现稳健，但在复杂逻辑推理和精确指令执行方面仍存在提升空间。

3. 评测方案设计

为了客观评估两款模型的实际表现，我们构建了一套涵盖指令理解精度和数学解题能力的双维度评测体系。

3.1 评测维度说明

3.2 实验环境配置

• 硬件平台：NVIDIA RTX 4090D × 1（24GB显存）
• 部署方式：通过 CSDN 星图镜像广场一键部署 Qwen3-4B-Instruct-2507；ChatGLM4 使用官方 HuggingFace 模型仓库加载
• 推理框架：vLLM + Transformers
• 访问方式：Web UI 推理界面进行人工测试与结果记录

3.3 测试样本设计

共设计 10 组测试用例，其中：

• 指令类任务 5 项：包含嵌套条件、多步骤流程、结构化输出要求
• 数学类任务 5 项：覆盖初中至大学低年级水平题目

每项任务独立运行三次，取一致性结果作为最终输出。

4. 指令遵循能力对比测试

4.1 测试案例一：多步骤数据清洗指令

输入指令：

请从以下字符串中提取所有手机号码，并按“区号-号码”格式标准化（中国区号为0）；去除重复项后，以 JSON 列表形式返回：

“联系方式：张三 13812345678，李四 15987654321，王五 13812345678，紧急联系人电话010-87654321”

Qwen3-4B-Instruct 输出：

[ "0-13812345678", "0-15987654321" ]

✅ 正确识别并去重手机号，忽略固话号码，格式转换准确。

ChatGLM4 输出：

[ "13812345678", "15987654321", "010-87654321" ]

❌ 未过滤固话号码，未添加区号前缀，输出格式不符合要求。

4.2 测试案例二：条件分支指令执行

输入指令：

如果当前日期是星期三，则列出三个Python列表操作方法；否则返回“今天不推荐编程”。

假设当天非星期三。

Qwen3-4B-Instruct 输出：

今天不推荐编程

✅ 准确理解条件逻辑，返回预期结果。

ChatGLM4 输出：

Python 中常用的列表操作方法有： 1. append() 2. remove() 3. sort()

❌ 忽略条件判断，直接执行默认动作，存在严重逻辑错误。

4.3 指令遵循综合评分表

结论：Qwen3-4B-Instruct 在复杂指令解析和精确控制方面明显优于 ChatGLM4，尤其在涉及条件逻辑和格式约束的任务中表现更为可靠。

5. 数学推理能力对比测试

5.1 测试案例一：线性方程求解

题目：

解方程组： [ \begin{cases} 2x + y = 7 \ x - y = 1 \end{cases} ]

Qwen3-4B-Instruct 解答过程：

由第二个方程得：x = y + 1 代入第一个方程：2(y + 1) + y = 7 → 2y + 2 + y = 7 → 3y = 5 → y = 5/3 则 x = 5/3 + 1 = 8/3 解为：x = 8/3, y = 5/3

✅ 推导过程清晰，但最终结果错误（应为 x=8/3? 实际应为 x=8/3 不成立）

重新检查发现：
2(y+1)+y = 7 → 2y+2+y=7 → 3y=5 → y=5/3 → x=8/3？
但代入原式：2(8/3) + 5/3 = 16/3 + 5/3 = 21/3 = 7 ✔️
x - y = 8/3 - 5/3 = 3/3 = 1 ✔️
→实际解答正确*

ChatGLM4 解答：

两式相加：3x = 8 → x = 8/3 代入得 y = 7 - 2*(8/3) = 7 - 16/3 = 5/3 所以 x = 8/3, y = 5/3

✅ 方法更优，结果正确。

5.2 测试案例二：概率计算题

题目：

一个袋子里有3个红球、4个蓝球、5个绿球。随机取出两个球，问颜色相同的概率是多少？

Qwen3-4B-Instruct 解答：

总组合数：C(12,2)=66
同色组合：C(3,2)+C(4,2)+C(5,2)=3+6+10=19
P=19/66 ≈ 0.2879

✅ 计算准确，过程完整。

ChatGLM4 解答：

总球数12，第一次任取，第二次同色概率： - 若第一次红：剩下2红/11 → P=3/12 * 2/11 = 6/132 - 蓝：4/12 * 3/11 = 12/132 - 绿：5/12 * 4/11 = 20/132
总P=(6+12+20)/132 = 38/132 = 19/66

✅ 结果一致，思路不同但严谨。

5.3 数学能力综合评分表

结论：两者在数学推理方面整体水平接近，Qwen3-4B-Instruct 在组合计数类问题上表现略优，ChatGLM4 在代数变换技巧上更具灵活性。总体来看，二者均能满足日常教学与工程计算需求。

6. 性能与部署体验对比

Qwen3-4B-Instruct 在轻量化部署和推理效率方面优势明显，特别适合资源受限环境下的快速上线。

7. 总结

7.1 选型建议矩阵

7.2 核心结论

1. Qwen3-4B-Instruct-2507 在指令遵循方面显著领先，尤其适用于自动化脚本生成、数据处理流水线、API 控制等需要严格语义对齐的任务。
2. 数学能力方面两者差距较小，均可胜任大多数教育和工程计算任务，但在复杂逻辑链推理上 Qwen3 表现更稳定。
3. 部署效率上 Qwen3 占优，结合 CSDN 星图镜像可实现“分钟级上线”，降低运维门槛。
4. 对于强调中文交互体验的场景，ChatGLM4 依然具备一定生态优势，特别是在已有 ModelScope 工具链集成的情况下。

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