Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: Welches Modell überzeugt beim reinen Programmieren vs. Tool-Aufruf?

Wenn es ums Programmieren geht, sind nicht alle großen Sprachmodelle gleich. Zwei der fortschrittlichsten Kandidaten – Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct) und GLM-4.5 – verfolgen sehr unterschiedliche Ansätze.

• Qwen3-Coder ist ein code-spezialisiertes Modell, das mit etwa 70 % Programmierdaten trainiert wurde. Es unterstützt 358 Programmiersprachen, erzielt Spitzenwerte in Python und ist besonders stark im mehrschrittigen Debugging, der Bearbeitung großer Codebasen und Code-Repository-Workflows.
• GLM-4.5 hingegen ist ein vielseitiger Allrounder. Obwohl es im Code-Bereich ebenfalls hochkompetent ist, liegt seine wahre Stärke in agentischen Workflows: Orchestrierung von APIs, Datenbanken und externen Tools mit einer Tool-Call-Erfolgsrate von 90,6 % – der höchsten unter den aktuellen Modellen.

👉 Dieser Artikel beantwortet die Kernfrage: Wie unterscheiden sich Qwen3-Coder und GLM-4.5 tatsächlich in der Programmierleistung – und für welche Entwickler oder Workflows ist welches Modell am besten geeignet?

Novita AI, einer der wichtigsten Anbieter im Bereich der LLM-APIs, bietet stabile und äußerst kosteneffiziente APIs. Aus den Preisinformationen geht hervor, dass Qwen3-Coder etwas günstiger ist als GLM 4.5.

• GLM-4.5: 0,60 $ pro 1 Million Input-Token / 2,20 $ pro 1 Million Output-Token, mit einer Kontextlänge von 131.072 Token.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 0,35 $ pro 1 Million Input-Token / 1,50 $ pro 1 Million Output-Token, mit einer Kontextlänge von 262.144 Token.

Was sind die wichtigsten architektonischen Unterschiede zwischen Qwen3 Coder und GLM 4.5?

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

Merkmal	Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)	GLM-4.5
Architektur (MoE)	480B Gesamtparameter, ~35B aktiv pro Inferenz (8 von 160 Experten)	355B Gesamtparameter, 32B aktiv pro Inferenz
Kontextlänge	Native Unterstützung für 262.144 Token (≈256K)	Unterstützt bis zu 128K Kontext mit geeigneter Hardware
Denkmodi	Unterstützt nur den Nicht-Denkmodus; generiert keine thinking-Antwortblöcke	Hybrides Denken: sowohl „Denkmodus“ (formeller Chain-of-Thought-Stil) als auch „Nicht-Denkmodus“ unterstützt

Benchmark-Ergebnisse für Qwen3 Coder und GLM 4.5 bei Code-Generierungsaufgaben

Benchmark / Szenario	Qwen3-Coder	GLM 4.5
SWE-Bench Verified	67,0 %	64,2 %
SciCode (Programmieren)	36 %	35 %
LiveCodeBench (Programmieren)	59 %	74 %

Von GLM

Qwen3-Coder zeichnet sich durch mehrschrittige, agentische Code-Workflows aus – insbesondere bei realitätsnahem Debugging und Tool-Integrationsaufgaben. Es erzielt Best-in-Class-Ergebnisse für Open-Source-Modelle und ist konkurrenzfähig mit Top-Proprietärsystemen. Für Fehlerbehebungen auf Repository-Ebene, mehrdateiige Bearbeitungen und automatisierte agentische Tool-Workflows ist Qwen3-Coder wahrscheinlich die stärkere Wahl.

GLM-4.5 ist ein vielseitiger Allrounder – er belegt in Benchmarks für Reasoning, Programmierung und agentische Aufgaben hohe Plätze. Es unterstützt hybride Denkmodi und bietet robuste Leistung in mehreren Bereichen, während es im SWE-Bench stark präsent ist. Für ausgewogene Aufgaben, die Reasoning, Programmierung und Tool-Integration umfassen – mit moderatem Kontextbedarf – bietet GLM-4.5 einen überzeugenden Multi-Domain-Performer.

Geschwindigkeits- und Preisvergleich: Qwen3 Coder vs GLM 4.5 für Einsteiger

Modell	VRAM	Empfohlene GPU
Qwen 3 Coder	1050 GB	8 x H100 NVL
GLM 4.5	945 GB	8 x H100 NVL

Obwohl beide die gleiche GPU-Klasse benötigen, läuft GLM 4.5 aufgrund des geringeren VRAM-Verbrauchs schneller und effizienter, während Qwen3-Coder unter denselben Bedingungen schwerer und langsamer ist.

GLM 4.5 Preis

Qwen 3 Coder Preis

Novita AI, einer der wichtigsten Anbieter im Bereich der LLM-APIs, bietet stabile und äußerst kosteneffiziente APIs. Aus den Preisinformationen geht hervor, dass Qwen3-Coder etwas günstiger ist als GLM 4.5.

• GLM-4.5: 0,60 $ pro 1 Million Input-Token / 2,20 $ pro 1 Million Output-Token, mit einer Kontextlänge von 131.072 Token.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 0,35 $ pro 1 Million Input-Token / 1,50 $ pro 1 Million Output-Token, mit einer Kontextlänge von 262.144 Token.

Qwen3 Coder und GLM 4.5: Welches Modell ist ressourceneffizienter?

Aspekt	Qwen3-Coder (480B A35B)	GLM 4.5 (355B)	Effizienteres Modell
VRAM-Anforderung	~1050 GB, benötigt 8× H100 NVL	~945 GB, benötigt 8× H100 NVL	GLM 4.5 (≈10 % leichter)
Inferenzgeschwindigkeit	Langsamer aufgrund höherer Speicherauslastung	Schneller, geringere Latenz auf gleicher Hardware	GLM 4.5
Kontextkapazität	262K Token (erweiterbar auf 1M)	131K Token	Qwen3-Coder
Preis (Novita AI)	0,35 $ pro 1M Input / 1,50 $ pro 1M Output	0,60 $ pro 1M Input / 2,20 $ pro 1M Output	Qwen3-Coder
Spezialisierung	70 % Trainingsdaten im Code; optimiert für groß angelegte Programmieraufgaben	Ausgewogene Mischung aus Reasoning, Programmieren und agentischen Aufgaben	Hängt vom Anwendungsfall ab
Gesamteffizienz	Effizient für Kosten und langen Kontext	Effizient für Hardware und Geschwindigkeit	Geteilt: Qwen3 für Kosten/Kontext, GLM 4.5 für Rechenleistung/Geschwindigkeit

• GLM 4.5 ist ressourceneffizienter, wenn es um Hardware (VRAM, Geschwindigkeit, Latenz) geht.
• Qwen3-Coder ist effizienter in Bezug auf Token-Kosten und die Handhabung massiver Kontexte.

👉 In der Praxis:

• Wählen Sie GLM 4.5, wenn Ihnen schnellere Inferenz und eine geringere Rechenlast wichtig sind.
• Wählen Sie Qwen3-Coder, wenn Sie günstigere Token und extrem lange Kontextfenster für große Codebasen benötigen.

Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Welches ist besser für die Python-Programmierung?

Aspekt	Qwen3-Coder	GLM 4.5	Empfehlung
Python-Code-Benchmarks (HumanEval, MBPP, LCB)	Starker Performer; Benutzerberichte und Auswertungen deuten auf Dominanz bei Standard-Python-Benchmarks hin	Ebenfalls gut, aber bei reiner Python-Codegenerierung leicht zurück	Qwen3-Coder
Agentische / Tool-Call-Aufgaben	77,1 %	90,6 %	GLM 4.5 – ideal für Workflows mit API-Aufrufen, externen Tools oder komplexen Interaktionen
Unterstützte Programmiersprachen	Unterstützt 358 Sprachen, einschließlich exotischer/älterer – großartig für mehrsprachige oder Randfälle	Keine spezifischen Daten zur Mehrsprachenunterstützung – vermutlich stark, aber weniger breit	Qwen3-Coder
Kontextlänge	256K Token	128K Token Fenster	Qwen3-Coder
Inferenzgeschwindigkeit & Effizienz	Höherer VRAM-Verbrauch; langsamere Inferenz aufgrund von 1050 GB Anforderung	Leichter (945 GB), schneller und hardware-effizienter	GLM 4.5

• Wählen Sie Qwen3-Coder, wenn Ihre Hauptanforderungen sind:
  • Reinen Python-Code schreiben oder umgestalten (z. B. Notebooks, Skripte, ML-Workflows).
  • Arbeiten mit vielen oder Nischensprachen (Unterstützung von 358).
  • Handhabung großer Codebasen oder Python-Projekte, die einen erweiterten Kontext erfordern (256K–1M Token).
  • Kosten pro Token minimieren – ideal für häufige Python-Iterationen.
• Wählen Sie GLM 4.5, wenn Sie Folgendes benötigen:
  • Zuverlässige Tool-Integration, API-Orchestrierung oder agentische Workflows mit externen Abhängigkeiten.
  • Hochgeschwindigkeits-, effiziente Inferenz auf gegebener Hardware.
  • Starke Reasoning-Fähigkeiten für Debugging, Erklärung oder schrittweise Python-Logikaufgaben.

Vergleich von Qwen3 Coder und GLM 4.5 für Software

Erstellen Sie ein Tetris-Spiel

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

Erstellen Sie eine interaktive Pokémon-Pokédex-Webseite mit den ersten 50 Pokémon, einschließlich ihrer Animationen und Typen.

GLM 4.5

Qwen 3 Coder

Wie greife ich mit CLI-Tools auf Qwen 3 Coder 480B A35B zu?

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

• Schneller: Sie können Qwen3-Coder direkt von der Befehlszeile aus verwenden – keine Website oder zusätzliche Software erforderlich.
• Einfachere Automatisierung: Es ist einfach, Skripte zu schreiben, die Qwen3-Coder für Programmieraufgaben nutzen.
• Passt zum Entwickler-Workflow: Die meisten Entwickler verwenden die Befehlszeile, sodass Qwen3-Coder ein natürlicher Teil der täglichen Arbeit wird.
• Einfach skalierbar: Sie können viele Dateien oder Projekte schnell mit CLI-Befehlen verarbeiten.

Der erste Schritt: API-Schlüssel abrufen

Schritt 1: Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche „Modellbibliothek“.

Testen Sie jetzt das Qwen 3 Coder-Modell und GLM 4.5!

Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell aus

Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell aus, das Ihren Anforderungen entspricht.

Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion

Beginnen Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.

Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel

Um sich bei der API zu authentifizieren, stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Rufen Sie die Seite „Einstellungen“ auf und kopieren Sie den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt.

Schritt 5: Installieren Sie die API

Installieren Sie die API mit dem Paketmanager, der für Ihre Programmiersprache spezifisch ist.

Importieren Sie nach der Installation die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat Completions API für Python-Benutzer.

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 = "Sei ein hilfreicher Assistent"
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": "Hallo!",
        }
    ],
    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 und GLM 4.5 mit Trae

Schritt 1: Trae öffnen und auf Modelle zugreifen

Starten Sie die Trae-App. Klicken Sie oben rechts auf den „Toggle AI Side Bar“, um die KI-Seitenleiste zu öffnen. Gehen Sie dann zu „AI Management“ und wählen Sie „Models“.

Schritt 2: Ein benutzerdefiniertes Modell hinzufügen und Novita als Anbieter wählen

Klicken Sie auf die Schaltfläche Add Model, um einen benutzerdefinierten Modelleintrag zu erstellen. Wählen Sie im Dialog zum Hinzufügen des Modells Provider = Novita aus dem Dropdown-Menü.

Schritt 3: Modell auswählen oder eingeben

Wählen Sie im Dropdown-Menü „Model“ Ihr gewünschtes Modell aus (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 oder MiniMax-M1-80k). Wenn das genaue Modell nicht aufgeführt ist, geben Sie einfach die Modell-ID ein, die Sie aus der Novita-Bibliothek notiert haben. Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Variante des gewünschten Modells auswählen.

Sie können den API-Schlüssel in der Novita-Konsole abrufen!

Qwen 3 Coder 480B A35B und GLM 4.5 mit Qwen Code

Qwen Code wurde auf Basis von Gemini Code entwickelt, aber wir haben die Eingabeaufforderungen und Tool-Calling-Protokolle angepasst, um die Leistung von Qwen3-Coder bei agentischen Programmieraufgaben zu maximieren.

Schritt 1: Qwen Code installieren

Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js Version 20 oder höher installiert ist. Sie können es von der offiziellen Node.js-Website herunterladen.

Installieren Sie das Paket global:

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

Schritt 2: Umgebungsvariablen konfigurieren

Für Windows (Eingabeaufforderung):

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

Für Linux und Mac (Bash):

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

Schritt 3: Mit dem Programmieren beginnen

Nach der Konfiguration können Sie Qwen Code mit Ihrem ausgewählten Novita AI-Modell verwenden. Das Tool verwendet nun das angegebene Modell für alle Programmierhilfe-Aufgaben.

cd <Ihr-Projektverzeichnis>
qwen .

Bei Programmieraufgaben glänzen beide Modelle – jedoch auf unterschiedliche Weise:

• Qwen3-Coder ist die stärkere Wahl für reine Programmierleistung: Schreiben und Umgestalten von Python, Unterstützung von Nischensprachen und Handhabung massiver Codebasen dank seines 256K–1M Token-Kontexts und niedrigerer Token-Kosten.
• GLM-4.5 glänzt, wenn Programmierung mit Reasoning und Integration einhergeht: Es ist schneller ausführbar, ressourceneffizienter und dominiert beim Tool-Calling, was es ideal für agentische Programmierumgebungen macht.

👉 Wenn Sie Software innerhalb riesiger Codebasen entwickeln, wählen Sie Qwen3-Coder.
👉 Wenn Sie intelligente Codierungsagenten oder API-gesteuerte Anwendungen entwickeln, wählen Sie GLM-4.5.

Häufig gestellte Fragen

Welches Modell ist besser für die Python-Programmierung?

Qwen3-Coder führt bei Standard-Python-Benchmarks (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) und wird im Allgemeinen für Notebooks, ML-Workflows und Skriptautomatisierung bevorzugt.

Welches Modell ist besser für mehrsprachigen oder Legacy-Code?

Qwen3-Coder unterstützt 358 Programmiersprachen und ist daher besser für vielfältige oder Randfall-Entwicklungsszenarien geeignet.

Welches Modell eignet sich für Debugging und Workflows auf Repository-Ebene?

Qwen3-Coder zeichnet sich durch mehrschrittiges Debugging, große Code-Bearbeitungen und Repository-weite Aufgaben dank seines extrem langen Kontexts (256K–1M Token) aus.

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