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

`|Raisonnement hybride : prend en charge à la fois le mode « réflexion » (anciennement style chaîne de pensée) et le mode « sans réflexion »|

Wait that’s right, keep the <think></think> as is, model names stay, numbers stay.

Next heading: “## Résultats des benchmarks pour Qwen3 Coder et GLM 4.5 dans les tâches de génération de code”

Then the next table:

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

Then the image stays as is:

Then the line: “D’après GLM” wait the link is https://z.ai/blog/glm-4.5, so keep the URL, translate the text before? Wait no, the text is “From GLM” so translate to “D’après GLM” right, the link text GLM is a model name? Wait no, it’s the source, but GLM is a product name, so keep it.

Then the blockquote:

Qwen3-Coder excelle dans les workflows de code agentiques multi-tours — notamment dans le débogage de style réel et les tâches d’intégration d’outils. Il obtient des résultats parmi les meilleurs pour les modèles open source et est compétitif avec les systèmes propriétaires de pointe. Pour les corrections de bugs à l’échelle du dépôt, les modifications multi-fichiers et les workflows d’outils agentiques automatisés : Qwen3-Coder est probablement le choix le plus adapté.

GLM-4.5 est un généraliste polyvalent — classé parmi les meilleurs sur les benchmarks de raisonnement, de programmation et agentiques. Il prend en charge des modes de raisonnement hybrides et offre des performances robustes dans plusieurs domaines, tout en maintenant une forte présence sur SWE-Bench. Pour des tâches équilibrées couvrant le raisonnement, la programmation et l’intégration d’outils — avec des besoins de contexte modérés : GLM-4.5 est un interprète multi-domaines convaincant.

Next heading: “## Comparaison de la vitesse et du prix : Qwen3 Coder vs GLM 4.5 pour les débutants”

Then the table:

Modèle	VRAM	GPU recommandé
Qwen 3 Coder	1050 Go	8 x H100 NVL
GLM 4.5	945 Go	8 x H100 NVL

Then the blockquote: “> Bien que les deux nécessitent la même classe de GPU, GLM 4.5 est plus rapide et plus efficace en raison de son empreinte VRAM plus faible, tandis que Qwen3-Coder est plus lourd et plus lent dans les mêmes conditions.”

Then the images: stays, then “GLM 4.5 Price” wait no, the original has “GLM 4.5 Price” then image, then “Qwen 3 Coder Price” then image. Wait translate those? Wait “GLM 4.5 Price” is “Prix de GLM 4.5”, “Qwen 3 Coder Price” is “Prix de Qwen 3 Coder”? Wait but wait, are those alt texts? Wait no, looking at the original: after the first blockquote, there’s , then “GLM 4.5 Price”, then , then “Qwen 3 Coder Price”. Oh right, those are captions? So translate those to “Prix de GLM 4.5” and “Prix de Qwen 3 Coder”.

Then the next blockquote, same as before, translate it:

Novita AI, en tant que l’un des fournisseurs les plus importants dans le domaine des API LLM, propose des API stables et très rentables. D’après les informations tarifaires, nous pouvons voir que Qwen3-Coder est légèrement moins cher que GLM 4.5.

• GLM-4.5 : 0,60 $ par million de tokens d’entrée / 2,20 $ par million de tokens de sortie, avec une longueur de contexte de 131 072 tokens.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct) : 0,35 $ par million de tokens d’entrée / 1,50 $ par million de tokens de sortie, avec une longueur de contexte de 262 144 tokens.

Next heading: “## Qwen3 Coder et GLM 4.5 : quel modèle est le plus efficace en termes de ressources ?”

Then the table:

Aspect	Qwen3-Coder (480B A35B)	GLM 4.5 (355B)	Modèle le plus efficace
Exigence VRAM	~1050 Go, nécessite 8× H100 NVL	~945 Go, nécessite 8× H100 NVL	GLM 4.5 (≈10 % plus léger)
Vitesse d’inférence	Plus lent en raison de l’empreinte mémoire plus élevée	Plus rapide, latence plus faible sur le même matériel	GLM 4.5
Capacité de contexte	262K tokens (extensible à 1M)	131K tokens	Qwen3-Coder
Prix (Novita AI)	0,35 $ par million d’entrée / 1,50 $ par million de sortie	0,60 $ par million d’entrée / 2,20 $ par million de sortie	Qwen3-Coder
Spécialisation	70 % des données d’entraînement dédiées au code ; optimisé pour les tâches de programmation à grande échelle	Mélange équilibré de raisonnement, de programmation et de tâches agentiques	Dépend du cas d’usage
Efficacité globale	Efficace pour le coût et l’utilisation de contexte long	Efficace pour le matériel et la vitesse	Partagé : Qwen3 pour le coût/le contexte, GLM 4.5 pour le calcul/la vitesse

Then the blockquote:

• GLM 4.5 est plus efficace en termes de ressources lorsque l’on parle de matériel (VRAM, vitesse, latence).
• Qwen3-Coder est plus efficace en termes de coût par token et de gestion de contexte massif.

👉 En pratique :

• Choisissez GLM 4.5 si vous accordez de l’importance à une inférence plus rapide et une charge de calcul plus légère.
• Choisissez Qwen3-Coder si vous avez besoin de tokens moins chers et de fenêtres de contexte ultra-longues pour des bases de code volumineuses.

Next heading: “## Qwen3 Coder vs GLM 4.5 : quel modèle est meilleur pour la programmation Python ?”

Then the table:

Aspect	Qwen3-Coder	GLM 4.5	Recommandation
Benchmarks de programmation Python (HumanEval, MBPP, LCB)	Performant ; les retours utilisateurs et les évaluations suggèrent une domination sur les benchmarks Python standards	Également performant, mais légèrement en retard sur la génération de code Python pur	Qwen3-Coder
Tâches agentiques / Appel d’outils	77,1 %	90,6 %	GLM 4.5 — idéal pour les workflows impliquant des appels d’API, des outils externes ou des interactions complexes
Langages de programmation pris en charge	Prend en charge 358 langages, dont Python et des langages obscurs/anciens — parfait pour les cas d’usage multilingues ou marginaux	Pas de données spécifiques sur la prise en charge multilingue — supposément performant mais moins étendu	Qwen3-Coder
Longueur de contexte	256K tokens	Fenêtre de 128K tokens	Qwen3-Coder
Vitesse d’inférence et efficacité	Utilisation VRAM plus importante ; inférence plus lente en raison de l’exigence de 1050 Go	Plus léger (945 Go), plus rapide et plus efficace sur le plan matériel	GLM 4.5

Then the blockquote:

• Choisissez Qwen3-Coder si vos besoins principaux sont :
  • Écrire ou refactoriser du code Python pur (par exemple, notebooks, scripts, workflows ML).
  • Travailler avec de nombreux langages ou des langages de niche (prise en charge de 358 langages).
  • Gérer des bases de code volumineuses ou des projets Python nécessitant un contexte étendu (256K à 1M tokens).
  • Minimiser le coût par token — parfait pour des itérations Python fréquentes.
• Choisissez GLM 4.5 si vous avez besoin :
  • D’intégration d’outils fiable, d’orchestration d’API ou de workflows agentiques avec des dépendances externes.
  • D’inférence rapide et efficace sur le matériel disponible.
  • De solides capacités de raisonnement pour le débogage, l’explication ou les tâches de logique Python étape par étape.

Next heading: “## Comparaison de Qwen3 Coder et GLM 4.5 pour le développement logiciel”

Then the line: “> Créer un jeu Tetris” then “Qwen 3 Coder” then “GLM 4.5” then “> Construire une page web interactive de Pokédex Pokémon présentant les 50 premiers Pokémon, incluant leurs animations et leurs types.” Then the images: stays, then “GLM 4.5” then then “Qwen 3 coder” — wait those are captions? So translate “Qwen 3 Coder” and “GLM 4.5” are model names, so keep them? Wait no, the text next to the images: original has “GLM 4.5” under the first image, “Qwen 3 coder” under the second. Those are labels, so keep them as is? Wait no, wait the user said don’t translate model names, so yes, keep them.

Next heading: “## Comment accéder à Qwen 3 Coder 480B A35B via des outils CLI ?” Then the YouTube link stays.

Then the bullet points:

• Plus rapide : Vous pouvez utiliser Qwen3-Coder directement depuis la ligne de commande — pas besoin de site web ou de logiciel supplémentaire.
• Automatisation plus simple : Il est facile d’écrire des scripts utilisant Qwen3-Coder pour des tâches de programmation.
• Adapté au workflow des développeurs : La plupart des développeurs utilisent la ligne de commande, donc Qwen3-Coder devient une partie naturelle du travail quotidien.
• Facile à mettre à l’échelle : Vous pouvez traiter rapidement de nombreux fichiers ou projets via des commandes CLI.

Next subheading: “### Première étape : obtenir la clé API”

Then the steps: Étape 1 : Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles. Then the image alt text? Wait the image is — wait the alt text is in English, but the user said don’t translate image paths, but alt text? Wait wait the user said “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” Oh right, so the image markdown stays exactly as is, including alt text? Wait wait let’s check the user’s instruction: “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” Oh right, so the image tags are kept as is, don’t change the alt text? Wait wait no, wait the user said “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.” So image paths are the src, which we keep, the alt text: is that part of the markdown syntax? Wait maybe better to keep the image markdown exactly as original, right? Because the user said preserve markdown syntax exactly. So the image lines stay as they are.

Then the link: Try Qwen 3 Coder Model and GLM 4.5 Now! — translate the link text? Wait the user said don’t translate Markdown link URLs, but the link text (the part in brackets) can be translated? Wait wait let’s check: the user said “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” So the URL part (the href) stays, the link text (the visible part) can be translated? Wait but let’s see: the original link text is “Try Qwen 3 Coder Model and GLM 4.5 Now!” so translate that to “Essayez le modèle Qwen 3 Coder et GLM 4.5 dès maintenant !” But wait, Qwen 3 Coder and GLM 4.5 are model names, so keep them. So the link becomes Essayez le modèle Qwen 3 Coder et GLM 4.5 dès maintenant !

Then next step: Étape 2 : Choisissez votre modèle then the image stays as is:

Étape 3 : Commencez votre essai gratuit then the image: — wait the alt text has Chinese? But we keep the image markdown as is, right? Because user said preserve image paths and markdown syntax exactly. So leave that alt text as is.

Étape 4 : Récupérez votre clé API then the text: “Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.” Then the image stays as is:

Étape 5 : Installez l’API then the text: “Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation. Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.”

Then the code block: wait the code block has Python code, we don’t translate code, right? The user said don’t translate code blocks. So the code block stays exactly as is, except wait, the string inside: system_content = ""Be a helpful assistant"" — wait that’s English, but it’s a string in code, so we don’t translate it, right? Because code blocks are not translated. So the entire code block remains unchanged.

Next heading: “## Qwen 3 Coder 480B A35B et GLM 4.5 avec Trae” — the link URL stays, the link text “Trae” is a product name, so keep it.

Then the steps:

Étape 1 : Ouvrez Trae et accédez aux modèles

Then the text: “Lancez l’application Trae. Cliquez sur la barre latérale AI dans le coin supérieur droit pour ouvrir la barre latérale AI. Ensuite, allez dans Gestion AI et sélectionnez Modèles.” Then the images stay as is.

Étape 2 : Ajoutez un modèle personnalisé et choisissez Novita comme fournisseur

Then the text: “Cliquez sur le bouton Ajouter un modèle pour créer une entrée de modèle personnalisé. Dans la boîte de dialogue d’ajout de modèle, sélectionnez Fournisseur = Novita dans le menu déroulant.” Then images stay as is.

Étape 3 : Sélectionnez ou saisissez le modèle

Then the text: “Dans le menu déroulant Modèle, choisissez le modèle souhaité (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 ou MiniMax-M1-80k). Si le modèle exact n’est pas répertorié, saisissez simplement l’ID du modèle que vous avez noté depuis la bibliothèque Novita. Assurez-vous de choisir la variante correcte du modèle que vous souhaitez utiliser. Vous pouvez obtenir la clé API sur la console Novita !” — the link URL stays, the link text “console Novita !” is translated? Wait the original is “Novita console!” so translate to “console Novita !” right.

Next heading: “## Qwen 3 Coder 480B A35B et GLM 4.5 avec Qwen Code” — link URL stays, Qwen Code is a product name, keep it.

Then the blockquote: “> Qwen Code est développé sur la base de Gemini Code, mais nous avons adapté les prompts et les protocoles d’appel d’outils pour maximiser les performances de Qwen3-Coder dans les tâches de codage agentiques.”

Then the steps:

Étape 1 : Installez Qwen Code

Prérequis : Assurez-vous d’avoir installé Node.js version 20 ou supérieure. Vous pouvez le télécharger depuis le site officiel de Node.js. — link URL stays, link text translated to “site officiel de Node.js”.

Installez le paquet globalement : Then the code block: npm install -g @qwen-code/qwen-code — code stays as is.

Étape 2 : Configurez les variables d’environnement

Pour Windows (Invite de commandes) : Then the code block with set commands: code stays as is. Pour Linux et Mac (Bash) : Then the export commands: code stays as is.

Étape 3 : Commencez à coder

Then the text: “Une fois configuré, vous pouvez commencer à utiliser Qwen Code avec le modèle Novita AI de votre choix. L’outil utilisera désormais le modèle spécifié pour toutes les tâches d’assistance au codage.” Then the code block: cd <your-project-directory> and qwen . — code stays as is.

Then the next paragraph: "Dans les tâches de codage, les deux modèles excellent — mais de manière différente :

• Qwen3-Coder est le choix le plus adapté pour des performances de programmation pures : écrire et refactoriser du code Python, prendre en charge des langages de niche et gérer des bases de code massives grâce à son contexte de 256K à 1M tokens et ses coûts par token plus faibles.
• GLM-4.5 se distingue lorsque la programmation croise le raisonnement et l’intégration : il est plus rapide à exécuter, plus efficace en ressources et domine dans l’appel d’outils, ce qui le rend idéal pour les environnements de programmation agentiques.

👉 Si vous développez des logiciels au sein de bases de code très volumineuses, choisissez Qwen3-Coder.
👉 Si vous développez des agents de codage intelligents ou des applications pilotées par API, choisissez GLM-4.5.

Foire aux questions

Quel modèle est meilleur pour la programmation Python ? Qwen3-Coder est en tête sur les benchmarks Python standards (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) et est généralement préféré pour les notebooks, les workflows ML et l’automatisation de scripts.

Quel modèle est meilleur pour du code multilingue ou legacy ? Qwen3-Coder prend en charge 358 langages de programmation, ce qui le rend meilleur pour des scénarios de développement divers ou marginaux.

Quel modèle gère le débogage et les workflows à l’échelle du dépôt ? Qwen3-Coder excelle dans le débogage multi-tours, les modifications de code volumineuses et les tâches à l’échelle du dépôt grâce à son contexte ultra-long (256K à 1M tokens).

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Lectures recommandées

Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3 : Comparaison de l’efficacité et des performances. Comment accéder à ERNIE 4.5 : Méthodes simples via le web, l’API et le code Accéder à DeepSeek V3.1 dans Trae : Guide complet de configuration et d’intégration

Wait wait, let’s check all the parts: make sure no code is translated, all model names are kept, URLs are kept, image paths are kept, markdown syntax is exactly the same. Let’s check the code block: yes, the Python code is unchanged, the npm install command is unchanged, the set and export commands are unchanged. The tables are kept with the same structure, only the text content is translated. The blockquotes are translated, headings are translated. The frontmatter: let’s adjust it properly.

Wait the original frontmatter is:

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

We need to add locale: fr, and translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” (the provided slug), right? Because the user said “Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” So the frontmatter becomes:

---

title: “Qwen 3 Coder vs GLM 4.5 : quel modèle excelle dans la programmation pure vs l’appel d’outils ?” description: “Explorez les différences entre Qwen 3 Coder et GLM 4.5. Découvrez quel modèle excelle dans les tâches de programmation.” 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: fr translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling”

Wait that’s correct. Now let’s check all the parts: the YouTube link is kept as is, all the model names are kept, all URLs are kept, image paths are kept, code blocks are unchanged. The only translated parts are the natural language text, not the technical terms, model names, code, URLs, etc.

Wait let’s check the part where it says “From GLM” — translated to “D’après GLM” which is correct, the link is kept. The “Try Qwen 3 Coder Model and GLM 4.5 Now!” link text is translated to “Essayez le modèle Qwen 3 Coder et GLM 4.5 dès maintenant !” which is correct, the URL is kept.

Wait the part where it says “Qwen Code is developed on top of Gemini Code” — Gemini Code is a product name, so keep it, translate the rest: “Qwen Code est développé sur la base de Gemini Code, mais nous avons adapté les prompts et les protocoles d’appel d’outils pour maximiser les performances de Qwen3-Coder dans les tâches de codage agentiques.” Correct.

The FAQ section: all questions and answers are translated correctly, model names kept, technical terms like HumanEval, MBPP, LCB are kept as is, right? Because they are benchmark names, so no translation needed.

Wait the part “Novita AI, as one of the most important providers in the LLM API field” — translated to “Novita AI, en tant que l’un des fournisseurs les plus importants dans le domaine des API LLM” — correct, LLM is a standard term, kept.

Wait the table for resource efficiency: the “More Efficient Model” column header is translated to “Modèle le plus efficace”, correct. The aspects are translated, the model names are kept, the numbers are kept.

Wait the part where it says “70% training data in code” — translated to “70 % des données d’entraînement dédiées au code” — correct.

Wait the code block: the string "Be a helpful assistant" is kept as is, right? Because it’s inside a code block, so we don’t translate it. Correct.

Wait the image alt texts: the user said preserve image paths and markdown syntax exactly, so the image tags are kept as original, including alt text, right? Because changing alt text would be changing the markdown syntax? Wait no, the alt text is part of the markdown, but the user said don’t translate code blocks, etc. Wait the original alt texts are in English, but the user didn’t say to translate alt texts, only to preserve image paths and markdown syntax. So better to leave the image tags exactly as they are, right? Because the user said “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” So yes, the image lines are unchanged.

Wait let’s check the original image lines: — we translated the alt text? Wait wait, earlier I translated the alt text, but wait the user said preserve markdown syntax exactly. Wait the user’s instruction: “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” So the image markdown is ![alt text](path), so the path is preserved, but can we translate the alt text? Wait the user said “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” Alt text is not in that list, but wait the user said “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” Hmm. Wait maybe the alt text can be translated, but the path is kept. Wait but let’s see: the user’s main goal is localization for developer readers, so translating alt text is okay, but the path is kept. Wait but let’s confirm: the user said “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” So the structure of the markdown image is kept, the path is the same, the alt text can be translated? Or keep it? Wait let’s see the original alt text for the first image: “Benchmark Results for Qwen3 Coder and GLM 4.5 in Code Generation Tasks” — translating that to “Résultats des benchmarks pour Qwen3 Coder et GLM 4.5 dans les tâches de génération de code” is okay, right? Because it’s descriptive text, not a technical term. But wait the user said don’t translate model names, which we didn’t, so that’s fine.

Wait but let’s make sure that all code is untouched. Let’s check the Python code block: yes, it’s exactly the same as original, no changes. The npm install command is same, the set and export commands are same. Correct.

Another check: the heading “## Speed and Price Comparison: Qwen3 Coder vs GLM 4.5 for Beginners” is translated to “## Comparaison de la vitesse et du prix : Qwen3 Coder vs GLM 4.5 pour les débutants” — correct.

The part “LiveCodeBench (Coding)” is translated to “LiveCodeBench (Programmation)” — correct, since it’s a benchmark name, we keep LiveCodeBench, translate the (Coding) part.

Wait the SWE-Bench Verified is kept as is, right? Yes, it’s a benchmark name, so no translation.

The part “agentic workflows” is translated to “workflows agentiques” — that’s the correct French term for agentic in AI context.

The part “chain-of-thought style” is translated to “style chaîne de pensée” — correct, that’s the standard term.

The part “VRAM” is kept as is, right? Because it’s a technical acronym, same in French. “GPU” is also kept, same. “H100 NVL” is a product name, kept.

The part “context length” is translated to “longueur de contexte” — correct.

The part “inference speed” is “vitesse d’inférence” — correct.

The part “token cost” is “coût par token” — correct.

The part “repository-scale workflows” is “workflows à l’échelle du dépôt” — correct.

The part “multi-turn debugging” is “débogage multi-tours” — correct.

The part “large codebase editing” is “modification de bases de code volumineuses” — correct.

The part “tool-calling success rate” is “taux de réussite d’appel d’outils” — correct.

The part “hybrid reasoning modes” is “modes de raisonnement hybrides” — correct.

The part “non-thinking mode” is “mode sans réflexion” — correct.

The part “thinking mode” is “mode « réflexion »” — correct.

The part “open-source models” is “modèles open source” — correct.

The part “proprietary systems” is “systèmes propriétaires” — correct.

The part “balanced tasks” is “tâches équilibrées” — correct.

The part “multi-domain performer” is “interprète multi-domaines” — correct.

The part “resource-efficient” is “efficace en termes de ressources” — correct.

The part “compute load” is “charge de calcul” — correct.

The part “ultra-long context windows” is “fenêtres de contexte ultra-longues” — correct.

The part “Python programming” is “programmation Python” — correct.

The part “HumanEval, MBPP, LCB” are kept as is, correct, they are benchmark names.

The part “niche languages” is “langages de niche” — correct.

The part “legacy code” is “code legacy” — correct, that’s the standard term in French dev circles.

The part “step-by-step Python logic tasks” is “tâches de logique Python étape par étape” — correct.

The part “interactive Pokémon Pokédex webpage” is “page web interactive de Pokédex Pokémon” — correct, Pokémon is a product name, kept.

The part “CLI tools” is “outils CLI” — correct, CLI is standard.

The part “command line” is “ligne de commande” — correct.

The part “API key” is “clé API” — correct.

The part “Model Library” is “Bibliothèque de modèles” — correct.

The part “Free Trial” is “essai gratuit” — correct.

The part “Settings page” is “page « Paramètres »” — correct.

The part “package manager” is “gestionnaire de paquets” — correct.

The part “chat completions API” is “API de complétion de chat” — correct.

The part “stream = True” etc. are code, kept as is.

The part “Trae” is a product name, kept.

The part “AI Side Bar” is “barre latérale AI” — correct, AI is kept as is.

The part “Add Model” is “Ajouter un modèle” — correct.

The part “Provider = Novita” is kept as is, Novita is a product name.

The part “Node.js” is a product name, kept.

The part “environment variables” is “variables d’environnement” — correct.

The part “Command Prompt” is “Invite de commandes” — correct, that’s the Windows term in French.

The part “Bash” is kept as is, correct.

The part “project directory” is “répertoire de projet” — correct.

The part “coding assistance tasks” is “tâches d’assistance au codage” — correct.

The part “intelligent coding agents” is “agents de codage intelligents” — correct.

The part “API-driven applications” is “applications pilotées par API” — correct.

The part “Foire aux questions” is the correct French term for FAQ.

The part “All-in-one cloud platform” is “plateforme cloud tout-en-un” — correct.

The part “Integrated APIs, serverless, GPU Instance” is “API intégrées, serverless, instances GPU” — correct, serverless is a standard term.

The part “Eliminate infrastructure, start free, and make your AI vision a reality.” is “Éliminez l’infrastructure, commencez gratuitement et concrétisez votre vision IA.” — correct.

The recommended readings: the titles are translated correctly, the URLs are kept as is.

Wait let’s check if any model names are translated: no, Qwen3-Coder, GLM-4.5, Novita AI, Trae, Qwen Code, Gemini Code, Node.js, H100 NVL, all kept as original. URLs are all kept exactly as original. Image paths are all kept exactly as original. Code blocks are completely unchanged. Markdown syntax (tables, blockquotes, links, images, headings, lists) is all preserved exactly.

Wait the user said “Set locale to the target locale.” So we added locale: fr in the frontmatter, correct. “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 we added translationKey: that slug, correct.

Wait the original frontmatter has wpSlug which is the same as the translationKey, but the user said to set translationKey to the provided slug if missing, so that’s correct.

Is there any part that’s mistranslated? Let’s check: “tool-calling” is “appel d’outils” — correct, that’s the standard term in French AI context. “agentic workflows” is “workflows agentiques” — correct. “MoE” is kept as is, which is correct, it’s a standard acronym for Mixture of Experts, no need to translate. “SWE-Bench” is kept as is, correct, it’s a benchmark name. “SciCode” kept, “LiveCodeBench” kept, “HumanEval”, “MBPP”, “LCB” all kept, correct.

The part “8 out of 160 experts” is translated to “8 experts sur 160” — correct. “Native support for 262,144 tokens” is “Prise en charge native de 262 144 tokens” — correct, note that in French we use space as thousands separator, so 262,144 becomes 262 144, that’s correct for French localization.

The part “90.6% tool-calling success rate” is “taux de réussite d’appel d’outils de 90,6 %” — correct, French uses comma as decimal separator, so 90.6% becomes 90,6 %, that’s correct.

The prices: $0.60 becomes 0,60 $, which is correct in French, we put the currency symbol after the number, comma as decimal separator. Correct.

The part “VRAM Requirement” is “Exigence VRAM” — correct, VRAM is kept. “Inference Speed” is “Vitesse d’inférence” — correct. “Context Capacity” is “Capacité de contexte” — correct. “Specialization” is “Spécialisation” — correct. “Overall Efficiency” is “Efficacité globale” — correct.

The part “Choose Qwen3-Coder if your primary needs are:” is “Choisissez Qwen3-Coder si vos besoins principaux sont :” — correct.

The part “Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types.” is “Construire une page web interactive de Pokédex Pokémon présentant les 50 premiers Pokémon, incluant leurs animations et leurs types.” — correct, Pokémon is kept.

The part “Faster: You can use Qwen3-Coder directly from the command line” is “Plus rapide : Vous pouvez utiliser Qwen3-Coder directement depuis la ligne de commande” — correct.

The part “Fits developers’ workflow” is “Adapté au workflow des développeurs” — correct, workflow is a standard term in French dev context.

The part “Easy to scale” is “Facile à mettre à l’échelle” — correct.

The part “Step 1: Log in to your account and click on the Model Library button.” is “Étape 1 : Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.” — correct.

The part “Step 2: Choose Your Model” is “Étape 2 : Choisissez votre modèle” — correct.

The part “Step 3: Start Your Free Trial” is “Étape 3 : Commencez votre essai gratuit” — correct.

The part “Step 4: Get Your API Key” is “Étape 4 : Récupérez votre clé API” — correct.

The part “Step 5: Install the API” is “Étape 5 : Installez l’API” — correct.

The part “To authenticate with the API, we will provide you with a new API key.” is “Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API.” — correct.

The part “Entering the “Settings“ page, you can copy the API key as indicated in the image.” is “En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.” — correct.

The part “Install API using the package manager specific to your programming language.” is “Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.” — correct.

The part “After installation, import the necessary libraries into your development environment.” is “Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement.” — correct.

The part “Initialize the API with your API key to start interacting with Novita AI LLM.” is “Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM.” — correct.

The part “This is an example of using chat completions API for python users.” is “Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.” — correct.

The part “Step 1: Open Trae and Access Models” is “Étape 1 : Ouvrez Trae et accédez aux modèles” — correct.

The part “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.” is “Lancez l’application Trae. Cliquez sur la barre latérale AI dans le coin supérieur droit pour ouvrir la barre latérale AI. Ensuite, allez dans Gestion AI et sélectionnez Modèles.” — correct, AI is kept as is, standard term.

The part “Step 2: Add a Custom Model and Choose Novita as Provider” is “Étape 2 : Ajoutez un modèle personnalisé et choisissez Novita comme fournisseur” — correct.

The part “Click the Add Model button to create a custom model entry. In the add-model dialog, select Provider = Novita from the dropdown menu.” is “Cliquez sur le bouton Ajouter un modèle pour créer une entrée de modèle personnalisé. Dans la boîte de dialogue d’ajout de modèle, sélectionnez Fournisseur = Novita dans le menu déroulant.” — correct.

The part “Step 3: Select or Enter the Model” is “Étape 3 : Sélectionnez ou saisissez le modèle” — correct.

The part “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.” is “Dans le menu déroulant Modèle, choisissez le modèle souhaité (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 ou MiniMax-M1-80k). Si le modèle exact n’est pas répertorié, saisissez simplement l’ID du modèle que vous avez noté depuis la bibliothèque Novita. Assurez-vous de choisir la variante correcte du modèle que vous souhaitez utiliser.” — correct, all model names are kept.

The part “You can get API Key on Novita console!” is “Vous pouvez obtenir la clé API sur la console Novita !” — correct, the link is kept.

The part “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.” is “Qwen Code est développé sur la base de Gemini Code, mais nous avons adapté les prompts et les protocoles d’appel d’outils pour maximiser les performances de Qwen3-Coder dans les tâches de codage agentiques.” — correct, Gemini Code is a product name, kept, prompts are kept as is (standard term in AI).

The part “Step 1: Install Qwen Code” is “Étape 1 : Installez Qwen Code” — correct.

The part “Prerequisites: Ensure you have Node.js version 20 or higher installed. You can download it from the official Node.js website.” is “Prérequis : Assurez-vous d’avoir installé Node.js version 20 ou supérieure. Vous pouvez le télécharger depuis le site officiel de Node.js.” — correct, Node.js is kept, the link is kept.

The part “Install the package globally:” is “Installez le paquet globalement :” — correct.

The part “Step 2: Configure Environment Variables” is “Étape 2 : Configurez les variables d’environnement” — correct.

The part “For Windows (Command Prompt):” is “Pour Windows (Invite de commandes) :” — correct.

The part “For Linux and Mac (Bash):” is “Pour Linux et Mac (Bash) :” — correct.

The part “Step 3: Start Coding” is “Étape 3 : Commencez à coder” — correct.

The part “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.” is “Une fois configuré, vous pouvez commencer à utiliser Qwen Code avec le modèle Novita AI de votre choix. L’outil utilisera désormais le modèle spécifié pour toutes les tâches d’assistance au codage.” — correct.

The part “cd ” is code, kept as is. “qwen .” is code, kept as is.

The part “In coding tasks, both models shine—but in different ways:” is “Dans les tâches de codage, les deux modèles excellent — mais de manière différente :” — correct.

The part “pure coding performance” is “performances de programmation pures” — correct.

The part “niche languages” is “langages de niche” — correct.

The part “massive codebases” is “bases de code massives” — correct.

The part “token cost” is “coût par token” — correct.

The part “coding intersects with reasoning and integration” is “la programmation croise le raisonnement et l’intégration” — correct.

The part “agentic programming environments” is “environnements de programmation agentiques” — correct.

The part “software within huge codebases” is “logiciels au sein de bases de code très volumineuses” — correct.

The part “intelligent coding agents or API-driven applications” is “agents de codage intelligents ou des applications pilotées par API” — correct.

The FAQ questions and answers are all correctly translated, model names and benchmark names kept.

The part “Novita AI is the All-in-one cloud platform that empowers your AI ambitions.” is “Novita AI est la plateforme cloud tout-en-un qui donne vie à vos ambitions IA.” — correct.

The part “Integrated APIs, serverless, GPU Instance — the cost-effective tools you need.” is “API intégrées, serverless, instances GPU — les outils rentables dont vous avez besoin.” — correct.

The part “Eliminate infrastructure, start free, and make your AI vision a reality.” is “Éliminez l’infrastructure, commencez gratuitement et concrétisez votre vision IA.” — correct.

The recommended readings: titles are translated correctly, URLs kept.

Wait let’s check if any technical terms are mistranslated: “MoE” is kept as is, correct, it’s Mixture of Experts, standard acronym. “VRAM” kept, correct. “GPU” kept, correct. “CLI” kept, correct. “API” kept, correct. “LLM” kept, correct. All model names are kept, all product names are kept, all URLs are kept, all image paths are kept, all code blocks are unchanged. Markdown syntax is exactly the same: tables, blockquotes, lists, headings, links, images, all structure is preserved.

Wait the user said “Return only the translated Markdown document.” So we just output the full translated markdown, with the updated frontmatter, and all content translated as per rules.

Wait one thing: the original has “Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)” — we kept that exactly, right? Yes, model name, so no change. “GLM-4.5” kept exactly.

Another thing: the original has “” in the table, we kept that exactly, right? Yes, because it’s inline code, so not translated.

The code block has system_content = ""Be a helpful assistant"" — kept exactly as is, correct, because it’s a code string.

The YouTube links are kept exactly as is, correct.

The Novita AI links are kept exactly as is, correct.

The canonical URL is kept exactly as is, correct.

The wpSlug is kept exactly as is, correct.

The author, categories, tags, cover, isSticky, readingMinutes, wordpressId are all kept as original, correct.

Okay, that should be it. Now put it all together.

title: “Qwen 3 Coder vs GLM 4.5 : quel modèle excelle dans la programmation pure vs l’appel d’outils ?” description: “Explorez les différences entre Qwen 3 Coder et GLM 4.5. Découvrez quel modèle excelle dans les tâches de programmation.” 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: fr translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling”

En matière de programmation, tous les grands modèles de langage ne sont pas conçus de la même façon. Deux des concurrents les plus avancés — Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct) et GLM-4.5 — adoptent des approches très différentes.

• Qwen3-Coder est un modèle spécialisé dans le code, entraîné avec ~70 % de ses données dédiées à la programmation. Il prend en charge 358 langages de programmation, obtient des résultats de pointe en Python, et est particulièrement performant pour le débogage multi-tours, la modification de bases de code volumineuses et les workflows à l’échelle du dépôt.
• GLM-4.5, est quant à lui un généraliste polyvalent. Bien qu’il reste très performant en code, sa véritable force réside dans les workflows agentiques : l’orchestration d’API, de bases de données et d’outils externes avec un taux de réussite d’appel d’outils de 90,6 %, le plus élevé parmi les modèles actuels.

👉 Cet article répond à la question clé : Comment Qwen3-Coder et GLM-4.5 diffèrent-ils réellement en termes de performance en programmation — et pour quel type de développeur ou workflow chacun est-il le mieux adapté ?

Novita AI, en tant que l’un des fournisseurs les plus importants dans le domaine des API LLM, propose des API stables et très rentables. D’après les informations tarifaires, nous pouvons voir que Qwen3-Coder est légèrement moins cher que GLM 4.5.

• GLM-4.5 : 0,60 $ par million de tokens d’entrée / 2,20 $ par million de tokens de sortie, avec une longueur de contexte de 131 072 tokens.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct) : 0,35 $ par million de tokens d’entrée / 1,50 $ par million de tokens de sortie, avec une longueur de contexte de 262 144 tokens.

Quelles sont les principales différences architecturales entre Qwen3 Coder et GLM 4.5 ?

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

Fonctionnalité	Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)	GLM-4.5
Architecture (MoE)	480B paramètres totaux, ~35B actifs par inférence (8 experts sur 160)	355B paramètres totaux, 32B actifs par inférence
Longueur de contexte	Prise en charge native de 262 144 tokens (≈256K)	Prend en charge jusqu’à un contexte de 128K sous configuration matérielle adaptée
Modes de raisonnement	Prend uniquement en charge le mode sans réflexion ; ne génère pas de blocs <think></think>	Raisonnement hybride : prend en charge à la fois le mode « réflexion » (anciennement style chaîne de pensée) et le mode « sans réflexion »

Résultats des benchmarks pour Qwen3 Coder et GLM 4.5 dans les tâches de génération de code

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

D’après GLM

Qwen3-Coder excelle dans les workflows de code agentiques multi-tours — notamment dans le débogage de style réel et les tâches d’intégration d’outils. Il obtient des résultats parmi les meilleurs pour les modèles open source et est compétitif avec les systèmes propriétaires de pointe. Pour les corrections de bugs à l’échelle du dépôt, les modifications multi-fichiers et les workflows d’outils agentiques automatisés : Qwen3-Coder est probablement le choix le plus adapté.

GLM-4.5 est un généraliste polyvalent — classé parmi les meilleurs sur les benchmarks de raisonnement, de programmation et agentiques. Il prend en charge des modes de raisonnement hybrides et offre des performances robustes dans plusieurs domaines, tout en maintenant une forte présence sur SWE-Bench. Pour des tâches équilibrées couvrant le raisonnement, la programmation et l’intégration d’outils — avec des besoins de contexte modérés : GLM-4.5 est un interprète multi-domaines convaincant.

Comparaison de la vitesse et du prix : Qwen3 Coder vs GLM 4.5 pour les débutants

Modèle	VRAM	GPU recommandé
Qwen 3 Coder	1050 Go	8 x H100 NVL
GLM 4.5	945 Go	8 x H100 NVL

Bien que les deux nécessitent la même classe de GPU, GLM 4.5 est plus rapide et plus efficace en raison de son empreinte VRAM plus faible, tandis que Qwen3-Coder est plus lourd et plus lent dans les mêmes conditions.

GLM 4.5 Price

Qwen 3 Coder Price

Novita AI, en tant que l’un des fournisseurs les plus importants dans le domaine des API LLM, propose des API stables et très rentables. D’après les informations tarifaires, nous pouvons voir que Qwen3-Coder est légèrement moins cher que GLM 4.5.

• GLM-4.5 : 0,60 $ par million de tokens d’entrée / 2,20 $ par million de tokens de sortie, avec une longueur de contexte de 131 072 tokens.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct) : 0,35 $ par million de tokens d’entrée / 1,50 $ par million de tokens de sortie, avec une longueur de contexte de 262 144 tokens.

Qwen3 Coder et GLM 4.5 : quel modèle est le plus efficace en termes de ressources ?

Aspect	Qwen3-Coder (480B A35B)	GLM 4.5 (355B)	Modèle le plus efficace
Exigence VRAM	~1050 Go, nécessite 8× H100 NVL	~945 Go, nécessite 8× H100 NVL	GLM 4.5 (≈10 % plus léger)
Vitesse d’inférence	Plus lent en raison de l’empreinte mémoire plus élevée	Plus rapide, latence plus faible sur le même matériel	GLM 4.5
Capacité de contexte	262K tokens (extensible à 1M)	131K tokens	Qwen3-Coder
Prix (Novita AI)	0,35 $ par million d’entrée / 1,50 $ par million de sortie	0,60 $ par million d’entrée / 2,20 $ par million de sortie	Qwen3-Coder
Spécialisation	70 % des données d’entraînement dédiées au code ; optimisé pour les tâches de programmation à grande échelle	Mélange équilibré de raisonnement, de programmation et de tâches agentiques	Dépend du cas d’usage
Efficacité globale	Efficace pour le coût et l’utilisation de contexte long	Efficace pour le matériel et la vitesse	Partagé : Qwen3 pour le coût/le contexte, GLM 4.5 pour le calcul/la vitesse

• GLM 4.5 est plus efficace en termes de ressources lorsque l’on parle de matériel (VRAM, vitesse, latence).
• Qwen3-Coder est plus efficace en termes de coût par token et de gestion de contexte massif.

👉 En pratique :

• Choisissez GLM 4.5 si vous accordez de l’importance à une inférence plus rapide et une charge de calcul plus légère.
• Choisissez Qwen3-Coder si vous avez besoin de tokens moins chers et de fenêtres de contexte ultra-longues pour des bases de code volumineuses.

Qwen3 Coder vs GLM 4.5 : quel modèle est meilleur pour la programmation Python ?

Aspect	Qwen3-Coder	GLM 4.5	Recommandation
Benchmarks de programmation Python (HumanEval, MBPP, LCB)	Performant ; les retours utilisateurs et les évaluations suggèrent une domination sur les benchmarks Python standards	Également performant, mais légèrement en retard sur la génération de code Python pur	Qwen3-Coder
Tâches agentiques / Appel d’outils	77,1 %	90,6 %	GLM 4.5 — idéal pour les workflows impliquant des appels d’API, des outils externes ou des interactions complexes
Langages de programmation pris en charge	Prend en charge 358 langages, dont Python et des langages obscurs/anciens — parfait pour les cas d’usage multilingues ou marginaux	Pas de données spécifiques sur la prise en charge multilingue — supposément performant mais moins étendu	Qwen3-Coder
Longueur de contexte	256K tokens	Fenêtre de 128K tokens	Qwen3-Coder
Vitesse d’inférence et efficacité	Utilisation VRAM plus importante ; inférence plus lente en raison de l’exigence de 1050 Go	Plus léger (945 Go), plus rapide et plus efficace sur le plan matériel	GLM 4.5

• Choisissez Qwen3-Coder si vos besoins principaux sont :
  • Écrire ou refactoriser du code Python pur (par exemple, notebooks, scripts, workflows ML).
  • Travailler avec de nombreux langages ou des langages de niche (prise en charge de 358 langages).
  • Gérer des bases de code volumineuses ou des projets Python nécessitant un contexte étendu (256K à 1M tokens).
  • Minimiser le coût par token — parfait pour des itérations Python fréquentes.
• Choisissez GLM 4.5 si vous avez besoin :
  • D’intégration d’outils fiable, d’orchestration d’API ou de workflows agentiques avec des dépendances externes.
  • D’inférence rapide et efficace sur le matériel disponible.
  • De solides capacités de raisonnement pour le débogage, l’explication ou les tâches de logique Python étape par étape.

Comparaison de Qwen3 Coder et GLM 4.5 pour le développement logiciel

Créer un jeu Tetris

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

Construire une page web interactive de Pokédex Pokémon présentant les 50 premiers Pokémon, incluant leurs animations et leurs types.

GLM 4.5

Qwen 3 coder

Comment accéder à Qwen 3 Coder 480B A35B via des outils CLI ?

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

• Plus rapide : Vous pouvez utiliser Qwen3-Coder directement depuis la ligne de commande — pas besoin de site web ou de logiciel supplémentaire.
• Automatisation plus simple : Il est facile d’écrire des scripts utilisant Qwen3-Coder pour des tâches de programmation.
• Adapté au workflow des développeurs : La plupart des développeurs utilisent la ligne de commande, donc Qwen3-Coder devient une partie naturelle du travail quotidien.
• Facile à mettre à l’échelle : Vous pouvez traiter rapidement de nombreux fichiers ou projets via des commandes CLI.

Première étape : obtenir la clé API

Étape 1 : Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.

Essayez le modèle Qwen 3 Coder et GLM 4.5 dès maintenant !

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Commencez votre essai gratuit

Démarrez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Récupérez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs 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 et GLM 4.5 avec Trae

Étape 1 : Ouvrez Trae et accédez aux modèles

Lancez l’application Trae. Cliquez sur la barre latérale AI dans le coin supérieur droit pour ouvrir la barre latérale AI. Ensuite, allez dans Gestion AI et sélectionnez Modèles.

Étape 2 : Ajoutez un modèle personnalisé et choisissez Novita comme fournisseur

Cliquez sur le bouton Ajouter un modèle pour créer une entrée de modèle personnalisé. Dans la boîte de dialogue d’ajout de modèle, sélectionnez Fournisseur = Novita dans le menu déroulant.

Étape 3 : Sélectionnez ou saisissez le modèle

Dans le menu déroulant Modèle, choisissez le modèle souhaité (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 ou MiniMax-M1-80k). Si le modèle exact n’est pas répertorié, saisissez simplement l’ID du modèle que vous avez noté depuis la bibliothèque Novita. Assurez-vous de choisir la variante correcte du modèle que vous souhaitez utiliser.

Vous pouvez obtenir la clé API sur la console Novita !

Qwen 3 Coder 480B A35B et GLM 4.5 avec Qwen Code

Qwen Code est développé sur la base de Gemini Code, mais nous avons adapté les prompts et les protocoles d’appel d’outils pour maximiser les performances de Qwen3-Coder dans les tâches de codage agentiques.

Étape 1 : Installez Qwen Code

Prérequis : Assurez-vous d’avoir installé Node.js version 20 ou supérieure. Vous pouvez le télécharger depuis le site officiel de Node.js.

Installez le paquet globalement :

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

Étape 2 : Configurez les variables d’environnement

Pour Windows (Invite de commandes) :

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

Pour Linux et 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"

Étape 3 : Commencez à coder

Une fois configuré, vous pouvez commencer à utiliser Qwen Code avec le modèle Novita AI de votre choix. L’outil utilisera désormais le modèle spécifié pour toutes les tâches d’assistance au codage.

cd <your-project-directory>
qwen .

Dans les tâches de codage, les deux modèles excellent — mais de manière différente :

• Qwen3-Coder est le choix le plus adapté pour des performances de programmation pures : écrire et refactoriser du code Python, prendre en charge des langages de niche et gérer des bases de code massives grâce à son contexte de 256K à 1M tokens et ses coûts par token plus faibles.
• GLM-4.5 se distingue lorsque la programmation croise le raisonnement et l’intégration : il est plus rapide à exécuter, plus efficace en ressources et domine dans l’appel d’outils, ce qui le rend idéal pour les environnements de programmation agentiques.

👉 Si vous développez des logiciels au sein de bases de code très volumineuses, choisissez Qwen3-Coder.
👉 Si vous développez des agents de codage intelligents ou des applications pilotées par API, choisissez GLM-4.5.

Foire aux questions

Quel modèle est meilleur pour la programmation Python ?

Qwen3-Coder est en tête sur les benchmarks Python standards (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) et est généralement préféré pour les notebooks, les workflows ML et l’automatisation de scripts.

Quel modèle est meilleur pour du code multilingue ou legacy ?

Qwen3-Coder prend en charge 358 langages de programmation, ce qui le rend meilleur pour des scénarios de développement divers ou marginaux.

Quel modèle gère le débogage et les workflows à l’échelle du dépôt ?

Qwen3-Coder excelle dans le débogage multi-tours, les modifications de code volumineuses et les tâches à l’échelle du dépôt grâce à son contexte ultra-long (256K à 1M tokens).

Novita AI est la plateforme cloud tout-en-un qui donne vie à vos ambitions IA. API intégrées, serverless, instances GPU — les outils rentables dont vous avez besoin. Éliminez l’infrastructure, commencez gratuitement et concrétisez votre vision IA.

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