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

`|Razonamiento híbrido: admite tanto el modo “con pensamiento” (formalmente estilo cadena de pensamiento) como el modo “sin pensamiento”|

Wait right, MoE is Mixture of Experts, but it’s a term, maybe leave it as MoE? Or translate? Wait no, it’s a technical term, but the user said don’t translate code blocks, etc. Wait MoE is an acronym, maybe leave it as is, but the rest translate. Correct.

Next heading: “## Resultados de referencia para Qwen3 Coder y GLM 4.5 en tareas de generación de código”

Then the table:

Prueba de referencia / Escenario	Qwen3-Coder	GLM 4.5
SWE-Bench Verificado	67,0 %	64,2 %
SciCode (Programación)	36%	35%
LiveCodeBench (Programación)	59%	74%

Then the image alt text? Wait the image is — wait the alt text, should we translate that? Wait the user said preserve image paths, but alt text? Wait let’s see, the user said “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” Oh right, so the image path stays, but the alt text? Wait the original alt text is in English, but maybe translate it? Wait no, wait let’s check the user’s instructions: “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.” Oh, so image paths are preserved, but alt text? Wait the alt text is part of the Markdown, but it’s descriptive. Wait but let’s see, the user said translate the blog post for developer readers. Wait but maybe the alt text can be translated? Wait no, wait let’s make sure: the image path is /uploads/2025/08/image-142.webp, that stays exactly. The alt text: original is “Benchmark Results for Qwen3 Coder and GLM 4.5 in Code Generation Tasks” — translate that to “Resultados de referencia de Qwen3 Coder y GLM 4.5 en tareas de generación de código”? Wait but let’s confirm, the user didn’t say not to translate alt text, only preserve image paths. Yeah, that’s okay.

Then the next paragraph: “De GLM” — the link is to GLM’s blog, so the link text stays? Wait no, the link URL is https://z.ai/blog/glm-4.5, that’s preserved, the link text is [GLM], which is a product name, so don’t translate that. Correct.

Then the blockquote: "> Qwen3-Coder destaca en flujos de trabajo de código agénticos y multiturnturno —especialmente en depuración de estilo del mundo real y tareas de integración de herramientas. Logra resultados de vanguardia para modelos de código abierto y es competitivo con los principales sistemas propietarios. Para correcciones de errores a escala de repositorio, ediciones de múltiples archivos y flujos de trabajo automatizados de herramientas agénticas: Qwen3-Coder es probablemente la opción más fuerte.

GLM-4.5 es un generalista versátil —obtiene puntuaciones altas en pruebas de razonamiento, programación y agentes. Admite modos de razonamiento híbrido y ofrece un rendimiento sólido en múltiples dominios, manteniendo una fuerte presencia en SWE-Bench. Para tareas equilibradas que abarcan razonamiento, programación e integración de herramientas —con necesidades de contexto moderadas: GLM-4.5 es un competidor multidisciplinar muy interesante."

Next heading: “## Comparativa de velocidad y precio: Qwen3 Coder vs GLM 4.5 para principiantes”

Then the table:

Modelo	VRAM	GPU recomendada
Qwen 3 Coder	1050 GB	8 x H100 NVL
GLM 4.5	945 GB	8 x H100 NVL

Then the next paragraph: “> Aunque ambos necesitan la misma clase de GPUs, GLM 4.5 se ejecuta más rápido y de forma más eficiente debido a su menor huella de VRAM, mientras que Qwen3-Coder es más pesado y lento en las mismas condiciones.”

Then the images: first is — path stays, then the next is “GLM 4.5 Price” — wait that’s a caption? Wait original has “GLM 4.5 Price” then the image, then “Qwen 3 Coder Price” then image. Oh right, so translate those captions: “Precio de GLM 4.5” and “Precio de Qwen 3 Coder”.

Then the next blockquote, same as before, translate it again? Wait yes, because it’s part of the content. Wait the original has that blockquote again, so translate it:

"> Novita AI, como uno de los proveedores más importantes en el campo de las API de LLM, ofrece API estables y muy rentables. Según la información de precios, podemos ver que Qwen3-Coder es ligeramente más barato que GLM 4.5.

• GLM-4.5: $0,60 por 1M de tokens de entrada / $2,20 por 1M de tokens de salida, con una longitud de contexto de 131.072 tokens.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): $0,35 por 1M de tokens de entrada / $1,50 por 1M de tokens de salida, con una longitud de contexto de 262.144 tokens."

Next heading: “## Qwen3 Coder y GLM 4.5: ¿Qué modelo es más eficiente en términos de recursos?”

Then the table:

Aspecto	Qwen3-Coder (480B A35B)	GLM 4.5 (355B)	Modelo más eficiente
Requisito de VRAM	~1050 GB, necesita 8× H100 NVL	~945 GB, necesita 8× H100 NVL	GLM 4.5 (≈10% más ligero)
Velocidad de inferencia	Más lento debido a su mayor huella de memoria	Más rápido, menor latencia en el mismo hardware	GLM 4.5
Capacidad de contexto	262K tokens (ampliable a 1M)	131K tokens	Qwen3-Coder
Precio (Novita AI)	$0,35 por 1M de entrada / $1,50 por 1M de salida	$0,60 por 1M de entrada / $2,20 por 1M de salida	Qwen3-Coder
Especialización	70% de los datos de entrenamiento en código; optimizado para tareas de programación a gran escala	Mezcla equilibrada de razonamiento, programación y tareas agénticas	Depende del caso de uso
Eficiencia general	Eficiente en coste y uso de contexto largo	Eficiente en hardware y velocidad	División: Qwen3 para coste/contexto, GLM 4.5 para computación/velocidad

Then the blockquote: "> * GLM 4.5 es más eficiente en recursos cuando hablamos de hardware (VRAM, velocidad, latencia).

• Qwen3-Coder es más eficiente en términos de coste por token y manejo de contexto masivo.

👉 En la práctica:

• Elige GLM 4.5 si te importa una inferencia más rápida y una carga de computación más ligera.
• Elige Qwen3-Coder si necesitas tokens más baratos y ventanas de contexto ultra largas para bases de código grandes."

Next heading: “## Qwen3 Coder vs GLM 4.5: ¿Cuál es mejor para programación en Python?”

Then the table:

Aspecto	Qwen3-Coder	GLM 4.5	Recomendación
Pruebas de referencia de programación en Python (HumanEval, MBPP, LCB)	Rendimiento fuerte; informes de usuarios y evaluaciones sugieren su dominio en pruebas estándar de Python	También rinde bien, pero está ligeramente por detrás en la generación pura de código Python	Qwen3-Coder
Tareas agénticas / llamadas a herramientas	77,1%	90,6%	GLM 4.5 —ideal para flujos de trabajo que involucren llamadas a API, herramientas externas o interacciones complejas
Lenguajes de programación compatibles	Admite 358 lenguajes, incluyendo Python y lenguajes oscuros/legacy —genial para casos de uso multilingües o periféricos	No hay datos específicos sobre compatibilidad multilingüe —presumiblemente fuerte pero menos amplio	Qwen3-Coder
Longitud de contexto	256K tokens	Ventana de 128K tokens	Qwen3-Coder
Velocidad de inferencia y eficiencia	Uso elevado de VRAM; inferencia más lenta debido al requisito de 1050 GB	Más ligero (945 GB), más rápido y más eficiente en hardware	GLM 4.5

Then the blockquote: "> * Elige Qwen3-Coder si tus necesidades principales son:

• Escribir o refactorizar código Python puro (por ejemplo, cuadernos, scripts, flujos de trabajo de ML).
• Trabajar con muchos o lenguajes de nicho (compatibilidad con 358).
• Manejar bases de código grandes o proyectos de Python que requieran contexto extendido (256K–1M tokens).
• Minimizar el coste por token —genial para iteraciones frecuentes en Python.
• Elige GLM 4.5 si necesitas:
  • Integración fiable de herramientas, orquestación de API o flujos de trabajo agénticos con dependencias externas.
  • Inferencia de alta velocidad y eficiente en el hardware disponible.
  • Fuertes capacidades de razonamiento para depuración, explicación o tareas de lógica Python paso a paso."

Next heading: “## Comparativa de Qwen3 Coder y GLM 4.5 para desarrollo de software”

Then the next part: “> Crear un juego de Tetris” — that’s a prompt, right? Then “Qwen 3 Coder” then “GLM 4.5” — those are labels, so translate? Wait no, they are model names, so leave as is? Wait no, the text “Crear un juego de Tetris” is the prompt, translate that? Wait wait the original has “> Create a Tetris Game” then Qwen 3 Coder, then GLM 4.5. Oh right, so that’s a prompt example, so translate the prompt to Spanish: “> Crear un juego de Tetris”. Then the labels Qwen 3 Coder and GLM 4.5 are model names, so leave them.

Then next prompt: “> Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types.” Translate that to “> Construir una página web interactiva de Pokédex de Pokémon que muestre los primeros 50 Pokémon, incluyendo sus animaciones y tipos.”

Then the images: first is — alt text is “glm 4.5”, which is a model name, so leave as is? Wait the user said don’t translate model names, right. So alt text stays. Then the caption “GLM 4.5” — wait that’s a label, so leave? Wait no, the original has “GLM 4.5” under the first image, then “Qwen 3 coder tool calling” under the second? Wait no, original:

"

GLM 4.5

Qwen 3 coder"

Oh right, so those are captions. The first caption is “GLM 4.5” (model name, leave), the second image alt text is “Qwen 3 coder tool calling” — wait “tool calling” is a term, but model name is Qwen 3 coder, so leave the alt text? Wait no, the user said don’t translate model names, product names, etc. So “Qwen 3 coder” is model name, “tool calling” is a technical term, maybe leave as is? Or translate? Wait no, let’s see: the user said do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters. So “tool calling” is a technical term, but maybe it’s okay to leave? Wait no, let’s check: the original alt text is “Qwen 3 coder tool calling”, so maybe translate “tool calling” to “llamada a herramientas”? But wait, the user said don’t translate technical terms? No, wait the user said translate the blog post for developer readers, but don’t translate the specified things. Model names are Qwen 3 Coder, so that stays. “tool calling” is a term, but maybe it’s okay to translate? Wait no, let’s see: the user’s instruction says “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” So “tool calling” is not in that list, but it’s a common term. Wait but let’s be safe: model names stay, so “Qwen 3 coder” stays, “tool calling” can be translated to “llamada a herramientas”? Wait but let’s see, the original caption under the second image is “Qwen 3 coder”, which is the model name, so leave that. The alt text for the second image: original is “Qwen 3 coder tool calling” — maybe translate to “Qwen 3 coder llamada a herramientas”? Wait but let’s make sure. Alternatively, leave it as is? Wait no, the user wants the blog post translated for Spanish developers. Let’s translate the descriptive parts, keep the model names, URLs, etc. So the alt text for the second image: “Qwen 3 coder llamada a herramientas”? Wait but maybe the original alt text is just descriptive, so let’s translate it properly. Wait but let’s confirm: the user said preserve image paths, which we are doing, the alt text is part of the Markdown, so translating it is okay as long as we don’t change the path.

Next heading: “## ¿Cómo acceder a Qwen 3 Coder 480B A35B mediante herramientas CLI?”

Then the YouTube link stays the same. Then the bullet points:

• Más rápido: Puedes usar Qwen3-Coder directamente desde la línea de comandos, sin necesidad de sitio web o software adicional.
• Automatización más sencilla: Es simple escribir scripts que usen Qwen3-Coder para tareas de programación.
• Se adapta al flujo de trabajo de los desarrolladores: La mayoría de los desarrolladores usan la línea de comandos, por lo que Qwen3-Coder se convierte en una parte natural del trabajo diario.
• Fácil de escalar: Puedes procesar rápidamente muchos archivos o proyectos usando comandos CLI.

Then the subheading: “### Primero: obtén la clave de API”

Then the steps:

Paso 1: Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Biblioteca de modelos.

Then the image: — wait the image path is preserved, the alt text: original is “Log In and Access the Model Library”, translate that to “Iniciar sesión y acceder a la biblioteca de modelos”, right? Because it’s descriptive, not a model name or URL.

Then the link: Prueba el modelo Qwen 3 Coder y GLM 4.5 ahora! — the link URL is preserved, the link text is translated.

Paso 2: Elige tu modelo

“Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.”

Then the image: — alt text is “elige tu modelo”, translated from “choose your model”.

Paso 3: Inicia tu prueba gratuita

“Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.”

Image: — wait the image path has Chinese characters? Oh right, the original path is 截屏2025-07-24-17.02.00.webp, which is Chinese for “screenshot”, so we have to preserve that exactly, right? The user said preserve image paths exactly, so yes, leave that as is. The alt text: original is “Start Your Free Trial on qwen 3”, translate to “Inicia tu prueba gratuita en qwen 3”.

Paso 4: Obtén tu clave de API

“Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave de API. Entrando en la página de “Ajustes”, puedes copiar la clave de API como se indica en la imagen.”

Image: — alt text translated from “get api key” to “obtener clave de api”.

Paso 5: Instala la API

"Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.

Después de la instalación, importa las librerías necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave de API para empezar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de finalizaciones de chat para usuarios de Python."

Then the code block: wait the user said do not translate code blocks! Oh right! So the code block stays exactly as it is, right? Let’s check: the code block is the Python code for OpenAI client. So we leave that completely untouched, right? Yes, because user said do not translate code blocks. So the code block is exactly the same as original.

Then next heading: “## Qwen 3 Coder 480B A35B y GLM 4.5 con Trae”

Then the steps:

Paso 1: Abre Trae y accede a los modelos

“Inicia la aplicación Trae. Haz clic en la barra lateral de IA en la esquina superior derecha para abrir la barra lateral de IA. Luego, ve a Gestión de IA y selecciona Modelos.”

Then the images: first is — alt text translated from “Toggle AI Side Bar” to “Alternar barra lateral de IA”. Second image: — alt text translated from “go to AI Management and select Models” to that.

Paso 2: Añade un modelo personalizado y elige Novita como proveedor

“Haz clic en el botón Añadir modelo para crear una entrada de modelo personalizada. En el diálogo de añadir modelo, selecciona Proveedor = Novita en el menú desplegable.”

Images: first — alt text translated from “Add a Custom Model”. Second — alt text translated from “Choose Novita as Prov” (wait original is “Choose Novita as Prov” probably cut off, so translate to “Elegir Novita como proveedor”).

Paso 3: Selecciona o introduce el modelo

Image: — wait original alt text is “get api key”? Wait no, original image alt is “get api key”? Wait no, the original line is “” — so translate alt text to “obtener clave de api”.

Then the paragraph: "En el menú desplegable Modelo, elige el modelo que desees (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 o MiniMax-M1-80k). Si el modelo exacto no aparece en la lista, simplemente escribe el ID del modelo que anotaste de la biblioteca de Novita. Asegúrate de elegir la variante correcta del modelo que quieras usar.

Puedes obtener la clave de API en la consola de Novita!" — the link URL is preserved, link text translated.

Next heading: “## Qwen 3 Coder 480B A35B y GLM 4.5 con Qwen Code”

Then the blockquote: “> Qwen Code está desarrollado sobre Gemini Code, pero hemos adaptado los avisos y los protocolos de llamada a herramientas para maximizar el rendimiento de Qwen3-Coder en tareas de programación agénticas.”

Then the steps:

Paso 1: Instala Qwen Code

Requisitos previos: Asegúrate de tener Node.js versión 20 o superior instalado. Puedes descargarlo desde el sitio web oficial de Node.js.

Instala el paquete globalmente:

Then the code block: again, don’t translate, leave exactly as is. The npm install command, etc.

Paso 2: Configura las variables de entorno

Para Windows (Símbolo del sistema):

Then the code block, leave as is.

Para Linux y Mac (Bash):

Code block, leave as is.

Paso 3: Empieza a programar

“Una vez configurado, puedes empezar a usar Qwen Code con el modelo de Novita AI que hayas elegido. La herramienta ahora utilizará el modelo especificado para todas las tareas de asistencia en programación.”

Then the code block: the cd and qwen . command, leave as is.

Then the next paragraph: "En tareas de programación, ambos modelos brillan, pero de formas diferentes:

• Qwen3-Coder es la opción más fuerte para rendimiento de programación pura: escribir y refactorizar código Python, admitir lenguajes de nicho y manejar bases de código masivas gracias a su contexto de 256K–1M tokens y menores costes por token.
• GLM-4.5 destaca cuando la programación se cruza con el razonamiento y la integración: se ejecuta más rápido, es más eficiente en recursos y domina las llamadas a herramientas, por lo que es ideal para entornos de programación agéntica.

👉 Si estás construyendo software dentro de bases de código muy grandes, elige Qwen3-Coder.
👉 Si estás construyendo agentes de programación inteligentes o aplicaciones impulsadas por API, elige GLM-4.5."

Next heading: “#### Preguntas frecuentes”

¿Qué modelo es mejor para programación en Python?

“Qwen3-Coder lidera en pruebas de referencia estándar de Python (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) y generalmente se prefiere para cuadernos, flujos de trabajo de ML y automatización de scripts.”

¿Qué modelo es mejor para código multilingüe o legacy?

“Qwen3-Coder admite 358 lenguajes de programación, por lo que es mejor para escenarios de desarrollo diversos o periféricos.”

¿Qué modelo maneja mejor la depuración y flujos de trabajo a escala de repositorio?

“Qwen3-Coder destaca en depuración en múltiples turnos, ediciones de código grandes y tareas a escala de repositorio gracias a su contexto ultra largo (256K–1M tokens).”

Then the blockquote: “> Novita AI es la plataforma cloud todo en uno que impulsa tus ambiciones en IA. APIs integradas, sin servidor, instancias GPU —las herramientas rentables que necesitas. Elimina la infraestructura, empieza gratis y haz realidad tu visión de IA.”

Then the subheading: “#### Lecturas recomendadas”

Then the links: first is Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparando eficiencia y rendimiento. — the link URL is preserved, link text translated. Second: Cómo acceder a ERNIE 4.5: Formas sencillas vía web, API y código. Third: Acceder a DeepSeek V3.1 en Trae: Guía completa de configuración e integración.

Wait wait, let’s check all the parts: did we miss anything? Let’s check the original content. Oh, the part where it says “Qwen 3 Coder” and “GLM 4.5” under the Tetris prompt: those are model names, so leave as is. The image paths are all preserved exactly, right? Let’s check: all the /uploads/… paths are the same as original. Code blocks are completely untouched, right? Yes, the Python code, the npm install, the environment variables, all are exactly as original. URLs are all preserved, right? All the links to novita.ai, z.ai, nodejs.org, etc. are the same. Model names: Qwen3-Coder, GLM-4.5, etc. are all left as is, not translated. Product names: Novita AI, Trae, Qwen Code, Node.js, etc. are left as is.

Wait also, the frontmatter: we need to add locale: es and translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” right? Because the user said “Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” The original frontmatter doesn’t have locale or translationKey, so we add them. Let’s adjust the frontmatter:

Original frontmatter:

title: “Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: Which Excels in Pure Coding vs Tool-Calling?” description: “Explore the differences between Qwen 3 Coder vs GLM 4.5. Discover which model excels in programming tasks.” 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

So we need to translate title and description, add locale and translationKey. So modified frontmatter:

---

title: “Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: ¿Cuál destaca en programación pura frente a la llamada a herramientas?” description: “Explora las diferencias entre Qwen 3 Coder y GLM 4.5. Descubre qué modelo destaca en tareas de programación.” locale: es translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” 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

Wait that’s correct, right? Because we added the required locale and translationKey, translated title and description, kept all other frontmatter fields exactly as original.

Wait also, check for any parts we might have missed: the part where it says “Qwen 3 Coder” and “GLM 4.5” in the comparison section, those are model names, so left as is. The technical terms like MoE, VRAM, API, CLI, etc. are left as is, which is correct for Spanish tech contexts. The numbers: we changed the decimal points to commas, which is correct for Spanish, right? Yes, in Spanish-speaking countries, decimals are separated by commas, thousands by dots, but here the numbers are like 0.60, which is 0,60, 131.072 is 131.072? Wait wait 131072 is 131 mil 72, so in Spanish it’s 131.072? Wait no, wait 131072 is one hundred thirty-one thousand seventy-two, so in Spanish it’s 131.072? Wait no, wait in Spain, thousands are separated by dots, decimals by commas. So 262144 is 262.144, 131072 is 131.072, 0.60 is 0,60, 2.20 is 2,20, 1050 GB is 1050 GB (no separator needed), 945 GB same, 77.1% is 77,1%, 90.6% is 90,6%, 67.0% is 67,0%, 64.2% is 64,2%, etc. That’s correct.

Wait also, the part where it says “Qwen3-Coder (480B A35B Instruct)” — that’s a model name, so leave as is, correct. “GLM-4.5” same.

Wait the code block: let’s check, the original code has things like system_content = ""Be a helpful assistant"" — wait that’s a typo? But we don’t change code blocks, so leave it exactly as is, right? Yes, user said do not translate code blocks, so even if there’s a typo, we leave it.

Wait also, the part where it says “Qwen Code is developed on top of Gemini Code” — translate that to “Qwen Code está desarrollado sobre Gemini Code”, correct, Gemini Code is a product name, leave as is.

Wait the FAQ section: all questions and answers are translated correctly, right? Let’s check: “Which model is better for Python programming?” → “¿Qué modelo es mejor para programación en Python?” Correct. “Which model is better for multi-language or legacy code?” → “¿Qué modelo es mejor para código multilingüe o legacy?” Wait “legacy code” is often left as “código legacy” in Spanish tech contexts, right? Yes, that’s common. “Which model handles debugging and repository-scale workflows?” → “¿Qué modelo maneja mejor la depuración y flujos de trabajo a escala de repositorio?” Correct.

Wait the recommended readings: the links are preserved, the link text is translated. Let’s check: “Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance” → “Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparando eficiencia y rendimiento” — correct, model names are left as is. “How to Access ERNIE 4.5: Effortless Ways via Web, API, and Code” → “Cómo acceder a ERNIE 4.5: Formas sencillas vía web, API y código” — correct, ERNIE 4.5 is a model name, API is left as is. “Access DeepSeek V3.1 in Trae: Complete Setup and Integration Guide” → “Acceder a DeepSeek V3.1 en Trae: Guía completa de configuración e integración” — correct, DeepSeek V3.1 and Trae are product/model names, left as is.

Wait also, the part where it says “Novita AI, as one of the most important providers in the LLM API field” — translate to “Novita AI, como uno de los proveedores más importantes en el campo de las API de LLM”, correct, LLM is left as is, which is standard.

Wait the part about the YouTube link: the original has https://www.youtube.com/watch?v=ulfZwEa1x\_o — wait the backslash before the underscore? Oh that’s probably a typo in the original, but we leave it exactly as is, right? Yes, because it’s a URL, we don’t change it. Same with the other YouTube link: https://www.youtube.com/watch?v=hsPzLalRnpc — leave as is.

Wait the image with the Chinese filename: /uploads/2025/07/截屏2025-07-24-17.02.00.webp — we leave that exactly as is, right? Yes, user said preserve image paths exactly, so even if it has Chinese characters, we don’t change it.

Wait let’s check all the tables: are all the cells translated correctly? Let’s see the first table: “Architecture (MoE)” → “Arquitectura (MoE)”, correct, MoE is left as is. “Context Length” → “Longitud de contexto”, correct. “Reasoning Modes” → “Modos de razonamiento”, correct. The second table: “Benchmark / Scenario” → “Prueba de referencia / Escenario”, correct. “SWE-Bench Verified” → “SWE-Bench Verificado”, SWE-Bench is a benchmark name, left as is. “SciCode (Coding)” → “SciCode (Programación)”, correct. “LiveCodeBench (Coding)” → “LiveCodeBench (Programación)”, correct.

The third table (speed and price): “Model” → “Modelo”, “VRAM” → “VRAM” (left as is, technical term), “Recommended GPU” → “GPU recomendada”, correct.

The fourth table (resource efficiency): all aspects are translated correctly, “VRAM Requirement” → “Requisito de VRAM”, “Inference Speed” → “Velocidad de inferencia”, “Context Capacity” → “Capacidad de contexto”, “Price (Novita AI)” → “Precio (Novita AI)”, “Specialization” → “Especialización”, “Overall Efficiency” → “Eficiencia general”, correct.

The fifth table (Python programming): all aspects translated correctly, “Python Coding Benchmarks” → “Pruebas de referencia de programación en Python”, “Agentic / Tool-Calling Tasks” → “Tareas agénticas / llamadas a herramientas”, “Supported Programming Languages” → “Lenguajes de programación compatibles”, “Inference Speed & Efficiency” → “Velocidad de inferencia y eficiencia”, correct.

Wait also, the part where it says “Create a Tetris Game” → “Crear un juego de Tetris”, correct, Tetris is a product name, left as is. “Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types.” → “Construir una página web interactiva de Pokédex de Pokémon que muestre los primeros 50 Pokémon, incluyendo sus animaciones y tipos.” Correct, Pokémon is a product name, left as is.

Wait the part where it says “Qwen 3 coder tool calling” in the image alt text: we translated that to “Qwen 3 coder llamada a herramientas”? Wait but let’s check: the original alt text is “Qwen 3 coder tool calling” — since “Qwen 3 coder” is a model name, we leave it, “tool calling” is translated to “llamada a herramientas”, so the alt text becomes “Qwen 3 coder llamada a herramientas”? Or is it better to translate the whole thing? Wait no, model names are not translated, so “Qwen 3 coder” stays, “tool calling” is translated. That’s correct.

Wait also, the part where it says “Trae” — that’s a product name, so left as is, correct. “Gemini Code” is a product name, left as is. “Node.js” is a product name, left as is.

Wait let’s check for any English left that shouldn’t be: all the descriptive text is translated, right? Let’s see: the opening paragraph is translated, all headings are translated, all bullet points, blockquotes, table cells, captions, etc. are translated, except the specified terms (model names, product names, URLs, code blocks, etc.)

Wait also, the user said “Return only the translated Markdown document.” So we don’t add any extra text, just the translated Markdown.

Wait let’s make sure the YAML frontmatter is correct: the delimiters are —, same as original, all fields are present, added locale and translationKey, translated title and description, others are same.

Wait wait, the user said “Set translationKey to the provided slug if it is missing.” The provided slug is qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling, so that’s exactly what we put as translationKey, correct.

Wait also, the locale is set to es, correct.

Is there any part we missed? Let’s check the original again: the part where it says “Novita AI, as one of the most important providers in the LLM API field, offers stable and highly cost-effective APIs.” — translated correctly. The pricing parts: all the $ signs are kept, decimals are commas, correct.

Wait the code block: let’s check, the original code has system_content = ""Be a helpful assistant"" — that’s probably a typo, should be single quotes, but we leave it exactly as is, right? Yes, user said do not translate code blocks, so we don’t modify them at all.

Another thing: the original has “Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)” — we leave that exactly as is, right? Yes, it’s a model name, so no translation.

Wait the part where it says “MoE” — we left it as MoE, which is correct, it’s a technical acronym for Mixture of Experts, common in tech contexts, no need to translate.

Wait “VRAM” is left as is, correct, it’s a standard technical term.

“CLI” is left as is, correct.

“API” is left as is, correct.

“LLM” is left as is, correct.

All right, I think that’s all. Now let’s put it all together in the correct Markdown format.

title: “Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: ¿Cuál destaca en programación pura frente a la llamada a herramientas?” description: “Explora las diferencias entre Qwen 3 Coder y GLM 4.5. Descubre qué modelo destaca en tareas de programación.” locale: es translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” 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

En lo que respecta a la programación, no todos los modelos de lenguaje grandes están construidos de la misma manera. Dos de los contendientes más avanzados —Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct) y GLM-4.5— adoptan enfoques muy diferentes.

• Qwen3-Coder es un modelo especializado en código, entrenado con aproximadamente el 70% de sus datos en programación. Admite 358 lenguajes de programación, logra resultados de vanguardia en Python y destaca especialmente en depuración en múltiples turnos, edición de bases de código de gran tamaño y flujos de trabajo a escala de repositorio.
• GLM-4.5, por otro lado, es un generalista versátil. Aunque sigue siendo muy capaz en código, su verdadera fortaleza radica en los flujos de trabajo agénticos: orquesta API, bases de datos y herramientas externas con una tasa de éxito del 90,6% en llamadas a herramientas, la más alta entre los modelos actuales.

👉 Este artículo responderá la pregunta clave: ¿En qué se diferencian realmente Qwen3-Coder y GLM-4.5 en rendimiento de programación, y para qué tipo de desarrollador o flujo de trabajo está mejor adaptado cada uno?

Novita AI, como uno de los proveedores más importantes en el campo de las API de LLM, ofrece API estables y muy rentables. Según la información de precios, podemos ver que Qwen3-Coder es ligeramente más barato que GLM 4.5.

• GLM-4.5: $0,60 por 1M de tokens de entrada / $2,20 por 1M de tokens de salida, con una longitud de contexto de 131.072 tokens.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): $0,35 por 1M de tokens de entrada / $1,50 por 1M de tokens de salida, con una longitud de contexto de 262.144 tokens.

¿Cuáles son las principales diferencias arquitectónicas entre Qwen3 Coder y GLM 4.5?

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

Característica	Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)	GLM-4.5
Arquitectura (MoE)	480B parámetros totales, ~35B activos por inferencia (8 de 160 expertos)	355B parámetros totales, 32B activos por inferencia
Longitud de contexto	Soporte nativo para 262.144 tokens (≈256K)	Admite hasta un contexto de 128K con la configuración de hardware adecuada
Modos de razonamiento	Solo admite modo sin pensamiento; no genera bloques <think></think>	Razonamiento híbrido: admite tanto el modo “con pensamiento” (formalmente estilo cadena de pensamiento) como el modo “sin pensamiento”

Resultados de referencia para Qwen3 Coder y GLM 4.5 en tareas de generación de código

Prueba de referencia / Escenario	Qwen3-Coder	GLM 4.5
SWE-Bench Verificado	67,0 %	64,2 %
SciCode (Programación)	36%	35%
LiveCodeBench (Programación)	59%	74%

De GLM

Qwen3-Coder destaca en flujos de trabajo de código agénticos y multiturnturno —especialmente en depuración de estilo del mundo real y tareas de integración de herramientas. Logra resultados de vanguardia para modelos de código abierto y es competitivo con los principales sistemas propietarios. Para correcciones de errores a escala de repositorio, ediciones de múltiples archivos y flujos de trabajo automatizados de herramientas agénticas: Qwen3-Coder es probablemente la opción más fuerte.

GLM-4.5 es un generalista versátil —obtiene puntuaciones altas en pruebas de razonamiento, programación y agentes. Admite modos de razonamiento híbrido y ofrece un rendimiento sólido en múltiples dominios, manteniendo una fuerte presencia en SWE-Bench. Para tareas equilibradas que abarcan razonamiento, programación e integración de herramientas —con necesidades de contexto moderadas: GLM-4.5 es un competidor multidisciplinar muy interesante.

Comparativa de velocidad y precio: Qwen3 Coder vs GLM 4.5 para principiantes

Modelo	VRAM	GPU recomendada
Qwen 3 Coder	1050 GB	8 x H100 NVL
GLM 4.5	945 GB	8 x H100 NVL

Aunque ambos necesitan la misma clase de GPUs, GLM 4.5 se ejecuta más rápido y de forma más eficiente debido a su menor huella de VRAM, mientras que Qwen3-Coder es más pesado y lento en las mismas condiciones.

Precio de GLM 4.5

Precio de Qwen 3 Coder

Novita AI, como uno de los proveedores más importantes en el campo de las API de LLM, ofrece API estables y muy rentables. Según la información de precios, podemos ver que Qwen3-Coder es ligeramente más barato que GLM 4.5.

• GLM-4.5: $0,60 por 1M de tokens de entrada / $2,20 por 1M de tokens de salida, con una longitud de contexto de 131.072 tokens.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): $0,35 por 1M de tokens de entrada / $1,50 por 1M de tokens de salida, con una longitud de contexto de 262.144 tokens.

Qwen3 Coder y GLM 4.5: ¿Qué modelo es más eficiente en términos de recursos?

Aspecto	Qwen3-Coder (480B A35B)	GLM 4.5 (355B)	Modelo más eficiente
Requisito de VRAM	~1050 GB, necesita 8× H100 NVL	~945 GB, necesita 8× H100 NVL	GLM 4.5 (≈10% más ligero)
Velocidad de inferencia	Más lento debido a su mayor huella de memoria	Más rápido, menor latencia en el mismo hardware	GLM 4.5
Capacidad de contexto	262K tokens (ampliable a 1M)	131K tokens	Qwen3-Coder
Precio (Novita AI)	$0,35 por 1M de entrada / $1,50 por 1M de salida	$0,60 por 1M de entrada / $2,20 por 1M de salida	Qwen3-Coder
Especialización	70% de los datos de entrenamiento en código; optimizado para tareas de programación a gran escala	Mezcla equilibrada de razonamiento, programación y tareas agénticas	Depende del caso de uso
Eficiencia general	Eficiente en coste y uso de contexto largo	Eficiente en hardware y velocidad	División: Qwen3 para coste/contexto, GLM 4.5 para computación/velocidad

• GLM 4.5 es más eficiente en recursos cuando hablamos de hardware (VRAM, velocidad, latencia).
• Qwen3-Coder es más eficiente en términos de coste por token y manejo de contexto masivo.

👉 En la práctica:

• Elige GLM 4.5 si te importa una inferencia más rápida y una carga de computación más ligera.
• Elige Qwen3-Coder si necesitas tokens más baratos y ventanas de contexto ultra largas para bases de código grandes.

Qwen3 Coder vs GLM 4.5: ¿Cuál es mejor para programación en Python?

Aspecto	Qwen3-Coder	GLM 4.5	Recomendación
Pruebas de referencia de programación en Python (HumanEval, MBPP, LCB)	Rendimiento fuerte; informes de usuarios y evaluaciones sugieren su dominio en pruebas estándar de Python	También rinde bien, pero está ligeramente por detrás en la generación pura de código Python	Qwen3-Coder
Tareas agénticas / llamadas a herramientas	77,1%	90,6%	GLM 4.5 —ideal para flujos de trabajo que involucren llamadas a API, herramientas externas o interacciones complejas
Lenguajes de programación compatibles	Admite 358 lenguajes, incluyendo Python y lenguajes oscuros/legacy —genial para casos de uso multilingües o periféricos	No hay datos específicos sobre compatibilidad multilingüe —presumiblemente fuerte pero menos amplio	Qwen3-Coder
Longitud de contexto	256K tokens	Ventana de 128K tokens	Qwen3-Coder
Velocidad de inferencia y eficiencia	Uso elevado de VRAM; inferencia más lenta debido al requisito de 1050 GB	Más ligero (945 GB), más rápido y más eficiente en hardware	GLM 4.5

• Elige Qwen3-Coder si tus necesidades principales son:
  • Escribir o refactorizar código Python puro (por ejemplo, cuadernos, scripts, flujos de trabajo de ML).
  • Trabajar con muchos o lenguajes de nicho (compatibilidad con 358).
  • Manejar bases de código grandes o proyectos de Python que requieran contexto extendido (256K–1M tokens).
  • Minimizar el coste por token —genial para iteraciones frecuentes en Python.
• Elige GLM 4.5 si necesitas:
  • Integración fiable de herramientas, orquestación de API o flujos de trabajo agénticos con dependencias externas.
  • Inferencia de alta velocidad y eficiente en el hardware disponible.
  • Fuertes capacidades de razonamiento para depuración, explicación o tareas de lógica Python paso a paso.

Comparativa de Qwen3 Coder y GLM 4.5 para desarrollo de software

Crear un juego de Tetris

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

Construir una página web interactiva de Pokédex de Pokémon que muestre los primeros 50 Pokémon, incluyendo sus animaciones y tipos.

GLM 4.5

Qwen 3 coder

¿Cómo acceder a Qwen 3 Coder 480B A35B mediante herramientas CLI?

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

• Más rápido: Puedes usar Qwen3-Coder directamente desde la línea de comandos, sin necesidad de sitio web o software adicional.
• Automatización más sencilla: Es simple escribir scripts que usen Qwen3-Coder para tareas de programación.
• Se adapta al flujo de trabajo de los desarrolladores: La mayoría de los desarrolladores usan la línea de comandos, por lo que Qwen3-Coder se convierte en una parte natural del trabajo diario.
• Fácil de escalar: Puedes procesar rápidamente muchos archivos o proyectos usando comandos CLI.

Primero: obtén la clave de API

Paso 1: Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Biblioteca de modelos.

Prueba el modelo Qwen 3 Coder y GLM 4.5 ahora!

Paso 2: Elige tu modelo

Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.

Paso 3: Inicia tu prueba gratuita

Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.

Paso 4: Obtén tu clave de API

Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave de API. Entrando en la página de “Ajustes”, puedes copiar la clave de API como se indica en la imagen.

Paso 5: Instala la API

Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.

Después de la instalación, importa las librerías necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave de API para empezar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de finalizaciones de chat para usuarios de Python.

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 y GLM 4.5 con Trae

Paso 1: Abre Trae y accede a los modelos

Inicia la aplicación Trae. Haz clic en la barra lateral de IA en la esquina superior derecha para abrir la barra lateral de IA. Luego, ve a Gestión de IA y selecciona Modelos.

Paso 2: Añade un modelo personalizado y elige Novita como proveedor

Haz clic en el botón Añadir modelo para crear una entrada de modelo personalizada. En el diálogo de añadir modelo, selecciona Proveedor = Novita en el menú desplegable.

Paso 3: Selecciona o introduce el modelo

En el menú desplegable Modelo, elige el modelo que desees (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 o MiniMax-M1-80k). Si el modelo exacto no aparece en la lista, simplemente escribe el ID del modelo que anotaste de la biblioteca de Novita. Asegúrate de elegir la variante correcta del modelo que quieras usar.

Puedes obtener la clave de API en la consola de Novita!

Qwen 3 Coder 480B A35B y GLM 4.5 con Qwen Code

Qwen Code está desarrollado sobre Gemini Code, pero hemos adaptado los avisos y los protocolos de llamada a herramientas para maximizar el rendimiento de Qwen3-Coder en tareas de programación agénticas.

Paso 1: Instala Qwen Code

Requisitos previos: Asegúrate de tener Node.js versión 20 o superior instalado. Puedes descargarlo desde el sitio web oficial de Node.js.

Instala el paquete globalmente:

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

Paso 2: Configura las variables de entorno

Para Windows (Símbolo del sistema):

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

Para Linux y 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"

Paso 3: Empieza a programar

Una vez configurado, puedes empezar a usar Qwen Code con el modelo de Novita AI que hayas elegido. La herramienta ahora utilizará el modelo especificado para todas las tareas de asistencia en programación.

cd <tu-directorio-del-proyecto>
qwen .

En tareas de programación, ambos modelos brillan, pero de formas diferentes:

• Qwen3-Coder es la opción más fuerte para rendimiento de programación pura: escribir y refactorizar código Python, admitir lenguajes de nicho y manejar bases de código masivas gracias a su contexto de 256K–1M tokens y menores costes por token.
• GLM-4.5 destaca cuando la programación se cruza con el razonamiento y la integración: se ejecuta más rápido, es más eficiente en recursos y domina las llamadas a herramientas, por lo que es ideal para entornos de programación agéntica.

👉 Si estás construyendo software dentro de bases de código muy grandes, elige Qwen3-Coder.
👉 Si estás construyendo agentes de programación inteligentes o aplicaciones impulsadas por API, elige GLM-4.5.

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo es mejor para programación en Python?

Qwen3-Coder lidera en pruebas de referencia estándar de Python (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) y generalmente se prefiere para cuadernos, flujos de trabajo de ML y automatización de scripts.

¿Qué modelo es mejor para código multilingüe o legacy?

Qwen3-Coder admite 358 lenguajes de programación, por lo que es mejor para escenarios de desarrollo diversos o periféricos.

¿Qué modelo maneja mejor la depuración y flujos de trabajo a escala de repositorio?

Qwen3-Coder destaca en depuración en múltiples turnos, ediciones de código grandes y tareas a escala de repositorio gracias a su contexto ultra largo (256K–1M tokens).

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Lecturas recomendadas

Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparando eficiencia y rendimiento.

Cómo acceder a ERNIE 4.5: Formas sencillas vía web, API y código

Acceder a DeepSeek V3.1 en Trae: Guía completa de configuración e integración