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

blocks|Hybrid reasoning: both “thinking” mode (formally chain-of-thought style) and “non-thinking” mode supported" Translate: "**추론 모드**|비사고 모드만 지원하며,` 블록을 생성하지 않습니다|하이브리드 추론: “사고” 모드(공식적으로 연쇄적 사고 스타일)와 “비사고” 모드 모두 지원"

Next heading: “## Benchmark Results for Qwen3 Coder and GLM 4.5 in Code Generation Tasks” Translate to “## Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 코드 생성 작업 벤치마크 결과”

Then the table: First row: “SWE-Bench Verified|67.0 %|64.2 %” – no text to translate here, just numbers. Second row: “SciCode (Coding)|36%|35%” same. Third row: “LiveCodeBench (Coding)|59%|74%” same.

Then the image alt text? Wait no, the image path is preserved, the alt is the text next to it: “” – the alt text is part of the markdown, wait do we translate the alt text? Wait the instruction says “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” Oh right, so the alt text? Wait wait, let’s check the instruction: “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, the alt text is part of the markdown, but is it considered? Wait the original alt text is “Benchmark Results for Qwen3 Coder and GLM 4.5 in Code Generation Tasks” – should we translate that? Wait let’s see, the instruction says preserve markdown syntax, but translate the content? Wait no, wait the user said “Translate Markdown blog posts for developer readers. Return only the translated Markdown document.” So the alt text is content, so translate it? Wait but let’s confirm: the image path is /uploads/2025/08/image-142.webp, that’s preserved. The alt text: translate to “Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 코드 생성 작업 벤치마크 결과” – yes, that’s okay, because the path is preserved.

Then the next line: “From GLM” – the link text “GLM” is a model name, so don’t translate, right? Wait the instruction says do not translate model names, so “From GLM” stays as is? Wait no, the “From” is text, so translate “From” to “출처:”? Wait wait, original is “From GLM” – so translate “From” to “출처:”, so “출처: GLM” – yes, because GLM is a model name, so the link text stays GLM.

Then the blockquote: "> Qwen3-Coder excels at multi-turn, agentic code workflows—especially in real-world-style debugging and tool-integration tasks. It achieves best-in-class results for open-source models and is competitive with top proprietary systems. For repository-scale bug fixes, multi-file edits, and automated agentic tool workflows: Qwen3-Coder is likely the stronger choice.

GLM-4.5 is a versatile generalist—ranking highly across reasoning, coding, and agentic benchmarks. It supports hybrid reasoning modes and offers robust performance across multiple domains, while maintaining a strong SWE-Bench presence. For balanced tasks spanning reasoning, coding, and tool integration—with moderate context needs: GLM-4.5 offers a compelling multi-domain performer." Translate this: "> Qwen3-Coder는 다중 턴, 에이전트 코드 워크플로우에서 특히 뛰어난 성능을 발휘합니다—실제 환경 스타일의 디버깅과 툴 통합 작업에서 특히 그렇습니다. 오픈소스 모델 중 최고 수준의 결과를 달성하며, 최상위 독점 시스템과도 경쟁할 수 있는 수준입니다. 저장소 규모의 버그 수정, 다중 파일 편집, 자동화된 에이전트 툴 워크플로우의 경우: Qwen3-Coder가 더 강력한 선택일 가능성이 높습니다.

GLM-4.5는 다용도 일반ist 모델입니다—추론, 코딩, 에이전트 벤치마크 전반에서 높은 순위를 기록하고 있습니다. 하이브리드 추론 모드를 지원하며 여러 도메인에서 안정적인 성능을 제공하는 동시에, SWE-Bench에서도 강력한 성적을 유지하고 있습니다. 추론, 코딩, 툴 통합을 아우르는 균형 잡힌 작업—중간 수준의 컨텍스트 요구 사항이 있는 경우: GLM-4.5는 매력적인 다중 도메인 퍼포머입니다."

Next heading: “## Speed and Price Comparison: Qwen3 Coder vs GLM 4.5 for Beginners” Translate to “## 초보자를 위한 Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 속도 및 가격 비교”

Then the table: First row: “Model|VRAM|Recommended GPU” → “모델|VRAM|권장 GPU” Second row: “Qwen 3 Coder|1050GB|8 x H100 NVL” → “Qwen 3 Coder|1050GB|8 x H100 NVL” (numbers and model names stay) Third row: “GLM 4.5|945GB|8 x H100 NVL” → same.

Then the blockquote: “> Although both need the same class of GPUs, GLM 4.5 runs faster and more efficiently because of its lower VRAM footprint, while Qwen3-Coder is heavier and slower under the same conditions.” Translate: “> 두 모델 모두 동일한 등급의 GPU가 필요하지만, GLM 4.5는 VRAM 사용량이 적어 더 빠르고 효율적으로 실행되는 반면, 동일한 조건에서 Qwen3-Coder는 더 무겁고 느립니다.”

Then the images: “” – path preserved, then “GLM 4.5 Price” – translate that alt? Wait no, the text next to the image is “GLM 4.5 Price” – translate to “GLM 4.5 가격”. Then next image: “” then “Qwen 3 Coder Price” → “Qwen 3 Coder 가격”.

Then the next blockquote: "> Novita AI, as one of the most important providers in the LLM API field, offers stable and highly cost-effective APIs. From the pricing information, we can see that Qwen3-Coder is slightly cheaper than GLM 4.5.

• GLM-4.5: $0.60 per 1M input tokens / $2.20 per 1M output tokens, with a context length of 131,072 tokens.

• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): $0.35 per 1M input tokens / $1.50 per 1M output tokens, with a context length of 262,144 tokens." Translate the text parts: "> Novita AI는 LLM API 분야에서 가장 중요한 제공업체 중 하나로, 안정적이고 매우 비용 효율적인 API를 제공합니다. 가격 정보를 보면 Qwen3-Coder가 GLM 4.5보다 약간 저렴하다는 것을 알 수 있습니다.

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

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

Next heading: “## Qwen3 Coder and GLM 4.5: Which Model is More Efficient in Terms of Resource?” Translate to “## Qwen3 Coder와 GLM 4.5: 리소스 효율성이 더 높은 모델은 무엇인가요?”

Then the table: Headers: “Aspect|Qwen3-Coder (480B A35B)|GLM 4.5 (355B)|More Efficient Model” → “항목|Qwen3-Coder (480B A35B)|GLM 4.5 (355B)|더 효율적인 모델” Rows: “VRAM Requirement|~1050 GB, needs 8× H100 NVL|~945 GB, needs 8× H100 NVL|GLM 4.5 (≈10% lighter)” → “VRAM 요구 사항|약 1050GB, 8× H100 NVL 필요|약 945GB, 8× H100 NVL 필요|GLM 4.5 (약 10% 더 가벼움)” “Inference Speed|Slower due to higher memory footprint|Faster, lower latency on same hardware|GLM 4.5” → “추론 속도|높은 메모리 사용량으로 인해 느림|동일 하드웨어에서 더 빠르고 지연 시간이 낮음|GLM 4.5” “Context Capacity|262K tokens (extendable to 1M)|131K tokens|Qwen3-Coder” → “컨텍스트 용량|262K 토큰 (1M까지 확장 가능)|131K 토큰|Qwen3-Coder” “Price (Novita AI)|$0.35 per 1M input / $1.50 per 1M output|$0.60 per 1M input / $2.20 per 1M output|Qwen3-Coder” → “가격 (Novita AI)|입력 1M 토큰당 $0.35 / 출력 1M 토큰당 $1.50|입력 1M 토큰당 $0.60 / 출력 1M 토큰당 $2.20|Qwen3-Coder” “Specialization|70% training data in code; optimized for large-scale coding tasks|Balanced mix of reasoning, coding, and agentic tasks|Depends on use case” → “특화 분야|학습 데이터의 70%가 코드로 구성되어 대규모 코딩 작업에 최적화됨|추론, 코딩, 에이전트 작업의 균형 잡힌 조합|사용 사례에 따라 다름” “Overall Efficiency|Efficient for cost and long-context usage|Efficient for hardware and speed|Split: Qwen3 for cost/context, GLM 4.5 for compute/speed” → “전반적인 효율성|비용과 장기 컨텍스트 사용에 효율적|하드웨어와 속도에 효율적|분류: 비용/컨텍스트는 Qwen3, 컴퓨팅/속도는 GLM 4.5”

Then the blockquote: "> * GLM 4.5 is more resource-efficient when we talk about hardware (VRAM, speed, latency).

• Qwen3-Coder is more efficient in terms of token cost and massive context handling.

👉 In practice:

• Choose GLM 4.5 if you care about faster inference and lighter compute load.
• Choose Qwen3-Coder if you need cheaper tokens and ultra-long context windows for large codebases." Translate: "> * GLM 4.5는 하드웨어 (VRAM, 속도, 지연 시간) 측면에서 리소스 효율성이 더 높습니다.
• Qwen3-Coder는 토큰 비용과 대규모 컨텍스트 처리 측면에서 더 효율적입니다.

👉 실제 사용 시:

• 더 빠른 추론과 가벼운 컴퓨팅 부하가 중요하다면 GLM 4.5를 선택하세요.
• 대규모 코드베이스에 사용할 저렴한 토큰 비용과 초장 컨텍스트 창이 필요하다면 Qwen3-Coder를 선택하세요."

Next heading: “## Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Which is Better for Python Programming?” Translate to “## Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Python 프로그래밍에 더 적합한 모델은 무엇인가요?”

Then the table: Headers: “Aspect|Qwen3-Coder|GLM 4.5|Recommendation” → “항목|Qwen3-Coder|GLM 4.5|권장 사항” Rows: “Python Coding Benchmarks (HumanEval, MBPP, LCB)|Strong performer; user reports and evaluations suggest dominance in standard Python benchmarks|Also performs well, but slightly behind in pure Python code generation|Qwen3-Coder” → “Python 코딩 벤치마크 (HumanEval, MBPP, LCB)|강력한 성능을 발휘하며 사용자 보고서와 평가에서 표준 Python 벤치마크에서 우세한 것으로 나타남|역시 좋은 성능을 보이지만 순수 Python 코드 생성에서는 약간 뒤처짐|Qwen3-Coder” “Agentic / Tool-Calling Tasks|77.1%|90.6%|GLM 4.5—ideal for workflows involving API calls, external tools, or complex interactions” → “에이전트 / 툴 호출 작업|77.1%|90.6%|GLM 4.5—API 호출, 외부 툴, 복잡한 상호작용이 포함된 워크플로우에 이상적” “Supported Programming Languages|Supports 358 languages, including Python and obscure/legacy ones—great for multi-language or edge use cases|No specific data on multi-language support—presumably strong but less broad|Qwen3-Coder” → “지원 프로그래밍 언어|Python과 희귀/레거시 언어를 포함한 358개 언어를 지원—다중 언어나 엣지 사용 사례에 적합|다중 언어 지원에 대한 구체적인 데이터는 없으나, 강력하지만 지원 범위가 좁은 것으로 추정됨|Qwen3-Coder” “Context Length|256K token|128K token window|Qwen3-Coder” → “컨텍스트 길이|256K 토큰|128K 토큰 창|Qwen3-Coder” “Inference Speed & Efficiency|Heavier VRAM usage; slower inference due to 1050 GB requirement|Lighter (945 GB), faster, and more hardware-efficient|GLM 4.5” → “추론 속도 및 효율성|1050GB 요구 사항으로 인해 VRAM 사용량이 많고 추론이 느림|가벼움(945GB), 더 빠르고 하드웨어 효율성이 높음|GLM 4.5”

Then the blockquote: "> * Choose Qwen3-Coder if your primary needs are:

• Writing or refactoring pure Python code (e.g., notebooks, scripts, ML workflows).
• Working across many or niche languages (supporting 358).
• Handling large codebases or Python projects requiring extended context (256K–1M tokens).
• Minimizing cost per token—great for frequent Python iterations.
• Choose GLM 4.5 if you need:
  • Reliable tool integration, API orchestration, or agentic workflows with external dependencies.
  • High-speed, efficient inference on given hardware.
  • Strong reasoning capabilities for debugging, explanation, or step-by-step Python logic tasks." Translate: "> * Qwen3-Coder를 선택해야 하는 경우 주요 요구 사항이 다음과 같을 때:
  • 순수 Python 코드 작성 또는 리팩토링 (예: 노트북, 스크립트, ML 워크플로우)
  • 다양하거나 틈새 언어로 작업할 때 (358개 언어 지원)
  • 대규모 코드베이스나 확장 컨텍스트(256K~1M 토큰)가 필요한 Python 프로젝트 처리 시
  • 토큰당 비용 최소화—빈번한 Python 반복 작업에 적합
• GLM 4.5를 선택해야 하는 경우 다음이 필요할 때:
  • 외부 종속성이 있는 신뢰할 수 있는 툴 통합, API 오케스트레이션, 에이전트 워크플로우
  • 주어진 하드웨어에서 고속, 효율적인 추론
  • 디버깅, 설명, 단계별 Python 로직 작업을 위한 강력한 추론 능력"

Next heading: “## Comparison of Qwen3 Coder and GLM 4.5 for Software” Translate to “## Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 소프트웨어 개발 비교”

Then the line: “> Create a Tetris Game” → “> 테트리스 게임 만들기”

Then “Qwen 3 Coder” and “GLM 4.5” – those are model names, so stay, but wait the text next to them? Wait original is: “> Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types. GLM 4.5 Qwen 3 coder” Wait translate the text: “> 첫 50마리의 포켓몬을 포함한 인터랙티브 포켓몬 도감 웹페이지 만들기 (애니메이션과 타입 포함) GLM 4.5 Qwen 3 coder” – wait the alt text for the second image is “Qwen 3 coder tool calling” – translate that to “Qwen 3 coder 툴 호출”? Wait but model names are not translated, so Qwen 3 coder stays, the rest “tool calling” is “툴 호출” in Korean. So alt text becomes “Qwen 3 coder 툴 호출”. The first image alt is “glm 4.5” which is model name, so stays.

Next heading: “## How to Access Qwen 3 Coder 480B A35B by CLI Tools?” Translate to “## CLI 도구를 통해 Qwen 3 Coder 480B A35B에 접근하는 방법은?”

Then the YouTube link stays.

Then the bullet points: “* Faster: You can use Qwen3-Coder directly from the command line—no website or extra software needed.” → “* 더 빠름: Qwen3-Coder를 명령줄에서 직접 사용할 수 있습니다—웹사이트나 추가 소프트웨어가 필요하지 않습니다.” “* Easier automation: It’s simple to write scripts that use Qwen3-Coder for coding tasks.” → "* 자동화가 쉬움: Qwen3-Coder를 코딩 작업에 사용하는 스크립트를 작성하기 simple합니다? Wait no, “쉽습니다”: “* 자동화가 쉬움: Qwen3-Coder를 코딩 작업에 사용하는 스크립트를 쉽게 작성할 수 있습니다.” “* Fits developers’ workflow: Most developers use the command line, so Qwen3-Coder becomes a natural part of daily work.” → “* 개발자 워크플로우에 적합: 대부분의 개발자는 명령줄을 사용하므로, Qwen3-Coder가 일상 업무의 자연스러운 일부가 됩니다.” “* Easy to scale: You can quickly process many files or projects using CLI commands.” → “* 확장이 쉬움: CLI 명령을 사용해 많은 파일이나 프로젝트를 빠르게 처리할 수 있습니다.”

Next subheading: “### The First: Get API Key” → “### 첫 번째 단계: API 키 발급받기”

Then the step: “Step 1: Log in to your account and click on the Model Library button.” → “1단계: 계정에 로그인한 후 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.”

Then the image alt: “” – translate alt text to “로그인 및 모델 라이브러리 접근”, path preserved.

Then the link: “Try Qwen 3 Coder Model and GLM 4.5 Now!” – translate the link text: “지금 Qwen 3 Coder 모델과 GLM 4.5를 사용해 보세요!”

Next step: “Step 2: Choose Your Model” → “2단계: 모델 선택”

Then text: “Browse through the available options and select the model that suits your needs.” → “사용 가능한 옵션을 둘러보고 자신의 요구에 맞는 모델을 선택하세요.”

Image alt: “” → translate alt to “모델 선택”, path preserved.

Next step: “Step 3: Start Your Free Trial” → “3단계: 무료 체험 시작”

Text: “Begin your free trial to explore the capabilities of the selected model.” → “선택한 모델의 기능을 탐색하기 위해 무료 체험을 시작하세요.”

Image alt: “” – wait the image path has Chinese characters? Wait the instruction says preserve image paths exactly, so leave the path as is. The alt text: translate to “Qwen 3 무료 체험 시작”, right? Because the original alt is “Start Your Free Trial on qwen 3”, so translate that part, keep qwen 3 as is.

Next step: “Step 4: Get Your API Key” → “4단계: API 키 발급받기”

Text: “To authenticate with the API, we will provide you with a new API key. Entering the “Settings“ page, you can copy the API key as indicated in the image.” → “API 인증을 위해 새로운 API 키를 발급해 드립니다. “설정” 페이지에 들어가면 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.”

Image alt: “” → translate alt to “API 키 복사”, path preserved.

Next step: “Step 5: Install the API” → “5단계: API 설치”

Text: "Install API using the package manager specific to your programming language.

After installation, import the necessary libraries into your development environment. Initialize the API with your API key to start interacting with Novita AI LLM. This is an example of using chat completions API for python users." → "사용 중인 프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용해 API를 설치하세요.

설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키로 API를 초기화해 Novita AI LLM과 상호작용을 시작할 수 있습니다. 아래는 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다."

Then the code block: leave it exactly as is, right? Because code blocks are not translated. Let’s check: the code block is Python code, so keep it exactly the same. Correct.

Next heading: “## Qwen 3 Coder 480B A35B and GLM 4.5 with Trae” → translate the heading text: “## Trae에서 Qwen 3 Coder 480B A35B와 GLM 4.5 사용하기” – wait the link text is “Trae” which is a product name, so don’t translate the link text, right? The instruction says do not translate product names, so Trae stays. So heading becomes “## Trae에서 Qwen 3 Coder 480B A35B와 GLM 4.5 사용하기”

Then the step: “#### Step 1: Open Trae and Access Models” → “#### 1단계: Trae 실행 및 모델 접근”

Text: “Launch the Trae app. Click the Toggle AI Side Bar in the top-right corner to open the AI Side Bar. Then, go to AI Management and select Models.” → “Trae 앱을 실행하세요. 우측 상단의 AI 사이드바 토글 버튼을 클릭해 AI 사이드바를 엽니다. 그 다음 AI 관리로 이동해 모델을 선택하세요.”

Image alts: “” → “AI 사이드바 토글”, “” → “AI 관리로 이동 및 모델 선택”, paths preserved.

Next step: “#### Step 2: Add a Custom Model and Choose Novita as Provider” → “#### 2단계: 커스텀 모델 추가 및 제공업체로 Novita 선택”

Text: “Click the Add Model button to create a custom model entry. In the add-model dialog, select Provider = Novita from the dropdown menu.” → “모델 추가 버튼을 클릭해 커스텀 모델 항목을 생성하세요. 모델 추가 대화 상자에서 드롭다운 메뉴에서 제공업체 = Novita를 선택하세요.”

Image alts: “” → “커스텀 모델 추가”, “” → “제공업체로 Novita 선택”, paths preserved.

Next step: “#### Step 3: Select or Enter the Model” → “#### 3단계: 모델 선택 또는 입력”

Image alt: “” → “API 키 가져오기”, path preserved.

Text: "From the Model dropdown, pick your desired model (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324, or MiniMax-M1-80k). If the exact model isn’t listed, simply type the model ID that you noted from the Novita library. Ensure you choose the correct variant of the model you want to use.

You can get API Key on Novita console!" → "모델 드롭다운에서 원하는 모델(DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324, MiniMax-M1-80k)을 선택하세요. 정확한 모델이 목록에 없으면 Novita 라이브러리에서 확인한 모델 ID를 직접 입력하세요. 사용하려는 모델의 올바른 변형을 선택했는지 확인하세요.

API 키는 Novita 콘솔에서 발급받을 수 있습니다!" – wait the model names are not translated, correct. The link text “Novita console” – wait “console” is a common term, but “Novita” is a product name, so leave as is? Wait the original link text is “Novita console!”, so translate to “Novita 콘솔” – yes, that’s okay, Novita is product name, console is translated to 콘솔 which is common in Korean tech terms.

Next heading: “## Qwen 3 Coder 480B A35B and GLM 4.5 with Qwen Code” → translate heading: “## Qwen Code에서 Qwen 3 Coder 480B A35B와 GLM 4.5 사용하기” – Qwen Code is a product name, so link text stays Qwen Code.

Then the blockquote: “> Qwen Code is developed on top of Gemini Code, but we have adapted the prompts and tool-calling protocols to maximize Qwen3-Coder’s performance in agentic coding tasks.” → “> Qwen Code는 Gemini Code를 기반으로 개발되었으나, Qwen3-Coder의 에이전트 코딩 작업 성능을 극대화하기 위해 프롬프트와 툴 호출 프로토콜을适配했습니다.” Wait “adapted” is “适配” in Chinese? No, Korean is “适配” no, Korean is “조정했습니다” or “适配” is not Korean, wait “adapted” → “조정했습니다”. So: “> Qwen Code는 Gemini Code를 기반으로 개발되었으나, Qwen3-Coder의 에이전트 코딩 작업 성능을 극대화하기 위해 프롬프트와 툴 호출 프로토콜을 조정했습니다.”

Next subheading: “#### Step 1: Install Qwen Code” → “#### 1단계: Qwen Code 설치”

Text: “Prerequisites: Ensure you have Node.js version 20 or higher installed. You can download it from the official Node.js website.” → “전제 조건: Node.js 20 이상 버전이 설치되어 있는지 확인하세요. 공식 Node.js 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.” – Node.js is a product name, so stays, link URL is preserved.

Then: “Install the package globally:” → “패키지를 전역으로 설치하세요:”

Code block: leave exactly as is, right? Yes, code blocks are not translated. The code is npm install command, so keep it.

Next subheading: “#### Step 2: Configure Environment Variables” → “#### 2단계: 환경 변수 설정”

Then the Windows part: “For Windows (Command Prompt):” → “Windows (명령 프롬프트)의 경우:”

Code block: leave as is, correct.

Then Linux/Mac part: “For Linux and Mac (Bash):” → “Linux 및 Mac (Bash)의 경우:”

Code block: leave as is.

Next subheading: “#### Step 3: Start Coding” → “#### 3단계: 코딩 시작”

Text: “Once configured, you can start using Qwen Code with your chosen Novita AI model. The tool will now utilize the specified model for all coding assistance tasks.” → “설정이 완료되면 선택한 Novita AI 모델로 Qwen Code를 사용할 수 있습니다. 이제 도구는 모든 코딩 지원 작업에 지정된 모델을 사용합니다.”

Code block: leave as is.

Then the paragraph: “In coding tasks, both models shine—but in different ways:” → “코딩 작업에서 두 모델 모두 뛰어난 성능을 발휘하지만, 각기 다른 방식으로 그 강점을 보입니다:”

Bullet points: “* Qwen3-Coder is the stronger choice for pure coding performance: writing and refactoring Python, supporting niche languages, and handling massive codebases thanks to its 256K–1M token context and lower token costs.” → “* Qwen3-Coder는 순수 코딩 성능이 더 뛰어난 선택입니다: Python 작성 및 리팩토링, 틈새 언어 지원, 256K~1M 토큰 컨텍스트와 낮은 토큰 비용으로 대규모 코드베이스 처리에 강점이 있습니다.” “* GLM-4.5 stands out when coding intersects with reasoning and integration: it is faster to run, more resource-efficient, and dominates in tool-calling, making it ideal for agentic programming environments.” → “* GLM-4.5는 코딩이 추론과 통합되는 경우에 두드러진 성능을 발휘합니다: 실행 속도가 빠르고 리소스 효율성이 높으며, 툴 호출 분야에서 최고 수준의 성능을 보여 에이전트 프로그래밍 환경에 이상적입니다.”

Then the two lines: “👉 If you’re building software within huge codebases, choose Qwen3-Coder.” → “👉 대규모 코드베이스 내 소프트웨어를 개발 중이라면 Qwen3-Coder를 선택하세요.” “👉 If you’re building intelligent coding agents or API-driven applications, choose GLM-4.5.” → “👉 지능형 코딩 에이전트나 API 기반 애플리케이션을 개발 중이라면 GLM-4.5를 선택하세요.”

Next heading: “#### Frequently Asked Questions” → “#### 자주 묻는 질문”

Then the questions: “Which model is better for Python programming?” → “Python 프로그래밍에 더 적합한 모델은 무엇인가요?” Answer: “Qwen3-Coder leads in standard Python benchmarks (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) and is generally preferred for notebooks, ML workflows, and script automation.” → “Qwen3-Coder는 표준 Python 벤치마크(HumanEval, MBPP, LiveCodeBench)에서 우세하며, 일반적으로 노트북, ML 워크플로우, 스크립트 자동화에 선호됩니다.”

Next question: “Which model is better for multi-language or legacy code?” → “다중 언어나 레거시 코드에 더 적합한 모델은 무엇인가요?” Answer: “Qwen3-Coder supports 358 programming languages, making it better for diverse or edge-case development scenarios.” → “Qwen3-Coder는 358개의 프로그래밍 언어를 지원하므로, 다양하거나 엣지 케이스 개발 시나리오에 더 적합합니다.”

Next question: “Which model handles debugging and repository-scale workflows?” → “디버깅과 저장소 규모 워크플로우 처리에 더 적합한 모델은 무엇인가요?” Answer: “Qwen3-Coder excels in multi-turn debugging, large code edits, and repository-scale tasks due to its ultra-long context (256K–1M tokens).” → “Qwen3-Coder는 초장 컨텍스트(256K~1M 토큰) 덕분에 다중 턴 디버깅, 대규모 코드 편집, 저장소 규모 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.”

Then the blockquote: “> Novita AI is the All-in-one cloud platform that empowers your AI ambitions. Integrated APIs, serverless, GPU Instance — the cost-effective tools you need. Eliminate infrastructure, start free, and make your AI vision a reality.” → “> Novita AI는 AI 야망을 실현할 수 있는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스—필요한 모든 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라 부담을 없애고 무료로 시작해 AI 비전을 현실로 만드세요.” – Novita AI is product name, so stays, link URL preserved.

Next heading: “#### Recommend Reading” → “#### 추천 읽기”

Then the links: “Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance.” → “Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: 효율성과 성능 비교.” – model names stay, link URL preserved, translate the link text. “How to Access ERNIE 4.5: Effortless Ways via Web, API, and Code” → “ERNIE 4.5에 접근하는 방법: 웹, API, 코드를 통한 쉬운 방법” – ERNIE is product name, stays. “Access DeepSeek V3.1 in Trae: Complete Setup and Integration Guide” → “Trae에서 DeepSeek V3.1 사용하기: 완전한 설정 및 통합 가이드” – DeepSeek and Trae are product names, stays.

Wait wait, let’s check all the parts to make sure we didn’t miss anything. Let’s check the code blocks: yes, all code blocks are left exactly as is, no changes. URLs are all preserved, model names (Qwen3-Coder, GLM-4.5, DeepSeek, Kimi, MiniMax, ERNIE, Llama, Trae, Novita AI, Node.js) are all left as is, not translated. File paths are all preserved exactly. Image paths are preserved, alt texts are translated where they are content, but model names in alt are kept.

Wait also, the YAML frontmatter: let’s make sure we added locale and translationKey correctly. Original YAML has no locale or translationKey, so add them. Let’s write the YAML frontmatter properly:

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title: “Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: 순수 코딩과 툴 호출 중 어느 쪽이 더 뛰어난가?” description: “Qwen 3 Coder와 GLM 4.5의 차이점을 알아보세요. 어떤 모델이 프로그래밍 작업에서 더 뛰어난 성능을 발휘하는지 확인해 보세요.” 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: ko translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling”

Wait that’s correct, right? The instruction says set locale to target locale (ko), set translationKey to the provided slug if missing, which it was, so add that.

Wait let’s check if any code blocks were accidentally translated: no, all code blocks are exactly as original. URLs are all preserved, model names are all kept as original. Image paths are exactly the same. Markdown syntax is all preserved, tables, blockquotes, links, images, all same structure.

Wait let’s check the part where the original has "system_content = ““Be a helpful assistant”” – that’s in the code block, so left as is, correct.

Another check: the YouTube links are preserved, right? Yes, https://www.youtube.com/watch?v=ulfZwEa1x\_o and https://www.youtube.com/watch?v=hsPzLalRnpc are left as is.

Wait the original has a backslash in the first YouTube link: watch?v=ulfZwEa1x_o – we preserved that, right? Yes, because we didn’t change URLs.

What about the Chinese characters in the image path? The original has /uploads/2025/07/截屏2025-07-24-17.02.00.webp – we left that exactly as is, correct, because image paths are preserved.

Wait the alt text for that image: original is “” – we translated the alt to “Qwen 3 무료 체험 시작”, which is correct, because the path is preserved, only the alt text (content) is translated.

Another thing: the original has “GLM-4.5” with a comma after the link: “GLM-4.5,” – we kept that comma in the translation? Let’s check: original translation for that bullet was “* 반면 GLM-4.5는 다용도 일반ist 모델입니다.” Wait wait, original has a comma after GLM-4.5 in the link text: “[GLM-4.5,]” – oh right! I missed that comma. So the link text is “GLM-4.5,”, so the translation should have the comma after GLM-4.5 in the link text. So correct that to “* 반면 GLM-4.5,는 다용도 일반ist 모델입니다.” Yes, that’s important, preserve the markdown syntax exactly, so the comma is part of the link text, so keep it.

Wait another check: the original has “Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)” – we kept that exactly, right? Yes, model names and parameters are not translated.

What about “MoE”? That’s a technical term, so we translated it to “아키텍처 (MoE)” – wait no, the original table header is “Architecture (MoE)”, so we translated “Architecture” to “아키텍처”, kept MoE as is, which is correct, because MoE is a technical acronym, don’t translate.

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

“VRAM” is a technical term, kept as is, correct.

“H100 NVL” is a GPU model name, kept as is, correct.

“Node.js” is product name, kept as is, correct.

“Gemini Code” is product name, kept as is, correct.

All right, that seems to cover everything. Now let’s put it all together in the translated markdown, making sure all syntax is correct, no missing parts.

title: “Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: 순수 코딩과 툴 호출 중 어느 쪽이 더 뛰어난가?” description: “Qwen 3 Coder와 GLM 4.5의 차이점을 알아보세요. 어떤 모델이 프로그래밍 작업에서 더 뛰어난 성능을 발휘하는지 확인해 보세요.” 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: ko translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling”

코딩 분야에서 모든 대형 언어 모델이 동일하게 설계되는 것은 아닙니다. 가장 진보된 두 경쟁 모델인 **Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)**와 GLM-4.5는 매우 다른 접근 방식을 취합니다.

• **Qwen3-Coder**는 코드 전문 모델로, 학습 데이터의 약 70%가 프로그래밍 관련 데이터로 구성되어 있습니다. 358개의 프로그래밍 언어를 지원하며, Python에서 최고 수준의 성능을 달성하고 특히 다중 턴 디버깅, 대규모 코드베이스 편집, 저장소 수준의 워크플로우에서 강점을 보입니다.
• 반면 GLM-4.5,는 다용도 일반ist 모델입니다. 코드 작업에서도 매우 뛰어난 성능을 발휘하지만, 진정한 강점은 에이전트 워크플로우에 있습니다: API, 데이터베이스, 외부 툴을 조율하는 90.6%의 툴 호출 성공률을 자랑하며, 이는 현재 출시된 모델 중 가장 높은 수치입니다.

👉 이 글은 핵심 질문에 답변합니다: Qwen3-Coder와 GLM-4.5의 코딩 성능은 실제로 어떻게 다르며, 각 모델이 어떤 개발자나 워크플로우에 가장 적합한가요?

Novita AI는 LLM API 분야에서 가장 중요한 제공업체 중 하나로, 안정적이고 매우 비용 효율적인 API를 제공합니다. 가격 정보를 보면 Qwen3-Coder가 GLM 4.5보다 약간 저렴하다는 것을 알 수 있습니다.

• GLM-4.5: 입력 1M 토큰당 $0.60 / 출력 1M 토큰당 $2.20, 컨텍스트 길이는 131,072 토큰입니다.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 입력 1M 토큰당 $0.35 / 출력 1M 토큰당 $1.50, 컨텍스트 길이는 262,144 토큰입니다.

Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 주요 아키텍처 차이점은 무엇인가요?

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

Feature	Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)	GLM-4.5
아키텍처 (MoE)	추론 시 총 480B 파라미터, 활성 파라미터는 약 35B (160개 전문가 중 8개 사용)	총 355B 파라미터, 추론 시 활성 파라미터는 32B
컨텍스트 길이	262,144 토큰(≈256K)을 기본 지원	적절한 하드웨어 설정 시 최대 128K 컨텍스트 지원
추론 모드	비사고 모드만 지원하며, <think></think> 블록을 생성하지 않습니다	하이브리드 추론: “사고” 모드(공식적으로 연쇄적 사고 스타일)와 “비사고” 모드 모두 지원

Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 코드 생성 작업 벤치마크 결과

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

출처: GLM

Qwen3-Coder는 다중 턴, 에이전트 코드 워크플로우에서 특히 뛰어난 성능을 발휘합니다—실제 환경 스타일의 디버깅과 툴 통합 작업에서 특히 그렇습니다. 오픈소스 모델 중 최고 수준의 결과를 달성하며, 최상위 독점 시스템과도 경쟁할 수 있는 수준입니다. 저장소 규모의 버그 수정, 다중 파일 편집, 자동화된 에이전트 툴 워크플로우의 경우: Qwen3-Coder가 더 강력한 선택일 가능성이 높습니다.

GLM-4.5는 다용도 일반ist 모델입니다—추론, 코딩, 에이전트 벤치마크 전반에서 높은 순위를 기록하고 있습니다. 하이브리드 추론 모드를 지원하며 여러 도메인에서 안정적인 성능을 제공하는 동시에, SWE-Bench에서도 강력한 성적을 유지하고 있습니다. 추론, 코딩, 툴 통합을 아우르는 균형 잡힌 작업—중간 수준의 컨텍스트 요구 사항이 있는 경우: GLM-4.5는 매력적인 다중 도메인 퍼포머입니다.

초보자를 위한 Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 속도 및 가격 비교

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

두 모델 모두 동일한 등급의 GPU가 필요하지만, GLM 4.5는 VRAM 사용량이 적어 더 빠르고 효율적으로 실행되는 반면, 동일한 조건에서 Qwen3-Coder는 더 무겁고 느립니다.

GLM 4.5 가격

Qwen 3 Coder 가격

Novita AI는 LLM API 분야에서 가장 중요한 제공업체 중 하나로, 안정적이고 매우 비용 효율적인 API를 제공합니다. 가격 정보를 보면 Qwen3-Coder가 GLM 4.5보다 약간 저렴하다는 것을 알 수 있습니다.

• GLM-4.5: 입력 1M 토큰당 $0.60 / 출력 1M 토큰당 $2.20, 컨텍스트 길이는 131,072 토큰입니다.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 입력 1M 토큰당 $0.35 / 출력 1M 토큰당 $1.50, 컨텍스트 길이는 262,144 토큰입니다.

Qwen3 Coder와 GLM 4.5: 리소스 효율성이 더 높은 모델은 무엇인가요?

항목	Qwen3-Coder (480B A35B)	GLM 4.5 (355B)	더 효율적인 모델
VRAM 요구 사항	약 1050GB, 8× H100 NVL 필요	약 945GB, 8× H100 NVL 필요	GLM 4.5 (약 10% 더 가벼움)
추론 속도	높은 메모리 사용량으로 인해 느림	동일 하드웨어에서 더 빠르고 지연 시간이 낮음	GLM 4.5
컨텍스트 용량	262K 토큰 (1M까지 확장 가능)	131K 토큰	Qwen3-Coder
가격 (Novita AI)	입력 1M 토큰당 $0.35 / 출력 1M 토큰당 $1.50	입력 1M 토큰당 $0.60 / 출력 1M 토큰당 $2.20	Qwen3-Coder
특화 분야	학습 데이터의 70%가 코드로 구성되어 대규모 코딩 작업에 최적화됨	추론, 코딩, 에이전트 작업의 균형 잡힌 조합	사용 사례에 따라 다름
전반적인 효율성	비용과 장기 컨텍스트 사용에 효율적	하드웨어와 속도에 효율적	분류: 비용/컨텍스트는 Qwen3, 컴퓨팅/속도는 GLM 4.5

• GLM 4.5는 하드웨어 (VRAM, 속도, 지연 시간) 측면에서 리소스 효율성이 더 높습니다.
• Qwen3-Coder는 토큰 비용과 대규모 컨텍스트 처리 측면에서 더 효율적입니다.

👉 실제 사용 시:

• 더 빠른 추론과 가벼운 컴퓨팅 부하가 중요하다면 GLM 4.5를 선택하세요.
• 대규모 코드베이스에 사용할 저렴한 토큰 비용과 초장 컨텍스트 창이 필요하다면 Qwen3-Coder를 선택하세요.

Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Python 프로그래밍에 더 적합한 모델은 무엇인가요?

항목	Qwen3-Coder	GLM 4.5	권장 사항
Python 코딩 벤치마크 (HumanEval, MBPP, LCB)	강력한 성능을 발휘하며 사용자 보고서와 평가에서 표준 Python 벤치마크에서 우세한 것으로 나타남	역시 좋은 성능을 보이지만 순수 Python 코드 생성에서는 약간 뒤처짐	Qwen3-Coder
에이전트 / 툴 호출 작업	77.1%	90.6%	GLM 4.5—API 호출, 외부 툴, 복잡한 상호작용이 포함된 워크플로우에 이상적
지원 프로그래밍 언어	Python과 희귀/레거시 언어를 포함한 358개 언어를 지원—다중 언어나 엣지 사용 사례에 적합	다중 언어 지원에 대한 구체적인 데이터는 없으나, 강력하지만 지원 범위가 좁은 것으로 추정됨	Qwen3-Coder
컨텍스트 길이	256K 토큰	128K 토큰 창	Qwen3-Coder
추론 속도 및 효율성	1050GB 요구 사항으로 인해 VRAM 사용량이 많고 추론이 느림	가벼움(945GB), 더 빠르고 하드웨어 효율성이 높음	GLM 4.5

• Qwen3-Coder를 선택해야 하는 경우 주요 요구 사항이 다음과 같을 때:
  • 순수 Python 코드 작성 또는 리팩토링 (예: 노트북, 스크립트, ML 워크플로우)
  • 다양하거나 틈새 언어로 작업할 때 (358개 언어 지원)
  • 대규모 코드베이스나 확장 컨텍스트(256K~1M 토큰)가 필요한 Python 프로젝트 처리 시
  • 토큰당 비용 최소화—빈번한 Python 반복 작업에 적합
• GLM 4.5를 선택해야 하는 경우 다음이 필요할 때:
  • 외부 종속성이 있는 신뢰할 수 있는 툴 통합, API 오케스트레이션, 에이전트 워크플로우
  • 주어진 하드웨어에서 고속, 효율적인 추론
  • 디버깅, 설명, 단계별 Python 로직 작업을 위한 강력한 추론 능력

Qwen3 Coder와 GLM 4.5의 소프트웨어 개발 비교

테트리스 게임 만들기

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

첫 50마리의 포켓몬을 포함한 인터랙티브 포켓몬 도감 웹페이지 만들기 (애니메이션과 타입 포함) GLM 4.5 Qwen 3 coder

CLI 도구를 통해 Qwen 3 Coder 480B A35B에 접근하는 방법은?

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

• 더 빠름: Qwen3-Coder를 명령줄에서 직접 사용할 수 있습니다—웹사이트나 추가 소프트웨어가 필요하지 않습니다.
• 자동화가 쉬움: Qwen3-Coder를 코딩 작업에 사용하는 스크립트를 쉽게 작성할 수 있습니다.
• 개발자 워크플로우에 적합: 대부분의 개발자는 명령줄을 사용하므로, Qwen3-Coder가 일상 업무의 자연스러운 일부가 됩니다.
• 확장이 쉬움: CLI 명령을 사용해 많은 파일이나 프로젝트를 빠르게 처리할 수 있습니다.

첫 번째 단계: API 키 발급받기

1단계: 계정에 로그인한 후 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.

지금 Qwen 3 Coder 모델과 GLM 4.5를 사용해 보세요!

2단계: 모델 선택

사용 가능한 옵션을 둘러보고 자신의 요구에 맞는 모델을 선택하세요.

3단계: 무료 체험 시작

선택한 모델의 기능을 탐색하기 위해 무료 체험을 시작하세요.

4단계: API 키 발급받기

API 인증을 위해 새로운 API 키를 발급해 드립니다. “설정” 페이지에 들어가면 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.

5단계: API 설치

사용 중인 프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용해 API를 설치하세요.

설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키로 API를 초기화해 Novita AI LLM과 상호작용을 시작할 수 있습니다. 아래는 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)
  
  

Trae에서 Qwen 3 Coder 480B A35B와 GLM 4.5 사용하기

1단계: Trae 실행 및 모델 접근

Trae 앱을 실행하세요. 우측 상단의 AI 사이드바 토글 버튼을 클릭해 AI 사이드바를 엽니다. 그 다음 AI 관리로 이동해 모델을 선택하세요.

2단계: 커스텀 모델 추가 및 제공업체로 Novita 선택

모델 추가 버튼을 클릭해 커스텀 모델 항목을 생성하세요. 모델 추가 대화 상자에서 드롭다운 메뉴에서 제공업체 = Novita를 선택하세요.

3단계: 모델 선택 또는 입력

모델 드롭다운에서 원하는 모델(DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324, MiniMax-M1-80k)을 선택하세요. 정확한 모델이 목록에 없으면 Novita 라이브러리에서 확인한 모델 ID를 직접 입력하세요. 사용하려는 모델의 올바른 변형을 선택했는지 확인하세요.

API 키는 Novita 콘솔에서 발급받을 수 있습니다!

Qwen Code에서 Qwen 3 Coder 480B A35B와 GLM 4.5 사용하기

Qwen Code는 Gemini Code를 기반으로 개발되었으나, Qwen3-Coder의 에이전트 코딩 작업 성능을 극대화하기 위해 프롬프트와 툴 호출 프로토콜을 조정했습니다.

1단계: Qwen Code 설치

전제 조건: Node.js 20 이상 버전이 설치되어 있는지 확인하세요. 공식 Node.js 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

패키지를 전역으로 설치하세요:

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

2단계: 환경 변수 설정

Windows (명령 프롬프트)의 경우:

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)의 경우:

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

설정이 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 뛰어난 성능을 발휘하지만, 각기 다른 방식으로 그 강점을 보입니다:

• Qwen3-Coder는 순수 코딩 성능이 더 뛰어난 선택입니다: Python 작성 및 리팩토링, 틈새 언어 지원, 256K~1M 토큰 컨텍스트와 낮은 토큰 비용으로 대규모 코드베이스 처리에 강점이 있습니다.
• GLM-4.5는 코딩이 추론과 통합되는 경우에 두드러진 성능을 발휘합니다: 실행 속도가 빠르고 리소스 효율성이 높으며, 툴 호출 분야에서 최고 수준의 성능을 보여 에이전트 프로그래밍 환경에 이상적입니다.

👉 대규모 코드베이스 내 소프트웨어를 개발 중이라면 Qwen3-Coder를 선택하세요.
👉 지능형 코딩 에이전트나 API 기반 애플리케이션을 개발 중이라면 GLM-4.5를 선택하세요.

자주 묻는 질문

Python 프로그래밍에 더 적합한 모델은 무엇인가요?

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

다중 언어나 레거시 코드에 더 적합한 모델은 무엇인가요?

Qwen3-Coder는 358개의 프로그래밍 언어를 지원하므로, 다양하거나 엣지 케이스 개발 시나리오에 더 적합합니다.

디버깅과 저장소 규모 워크플로우 처리에 더 적합한 모델은 무엇인가요?

Qwen3-Coder는 초장 컨텍스트(256K~1M 토큰) 덕분에 다중 턴 디버깅, 대규모 코드 편집, 저장소 규모 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

Novita AI는 AI 야망을 실현할 수 있는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스—필요한 모든 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라 부담을 없애고 무료로 시작해 AI 비전을 현실로 만드세요.

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