Qwen 3 Coder مقابل GLM 4.5: أي منهما يتفوق في البرمجة الخالصة مقابل استدعاء الأدوات؟

عندما يتعلق الأمر بالبرمجة، ليست كل نماذج اللغة الكبيرة مبنية بنفس الطريقة. هناك منافسان متقدمان — Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct) و GLM-4.5 — يتخذان نهجين مختلفين للغاية.

• Qwen3-Coder هو نموذج متخصص في البرمجة، تم تدريبه بحوالي 70% من بياناته في مجال البرمجة. يدعم 358 لغة برمجة، ويحقق نتائج متطورة في بايثون، وهو قوي بشكل خاص في تصحيح الأخطاء متعدد الجولات، وتحرير قواعد الأكواد الكبيرة، وسير العمل على مستوى المستودعات.
• GLM-4.5، من ناحية أخرى، هو نموذج عام متعدد الاستخدامات. بينما لا يزال قادرًا بشكل كبير في البرمجة، فإن قوته الحقيقية تكمن في سير العمل القائم على الوكيل: تنسيق APIs، وقواعد البيانات، والأدوات الخارجية بمعدل نجاح 90.6% في استدعاء الأدوات، وهو الأعلى بين النماذج الحالية.

👉 ستجيب هذه المقالة على السؤال الرئيسي: كيف يختلف Qwen3-Coder و GLM-4.5 حقًا في أداء البرمجة — وما نوع المطور أو سير العمل الذي يناسب كل منهما بشكل أفضل؟

Novita AI، باعتبارها واحدة من أهم المزودين في مجال LLM API، تقدم APIs مستقرة وفعالة من حيث التكلفة. من معلومات التسعير، يمكننا أن نرى أن Qwen3-Coder أرخص قليلاً من GLM 4.5.

• GLM-4.5: 0.60 دولار لكل 1 مليون رمز إدخال / 2.20 دولار لكل 1 مليون رمز إخراج، بطول سياق يبلغ 131,072 رمزًا.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 0.35 دولار لكل 1 مليون رمز إدخال / 1.50 دولار لكل 1 مليون رمز إخراج، بطول سياق يبلغ 262,144 رمزًا.

ما هي الفروقات المعمارية الرئيسية بين Qwen3 Coder و GLM 4.5؟

https://www.youtube.com/watch?v=ulfZwEa1x\_o

الميزة	Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)	GLM-4.5
الهندسة المعمارية (MoE)	إجمالي 480 مليار معلمة، حوالي 35 مليار نشطة لكل استدلال (8 من 160 خبيرًا)	إجمالي 355 مليار معلمة، 32 مليار نشطة لكل استدلال
طول السياق	دعم أصلي لـ 262,144 رمزًا (≈256 ألف)	يدعم سياقًا يصل إلى 128 ألف رمز بإعدادات الأجهزة المناسبة
أنماط التفكير	يدعم وضع عدم التفكير فقط؛ لا يُنشئ كتل thinking response	تفكير هجين: وضع “تفكير” (رسميًا بأسلوب سلسلة الأفكار) ووضع “عدم تفكير” مدعومان

نتائج المعايير لـ Qwen3 Coder و GLM 4.5 في مهام توليد الأكواد

المعيار/السيناريو	Qwen3-Coder	GLM 4.5
SWE-Bench Verified	67.0%	64.2%
SciCode (البرمجة)	36%	35%
LiveCodeBench (البرمجة)	59%	74%

المصدر: GLM

Qwen3-Coder يتفوق في سير عمل البرمجة متعدد الجولات القائم على الوكيل — خاصة في تصحيح الأخطاء الواقعي ومهام تكامل الأدوات. يحقق أفضل النتائج في فئته للنماذج مفتوحة المصدر وينافس الأنظمة الملكية الرائدة. بالنسبة لإصلاح الأخطاء على مستوى المستودعات، وتحرير الملفات المتعددة، وسير عمل الأدوات الآلية القائمة على الوكيل: Qwen3-Coder هو الخيار الأقوى على الأرجح.

GLM-4.5 هو نموذج عام متعدد الاستخدامات — يحتل مرتبة عالية عبر معايير التفكير والبرمجة والوكيل. يدعم أنماط التفكير الهجين ويقدم أداءً قويًا عبر مجالات متعددة، مع الحفاظ على حضور قوي في SWE-Bench. بالنسبة للمهام المتوازنة التي تشمل التفكير والبرمجة وتكامل الأدوات — مع احتياجات سياق معتدلة: GLM-4.5 يقدم أداءً متعدد المجالات مقنعًا.

مقارنة السرعة والسعر: Qwen3 Coder مقابل GLM 4.5 للمبتدئين

النموذج	VRAM	GPU الموصى به
Qwen 3 Coder	1050 جيجابايت	8 × H100 NVL
GLM 4.5	945 جيجابايت	8 × H100 NVL

على الرغم من أن كليهما يحتاج إلى نفس فئة GPUs، إلا أن GLM 4.5 يعمل بشكل أسرع وأكثر كفاءة بسبب انخفاض مساحة VRAM، بينما Qwen3-Coder أثقل وأبطأ في نفس الظروف.

سعر GLM 4.5

سعر Qwen 3 Coder

Novita AI، باعتبارها واحدة من أهم المزودين في مجال LLM API، تقدم APIs مستقرة وفعالة من حيث التكلفة. من معلومات التسعير، يمكننا أن نرى أن Qwen3-Coder أرخص قليلاً من GLM 4.5.

• GLM-4.5: 0.60 دولار لكل 1 مليون رمز إدخال / 2.20 دولار لكل 1 مليون رمز إخراج، بطول سياق يبلغ 131,072 رمزًا.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 0.35 دولار لكل 1 مليون رمز إدخال / 1.50 دولار لكل 1 مليون رمز إخراج، بطول سياق يبلغ 262,144 رمزًا.

Qwen3 Coder و GLM 4.5: أي نموذج أكثر كفاءة من حيث الموارد؟

الجانب	Qwen3-Coder (480B A35B)	GLM 4.5 (355B)	النموذج الأكثر كفاءة
متطلبات VRAM	~1050 جيجابايت، يحتاج 8× H100 NVL	~945 جيجابايت، يحتاج 8× H100 NVL	GLM 4.5 (≈10% أخف)
سرعة الاستدلال	أبطأ بسبب بصمة الذاكرة الأعلى	أسرع، زمن استجابة أقل على نفس الأجهزة	GLM 4.5
سعة السياق	262 ألف رمز (قابل للتمديد إلى 1 مليون)	131 ألف رمز	Qwen3-Coder
السعر (Novita AI)	0.35 دولار لكل 1 مليون رمز إدخال / 1.50 دولار لكل 1 مليون رمز إخراج	0.60 دولار لكل 1 مليون رمز إدخال / 2.20 دولار لكل 1 مليون رمز إخراج	Qwen3-Coder
التخصص	70% من بيانات التدريب في البرمجة؛ محسّن لمهام البرمجة واسعة النطاق	مزيج متوازن من التفكير والبرمجة والمهام الوكيلة	يعتمد على حالة الاستخدام
الكفاءة الإجمالية	كفء من حيث التكلفة واستخدام السياق الطويل	كفء من حيث الأجهزة والسرعة	انقسام: Qwen3 للتكلفة/السياق، GLM 4.5 للحوسبة/السرعة

• GLM 4.5 هو أكثر كفاءة في الموارد عندما نتحدث عن الأجهزة (VRAM، السرعة، زمن الاستجابة).
• Qwen3-Coder هو أكثر كفاءة من حيث تكلفة الرموز ومعالجة السياق الضخم.

👉 عمليًا:

• اختر GLM 4.5 إذا كنت تهتم بـ الاستدلال الأسرع وحمل الحوسبة الأخف.
• اختر Qwen3-Coder إذا كنت بحاجة إلى رموز أرخص ونوافذ سياق فائقة الطول لقواعد الأكواد الكبيرة.

Qwen3 Coder مقابل GLM 4.5: أيهما أفضل لبرمجة بايثون؟

الجانب	Qwen3-Coder	GLM 4.5	التوصية
معايير برمجة بايثون (HumanEval, MBPP, LCB)	أداء قوي؛ تقارير المستخدمين والتقييمات تشير إلى هيمنة في معايير بايثون القياسية	أداء جيد أيضًا، لكنه متأخر قليلاً في توليد أكواد بايثون الخالصة	Qwen3-Coder
مهام الوكيل/استدعاء الأدوات	77.1%	90.6%	GLM 4.5 — مثالي لسير العمل الذي يتضمن استدعاءات API أو أدوات خارجية أو تفاعلات معقدة
لغات البرمجة المدعومة	يدعم 358 لغة، بما في ذلك اللغات القديمة والنادرة — رائع للحالات متعددة اللغات أو الحالات الحدية	لا توجد بيانات محددة عن دعم متعدد اللغات — يفترض أنه قوي لكن أقل اتساعًا	Qwen3-Coder
طول السياق	256 ألف رمز	نافذة 128 ألف رمز	Qwen3-Coder
سرعة الاستدلال والكفاءة	استخدام VRAM أثقل؛ استدلال أبطأ بسبب متطلبات 1050 جيجابايت	أخف (945 جيجابايت)، أسرع، وأكثر كفاءة في الأجهزة	GLM 4.5

• اختر Qwen3-Coder إذا كانت احتياجاتك الأساسية هي:
  • كتابة أو إعادة هيكلة أكواد بايثون الخالصة (مثل الدفاتر، البرامج النصية، سير عمل التعلم الآلي).
  • العمل عبر العديد من اللغات أو اللغات المتخصصة (دعم 358 لغة).
  • التعامل مع قواعد أكواد كبيرة أو مشاريع بايثون تتطلب سياقًا ممتدًا (256 ألف–1 مليون رمز).
  • تقليل التكلفة لكل رمز — رائع للتكرارات المتكررة في بايثون.
• اختر GLM 4.5 إذا كنت بحاجة إلى:
  • تكامل أدوات موثوق، أو تنسيق API، أو سير عمل وكيل مع تبعيات خارجية.
  • استدلال عالي السرعة وفعال على الأجهزة المتاحة.
  • قدرات تفكير قوية لتصحيح الأخطاء، أو الشرح، أو مهام منطق بايثون خطوة بخطوة.

مقارنة Qwen3 Coder و GLM 4.5 للبرمجيات

إنشاء لعبة Tetris

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

بناء صفحة ويب تفاعلية لبوكيمون Pokedex تعرض أول 50 بوكيمون، بما في ذلك رسومهم المتحركة وأنواعهم.

GLM 4.5

Qwen 3 coder

كيفية الوصول إلى Qwen 3 Coder 480B A35B عبر أدوات CLI؟

https://www.youtube.com/watch?v=hsPzLalRnpc

• أسرع: يمكنك استخدام Qwen3-Coder مباشرة من سطر الأوامر — بدون الحاجة إلى موقع ويب أو برامج إضافية.
• أتمتة أسهل: من السهل كتابة نصوص برمجية تستخدم Qwen3-Coder لمهام البرمجة.
• يناسب سير عمل المطورين: معظم المطورين يستخدمون سطر الأوامر، لذا يصبح Qwen3-Coder جزءًا طبيعيًا من العمل اليومي.
• سهولة التوسع: يمكنك معالجة العديد من الملفات أو المشاريع بسرعة باستخدام أوامر CLI.

أولاً: الحصول على مفتاح API

الخطوة 1: تسجيل الدخول إلى حسابك والنقر على زر مكتبة النماذج.

جرب نموذج Qwen 3 Coder و GLM 4.5 الآن!

الخطوة 2: اختيار النموذج الخاص بك

تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.

الخطوة 3: بدء النسخة التجريبية المجانية

ابدأ النسخة التجريبية المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المحدد.

الخطوة 4: الحصول على مفتاح API الخاص بك

للمصادقة مع API، سنقدم لك مفتاح API جديد. ادخل إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.

الخطوة 5: تثبيت API

قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها.

بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات الدردشة الكاملة لمستخدمي بايثون.

pip install 'openai>=1.0.0'
from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="",
)

model = "qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 131072
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

Qwen 3 Coder 480B A35B و GLM 4.5 مع Trae

الخطوة 1: فتح Trae والوصول إلى النماذج

قم بتشغيل تطبيق Trae. انقر على زر تبديل الشريط الجانبي للذكاء الاصطناعي في الزاوية اليمنى العليا لفتح الشريط الجانبي للذكاء الاصطناعي. ثم، انتقل إلى إدارة الذكاء الاصطناعي واختر النماذج.

الخطوة 2: إضافة نموذج مخصص واختيار Novita كمزود

انقر على زر إضافة نموذج لإنشاء إدخال نموذج مخصص. في مربع حوار إضافة النموذج، اختر المزود = Novita من القائمة المنسدلة.

الخطوة 3: اختيار أو إدخال النموذج

من القائمة المنسدلة للنموذج، اختر النموذج الذي تريده (DeepSeek-R1-0528، Kimi K2 DeepSeek-V3-0324، أو MiniMax-M1-80k). إذا لم يكن النموذج المحدد مدرجًا، قم ببساطة بكتابة معرف النموذج الذي لاحظته من مكتبة Novita. تأكد من اختيار المتغير الصحيح للنموذج الذي تريد استخدامه.

يمكنك الحصول على مفتاح API من وحدة تحكم Novita!

Qwen 3 Coder 480B A35B و GLM 4.5 مع Qwen Code

تم تطوير Qwen Code على أساس Gemini Code، لكننا قمنا بتكييف الاستدعاءات وبروتوكولات استدعاء الأدوات لتعظيم أداء Qwen3-Coder في مهام البرمجة الوكيلة.

الخطوة 1: تثبيت Qwen Code

المتطلبات الأساسية: تأكد من تثبيت Node.js الإصدار 20 أو أعلى. يمكنك تنزيله من موقع Node.js الرسمي.

قم بتثبيت الحزمة عالميًا:

npm install -g @qwen-code/qwen-code

الخطوة 2: تكوين متغيرات البيئة

لنظام Windows (موجه الأوامر):

set OPENAI_API_KEY=Your_Novita_API_Key
set OPENAI_BASE_URL=https://api.novita.ai/v3/openai
set OPENAI_MODEL=qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct

لنظام Linux و Mac (Bash):

export OPENAI_API_KEY="Your_Novita_API_Key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.novita.ai/v3/openai"
export OPENAI_MODEL="qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"

الخطوة 3: البدء في البرمجة

بمجرد التكوين، يمكنك البدء في استخدام Qwen Code مع نموذج Novita AI الذي اخترته. ستستخدم الأداة الآن النموذج المحدد لجميع مهام المساعدة في البرمجة.

cd <your-project-directory>
qwen .

في مهام البرمجة، يبرز كلا النموذجين — ولكن بطرق مختلفة:

• Qwen3-Coder هو الخيار الأقوى لـ أداء البرمجة الخالصة: كتابة وإعادة هيكلة بايثون، ودعم اللغات المتخصصة، والتعامل مع قواعد الأكواد الضخمة بفضل سياق 256 ألف–1 مليون رمز وتكاليف الرموز المنخفضة.
• GLM-4.5 يبرز عندما تتقاطع البرمجة مع التفكير والتكامل: فهو أسرع في التشغيل، وأكثر كفاءة في الموارد، ويهيمن في استدعاء الأدوات، مما يجعله مثاليًا لبيئات البرمجة الوكيلة.

👉 إذا كنت تبني برمجيات داخل قواعد أكواد ضخمة، اختر Qwen3-Coder.
👉 إذا كنت تبني وكلاء برمجة أذكياء أو تطبيقات مدفوعة بالـ API، اختر GLM-4.5.

الأسئلة الشائعة

أي نموذج أفضل لبرمجة بايثون؟

Qwen3-Coder يتصدر معايير بايثون القياسية (HumanEval، MBPP، LiveCodeBench) ويُفضل بشكل عام للدفاتر، وسير عمل التعلم الآلي، وأتمتة البرامج النصية.

أي نموذج أفضل للغات المتعددة أو الأكواد القديمة؟

Qwen3-Coder يدعم 358 لغة برمجة، مما يجعله أفضل لسيناريوهات التطوير المتنوعة أو الحالات الحدية.

أي نموذج يتعامل مع تصحيح الأخطاء وسير العمل على مستوى المستودعات؟

Qwen3-Coder يتفوق في تصحيح الأخطاء متعدد الجولات، وتحرير الأكواد الكبيرة، والمهام على مستوى المستودعات بفضل سياقه فائق الطول (256 ألف–1 مليون رمز).

Novita AI هي المنصة السحابية الشاملة التي تمكّن طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات برمجة تطبيقات متكاملة، بدون خادم، مثيل GPU — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، واجعل رؤيتك في الذكاء الاصطناعي حقيقة.

قراءة موصى بها

Llama 3.2 3B مقابل DeepSeek V3: مقارنة الكفاءة والأداء.

كيفية الوصول إلى ERNIE 4.5: طرق سهلة عبر الويب و API والكود

الوصول إلى DeepSeek V3.1 في Trae: دليل الإعداد والتكامل الكامل