qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling

blocks|Hybrid reasoning: both “thinking” mode (formally chain-of-thought style) and “non-thinking” mode supported|" Translate: "**Reasoning-Modi**|Unterstützt nur den Non-Thinking-Modus; generiert **keine**`-Blöcke|Hybrides Reasoning: Sowohl „Thinking“-Modus (formell Chain-of-Thought-Stil) als auch „Non-Thinking“-Modus werden unterstützt|"

Next heading: “## Benchmark Results for Qwen3 Coder and GLM 4.5 in Code Generation Tasks” Translate to “## Benchmark-Ergebnisse für Qwen3 Coder und GLM 4.5 bei Codegenerierungsaufgaben”

Then the table: First row: “Benchmark / Scenario|Qwen3-Coder|GLM 4.5|” stays as headers, translate the content rows: “SWE-Bench Verified|67.0 %|64.2 %|” → “SWE-Bench Verified|67,0 %|64,2 %|” “SciCode (Coding)|36%|35%|” → “SciCode (Programmierung)|36 %|35 %|” “LiveCodeBench (Coding)|59%|74%|” → “LiveCodeBench (Programmierung)|59 %|74 %|”

Then the image alt text: “” → the alt text translates to “” Wait, but the image path stays the same, right? Yes, the instruction says preserve image paths. So only the alt text is translated? Wait wait, the original alt text is in English, so translate that, keep the path.

Then the next line: “From GLM” → translate to “Von GLM”

Then the blockquote: “> Qwen3-Coder excels at multi-turn, agentic code workflows—especially in real-world-style debugging and tool-integration tasks. It achieves best-in-class results for open-source models and is competitive with top proprietary systems. For repository-scale bug fixes, multi-file edits, and automated agentic tool workflows: Qwen3-Coder is likely the stronger choice.” Translate to “> Qwen3-Coder glänzt bei mehrstufigen, agentischen Code-Workflows – insbesondere bei Debugging im realen Einsatz und Tool-Integrationsaufgaben. Es erzielt Best-in-Class-Ergebnisse unter Open-Source-Modellen und ist mit führenden proprietären Systemen wettbewerbsfähig. Für repositoryweite Fehlerbehebungen, Bearbeitungen über mehrere Dateien hinweg und automatisierte agentische Tool-Workflows ist Qwen3-Coder wahrscheinlich die stärkere Wahl.”

Next part of the blockquote: “> GLM-4.5 is a versatile generalist—ranking highly across reasoning, coding, and agentic benchmarks. It supports hybrid reasoning modes and offers robust performance across multiple domains, while maintaining a strong SWE-Bench presence. For balanced tasks spanning reasoning, coding, and tool integration—with moderate context needs: GLM-4.5 offers a compelling multi-domain performer.” Translate to “> GLM-4.5 ist ein vielseitiger Generalist – es erzielt hohe Platzierungen in Reasoning-, Programmier- und agentischen Benchmarks. Es unterstützt hybride Reasoning-Modi und bietet robuste Leistung in mehreren Domänen, während es eine starke Präsenz im SWE-Bench behält. Für ausgewogene Aufgaben, die Reasoning, Programmierung und Tool-Integration abdecken – bei moderaten Kontextanforderungen – ist GLM-4.5 ein überzeugendes Multi-Domain-Modell.”

Next heading: “## Speed and Price Comparison: Qwen3 Coder vs GLM 4.5 for Beginners” Translate to “## Geschwindigkeits- und Preisvergleich: Qwen3 Coder vs GLM 4.5 für Einsteiger”

Then the table: First row: “|Model|VRAM|Recommended GPU|” → “|Modell|VRAM|Empfohlene GPU|” Then rows: “|Qwen 3 Coder|1050GB|8 x H100 NVL|” → “|Qwen 3 Coder|1050 GB|8 x H100 NVL|” “|GLM 4.5|945GB|8 x H100 NVL|” → “|GLM 4.5|945 GB|8 x H100 NVL|”

Then the blockquote: “> Although both need the same class of GPUs, GLM 4.5 runs faster and more efficiently because of its lower VRAM footprint, while Qwen3-Coder is heavier and slower under the same conditions.” Translate to “> Obwohl beide die gleiche GPU-Klasse benötigen, läuft GLM 4.5 aufgrund des geringeren VRAM-Bedarfs schneller und effizienter, während Qwen3-Coder unter den gleichen Bedingungen schwerer und langsamer ist.”

Then the images: the alt texts are “GLM 4.5 Price” → “GLM 4.5 Preis”, “Qwen 3 Coder Price” → “Qwen 3 Coder Preis”, paths stay the same.

Then the next blockquote, which is the same pricing as before, translate that again: “> Novita AI, as one of the most important providers in the LLM API field, offers stable and highly cost-effective APIs. From the pricing information, we can see that Qwen3-Coder is slightly cheaper than GLM 4.5.” → same as before, “> Novita AI ist als einer der wichtigsten Anbieter im Bereich LLM-APIs für stabile und äußerst kostengünstige APIs bekannt. Aus den Preisinformationen geht hervor, dass Qwen3-Coder etwas günstiger ist als GLM 4.5.” Then the list: “* GLM-4.5: $0.60 per 1M input tokens / $2.20 per 1M output tokens, with a context length of 131,072 tokens.” → “* GLM-4.5: 0,60 $ pro 1M Eingabetoken / 2,20 $ pro 1M Ausgabetoken, mit einer Kontextlänge von 131.072 Token.” “* Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): $0.35 per 1M input tokens / $1.50 per 1M output tokens, with a context length of 262,144 tokens.” → “* Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 0,35 $ pro 1M Eingabetoken / 1,50 $ pro 1M Ausgabetoken, mit einer Kontextlänge von 262.144 Token.”

Next heading: “## Qwen3 Coder and GLM 4.5: Which Model is More Efficient in Terms of Resource?” Translate to “## Qwen3 Coder und GLM 4.5: Welches Modell ist ressourceneffizienter?”

Then the table: Headers: “|Aspect|Qwen3-Coder (480B A35B)|GLM 4.5 (355B)|More Efficient Model|” → “|Aspekt|Qwen3-Coder (480B A35B)|GLM 4.5 (355B)|Effizienteres Modell|” Rows: “VRAM Requirement|~1050 GB, needs 8× H100 NVL|~945 GB, needs 8× H100 NVL|GLM 4.5 (≈10% lighter)|” → “VRAM-Anforderung|~1050 GB, benötigt 8× H100 NVL|~945 GB, benötigt 8× H100 NVL|GLM 4.5 (≈10 % leichter)|” “Inference Speed|Slower due to higher memory footprint|Faster, lower latency on same hardware|GLM 4.5|” → “Inferenzgeschwindigkeit|Langsamer aufgrund des höheren Speicherbedarfs|Schneller, geringere Latenz auf gleicher Hardware|GLM 4.5|” “Context Capacity|262K tokens (extendable to 1M)|131K tokens|Qwen3-Coder|” → “Kontextkapazität|262K Token (erweiterbar auf 1M)|131K Token|Qwen3-Coder|” “Price (Novita AI)|$0.35 per 1M input / $1.50 per 1M output|$0.60 per 1M input / $2.20 per 1M output|Qwen3-Coder|” → “Preis (Novita AI)|0,35 $ pro 1M Eingabe / 1,50 $ pro 1M Ausgabe|0,60 $ pro 1M Eingabe / 2,20 $ pro 1M Ausgabe|Qwen3-Coder|” “Specialization|70% training data in code; optimized for large-scale coding tasks|Balanced mix of reasoning, coding, and agentic tasks|Depends on use case|” → “Spezialisierung|70 % Trainingsdaten im Codebereich; optimiert für groß angelegte Programmieraufgaben|Ausgewogene Mischung aus Reasoning, Programmierung und agentischen Aufgaben|Hängt vom Anwendungsfall ab|” “Overall Efficiency|Efficient for cost and long-context usage|Efficient for hardware and speed|Split: Qwen3 for cost/context, GLM 4.5 for compute/speed|” → “Gesamteffizienz|Effizient in Bezug auf Kosten und Langkontextnutzung|Effizient in Bezug auf Hardware und Geschwindigkeit|Aufgeteilt: Qwen3 für Kosten/Kontext, GLM 4.5 für Rechenleistung/Geschwindigkeit|”

Then the blockquote: “> * GLM 4.5 is more resource-efficient when we talk about hardware (VRAM, speed, latency).” → “> * GLM 4.5 ist ressourceneffizienter, wenn es um Hardware (VRAM, Geschwindigkeit, Latenz) geht.” “> * Qwen3-Coder is more efficient in terms of token cost and massive context handling.” → “> * Qwen3-Coder ist effizienter in Bezug auf Token-Kosten und die Verarbeitung von massiven Kontexten.” Then the next part: “> 👉 In practice:” → “> 👉 In der Praxis:” “> * Choose GLM 4.5 if you care about faster inference and lighter compute load.” → “> * Wählen Sie GLM 4.5, wenn es Ihnen um schnellere Inferenz und geringere Rechenlast geht.” “> * Choose Qwen3-Coder if you need cheaper tokens and ultra-long context windows for large codebases.” → “> * Wählen Sie Qwen3-Coder, wenn Sie günstigere Token und ultra-lange Kontextfenster für große Codebasen benötigen.”

Next heading: “## Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Which is Better for Python Programming?” Translate to “## Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Welches ist besser für Python-Programmierung?”

Then the table: Headers: “|Aspect|Qwen3-Coder|GLM 4.5|Recommendation|” → “|Aspekt|Qwen3-Coder|GLM 4.5|Empfehlung|” Rows: “Python Coding Benchmarks (HumanEval, MBPP, LCB)|Strong performer; user reports and evaluations suggest dominance in standard Python benchmarks|Also performs well, but slightly behind in pure Python code generation|Qwen3-Coder|” → “Python-Programmier-Benchmarks (HumanEval, MBPP, LCB)|Starke Leistung; Nutzerberichte und Auswertungen deuten auf eine Dominanz bei Standard-Python-Benchmarks hin|Liefert ebenfalls gute Ergebnisse, liegt aber bei reiner Python-Codegenerierung leicht zurück|Qwen3-Coder|” “Agentic / Tool-Calling Tasks|77.1%|90.6%|GLM 4.5—ideal for workflows involving API calls, external tools, or complex interactions|” → “Agentische / Tool-Aufruf-Aufgaben|77,1 %|90,6 %|GLM 4.5 – ideal für Workflows mit API-Aufrufen, externen Tools oder komplexen Interaktionen|” “Supported Programming Languages|Supports 358 languages, including Python and obscure/legacy ones—great for multi-language or edge use cases|No specific data on multi-language support—presumably strong but less broad|Qwen3-Coder|” → “Unterstützte Programmiersprachen|Unterstützt 358 Sprachen, darunter Python sowie obskure/veraltete Sprachen – ideal für mehrsprachige oder spezielle Anwendungsfälle|Keine spezifischen Daten zur Mehrsprachunterstützung – vermutlich stark, aber weniger breit aufgestellt|Qwen3-Coder|” “Context Length|256K token|128K token window|Qwen3-Coder|” → “Kontextlänge|256K Token|128K Token-Fenster|Qwen3-Coder|” “Inference Speed & Efficiency|Heavier VRAM usage; slower inference due to 1050 GB requirement|Lighter (945 GB), faster, and more hardware-efficient|GLM 4.5|” → “Inferenzgeschwindigkeit und -effizienz|Höherer VRAM-Bedarf; langsamere Inferenz aufgrund der 1050 GB Anforderung|Geringerer Bedarf (945 GB), schneller und hardwareeffizienter|GLM 4.5|”

Then the blockquote: “> * Choose Qwen3-Coder if your primary needs are:” → “> * Wählen Sie Qwen3-Coder, wenn Ihre Hauptanforderungen sind:” “> * Writing or refactoring pure Python code (e.g., notebooks, scripts, ML workflows).” → “> * Schreiben oder Refactoring von reinem Python-Code (z. B. Notebooks, Skripte, ML-Workflows).” “> * Working across many or niche languages (supporting 358).” → “> * Arbeiten mit vielen oder Nischen-Sprachen (Unterstützung von 358 Sprachen).” “> * Handling large codebases or Python projects requiring extended context (256K–1M tokens).” → “> * Verarbeitung von großen Codebasen oder Python-Projekten, die erweiterten Kontext benötigen (256K–1M Token).” “> * Minimizing cost per token—great for frequent Python iterations.” → “> * Minimierung der Kosten pro Token – ideal für häufige Python-Iterationen.” “> * Choose GLM 4.5 if you need:” → “> * Wählen Sie GLM 4.5, wenn Sie benötigen:” “> * Reliable tool integration, API orchestration, or agentic workflows with external dependencies.” → “> * Zuverlässige Tool-Integration, API-Orchestrierung oder agentische Workflows mit externen Abhängigkeiten.” “> * High-speed, efficient inference on given hardware.” → “> * Schnelle, effiziente Inferenz auf der vorhandenen Hardware.” “> * Strong reasoning capabilities for debugging, explanation, or step-by-step Python logic tasks.” → “> * Starke Reasoning-Fähigkeiten für Debugging, Erklärungen oder schrittweise Python-Logikaufgaben.”

Next heading: “## Comparison of Qwen3 Coder and GLM 4.5 for Software” → “## Vergleich von Qwen3 Coder und GLM 4.5 für Software” Then the line: “> Create a Tetris Game” → “> Erstellen Sie ein Tetris-Spiel” Then “Qwen 3 Coder” → stays, “GLM 4.5” → stays. Then next line: “> Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types.” → “> Erstellen Sie eine interaktive Pokémon-Pokédex-Webseite mit den ersten 50 Pokémon, einschließlich ihrer Animationen und Typen.” Then the images: alt texts “GLM 4.5” stays, “Qwen 3 coder tool calling” → “Qwen 3 Coder Tool-Aufruf”, paths stay same.

Next heading: “## How to Access Qwen 3 Coder 480B A35B by CLI Tools?” → “## Wie greifen Sie mit CLI-Tools auf Qwen 3 Coder 480B A35B zu?” Then the YouTube link stays. Then the bullet points: “* Faster: You can use Qwen3-Coder directly from the command line—no website or extra software needed.” → “* Schneller: Sie können Qwen3-Coder direkt über die Kommandozeile verwenden – keine Website oder zusätzliche Software erforderlich.” “* Easier automation: It’s simple to write scripts that use Qwen3-Coder for coding tasks.” → “* Einfachere Automatisierung: Es ist einfach, Skripte zu schreiben, die Qwen3-Coder für Programmieraufgaben verwenden.” “* Fits developers’ workflow: Most developers use the command line, so Qwen3-Coder becomes a natural part of daily work.” → “* Passt zum Workflow von Entwicklern: Die meisten Entwickler nutzen die Kommandozeile, also wird Qwen3-Coder zu einem natürlichen Teil der täglichen Arbeit.” “* Easy to scale: You can quickly process many files or projects using CLI commands.” → “* Einfach zu skalieren: Sie können schnell viele Dateien oder Projekte mit CLI-Befehlen verarbeiten.”

Next subheading: “### The First: Get API Key” → “### Zuerst: API-Schlüssel abrufen” Then the step: “Step 1: Log in to your account and click on the Model Library button.” → “Schritt 1: Melden Sie sich bei Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.” Then the image alt text: “” → translate alt to “”, path stays. Then the link: “Try Qwen 3 Coder Model and GLM 4.5 Now!” → translate link text to “Probieren Sie jetzt das Qwen 3 Coder Modell und GLM 4.5 aus!”, URL stays. Next step: “Step 2: Choose Your Model” → “Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell” Then the text: “Browse through the available options and select the model that suits your needs.” → “Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell, das Ihren Anforderungen entspricht.” Then image alt: “” → “”, path stays. Next step: “Step 3: Start Your Free Trial” → “Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion” Text: “Begin your free trial to explore the capabilities of the selected model.” → “Starten Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Funktionen des ausgewählten Modells kennenzulernen.” Image alt: “” → “”, path stays (the Chinese characters in the path are part of the filename, so don’t touch that). Next step: “Step 4: Get Your API Key” → “Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel” Text: “To authenticate with the API, we will provide you with a new API key. Entering the “Settings“ page, you can copy the API key as indicated in the image.” → “Zur Authentifizierung bei der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Auf der Seite „Einstellungen“ können Sie den API-Schlüssel wie in der Abbildung gezeigt kopieren.” Image alt: “” → “”, path stays. Next step: “Step 5: Install the API” → “Schritt 5: Installieren Sie die API” Text: “Install API using the package manager specific to your programming language.” → “Installieren Sie die API über den für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.” Then next text: “After installation, import the necessary libraries into your development environment. Initialize the API with your API key to start interacting with Novita AI LLM. This is an example of using chat completions API for python users.” → “Nach der Installation importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit dem Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Nutzung der Chat-Completions-API für Python-Nutzer.” Then the code block: wait, the code block has some text? Wait no, the code is Python, but the comments? Wait wait the instruction says do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters. Wait the code block has a line: system_content = ""Be a helpful assistant"" – wait that’s a string inside the code, but is that considered code? Wait the instruction says do not translate code blocks. Wait let’s check: the code block is Python code, so the code itself (the syntax, variables, parameters) stays, but wait the string “Be a helpful assistant” – is that part of the code? Wait the user said do not translate code blocks. Wait let’s confirm: the instruction says “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” So code blocks are left as is. Wait but the string inside is English, but it’s part of the code example, so we leave it? Wait wait, let’s see: the code is an example, so the code itself (the lines, the parameters) are not translated. The only text outside the code is the explanation before, which we translated. So the code block stays exactly as is? Wait let’s check the original code:

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)

Yes, that’s code, so we leave it exactly as is, right? Because the instruction says do not translate code blocks. Correct.

Next heading: “## Qwen 3 Coder 480B A35B and GLM 4.5 with Trae” → translate to “## Qwen 3 Coder 480B A35B und GLM 4.5 mit Trae” (the link URL stays, link text is Trae, which is a product name, so not translated).

Then the step: “#### Step 1: Open Trae and Access Models” → “#### Schritt 1: Öffnen Sie Trae und greifen Sie auf Modelle zu” Text: “Launch the Trae app. Click the Toggle AI Side Bar in the top-right corner to open the AI Side Bar. Then, go to AI Management and select Models.” → “Starten Sie die Trae-App. Klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche „KI-Seitenleiste umschalten“, um die KI-Seitenleiste zu öffnen. Gehen Sie dann zu KI-Verwaltung und wählen Sie Modelle aus.” Then the images: alt texts translate: “” → “”, path stays. Next image alt: “” → “”, path stays.

Next step: “#### Step 2: Add a Custom Model and Choose Novita as Provider” → “#### Schritt 2: Fügen Sie ein benutzerdefiniertes Modell hinzu und wählen Sie Novita als Anbieter” Text: “Click the Add Model button to create a custom model entry. In the add-model dialog, select Provider = Novita from the dropdown menu.” → “Klicken Sie auf die Schaltfläche Modell hinzufügen, um einen benutzerdefinierten Modelleintrag zu erstellen. Wählen Sie im Dialogfeld „Modell hinzufügen“ aus dem Dropdown-Menü Anbieter = Novita aus.” Then images: alt “” → “”, path stays. Next alt “” → “”, path stays.

Next step: “#### Step 3: Select or Enter the Model” → “#### Schritt 3: Wählen oder geben Sie das Modell ein” Text: “From the Model dropdown, pick your desired model (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324, or MiniMax-M1-80k). If the exact model isn’t listed, simply type the model ID that you noted from the Novita library. Ensure you choose the correct variant of the model you want to use.” → “Wählen Sie aus dem Modell-Dropdown das gewünschte 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.” Text: “You can get API Key on Novita console!” → “Sie können den API-Schlüssel auf der Novita-Konsole abrufen!” (link URL stays, link text translated). Image alt: “” → “”, path stays.

Next heading: “## Qwen 3 Coder 480B A35B and GLM 4.5 with Qwen Code” → “## Qwen 3 Coder 480B A35B und GLM 4.5 mit Qwen Code” (Qwen Code is product name, not translated, link URL stays). Then the blockquote: “> Qwen Code is developed on top of Gemini Code, but we have adapted the prompts and tool-calling protocols to maximize Qwen3-Coder’s performance in agentic coding tasks.” → “> Qwen Code basiert auf Gemini Code, aber wir haben die Prompts und Tool-Aufruf-Protokolle angepasst, um die Leistung von Qwen3-Coder bei agentischen Programmieraufgaben zu maximieren.” (Gemini Code is product name, not translated).

Next subheading: “#### Step 1: Install Qwen Code” → “#### Schritt 1: Installieren Sie Qwen Code” Text: “Prerequisites: Ensure you have Node.js version 20 or higher installed. You can download it from the official Node.js website.” → “Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Sie Node.js Version 20 oder höher installiert haben. Sie können es von der offiziellen Node.js-Website herunterladen.” (Node.js is product name, not translated, link URL stays). Text: “Install the package globally:” → “Installieren Sie das Paket global:” Then the code block: npm install -g @qwen-code/qwen-code → leave as is, it’s code.

Next subheading: “#### Step 2: Configure Environment Variables” → “#### Schritt 2: Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen” Then the sub-subheadings: “For Windows (Command Prompt):” → “Für Windows (Eingabeaufforderung):” Code block: set OPENAI_API_KEY=Your_Novita_API_Key etc. → leave as is, code. “For Linux and Mac (Bash):” → “Für Linux und Mac (Bash):” Code block: export OPENAI_API_KEY="Your_Novita_API_Key" etc. → leave as is.

Next subheading: “#### Step 3: Start Coding” → “#### Schritt 3: Starten Sie die Programmierung” Text: “Once configured, you can start using Qwen Code with your chosen Novita AI model. The tool will now utilize the specified model for all coding assistance tasks.” → “Sobald die Konfiguration abgeschlossen ist, können Sie Qwen Code mit Ihrem gewählten Novita AI-Modell verwenden. Das Tool nutzt nun das angegebene Modell für alle Programmierhilfeaufgaben.” Code block: cd <your-project-directory> and qwen . → leave as is.

Then the next paragraph: “In coding tasks, both models shine—but in different ways:” → “Bei Programmieraufgaben glänzen beide Modelle – aber auf unterschiedliche Weise:” Bullet points: “* Qwen3-Coder is the stronger choice for pure coding performance: writing and refactoring Python, supporting niche languages, and handling massive codebases thanks to its 256K–1M token context and lower token costs.” → “* Qwen3-Coder ist die stärkere Wahl für reine Programmierleistung: Schreiben und Refactoring von Python, Unterstützung von Nischen-Sprachen und Verarbeitung großer Codebasen dank seines 256K–1M Token-Kontexts und geringeren Token-Kosten.” “* GLM-4.5 stands out when coding intersects with reasoning and integration: it is faster to run, more resource-efficient, and dominates in tool-calling, making it ideal for agentic programming environments.” → “* GLM-4.5 sticht hervor, wenn Programmierung mit Reasoning und Integration zusammentrifft: Es ist schneller in der Ausführung, ressourceneffizienter und dominiert bei Tool-Aufrufen, was es ideal für agentische Programmierumgebungen macht.” Then the next lines: “👉 If you’re building software within huge codebases, choose Qwen3-Coder.” → “👉 Wenn Sie Software in großen Codebasen entwickeln, wählen Sie Qwen3-Coder.” “👉 If you’re building intelligent coding agents or API-driven applications, choose GLM-4.5.” → “👉 Wenn Sie intelligente Programmieragenten oder API-gesteuerte Anwendungen entwickeln, wählen Sie GLM-4.5.”

Next heading: “#### Frequently Asked Questions” → “#### Häufig gestellte Fragen” First question: “Which model is better for Python programming?” → “Welches Modell ist besser für Python-Programmierung?” Answer: “Qwen3-Coder leads in standard Python benchmarks (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) and is generally preferred for notebooks, ML workflows, and script automation.” → “Qwen3-Coder führt bei Standard-Python-Benchmarks (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) und wird allgemein für Notebooks, ML-Workflows und Skriptautomatisierung bevorzugt.” Second question: “Which model is better for multi-language or legacy code?” → “Welches Modell ist besser für mehrsprachigen oder Legacy-Code?” Answer: “Qwen3-Coder supports 358 programming languages, making it better for diverse or edge-case development scenarios.” → “Qwen3-Coder unterstützt 358 Programmiersprachen, was es besser für vielfältige oder spezielle Entwicklungsszenarien macht.” Third question: “Which model handles debugging and repository-scale workflows?” → “Welches Modell eignet sich für Debugging und repositoryweite Workflows?” Answer: “Qwen3-Coder excels in multi-turn debugging, large code edits, and repository-scale tasks due to its ultra-long context (256K–1M tokens).” → “Qwen3-Coder glänzt bei mehrstufigem Debugging, großen Codeänderungen und repositoryweiten Aufgaben dank seines ultra-langen Kontexts (256K–1M Token).”

Then the blockquote: “> Novita AI is the All-in-one cloud platform that empowers your AI ambitions. Integrated APIs, serverless, GPU Instance — the cost-effective tools you need. Eliminate infrastructure, start free, and make your AI vision a reality.” → “> Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die Ihre KI-Ambitionen verwirklicht. Integrierte APIs, Serverless, GPU-Instanzen – die kostengünstigen Tools, die Sie benötigen. Eliminieren Sie Infrastrukturaufwand, starten Sie kostenlos und machen Sie Ihre KI-Vision zur Realität.”

Next heading: “#### Recommend Reading” → “#### Empfohlene Lektüre” Then the links: “Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance.” → translate link text to “Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Vergleich von Effizienz und Leistung.”, URL stays. “How to Access ERNIE 4.5: Effortless Ways via Web, API, and Code” → translate link text to “Wie Sie auf ERNIE 4.5 zugreifen: Einfache Wege über Web, API und Code”, URL stays. “Access DeepSeek V3.1 in Trae: Complete Setup and Integration Guide” → translate link text to “Zugriff auf DeepSeek V3.1 in Trae: Vollständige Einrichtungs- und Integrationsanleitung”, URL stays.

Wait, let’s check all parts: did we miss anything? Let’s make sure all text is translated, code blocks are untouched, URLs, paths, model names, product names are kept. Let’s check the YAML frontmatter again: add locale: de, translationKey: qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling, right? Because the instruction says set locale to target locale, set translationKey to the provided slug if missing. The original frontmatter doesn’t have those, so add them.

Wait also, the numbers: in German, we use comma as decimal separator, right? So 67.0% becomes 67,0 %, 90.6% becomes 90,6 %, etc. That’s correct. Also, the currency: $0.60 becomes 0,60 $, that’s correct in German.

Wait let’s check the table for the architectural differences: the “Reasoning Modes” row: the original says “does not generate <think></think> blocks” → translated to “generiert keine <think></think>-Blöcke” – correct, the code tags are kept as is.

Also, the code block: the string “Be a helpful assistant” is inside the code, so we leave it, right? Because it’s part of the code example, the instruction says do not translate code blocks. Correct.

Wait another thing: the image with the Chinese filename: 截屏2025-07-24-17.02.00.webp – we leave that as is, right? Yes, because it’s a file path, the instruction says preserve file paths.

Also, the YouTube links: left as is, correct.

Wait let’s check the FAQ section: all questions and answers are translated, correct.

Wait the “Recommend Reading” heading: translated to “Empfohlene Lektüre”, correct.

Wait let’s make sure the markdown syntax is preserved: all the bold, italic, bullet points, tables, blockquotes, code blocks, links, images are all in the same structure, only the text content is translated.

Wait also, the term “MoE” is kept as is, right? Because it’s an acronym for Mixture of Experts, it’s a technical term, so we don’t translate it, correct.

“SWE-Bench”, “SciCode”, “LiveCodeBench”, “HumanEval”, “MBPP”, “LCB” are all benchmark names, so kept as is, correct.

“VRAM”, “GPU”, “H100 NVL”, “Node.js”, “Novita AI”, “Qwen3-Coder”, “GLM-4.5”, “Trae”, “Qwen Code”, “Gemini Code”, “DeepSeek”, “Kimi”, “MiniMax” are all product/model names, so not translated, correct.

Wait the term “agentic workflows” – translated to “agentische Workflows”, that’s correct, it’s a common term in German AI contexts.

“Tool-calling” → “Tool-Aufruf”, correct.

“Inference” → “Inferenz”, correct, that’s the standard term in German for ML inference.

“Context length” → “Kontextlänge”, correct.

“Token” is kept as is, right? Yes, that’s the standard term in German for LLM tokens.

Wait let’s check the first blockquote about Novita AI: translated correctly, yes.

Wait the part about the pricing: the dollar signs are kept, the numbers use comma as decimal separator, correct for German.

Wait the table for resource efficiency: the “Split: Qwen3 for cost/context, GLM 4.5 for compute/speed” → translated to “Aufgeteilt: Qwen3 für Kosten/Kontext, GLM 4.5 für Rechenleistung/Geschwindigkeit”, correct.

Wait the part about the Tetris game and Pokédex: the prompts are translated, correct: “Erstellen Sie ein Tetris-Spiel”, “Erstellen Sie eine interaktive Pokémon-Pokédex-Webseite mit den ersten 50 Pokémon, einschließlich ihrer Animationen und Typen.” Correct.

Wait the CLI section: all steps are translated correctly, the code blocks are untouched, correct.

Wait the Qwen Code section: all steps translated, code blocks untouched, correct.

Wait the final comparison paragraph: translated correctly, yes.

Wait the FAQ answers: all correct.

Wait the recommended reading links: link texts translated, URLs kept, correct.

Now let’s put it all together, starting with the YAML frontmatter, then the body. Make sure the markdown syntax is exactly the same, no changes to structure, only text translation.

Wait wait, the original frontmatter has wpSlug, canonical, etc. We need to add locale: de and translationKey: qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling, right? Let’s confirm the instruction: “Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” Yes, so add those two fields to the frontmatter.

Wait let’s write the frontmatter first:

---

title: “Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: Welches Modell glänzt bei reinem Programmieren vs. Tool-Aufrufen?” description: “Entdecken Sie die Unterschiede zwischen Qwen 3 Coder und GLM 4.5. Finden Sie heraus, welches Modell bei Programmieraufgaben besser abschneidet.” pubDate: “2025-09-15 19:00:00” updatedDate: “2025-09-11 18:19:27” wpSlug: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” canonical: “/qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“AI Model Comparison”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-3-3.webp” isSticky: false readingMinutes: 9 wordpressId: 17237 locale: de translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling”

Wait that’s correct. Then the body follows.

Wait let’s check if any inline code is translated? No, inline code like <think></think> is kept as is, correct. The code blocks are all untouched, correct.

Wait another thing: the original has “Novita AI” as author, that’s kept, correct. The categories and tags: “AI Model Comparison” – wait, should we translate that? Wait the instruction says translate title and description values when present. The tags are [“AI Model Comparison”], is that a value to translate? Wait let’s check the instruction: “Translate title and description values when present.” Oh, the tags are not title or description, but wait, the user said “Translate Markdown blog posts for developer readers.” Wait but the tags are in the frontmatter, are they part of the content? Wait the instruction says “Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present.” So only title and description are translated in the frontmatter? Wait wait, let’s re-read the instruction: “Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present. Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” Oh right, so only title and description are translated in the frontmatter, other fields like tags, categories, author, etc. are kept as is? Wait wait, the tags are [“AI Model Comparison”], is that a value that should be translated? Wait the instruction says “translate title and description values when present” – so only those two. Wait but let’s check: the user said “Translate Markdown blog posts for developer readers.” But the frontmatter fields other than title and description: the instruction says preserve field names, so the tags field name is kept, but the value? Wait wait, let’s recheck the original instruction: “Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present.” Oh, so only title and description are translated in the frontmatter. The other fields (categories, tags, author, etc.) are kept as is? Wait but “AI Model Comparison” is English, but the instruction says only translate title and description. Wait wait, let’s see: the user’s example? No, but the instruction explicitly says “Translate title and description values when present.” So yes, only those two. Wait but let’s confirm: the tags are [“AI Model Comparison”], if we translate that to [“KI-Modellvergleich”], is that allowed? Wait the instruction says “translate title and description values when present” – so maybe other content values? Wait no, let’s read again: the instruction says “Translate Markdown blog posts for developer readers. Return only the translated Markdown document. Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present. Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing. Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs. Preserve image paths and Markdown syntax exactly.”

Ah, so the only frontmatter values to translate are title and description. The other frontmatter fields (tags, categories, etc.) are preserved as is? Wait but “AI Model Comparison” is a tag, which is content. Wait but the instruction says “translate title and description values when present” – so maybe that’s the only ones. Wait but let’s see: the user said “translate Markdown blog posts”, so the tags are part of the post content? Hmm. Wait but let’s check the original instruction again: it explicitly says “Translate title and description values when present.” So maybe only those two. Wait but let’s see: if we translate the tags to [“KI-Modellvergleich”], is that okay? Wait but the instruction says “preserve YAML frontmatter field names” – the field name is tags, the value is [“AI Model Comparison”]. Wait maybe the instruction means that only title and description are translated in the frontmatter, others are kept. Let’s go with that, because the instruction explicitly mentions title and description.

Wait another thing: the original has “pubDate”, “updatedDate” – those are field names, kept as is, correct.

Wait the cover path is kept as is, correct.

Okay, now let’s put all together, making sure the markdown is correct, no syntax errors. Let’s check all tables are formatted correctly, all blockquotes are correct, code blocks are untouched, images have correct paths and translated alt texts, links have translated link texts but original URLs.

Wait let’s check the code block again: the original has system_content = ""Be a helpful assistant"" – that’s two double quotes? Wait no, maybe it’s a typo in the original, but we leave it as is, right? Because we don’t modify code blocks. Correct.

Another thing: the original has “Novita AI” as author, kept as is, correct.

Okay, I think that’s all. Now write the full translated markdown.

title: “Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: Welches Modell glänzt bei reinem Programmieren vs. Tool-Aufrufen?” description: “Entdecken Sie die Unterschiede zwischen Qwen 3 Coder und GLM 4.5. Finden Sie heraus, welches Modell bei Programmieraufgaben besser abschneidet.” pubDate: “2025-09-15 19:00:00” updatedDate: “2025-09-11 18:19:27” wpSlug: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” canonical: “/qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“AI Model Comparison”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-3-3.webp” isSticky: false readingMinutes: 9 wordpressId: 17237 locale: de translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling”

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

• Qwen3-Coder ist ein auf Code spezialisiertes Modell, das mit ~70 % Programmierdaten trainiert wurde. Es unterstützt 358 Programmiersprachen, erzielt state-of-the-art-Ergebnisse in Python und ist besonders stark bei mehrstufigem Debugging, der Bearbeitung großer Codebasen und repositoryweiten Workflows.
• GLM-4.5 ist hingegen ein vielseitiger Generalist. Obwohl es auch im Codebereich sehr leistungsfähig ist, liegt seine eigentliche Stärke in agentischen Workflows: Es orchestriert APIs, Datenbanken und externe Tools mit einer Tool-Aufruf-Erfolgsrate von 90,6 %, der höchsten unter aktuellen Modellen.

👉 Dieser Artikel beantwortet die zentrale Frage: Wie unterscheiden sich Qwen3-Coder und GLM-4.5 wirklich in ihrer Programmierleistung – und für welche Art von Entwickler oder Workflow ist jedes Modell am besten geeignet?

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

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

Feature	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 bei entsprechender Hardwarekonfiguration
Reasoning-Modi	Unterstützt nur den Non-Thinking-Modus; generiert keine <think></think>-Blöcke	Hybrides Reasoning: Sowohl „Thinking“-Modus (formell Chain-of-Thought-Stil) als auch „Non-Thinking“-Modus werden unterstützt

Benchmark-Ergebnisse für Qwen3 Coder und GLM 4.5 bei Codegenerierungsaufgaben

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

Von GLM

Qwen3-Coder glänzt bei mehrstufigen, agentischen Code-Workflows – insbesondere bei Debugging im realen Einsatz und Tool-Integrationsaufgaben. Es erzielt Best-in-Class-Ergebnisse unter Open-Source-Modellen und ist mit führenden proprietären Systemen wettbewerbsfähig. Für repositoryweite Fehlerbehebungen, Bearbeitungen über mehrere Dateien hinweg und automatisierte agentische Tool-Workflows ist Qwen3-Coder wahrscheinlich die stärkere Wahl.

GLM-4.5 ist ein vielseitiger Generalist – es erzielt hohe Platzierungen in Reasoning-, Programmier- und agentischen Benchmarks. Es unterstützt hybride Reasoning-Modi und bietet robuste Leistung in mehreren Domänen, während es eine starke Präsenz im SWE-Bench behält. Für ausgewogene Aufgaben, die Reasoning, Programmierung und Tool-Integration abdecken – bei moderaten Kontextanforderungen – ist GLM-4.5 ein überzeugendes Multi-Domain-Modell.

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-Bedarfs schneller und effizienter, während Qwen3-Coder unter den gleichen Bedingungen schwerer und langsamer ist.

GLM 4.5 Preis

Qwen 3 Coder Preis

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

• GLM-4.5: 0,60 $ pro 1M Eingabetoken / 2,20 $ pro 1M Ausgabetoken, mit einer Kontextlänge von 131.072 Token.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 0,35 $ pro 1M Eingabetoken / 1,50 $ pro 1M Ausgabetoken, 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 des höheren Speicherbedarfs	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 Eingabe / 1,50 $ pro 1M Ausgabe	0,60 $ pro 1M Eingabe / 2,20 $ pro 1M Ausgabe	Qwen3-Coder
Spezialisierung	70 % Trainingsdaten im Codebereich; optimiert für groß angelegte Programmieraufgaben	Ausgewogene Mischung aus Reasoning, Programmierung und agentischen Aufgaben	Hängt vom Anwendungsfall ab
Gesamteffizienz	Effizient in Bezug auf Kosten und Langkontextnutzung	Effizient in Bezug auf Hardware und Geschwindigkeit	Aufgeteilt: 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 Verarbeitung von massiven Kontexten.

👉 In der Praxis:

• Wählen Sie GLM 4.5, wenn es Ihnen um schnellere Inferenz und geringere Rechenlast geht.
• Wählen Sie Qwen3-Coder, wenn Sie günstigere Token und ultra-lange Kontextfenster für große Codebasen benötigen.

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

Aspekt	Qwen3-Coder	GLM 4.5	Empfehlung
Python-Programmier-Benchmarks (HumanEval, MBPP, LCB)	Starke Leistung; Nutzerberichte und Auswertungen deuten auf eine Dominanz bei Standard-Python-Benchmarks hin	Liefert ebenfalls gute Ergebnisse, liegt aber bei reiner Python-Codegenerierung leicht zurück	Qwen3-Coder
Agentische / Tool-Aufruf-Aufgaben	77,1 %	90,6 %	GLM 4.5 – ideal für Workflows mit API-Aufrufen, externen Tools oder komplexen Interaktionen
Unterstützte Programmiersprachen	Unterstützt 358 Sprachen, darunter Python sowie obskure/veraltete Sprachen – ideal für mehrsprachige oder spezielle Anwendungsfälle	Keine spezifischen Daten zur Mehrsprachunterstützung – vermutlich stark, aber weniger breit aufgestellt	Qwen3-Coder
Kontextlänge	256K Token	128K Token-Fenster	Qwen3-Coder
Inferenzgeschwindigkeit und -effizienz	Höherer VRAM-Bedarf; langsamere Inferenz aufgrund der 1050 GB Anforderung	Geringerer Bedarf (945 GB), schneller und hardwareeffizienter	GLM 4.5

• Wählen Sie Qwen3-Coder, wenn Ihre Hauptanforderungen sind:
  • Schreiben oder Refactoring von reinem Python-Code (z. B. Notebooks, Skripte, ML-Workflows).
  • Arbeiten mit vielen oder Nischen-Sprachen (Unterstützung von 358 Sprachen).
  • Verarbeitung von großen Codebasen oder Python-Projekten, die erweiterten Kontext benötigen (256K–1M Token).
  • Minimierung der Kosten pro Token – ideal für häufige Python-Iterationen.
• Wählen Sie GLM 4.5, wenn Sie benötigen:
  • Zuverlässige Tool-Integration, API-Orchestrierung oder agentische Workflows mit externen Abhängigkeiten.
  • Schnelle, effiziente Inferenz auf der vorhandenen Hardware.
  • Starke Reasoning-Fähigkeiten für Debugging, Erklärungen 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 greifen Sie mit CLI-Tools auf Qwen 3 Coder 480B A35B zu?

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

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

Zuerst: API-Schlüssel abrufen

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

Probieren Sie jetzt das Qwen 3 Coder Modell und GLM 4.5 aus!

Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell

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

Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion

Starten Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Funktionen des ausgewählten Modells kennenzulernen.

Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel

Zur Authentifizierung bei der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Auf der Seite „Einstellungen“ können Sie den API-Schlüssel wie in der Abbildung gezeigt kopieren.

Schritt 5: Installieren Sie die API

Installieren Sie die API über den für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.

Nach der Installation importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit dem Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Nutzung der Chat-Completions-API für Python-Nutzer.

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 und GLM 4.5 mit Trae

Schritt 1: Öffnen Sie Trae und greifen Sie auf Modelle zu

Starten Sie die Trae-App. Klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche „KI-Seitenleiste umschalten“, um die KI-Seitenleiste zu öffnen. Gehen Sie dann zu KI-Verwaltung und wählen Sie Modelle aus.

Schritt 2: Fügen Sie ein benutzerdefiniertes Modell hinzu und wählen Sie Novita als Anbieter

Klicken Sie auf die Schaltfläche Modell hinzufügen, um einen benutzerdefinierten Modelleintrag zu erstellen. Wählen Sie im Dialogfeld „Modell hinzufügen“ aus dem Dropdown-Menü Anbieter = Novita aus.

Schritt 3: Wählen oder geben Sie das Modell ein

Wählen Sie aus dem Modell-Dropdown das gewünschte 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 auf der Novita-Konsole abrufen!

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

Qwen Code basiert auf Gemini Code, aber wir haben die Prompts und Tool-Aufruf-Protokolle angepasst, um die Leistung von Qwen3-Coder bei agentischen Programmieraufgaben zu maximieren.

Schritt 1: Installieren Sie Qwen Code

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

Installieren Sie das Paket global:

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

Schritt 2: Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen

Für Windows (Eingabeaufforderung):

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

Für Linux und 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"

Schritt 3: Starten Sie die Programmierung

Sobald die Konfiguration abgeschlossen ist, können Sie Qwen Code mit Ihrem gewählten Novita AI-Modell verwenden. Das Tool nutzt nun das angegebene Modell für alle Programmierhilfeaufgaben.

cd <your-project-directory>
qwen .

Bei Programmieraufgaben glänzen beide Modelle – aber auf unterschiedliche Weise:

• Qwen3-Coder ist die stärkere Wahl für reine Programmierleistung: Schreiben und Refactoring von Python, Unterstützung von Nischen-Sprachen und Verarbeitung großer Codebasen dank seines 256K–1M Token-Kontexts und geringeren Token-Kosten.
• GLM-4.5 sticht hervor, wenn Programmierung mit Reasoning und Integration zusammentrifft: Es ist schneller in der Ausführung, ressourceneffizienter und dominiert bei Tool-Aufrufen, was es ideal für agentische Programmierumgebungen macht.

👉 Wenn Sie Software in großen Codebasen entwickeln, wählen Sie Qwen3-Coder.
👉 Wenn Sie intelligente Programmieragenten oder API-gesteuerte Anwendungen entwickeln, wählen Sie GLM-4.5.

Häufig gestellte Fragen

Welches Modell ist besser für Python-Programmierung?

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

Welches Modell ist besser für mehrsprachigen oder Legacy-Code?

Qwen3-Coder unterstützt 358 Programmiersprachen, was es besser für vielfältige oder spezielle Entwicklungsszenarien macht.

Welches Modell eignet sich für Debugging und repositoryweite Workflows?

Qwen3-Coder glänzt bei mehrstufigem Debugging, großen Codeänderungen und repositoryweiten Aufgaben dank seines ultra-langen Kontexts (256K–1M Token).

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