Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: 순수 코딩 vs 도구 호출에서 어느 것이 더 뛰어날까요?

Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 주요 아키텍처 차이점은 무엇인가요?
코드 생성 작업에서 Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 벤치마크 결과
속도 및 가격 비교: 초보자를 위한 Qwen3 Coder vs GLM 4.5
Qwen3 Coder와 GLM 4.5: 리소스 효율성 측면에서 어떤 모델이 더 나은가요?
Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Python 프로그래밍에 더 나은 것은?
소프트웨어를 위한 Qwen3 Coder와 GLM 4.5 비교
CLI 도구로 Qwen 3 Coder 480B A35B에 액세스하는 방법은?
Trae와 함께하는 Qwen 3 Coder 480B A35B 및 GLM 4.5
Qwen Code와 함께하는 Qwen 3 Coder 480B A35B 및 GLM 4.5

코딩에 있어 모든 대규모 언어 모델이 동일하게 만들어지지는 않습니다. 가장 발전된 두 경쟁자인 Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct) 와 GLM-4.5 는 매우 다른 접근 방식을 취합니다.

Qwen3-Coder 는 ** 코드 전문 모델 **로, 학습 데이터의 약 70%가 프로그래밍 관련입니다. 358개 프로그래밍 언어 를 지원하며, Python에서 최첨단 결과를 달성하고, 다중 턴 디버깅, 대규모 코드베이스 편집, 저장소 규모 워크플로우에 특히 강력합니다.
반면에 GLM-4.5는 ** 다재다능한 범용 모델 **입니다. 코드에서도 매우 유능하지만, 실제 강점은 ** 에이전트 워크플로우 **에 있습니다: API, 데이터베이스 및 외부 도구를 오케스트레이션하며 90.6%의 도구 호출 성공률 을 자랑하며, 이는 현재 모델 중 가장 높은 수치입니다.

👉 이 글에서는 핵심 질문에 답변합니다: Qwen3-Coder와 GLM-4.5는 코딩 성능에서 실제로 어떻게 다르며, 각 모델은 어떤 유형의 개발자 또는 워크플로우에 가장 적합할까요?

LLM API 분야의 가장 중요한 제공업체 중 하나인 Novita AI 는 안정적이고 비용 효율성이 높은 API를 제공합니다. 가격 정보를 보면 Qwen3-Coder가 GLM 4.5보다 약간 저렴 함을 알 수 있습니다.

GLM-4.5: 1M 입력 토큰당 $0.60 / 1M 출력 토큰당 $2.20, 컨텍스트 길이는 131,072 토큰 입니다.

Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 1M 입력 토큰당 $0.35 / 1M 출력 토큰당 $1.50, 컨텍스트 길이는 262,144 토큰 입니다.

Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 주요 아키텍처 차이점은 무엇인가요?

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

특징	Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)	GLM-4.5
아키텍처 (MoE)	총 480B 파라미터, 추론당 약 35B 활성 (160개 전문가 중 8개)	총 355B 파라미터, 추론당 32B 활성
컨텍스트 길이	기본 262,144 토큰 지원 (≈256K)	적절한 하드웨어 설정에서 최대 128K 컨텍스트 지원
추론 모드	비사고 모드만 지원; `` 블록을 생성하지 않음	하이브리드 추론: “사고” 모드(정식 체인 오브 thought 스타일)와 “비사고” 모드 모두 지원

코드 생성 작업에서 Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 벤치마크 결과

벤치마크/시나리오	Qwen3-Coder	GLM 4.5
SWE-Bench Verified	67.0%	64.2%
SciCode (코딩)	36%	35%
LiveCodeBench (코딩)	59%	74%

GLM 출처

Qwen3-Coder 는 다중 턴, 에이전트 코드 워크플로우에서 뛰어납니다—특히 실제 스타일의 디버깅 및 도구 통합 작업에서 그렇습니다. 오픈소스 모델 중 최고 수준의 결과를 달성하며 최고 독점 시스템과도 경쟁력이 있습니다. **저장소 규모의 버그 수정 **, 다중 파일 편집, 자동화된 에이전트 도구 워크플로우의 경우: Qwen3-Coder 가 더 강력한 선택일 가능성이 높습니다.

GLM-4.5 는 다재다능한 범용 모델로, 추론, 코딩, 에이전트 벤치마크 전반에서 높은 순위를 기록합니다. 하이브리드 추론 모드를 지원하며 여러 도메인에서 강력한 성능을 유지하면서 SWE-Bench에서도 강력한 입지를 보여줍니다. 추론, 코딩, 도구 통합이 포함된 **균형 잡힌 작업 ** 과 적당한 컨텍스트 요구 사항의 경우: GLM-4.5 는 매력적인 다중 도메인 성능을 제공합니다.

속도 및 가격 비교: 초보자를 위한 Qwen3 Coder vs GLM 4.5


모델	VRAM	권장 GPU
Qwen 3 Coder	1050GB	8 x H100 NVL
GLM 4.5	945GB	8 x H100 NVL

둘 다 동일한 등급의 GPU가 필요하지만, GLM 4.5는 더 낮은 VRAM 사용량 덕분에 더 빠르고 효율적으로 실행되는 반면, Qwen3-Coder는 동일한 조건에서 더 무겁고 느립니다.

GLM 4.5 가격

Qwen 3 Coder 가격

LLM API 분야의 가장 중요한 제공업체 중 하나인 Novita AI 는 안정적이고 비용 효율성이 높은 API를 제공합니다. 가격 정보를 보면 Qwen3-Coder가 GLM 4.5보다 약간 저렴 함을 알 수 있습니다.

GLM-4.5: 1M 입력 토큰당 $0.60 / 1M 출력 토큰당 $2.20, 컨텍스트 길이는 131,072 토큰 입니다.

Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 1M 입력 토큰당 $0.35 / 1M 출력 토큰당 $1.50, 컨텍스트 길이는 262,144 토큰 입니다.

Qwen3 Coder와 GLM 4.5: 리소스 효율성 측면에서 어떤 모델이 더 나은가요?

측면	Qwen3-Coder (480B A35B)	GLM 4.5 (355B)	더 효율적인 모델
VRAM 요구 사항	~1050 GB, 8× H100 NVL 필요	~945 GB, 8× H100 NVL 필요	GLM 4.5 (약 10% 가벼움)
추론 속도	더 높은 메모리 사용량으로 더 느림	동일 하드웨어에서 더 빠르고 낮은 지연 시간	GLM 4.5
컨텍스트 용량	262K 토큰 (최대 1M까지 확장 가능)	131K 토큰	Qwen3-Coder
가격 (Novita AI)	1M 입력당 $0.35 / 1M 출력당 $1.50	1M 입력당 $0.60 / 1M 출력당 $2.20	Qwen3-Coder
전문화	학습 데이터의 70%가 코드; 대규모 코딩 작업에 최적화	추론, 코딩, 에이전트 작업의 균형 잡힌 혼합	사용 사례에 따라 다름
전반적 효율성	비용 및 긴 컨텍스트 사용에 효율적	하드웨어 및 속도에 효율적	분할: Qwen3 for cost/context, GLM 4.5 for compute/speed

GLM 4.5 는 하드웨어(VRAM, 속도, 지연 시간) 측면에서 ** 더 리소스 효율적**입니다.

Qwen3-Coder 는 토큰 비용 및 대규모 컨텍스트 처리 ** 측면에서 ** 더 효율적입니다.

👉 실제로:

**더 빠른 추론과 더 가벼운 컴퓨팅 부하 ** 를 중요시한다면 GLM 4.5 를 선택하세요.

대규모 코드베이스에 **더 저렴한 토큰과 초장기 컨텍스트 윈도우 ** 가 필요하다면 Qwen3-Coder 를 선택하세요.

Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Python 프로그래밍에 더 나은 것은?

측면	Qwen3-Coder	GLM 4.5	권장사항
Python 코딩 벤치마크 (HumanEval, MBPP, LCB)	강력한 성능; 사용자 보고 및 평가에 따르면 표준 Python 벤치마크에서 우위를 점함	마찬가지로 우수하지만 순수 Python 코드 생성에서는 약간 뒤처짐	Qwen3-Coder
에이전트/도구 호출 작업	77.1%	90.6%	GLM 4.5 — API 호출, 외부 도구 또는 복잡한 상호 작용이 포함된 워크플로우에 이상적
지원 프로그래밍 언어	Python 및 흔하지 않거나 레거시 언어를 포함한 358개 언어 지원 — 다국어 또는 엣지 사용 사례에 적합	다국어 지원에 대한 구체적인 데이터 없음 — 강력하지만 폭은 좁을 것으로 예상	Qwen3-Coder
컨텍스트 길이	256K 토큰	128K 토큰 윈도우	Qwen3-Coder
추론 속도 및 효율성	더 무거운 VRAM 사용; 1050 GB 요구 사항으로 인해 더 느린 추론	더 가벼움 (945 GB), 더 빠르고 하드웨어 효율적	GLM 4.5

Qwen3-Coder 를 선택하세요. 주요 요구 사항이 다음과 같다면:

순수 Python 코드 작성 또는 리팩토링 (예: 노트북, 스크립트, ML 워크플로우)

많거나 틈새 언어(358개 지원) 작업

확장된 컨텍스트(256K–1M 토큰)가 필요한 대규모 코드베이스 또는 Python 프로젝트 처리

토큰당 비용 최소화 — 빈번한 Python 반복에 적합

GLM 4.5 를 선택하세요. 다음이 필요하다면:

안정적인 도구 통합, API 오케스트레이션 또는 외부 종속성이 있는 에이전트 워크플로우

주어진 하드웨어에서 고속, 효율적 추론

디버깅, 설명 또는 단계별 Python 로직 작업을 위한 강력한 추론 능력

소프트웨어를 위한 Qwen3 Coder와 GLM 4.5 비교

테트리스 게임 만들기

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

애니메이션과 타입을 포함한 처음 50개의 포켓몬을 보여주는 대화형 포켓몬 도감 웹페이지 구축

GLM 4.5

Qwen 3 coder

CLI 도구로 Qwen 3 Coder 480B A35B에 액세스하는 방법은?

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

더 빠름: 웹사이트나 추가 소프트웨어 없이 명령줄에서 직접 Qwen3-Coder를 사용할 수 있습니다.
더 쉬운 자동화: Qwen3-Coder를 코딩 작업에 사용하는 스크립트를 쉽게 작성할 수 있습니다.
개발자 워크플로우에 적합: 대부분의 개발자는 명령줄을 사용하므로 Qwen3-Coder는 일상 작업의 자연스러운 일부가 됩니다.
쉬운 확장: CLI 명령을 사용하여 여러 파일이나 프로젝트를 빠르게 처리할 수 있습니다.

첫 번째: API 키 받기

1단계: 계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭합니다.

지금 Qwen 3 Coder 모델과 GLM 4.5를 사용해보세요!

2단계: 모델 선택

사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.

3단계: 무료 체험 시작

선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 체험을 시작하세요.

4단계: API 키 받기

API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.

5단계: API 설치

프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.

설치 후, 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.

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)

Trae와 함께하는 Qwen 3 Coder 480B A35B 및 GLM 4.5

1단계: Trae 열기 및 모델 액세스

Trae 앱을 실행합니다. 오른쪽 상단의 AI 사이드 바 전환을 클릭하여 AI 사이드 바를 엽니다. 그런 다음 AI 관리로 이동하여 모델을 선택합니다.

2단계: 사용자 정의 모델 추가 및 공급자로 Novita 선택

모델 추가 ** 버튼을 클릭하여 사용자 정의 모델 항목을 만듭니다. 모델 추가 대화상자에서 ** 공급자(Provider) = Novita를 드롭다운 메뉴에서 선택합니다.

3단계: 모델 선택 또는 입력

모델 드롭다운에서 원하는 모델(DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324, 또는 MiniMax-M1-80k)을 선택합니다. 정확한 모델이 목록에 없으면 Novita 라이브러리에서 기록한 모델 ID를 입력하면 됩니다. 사용하려는 모델의 올바른 변형을 선택했는지 확인하세요.

API 키는 Novita 콘솔에서 얻을 수 있습니다.

Qwen Code와 함께하는 Qwen 3 Coder 480B A35B 및 GLM 4.5

Qwen Code는 Gemini Code를 기반으로 개발되었지만, 에이전트 코딩 작업에서 Qwen3-Coder의 성능을 최대화하기 위해 프롬프트와 도구 호출 프로토콜을 조정했습니다.

1단계: Qwen Code 설치

사전 요구 사항: Node.js 버전 20 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. 공식 Node.js 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

패키지를 전역으로 설치:

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

2단계: 환경 변수 구성

Windows (명령 프롬프트):

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

Linux 및 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"

3단계: 코딩 시작

구성이 완료되면 선택한 Novita AI 모델로 Qwen Code를 사용할 수 있습니다. 이제 도구는 모든 코딩 지원 작업에 지정된 모델을 사용합니다.

cd <your-project-directory>
qwen .

코딩 작업에서 두 모델 모두 각자의 방식으로 빛납니다:

Qwen3-Coder 는 **순수 코딩 성능 ** 에 더 강력한 선택입니다: Python 작성 및 리팩토링, 틈새 언어 지원, 256K–1M 토큰 컨텍스트 와 낮은 토큰 비용 덕분에 대규모 코드베이스 처리에 탁월합니다.
GLM-4.5 는 코딩이 추론 및 통합과 교차할 때 ** 두드러집니다: 실행 속도가 더 빠르고, 리소스 효율성이 높으며, ** 도구 호출에서 우위를 점하여 에이전트 프로그래밍 환경에 이상적입니다.

👉 **대규모 코드베이스 내에서 소프트웨어를 구축 ** 하는 경우 Qwen3-Coder 를 선택하세요.
👉 **지능형 코딩 에이전트 또는 API 기반 애플리케이션을 구축 ** 하는 경우 GLM-4.5 를 선택하세요.

자주 묻는 질문

Python 프로그래밍에 더 나은 모델은 무엇인가요?

Qwen3-Coder는 표준 Python 벤치마크(HumanEval, MBPP, LiveCodeBench)에서 선두를 차지하며 일반적으로 노트북, ML 워크플로우 및 스크립트 자동화에 선호됩니다.

다국어 또는 레거시 코드에 더 나은 모델은 무엇인가요?

Qwen3-Coder는 358개 프로그래밍 언어 를 지원하므로 다양한 엣지 케이스 개발 시나리오에 더 적합합니다.

디버깅 및 저장소 규모 워크플로우를 처리하는 데 더 나은 모델은 무엇인가요?

Qwen3-Coder는 초장기 컨텍스트(256K–1M 토큰) 덕분에 다중 턴 디버깅, 대규모 코드 편집 및 저장소 규모 작업에 탁월합니다.

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Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: 순수 코딩 vs 도구 호출에서 어느 것이 더 뛰어날까요?

Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 주요 아키텍처 차이점은 무엇인가요?

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1단계: Trae 열기 및 모델 액세스

2단계: 사용자 정의 모델 추가 및 공급자로 Novita 선택

3단계: 모델 선택 또는 입력

Qwen Code와 함께하는 Qwen 3 Coder 480B A35B 및 GLM 4.5

1단계: Qwen Code 설치

2단계: 환경 변수 구성

3단계: 코딩 시작

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1단계: Trae 열기 및 모델 액세스

2단계: 사용자 정의 모델 추가 및 공급자로 Novita 선택

3단계: 모델 선택 또는 입력

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