Qwen 3 Coder vs GLM 4.5 : lequel excelle dans le codage pur vs l'appel d'outils?

Quand il s’agit de codage, tous les grands modèles de langage ne sont pas construits de la même manière. 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, formé avec environ 70 % de ses données en programmation. Il prend en charge 358 langages de programmation, obtient des résultats de pointe en Python, et est particulièrement fort dans le débogage multi-tour, l’édition de grandes bases de code et les workflows à l’échelle du dépôt.
• GLM-4.5, en revanche, est un généraliste polyvalent. Bien qu’il soit toujours très compétent en code, sa véritable force réside dans les workflows agentiques : orchestrer des API, des bases de données et des outils externes avec un taux de réussite d’appel d’outils de 90,6 %, le plus élevé parmi les modèles actuels.

👉 Cet article répondra à la question clé : En quoi Qwen3-Coder et GLM-4.5 diffèrent-ils vraiment dans les performances de codage — et quel type de développeur ou de workflow convient le mieux à chacun ?

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 de tarification, 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

Caractéristique	Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)	GLM-4.5
Architecture (MoE)	480B paramètres totaux, ~35B actifs par inférence (8 des 160 experts)	355B paramètres totaux, 32B actifs par inférence
Longueur de contexte	Support natif de 262 144 tokens (≈256K)	Support jusqu’à un contexte de 128K sous une configuration matérielle appropriée
Modes de raisonnement	Prend en charge uniquement le mode non-pensée ; ne génère pas de blocs thinking response	Raisonnement hybride : à la fois mode « pensée » (formellement style chaîne de pensée) et mode « non-pensée » pris en charge

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 (Codage)	36 %	35 %
LiveCodeBench (Codage)	59 %	74 %

D’après GLM

Qwen3-Coder excelle dans les workflows de code agentiques multi-tour — en particulier dans le débogage de type réel et les tâches d’intégration d’outils. Il obtient des résultats de pointe pour les modèles open-source et est compétitif avec les systèmes propriétaires de premier plan. 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 fort.

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

Comparaison de vitesse et de 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 aient besoin de la même classe de GPU, GLM 4.5 fonctionne plus rapidement et plus efficacement en raison de son empreinte VRAM plus faible, tandis que Qwen3-Coder est plus lourd et plus lent dans les mêmes conditions.

Prix de GLM 4.5

Prix de Qwen 3 Coder

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 de tarification, 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 en code ; optimisé pour les tâches de codage à grande échelle	Mélange équilibré de raisonnement, codage et tâches agentiques	Dépend du cas d’utilisation
Efficacité globale	Efficace pour le coût et l’utilisation de longs contextes	Efficace pour le matériel et la vitesse	Partagé : Qwen3 pour le coût/contexte, GLM 4.5 pour le calcul/vitesse

• GLM 4.5 est plus efficace en ressources quand on parle de matériel (VRAM, vitesse, latence).
• Qwen3-Coder est plus efficace en termes de coût des tokens et de gestion de contexte massif.

👉 En pratique :

• Choisissez GLM 4.5 si vous vous souciez de l’inférence plus rapide et de la charge de calcul plus légère.
• Choisissez Qwen3-Coder si vous avez besoin de tokens moins chers et de fenêtres de contexte ultra-longues pour de grandes bases de code.

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

Aspect	Qwen3-Coder	GLM 4.5	Recommandation
Benchmarks de codage Python (HumanEval, MBPP, LCB)	Performant ; les rapports d’utilisateurs et les évaluations suggèrent une dominance dans les benchmarks Python standards	Se comporte également bien, mais légèrement en retard dans la génération de code Python pur	Qwen3-Coder
Tâches agentiques / d’appel d’outils	77,1 %	90,6 %	GLM 4.5 — idéal pour les workflows impliquant des appels API, des outils externes ou des interactions complexes
Langages de programmation pris en charge	Prend en charge 358 langages, y compris Python et des langages obscurs/hérités — idéal pour les cas d’utilisation multi-langues ou de niche	Aucune donnée spécifique sur le support multi-langues — probablement fort mais moins large	Qwen3-Coder
Longueur de contexte	256K tokens	Fenêtre de 128K tokens	Qwen3-Coder
Vitesse d’inférence et efficacité	Utilisation VRAM plus lourde ; inférence plus lente en raison de l’exigence de 1050 Go	Plus léger (945 Go), plus rapide et plus efficace matériellement	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 de niche (support de 358).
  • Gérer de grandes bases de code ou des projets Python nécessitant un contexte étendu (256K–1M tokens).
  • Minimiser le coût par token — idéal pour des itérations Python fréquentes.
• Choisissez GLM 4.5 si vous avez besoin de :
  • Intégration fiable d’outils, orchestration d’API, ou workflows agentiques avec dépendances externes.
  • Inférence haute vitesse et efficace sur le matériel donné.
  • Capacités de raisonnement solides pour le débogage, l’explication ou les tâches de logique Python étape par étape.

Comparaison de Qwen3 Coder et GLM 4.5 pour les logiciels

Créer un jeu Tetris

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

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

GLM 4.5

Qwen 3 coder

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

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

• Plus rapide : Vous pouvez utiliser Qwen3-Coder directement depuis la ligne de commande — sans site web ni logiciel supplémentaire.
• Automatisation plus facile : Il est simple d’écrire des scripts qui utilisent Qwen3-Coder pour des tâches de codage.
• S’adapte au workflow du développeur : 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 rapidement traiter de nombreux fichiers ou projets en utilisant des commandes CLI.

Premièrement : 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 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 : Obtenez votre clé API

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

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API en utilisant le 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. Ceci est un exemple d’utilisation de l’API de complétions 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 : Ouvrir Trae et accéder aux modèles

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

Étape 2 : Ajouter un modèle personnalisé et choisir Novita comme fournisseur

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

Étape 3 : Sélectionner ou entrer 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 listé, tapez 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 Novita console !

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 invites et les protocoles d’appel d’outils pour maximiser les performances de Qwen3-Coder dans les tâches de codage agentiques.

Étape 1 : Installer Qwen Code

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

Installez le paquet globalement :

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

Étape 2 : Configurer les variables d’environnement

Pour Windows (Invité 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 : Commencer à coder

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

cd <votre-répertoire-de-projet>
qwen .

Dans les tâches de codage, les deux modèles brillent — mais de différentes manières :

• Qwen3-Coder est le meilleur choix pour les performances de codage pur : écrire et refactoriser du Python, prendre en charge des langages de niche, et gérer des bases de code massives grâce à son contexte de 256K–1M tokens et ses coûts de tokens plus bas.
• GLM-4.5 se distingue lorsque le codage 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 construisez des logiciels au sein de grandes bases de code, choisissez Qwen3-Coder.
👉 Si vous construisez des agents de codage intelligents ou des applications pilotées par API, choisissez GLM-4.5.

Questions fréquemment posées

Quel modèle est meilleur pour la programmation Python ?

Qwen3-Coder est en tête dans 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 les codes multi-langues ou hérités ?

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

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

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

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