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

blocks" → "Поддерживает только режим без рассуждений; **не** генерирует блоки`", “Hybrid reasoning: both “thinking” mode (formally chain-of-thought style) and “non-thinking” mode supported” → “Гибридные рассуждения: поддерживаются оба режима — «с рассуждениями» (формально в стиле chain-of-thought) и «без рассуждений»”.

Next section: “## Benchmark Results for Qwen3 Coder and GLM 4.5 in Code Generation Tasks” → “## Результаты бенчмарков Qwen3 Coder и GLM 4.5 в задачах генерации кода”

Then the table: headers are Benchmark / Scenario, Qwen3-Coder, GLM 4.5. Translate the first column: “SWE-Bench Verified” → “SWE-Bench Verified” (wait, that’s a benchmark name, don’t translate? Wait the instruction says don’t translate code blocks, model names, product names, URLs etc. Benchmark names are proper nouns, so leave as is? Wait SWE-Bench is a benchmark, so keep it. Then “SciCode (Coding)” → same, keep? Wait no, wait the user said don’t translate code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters. So benchmark names are okay to leave? Wait but let’s see: “SciCode (Coding)” → maybe leave as is, but the rest: “LiveCodeBench (Coding)” also leave. The values: 67.0 %, 64.2 % etc, keep numbers as is, just the % sign is same. Wait the table rows: |SWE-Bench Verified|67.0 %|64.2 %| → leave as is? Wait no, the header “Benchmark / Scenario” → translate to “Бенчмарк / Сценарий”? Wait yes, because that’s a regular text, not a proper noun. Oh right! The table headers are regular text, so translate them. So the table becomes:

Бенчмарк / Сценарий	Qwen3-Coder	GLM 4.5
SWE-Bench Verified	67,0 %	64,2 %
SciCode (Coding)	36 %	35 %
LiveCodeBench (Coding)	59 %	74 %

Wait, in Russian we use comma as decimal separator, right? So 67.0% becomes 67,0%, that’s correct.

Then the image: “” → keep the image path and alt text? Wait wait, the instruction says preserve image paths and Markdown syntax exactly. Oh right! So the alt text is part of the Markdown, but wait do we translate the alt text? Wait the instruction says “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” Oh, so the alt text is part of the Markdown, but wait let’s check the instruction again: “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs. Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” Oh, so image paths are preserved, but what about alt text? Wait the alt text is descriptive, but let’s see, the original alt text is “Benchmark Results for Qwen3 Coder and GLM 4.5 in Code Generation Tasks” — should we translate that? Wait the instruction says preserve Markdown syntax exactly, but the content of the alt text is text, not a code block or URL. Wait but let’s make sure: the user said translate the blog post for developer readers, so alt text should be translated? Wait but let’s check the instruction again: “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” So the path is exactly the same, the Markdown syntax (the ) is exactly the same, but the alt text can be translated? Wait but let’s see, maybe yes, because it’s part of the content. Wait but let’s confirm: the instruction says “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” So alt text is not in that list, so we can translate it. So the alt text becomes “Результаты бенчмарков Qwen3 Coder и GLM 4.5 в задачах генерации кода”.

Then the next line: “From GLM” → “С сайта GLM” — wait the link URL is kept, the text “From [GLM]” → “С сайта [GLM]” is okay, GLM is a model name, so don’t translate that.

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.” → translate to “> Qwen3-Coder превосходит остальные в многоходовых агентных рабочих процессах с кодом — особенно в отладке в стиле реальных задач и задачах интеграции с инструментами. Он достигает результатов уровня лучших среди открытых моделей и конкурирует с топовыми проприетарными системами. Для исправления багов на уровне репозиториев, многофайлового редактирования и автоматизированных агентных рабочих процессов с инструментами: Qwen3-Coder, скорее всего, является более сильным выбором.”

Next part of the blockquote: “> 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.” → “> GLM-4.5 — это универсальная модель общего назначения, которая занимает высокие позиции в бенчмарках по рассуждениям, программированию и агентным задачам. Она поддерживает гибридные режимы рассуждений и демонстрирует стабильно высокую производительность в нескольких доменах, сохраняя при этом сильные результаты в SWE-Bench. Для сбалансированных задач, охватывающих рассуждения, программирование и интеграцию с инструментами, с умеренными требованиями к контексту: GLM-4.5 является впечатляющим многодоменным исполнителем.”

Next section: “## Speed and Price Comparison: Qwen3 Coder vs GLM 4.5 for Beginners” → “## Сравнение скорости и цены Qwen3 Coder и GLM 4.5 для начинающих”

Then the table: headers are (empty first?), wait the original table is:

Model	VRAM	Recommended GPU
Qwen 3 Coder	1050GB	8 x H100 NVL
GLM 4.5	945GB	8 x H100 NVL

So translate the headers: “Модель”, “Объем VRAM”, “Рекомендуемый GPU”. The values: “Qwen 3 Coder” → leave as is, “1050GB” → same, “8 x H100 NVL” → same. “GLM 4.5” → same, “945GB” → same, “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.” → “> Хотя обе модели требуют GPU одного класса, GLM 4.5 работает быстрее и эффективнее из-за меньшего объема требуемой VRAM, в то время как Qwen3-Coder более требовательна к ресурсам и медленнее при тех же условиях.”

Then the images: “” → keep path exactly, same for the next one “”. The alt texts? Wait the original doesn’t have alt texts for these, so just leave as is.

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.” → same as before, translate: “> Novita AI, как один из ключевых провайдеров в области API для больших языковых моделей, предлагает стабильные и высокоэкономичные API. Из информации о ценах видно, что Qwen3-Coder немного дешевле GLM 4.5.”

Then the list: “* GLM-4.5: $0.60 per 1M input tokens / $2.20 per 1M output tokens, with a context length of 131,072 tokens.” → “* GLM-4.5: $0,60 за 1 млн входных токенов / $2,20 за 1 млн выходных токенов, с длиной контекста 131 072 токена.” “* 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.” → “* Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): $0,35 за 1 млн входных токенов / $1,50 за 1 млн выходных токенов, с длиной контекста 262 144 токена.”

Next section: “## Qwen3 Coder and GLM 4.5: Which Model is More Efficient in Terms of Resource?” → “## Qwen3 Coder и GLM 4.5: какая модель более эффективна с точки зрения ресурсов?”

Then the table: headers are Aspect, Qwen3-Coder, GLM 4.5, More Efficient Model. Translate the headers: “Аспект”, “Qwen3-Coder (480B A35B)”, “GLM 4.5 (355B)”, “Более эффективная модель”. Then the rows: First row: “VRAM Requirement” → “Требуемый объем VRAM”, values: “~1050 GB, needs 8× H100 NVL” → “~1050 ГБ, требуется 8× H100 NVL”, “~945 GB, needs 8× H100 NVL” → “~945 ГБ, требуется 8× H100 NVL”, “GLM 4.5 (≈10% lighter)” → “GLM 4.5 (≈на 10% легче)”. Second row: “Inference Speed” → “Скорость инференса”, values: “Slower due to higher memory footprint” → “Медленнее из-за большего объема занимаемой памяти”, “Faster, lower latency on same hardware” → “Быстрее, меньшая задержка на том же оборудовании”, “GLM 4.5”. Third row: “Context Capacity” → “Объем контекста”, values: “262K tokens (extendable to 1M)” → “262K токенов (расширяемо до 1M)”, “131K tokens” → “131K токенов”, “Qwen3-Coder”. Fourth row: “Price (Novita AI)” → “Цена (Novita AI)”, values: “$0.35 per 1M input / $1.50 per 1M output” → “$0,35 за 1 млн входных / $1,50 за 1 млн выходных”, “$0.60 per 1M input / $2.20 per 1M output” → “$0,60 за 1 млн входных / $2,20 за 1 млн выходных”, “Qwen3-Coder”. Fifth row: “Specialization” → “Специализация”, values: “70% training data in code; optimized for large-scale coding tasks” → “70% обучающих данных — код; оптимизирована для крупномасштабных задач программирования”, “Balanced mix of reasoning, coding, and agentic tasks” → “Сбалансированная комбинация задач на рассуждения, программирование и агентные задачи”, “Depends on use case” → “Зависит от сценария использования”. Sixth row: “Overall Efficiency” → “Общая эффективность”, values: “Efficient for cost and long-context usage” → “Эффективна по стоимости и использованию длинного контекста”, “Efficient for hardware and speed” → “Эффективна по использованию оборудования и скорости”, “Split: Qwen3 for cost/context, GLM 4.5 for compute/speed” → “Разделение: Qwen3 для стоимости/контекста, GLM 4.5 для вычислений/скорости”.

Then the blockquote: “> * GLM 4.5 is more resource-efficient when we talk about hardware (VRAM, speed, latency).” → “> * GLM 4.5 является более ресурсоэффективной, когда речь идет об оборудовании (VRAM, скорость, задержка).” “> * Qwen3-Coder is more efficient in terms of token cost and massive context handling.” → “> * Qwen3-Coder является более эффективной с точки зрения стоимости токенов и работы с огромным контекстом.” “> 👉 In practice:” → “> 👉 На практике:” “> * Choose GLM 4.5 if you care about faster inference and lighter compute load.” → “> * Выбирайте GLM 4.5, если для вас важны более быстрый инференс и меньшая нагрузка на вычисления.” “> * Choose Qwen3-Coder if you need cheaper tokens and ultra-long context windows for large codebases.” → “> * Выбирайте Qwen3-Coder, если вам нужны более дешевые токены и окна ультрадлинного контекста для больших кодовых баз.”

Next section: “## Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Which is Better for Python Programming?” → “## Qwen3 Coder против GLM 4.5: какая модель лучше подходит для программирования на Python?”

Then the table: headers are Aspect, Qwen3-Coder, GLM 4.5, Recommendation. Translate headers: “Аспект”, “Qwen3-Coder”, “GLM 4.5”, “Рекомендация”. Rows: First row: “Python Coding Benchmarks (HumanEval, MBPP, LCB)” → “Бенчмарки программирования на Python (HumanEval, MBPP, LCB)”, values: “Strong performer; user reports and evaluations suggest dominance in standard Python benchmarks” → “Сильный исполнитель; отчеты пользователей и оценки показывают превосходство в стандартных бенчмарках Python”, “Also performs well, but slightly behind in pure Python code generation” → “Тоже хорошо справляется, но немного уступает в генерации чистого кода на Python”, “Qwen3-Coder”. Second row: “Agentic / Tool-Calling Tasks” → “Агентные задачи / задачи вызова инструментов”, values: “77.1%” → “77,1%”, “90.6%” → “90,6%”, “GLM 4.5—ideal for workflows involving API calls, external tools, or complex interactions” → “GLM 4.5 — идеальна для рабочих процессов, связанных с вызовами API, внешними инструментами или сложными взаимодействиями”. Third row: “Supported Programming Languages” → “Поддерживаемые языки программирования”, values: “Supports 358 languages, including Python and obscure/legacy ones—great for multi-language or edge use cases” → “Поддерживает 358 языков, включая Python, а также малоизвестные и устаревшие — отлично подходит для многоязычных или нестандартных сценариев использования”, “No specific data on multi-language support—presumably strong but less broad” → “Нет конкретных данных о поддержке множества языков — предположительно сильная, но менее широкая”, “Qwen3-Coder”. Fourth row: “Context Length” → “Длина контекста”, values: “256K token” → “256K токенов”, “128K token window” → “окно контекста 128K токенов”, “Qwen3-Coder”. Fifth row: “Inference Speed & Efficiency” → “Скорость инференса и эффективность”, values: “Heavier VRAM usage; slower inference due to 1050 GB requirement” → “Больший объем требуемой VRAM; более медленный инференс из-за требования в 1050 ГБ”, “Lighter (945 GB), faster, and more hardware-efficient” → “Меньший объем (945 ГБ), быстрее и более эффективна по использованию оборудования”, “GLM 4.5”.

Then the blockquote: “> * Choose Qwen3-Coder if your primary needs are:” → “> * Выбирайте Qwen3-Coder, если ваши основные потребности:” “> * Writing or refactoring pure Python code (e.g., notebooks, scripts, ML workflows).” → “> * Написание или рефакторинг чистого кода на Python (например, блокноты, скрипты, ML-рабочие процессы).” “> * Working across many or niche languages (supporting 358).” → “> * Работа с большим количеством или нишевыми языками (поддержка 358 языков).” “> * Handling large codebases or Python projects requiring extended context (256K–1M tokens).” → “> * Работа с большими кодовыми базами или проектами на Python, требующими расширенного контекста (256K–1M токенов).” “> * Minimizing cost per token—great for frequent Python iterations.” → “> * Минимизация стоимости за токен — отлично подходит для частых итераций кода на Python.” “> * Choose GLM 4.5 if you need:” → “> * Выбирайте GLM 4.5, если вам нужно:” “> * Reliable tool integration, API orchestration, or agentic workflows with external dependencies.” → “> * Надежная интеграция с инструментами, оркестрация API или агентные рабочие процессы с внешними зависимостями.” “> * High-speed, efficient inference on given hardware.” → “> * Высокоскоростной эффективный инференс на имеющемся оборудовании.” “> * Strong reasoning capabilities for debugging, explanation, or step-by-step Python logic tasks.” → “> * Мощные возможности рассуждений для отладки, объяснения кода или пошаговых задач на логику Python.”

Next section: “## Comparison of Qwen3 Coder and GLM 4.5 for Software” → “## Сравнение Qwen3 Coder и GLM 4.5 на примере разработки ПО”

Then the line: “> Create a Tetris Game” → “> Создайте игру Тетрис”

Then the next lines: “Qwen 3 Coder” → leave as is, “GLM 4.5” → leave as is.

Then “> Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types.” → “> Создайте интерактивную веб-страницу Pokédex Pokémon с первыми 50 Pokémon, включая их анимации и типы.”

Then the images: “” → keep path, alt text translate? Original alt is “glm 4.5” → “GLM 4.5”. Then “” → alt text translate to “Qwen 3 Coder, вызов инструментов”.

Next section: “## How to Access Qwen 3 Coder 480B A35B by CLI Tools?” → “## Как получить доступ к Qwen 3 Coder 480B A35B через инструменты CLI?”

Then the YouTube link: keep as is, “https://www.youtube.com/watch?v=hsPzLalRnpc”.

Then the bullet points: “* Faster: You can use Qwen3-Coder directly from the command line—no website or extra software needed.” → “* Быстрее: Вы можете использовать Qwen3-Coder напрямую из командной строки — не нужен сайт или дополнительное программное обеспечение.” “* Easier automation: It’s simple to write scripts that use Qwen3-Coder for coding tasks.” → “* Проще автоматизация: Легко писать скрипты, которые используют Qwen3-Coder для задач программирования.” “* Fits developers’ workflow: Most developers use the command line, so Qwen3-Coder becomes a natural part of daily work.” → “* Соответствует рабочему процессу разработчиков: Большинство разработчиков используют командную строку, поэтому Qwen3-Coder становится естественной частью повседневной работы.” “* Easy to scale: You can quickly process many files or projects using CLI commands.” → “* Просто масштабировать: Вы можете быстро обрабатывать множество файлов или проектов с помощью команд CLI.”

Next subheading: “### The First: Get API Key” → “### Шаг 1: Получите API-ключ”

Then the step: “Step 1: Log in to your account and click on the Model Library button.” → “Шаг 1: Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку «Библиотека моделей».”

Then the image: “” → alt text translate to “Вход в аккаунт и доступ к библиотеке моделей”, path stays same.

Then the link: “Try Qwen 3 Coder Model and GLM 4.5 Now!” → translate the link text: “Попробуйте модель Qwen 3 Coder и GLM 4.5 сейчас!” — link URL stays same.

Next step: “Step 2: Choose Your Model” → “Шаг 2: Выберите нужную модель”

Then the text: “Browse through the available options and select the model that suits your needs.” → “Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая подходит для ваших задач.”

Then the image: “” → alt text translate to “Выбор модели”, path same.

Next step: “Step 3: Start Your Free Trial” → “Шаг 3: Начните бесплатный пробный период”

Text: “Begin your free trial to explore the capabilities of the selected model.” → “Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.”

Image: “” → alt text translate to “Запуск бесплатного пробного периода для Qwen 3”, path same (the file name is Chinese, but we preserve it, right? Yes, instruction says preserve file paths exactly, so don’t change the file name even if it’s Chinese).

Next step: “Step 4: Get Your API Key” → “Шаг 4: Получите ваш API-ключ”

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.” → “Для аутентификации через API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Настройки», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.”

Image: “” → alt text translate to “Получение API-ключа”, path same.

Next step: “Step 5: Install the API” → “Шаг 5: Установите API”

Text: “Install API using the package manager specific to your programming language.” → “Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.”

Then the next paragraph: “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.” → “После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования API завершения чата для пользователей Python.”

Then the code block: we don’t translate code blocks, right? So leave the code exactly as is. Let’s check: the code is Python, so keep all the code, comments? Wait the code has comments? No, the code is as is, so leave it completely. The code block is between ```, so keep it exactly.

Next section: “## Qwen 3 Coder 480B A35B and GLM 4.5 with Trae” → “## Qwen 3 Coder 480B A35B и GLM 4.5 с Trae” — the link URL is kept, Trae is a product name, don’t translate.

Then the step: “#### Step 1: Open Trae and Access Models” → “#### Шаг 1: Откройте Trae и получите доступ к моделям”

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.” → “Запустите приложение Trae. Нажмите кнопку переключения боковой панели ИИ в правом верхнем углу, чтобы открыть боковую панель ИИ. Затем перейдите в управление ИИ и выберите «Модели».”

Then the images: “” → alt text translate to “Переключение боковой панели ИИ”, path same. “” → alt text translate to “Переход в управление ИИ и выбор моделей”, path same.

Next step: “#### Step 2: Add a Custom Model and Choose Novita as Provider” → “#### Шаг 2: Добавьте пользовательскую модель и выберите Novita в качестве провайдера”

Text: “Click the Add Model button to create a custom model entry. In the add-model dialog, select Provider = Novita from the dropdown menu.” → “Нажмите кнопку Добавить модель, чтобы создать запись пользовательской модели. В диалоговом окне добавления модели выберите в выпадающем меню Провайдер = Novita.”

Images: “” → alt text “Добавление пользовательской модели”, path same. “” → alt text “Выбор Novita в качестве провайдера”, path same.

Next step: “#### Step 3: Select or Enter the Model” → “#### Шаг 3: Выберите или введите модель”

Image: “” → alt text “Получение API-ключа”, path same.

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.” → “В выпадающем списке «Модель» выберите нужную вам модель (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 или MiniMax-M1-80k). Если точная модель отсутствует в списке, просто введите идентификатор модели, который вы записали из библиотеки Novita. Убедитесь, что вы выбрали правильный вариант нужной вам модели.”

Then the link: “You can get API Key on Novita console!” → “Вы можете получить API-ключ на консоли Novita!” — link URL stays same.

Next section: “## Qwen 3 Coder 480B A35B and GLM 4.5 with Qwen Code” → “## Qwen 3 Coder 480B A35B и GLM 4.5 с Qwen Code” — link URL stays same, Qwen Code is a product name, don’t translate.

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 Code разработан на основе Gemini Code, но мы адаптировали промпты и протоколы вызова инструментов, чтобы максимизировать производительность Qwen3-Coder в агентных задачах программирования.” — Gemini Code is a product name, leave as is.

Next subheading: “#### Step 1: Install Qwen Code” → “#### Шаг 1: Установите Qwen Code”

Text: “Prerequisites: Ensure you have Node.js version 20 or higher installed. You can download it from the official Node.js website.” → “Необходимые условия: Убедитесь, что у вас установлена версия Node.js 20 или выше. Вы можете скачать её с официального сайта Node.js.” — link URL stays same, Node.js is a product name, leave as is.

Then: “Install the package globally:” → “Установите пакет глобально:”

Code block: keep exactly as is, don’t translate. The code is:

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

Leave it.

Next subheading: “#### Step 2: Configure Environment Variables” → “#### Шаг 2: Настройте переменные окружения”

Then the OS-specific parts: “For Windows (Command Prompt):” → “Для Windows (Командная строка):” Code block: keep exactly as is, the commands are:

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

Leave as is.

Then “For Linux and Mac (Bash):” → “Для Linux и Mac (Bash):” Code block: same, leave as is.

Next subheading: “#### Step 3: Start Coding” → “#### Шаг 3: Начните программировать”

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.” → “После настройки вы можете начать использовать Qwen Code с выбранной вами моделью Novita AI. Теперь инструмент будет использовать указанную модель для всех задач помощи в программировании.”

Code block: keep exactly as is, the commands:

cd <your-project-directory>
qwen .

Leave as is.

Next paragraph: “In coding tasks, both models shine—but in different ways:” → “В задачах программирования обе модели проявляют себя с лучшей стороны — но по-разному:”

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-Coder является более сильным выбором для производительности в чистых задачах программирования: написания и рефакторинга кода на Python, поддержки нишевых языков и работы с огромными кодовыми базами благодаря контексту в 256K–1M токенов и более низкой стоимости токенов.” “* 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-4.5 выделяется, когда программирование пересекается с рассуждениями и интеграцией: она быстрее в работе, более ресурсоэффективна и доминирует в вызовах инструментов, что делает её идеальной для агентных сред программирования.”

Then the next lines: “👉 If you’re building software within huge codebases, choose Qwen3-Coder.” → “👉 Если вы разрабатываете ПО в рамках огромных кодовых баз, выбирайте Qwen3-Coder.” “👉 If you’re building intelligent coding agents or API-driven applications, choose GLM-4.5.” → “👉 Если вы разрабатываете интеллектуальные агенты для программирования или приложения, работающие через API, выбирайте GLM-4.5.”

Next subheading: “#### Frequently Asked Questions” → “#### Часто задаваемые вопросы”

Then the questions: “Which model is better for Python programming?” → “Какая модель лучше подходит для программирования на Python?” Answer: “Qwen3-Coder leads in standard Python benchmarks (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) and is generally preferred for notebooks, ML workflows, and script automation.” → “Qwen3-Coder лидирует в стандартных бенчмарках Python (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) и обычно предпочтительна для блокнотов, ML-рабочих процессов и автоматизации скриптов.”

Next question: “Which model is better for multi-language or legacy code?” → “Какая модель лучше подходит для многоязычного кода или устаревших языков?” Answer: “Qwen3-Coder supports 358 programming languages, making it better for diverse or edge-case development scenarios.” → “Qwen3-Coder поддерживает 358 языков программирования, что делает её лучше для разнообразных или нестандартных сценариев разработки.”

Next question: “Which model handles debugging and repository-scale workflows?” → “Какая модель лучше справляется с отладкой и рабочими процессами на уровне репозиториев?” 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-Coder превосходит остальные в многоходовой отладке, крупных правках кода и задачах на уровне репозиториев благодаря ультрадлинному контексту (256K–1M токенов).”

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 AI — это универсальная облачная платформа, которая помогает реализовать ваши амбиции в области ИИ. Интегрированные API, бессерверные решения, GPU-инстансы — доступные инструменты, которые вам нужны. Избавьтесь от необходимости управлять инфраструктурой, начните бесплатно и воплотите ваше видение ИИ в реальность.” — link URL stays same.

Next subheading: “#### Recommend Reading” → “#### Рекомендуемые материалы для чтения”

Then the links: “Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance.” → translate the link text: “Llama 3.2 3B против DeepSeek V3: сравнение эффективности и производительности.” — link URL stays same. “How to Access ERNIE 4.5: Effortless Ways via Web, API, and Code” → translate link text: “Как получить доступ к ERNIE 4.5: простые способы через веб, API и код” — URL same. “Access DeepSeek V3.1 in Trae: Complete Setup and Integration Guide” → translate link text: “Доступ к DeepSeek V3.1 в Trae: полное руководство по настройке и интеграции” — URL same.

Now, the frontmatter: let’s adjust it. Original frontmatter:

---

title: “Qwen 3 Coder vs GLM 4.5: Which Excels in Pure Coding vs Tool-Calling?” description: “Explore the differences between Qwen 3 Coder vs GLM 4.5. Discover which model excels in programming tasks.” pubDate: “2025-09-15 19:00:00” updatedDate: “2025-09-11 18:19:27” wpSlug: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” canonical: “/qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“AI Model Comparison”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-3-3.webp” isSticky: false readingMinutes: 9 wordpressId: 17237

We need to add locale: ru and translationKey: qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling, right? Because the instruction says set locale to target locale, set translationKey to the provided slug if missing. The original frontmatter doesn’t have these, so add them. Also translate title and description.

So updated frontmatter:

---

title: “Qwen 3 Coder против GLM 4.5: какая модель лучше справляется с чистым программированием, а какая с вызовом инструментов?” description: “Изучите различия между Qwen 3 Coder и GLM 4.5. Узнайте, какая модель лучше подходит для задач программирования.” locale: ru translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” pubDate: “2025-09-15 19:00:00” updatedDate: “2025-09-11 18:19:27” wpSlug: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” canonical: “/qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“AI Model Comparison”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-3-3.webp” isSticky: false readingMinutes: 9 wordpressId: 17237

Wait, the translationKey is a string? The instruction says “set translationKey to the provided slug if it is missing.” So yes, add that field.

Now, let’s check all parts: code blocks are preserved, URLs are preserved, image paths are preserved, model names (Qwen3-Coder, GLM-4.5, Novita AI, Trae, Qwen Code, Gemini Code, Node.js, DeepSeek etc.) are not translated, product names are kept, API parameters are kept, Markdown syntax is preserved.

Wait, let’s check the code block: the original code has system_content = ""Be a helpful assistant"" — wait that’s a typo? But we don’t change code, so leave it as is, right? Yes, because we don’t modify code blocks, just preserve them.

Also, the YouTube links: keep as is, right? Yes, they are URLs, don’t translate.

Wait, the part where it says “From GLM” — we translated “From” to “С сайта”, which is correct, the link is kept.

Also, the numbers: we changed decimal points to commas, which is correct for Russian, right? Yes, because in Russian, decimal separator is comma, so 67.0% becomes 67,0%, that’s correct.

Wait, but what about the token counts: 262,144 — in Russian we use space as thousand separator? Wait no, wait the original uses commas as thousand separators? Wait original has 131,072 tokens, 262,144 tokens. Oh right, in English, comma is thousand separator, dot is decimal. In Russian, space is thousand separator, comma is decimal. Wait but let’s see: the original has 131,072 — that’s 131 thousand 72, right? So in Russian, it’s 131 072? But wait, the instruction says preserve Markdown syntax exactly, but the numbers are content. Wait but let’s check: the original has 131,072 tokens, which is 131 thousand 72. So in Russian, we can write 131 072, but wait, maybe keep the original formatting? Wait no, because in Russian, comma is decimal, so 131,072 would be read as 131 point 072, which is wrong. Oh right! So we need to adjust the thousand separators. So 131,072 → 131 072, 262,144 → 262 144, 1050GB → 1050 ГБ (wait GB is abbreviation, so we can write ГБ, which is Russian for GB, right? Yes, that’s correct. 945GB → 945 ГБ. 8 x H100 NVL → same, because it’s a product name.

Wait, but let’s confirm: the original has “131,072 tokens” — that’s 131 thousand 72, so in Russian it’s “131 072 токена”, correct. “262,144 tokens” → “262 144 токена”, correct. “1050GB” → “1050 ГБ”, “945GB” → “945 ГБ”, that’s right.

Also, the price: $0.60 → $0,60, that’s correct, because decimal separator is comma in Russian.

Now, let’s check all the parts again to make sure we didn’t miss anything. The FAQ section is translated, the steps for CLI, Trae, Qwen Code are all translated, code blocks are preserved, URLs are preserved, image paths are preserved, model names are not translated, product names are not translated.

Wait, the part where it says “Create a Tetris Game” → translated to “Создайте игру Тетрис”, correct. “Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types.” → “Создайте интерактивную веб-страницу Pokédex Pokémon с первыми 50 Pokémon, включая их анимации и типы.” — Pokémon is a proper noun, so leave as is, correct.

Also, the part “Qwen Code is developed on top of Gemini Code” → “Qwen Code разработан на основе Gemini Code” — Gemini Code is a product name, leave as is, correct.

The Node.js part: “официального сайта Node.js” — correct, Node.js is a product name.

The model names like DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324, MiniMax-M1-80k — all left as is, correct.

The API parameters in the code block: all left as is, correct, because we don’t translate code blocks.

The Markdown link URLs: all kept exactly as is, correct.

Image paths: all kept exactly as is, even the Chinese file name, correct, because instruction says preserve file paths exactly.

Now, let’s put it all together, making sure the Markdown is correct, frontmatter is correct, all parts are translated properly, no code or URLs are changed.

title: “Qwen 3 Coder против GLM 4.5: какая модель лучше справляется с чистым программированием, а какая с вызовом инструментов?” description: “Изучите различия между Qwen 3 Coder и GLM 4.5. Узнайте, какая модель лучше подходит для задач программирования.” locale: ru translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” pubDate: “2025-09-15 19:00:00” updatedDate: “2025-09-11 18:19:27” wpSlug: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling” canonical: “/qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“AI Model Comparison”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-3-3.webp” isSticky: false readingMinutes: 9 wordpressId: 17237

Когда речь заходит о программировании, не все большие языковые модели созданы одинаково. Две самых продвинутых модели-претендента — Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct) и GLM-4.5 — используют совершенно разные подходы.

• Qwen3-Coder — это модель, специализирующаяся на коде, обученная на ~70% данных, связанных с программированием. Она поддерживает 358 языков программирования, достигает наилучших на текущий момент результатов на Python и особенно сильна в многоходовой отладке, редактировании больших кодовых баз и рабочих процессах на уровне репозиториев.
• GLM-4.5, с другой стороны, является универсальной моделью общего назначения. Хотя она также очень хорошо справляется с кодом, её реальная сила заключается в агентных рабочих процессах: управлении работой API, баз данных и внешних инструментов с процентом успешных вызовов инструментов 90,6%, что является наивысшим показателем среди современных моделей.

👉 В этой статье мы ответим на ключевой вопрос: Чем именно отличаются производительность Qwen3-Coder и GLM-4.5 в задачах программирования, и для какого типа разработчиков или рабочих процессов каждая из них лучше всего подходит?

Novita AI, как один из ключевых провайдеров в области API для больших языковых моделей, предлагает стабильные и высокоэкономичные API. Из информации о ценах видно, что Qwen3-Coder немного дешевле GLM 4.5.

• GLM-4.5: $0,60 за 1 млн входных токенов / $2,20 за 1 млн выходных токенов, с длиной контекста 131 072 токена.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): $0,35 за 1 млн входных токенов / $1,50 за 1 млн выходных токенов, с длиной контекста 262 144 токена.

Какие основные архитектурные различия между Qwen3 Coder и GLM 4.5?

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

Feature	Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct)	GLM-4.5
Архитектура (MoE)	480B общих параметров, ~35B активных при инференсе (8 из 160 экспертов)	355B общих параметров, 32B активных при инференсе
Длина контекста	Нативная поддержка 262 144 токенов (≈256K)	Поддерживает контекст до 128K при правильной настройке оборудования
Режимы рассуждений	Поддерживает только режим без рассуждений; не генерирует блоки <think></think>	Гибридные рассуждения: поддерживаются оба режима — «с рассуждениями» (формально в стиле chain-of-thought) и «без рассуждений»

Результаты бенчмарков Qwen3 Coder и GLM 4.5 в задачах генерации кода

Бенчмарк / Сценарий	Qwen3-Coder	GLM 4.5
SWE-Bench Verified	67,0 %	64,2 %
SciCode (Coding)	36 %	35 %
LiveCodeBench (Coding)	59 %	74 %

С сайта GLM

Qwen3-Coder превосходит остальные в многоходовых агентных рабочих процессах с кодом — особенно в отладке в стиле реальных задач и задачах интеграции с инструментами. Он достигает результатов уровня лучших среди открытых моделей и конкурирует с топовыми проприетарными системами. Для исправления багов на уровне репозиториев, многофайлового редактирования и автоматизированных агентных рабочих процессов с инструментами: Qwen3-Coder, скорее всего, является более сильным выбором.

GLM-4.5 — это универсальная модель общего назначения, которая занимает высокие позиции в бенчмарках по рассуждениям, программированию и агентным задачам. Она поддерживает гибридные режимы рассуждений и демонстрирует стабильно высокую производительность в нескольких доменах, сохраняя при этом сильные результаты в SWE-Bench. Для сбалансированных задач, охватывающих рассуждения, программирование и интеграцию с инструментами, с умеренными требованиями к контексту: GLM-4.5 является впечатляющим многодоменным исполнителем.

Сравнение скорости и цены Qwen3 Coder и GLM 4.5 для начинающих

Модель	Объем VRAM	Рекомендуемый GPU
Qwen 3 Coder	1050 ГБ	8 x H100 NVL
GLM 4.5	945 ГБ	8 x H100 NVL

Хотя обе модели требуют GPU одного класса, GLM 4.5 работает быстрее и эффективнее из-за меньшего объема требуемой VRAM, в то время как Qwen3-Coder более требовательна к ресурсам и медленнее при тех же условиях.

GLM 4.5 Price

Qwen 3 Coder Price

Novita AI, как один из ключевых провайдеров в области API для больших языковых моделей, предлагает стабильные и высокоэкономичные API. Из информации о ценах видно, что Qwen3-Coder немного дешевле GLM 4.5.

• GLM-4.5: $0,60 за 1 млн входных токенов / $2,20 за 1 млн выходных токенов, с длиной контекста 131 072 токена.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): $0,35 за 1 млн входных токенов / $1,50 за 1 млн выходных токенов, с длиной контекста 262 144 токена.

Qwen3 Coder и GLM 4.5: какая модель более эффективна с точки зрения ресурсов?

Аспект	Qwen3-Coder (480B A35B)	GLM 4.5 (355B)	Более эффективная модель
Требуемый объем VRAM	~1050 ГБ, требуется 8× H100 NVL	~945 ГБ, требуется 8× H100 NVL	GLM 4.5 (≈на 10% легче)
Скорость инференса	Медленнее из-за большего объема занимаемой памяти	Быстрее, меньшая задержка на том же оборудовании	GLM 4.5
Объем контекста	262K токенов (расширяемо до 1M)	131K токенов	Qwen3-Coder
Цена (Novita AI)	$0,35 за 1 млн входных / $1,50 за 1 млн выходных	$0,60 за 1 млн входных / $2,20 за 1 млн выходных	Qwen3-Coder
Специализация	70% обучающих данных — код; оптимизирована для крупномасштабных задач программирования	Сбалансированная комбинация задач на рассуждения, программирование и агентные задачи	Зависит от сценария использования
Общая эффективность	Эффективна по стоимости и использованию длинного контекста	Эффективна по использованию оборудования и скорости	Разделение: Qwen3 для стоимости/контекста, GLM 4.5 для вычислений/скорости

• GLM 4.5 является более ресурсоэффективной, когда речь идет об оборудовании (VRAM, скорость, задержка).
• Qwen3-Coder является более эффективной с точки зрения стоимости токенов и работы с огромным контекстом.

👉 На практике:

• Выбирайте GLM 4.5, если для вас важны более быстрый инференс и меньшая нагрузка на вычисления.
• Выбирайте Qwen3-Coder, если вам нужны более дешевые токены и окна ультрадлинного контекста для больших кодовых баз.

Qwen3 Coder против GLM 4.5: какая модель лучше подходит для программирования на Python?

Аспект	Qwen3-Coder	GLM 4.5	Рекомендация
Бенчмарки программирования на Python (HumanEval, MBPP, LCB)	Сильный исполнитель; отчеты пользователей и оценки показывают превосходство в стандартных бенчмарках Python	Тоже хорошо справляется, но немного уступает в генерации чистого кода на Python	Qwen3-Coder
Агентные задачи / задачи вызова инструментов	77,1 %	90,6 %	GLM 4.5 — идеальна для рабочих процессов, связанных с вызовами API, внешними инструментами или сложными взаимодействиями
Поддерживаемые языки программирования	Поддерживает 358 языков, включая Python, а также малоизвестные и устаревшие — отлично подходит для многоязычных или нестандартных сценариев использования	Нет конкретных данных о поддержке множества языков — предположительно сильная, но менее широкая	Qwen3-Coder
Длина контекста	256K токенов	Окно контекста 128K токенов	Qwen3-Coder
Скорость инференса и эффективность	Больший объем требуемой VRAM; более медленный инференс из-за требования в 1050 ГБ	Меньший объем (945 ГБ), быстрее и более эффективна по использованию оборудования	GLM 4.5

• Выбирайте Qwen3-Coder, если ваши основные потребности:
  • Написание или рефакторинг чистого кода на Python (например, блокноты, скрипты, ML-рабочие процессы).
  • Работа с большим количеством или нишевыми языками (поддержка 358 языков).
  • Работа с большими кодовыми базами или проектами на Python, требующими расширенного контекста (256K–1M токенов).
  • Минимизация стоимости за токен — отлично подходит для частых итераций кода на Python.
• Выбирайте GLM 4.5, если вам нужно:
  • Надежная интеграция с инструментами, оркестрация API или агентные рабочие процессы с внешними зависимостями.
  • Высокоскоростной эффективный инференс на имеющемся оборудовании.
  • Мощные возможности рассуждений для отладки, объяснения кода или пошаговых задач на логику Python.

Сравнение Qwen3 Coder и GLM 4.5 на примере разработки ПО

Создайте игру Тетрис

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

Создайте интерактивную веб-страницу Pokédex Pokémon с первыми 50 Pokémon, включая их анимации и типы.

GLM 4.5

Qwen 3 coder

Как получить доступ к Qwen 3 Coder 480B A35B через инструменты CLI?

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

• Быстрее: Вы можете использовать Qwen3-Coder напрямую из командной строки — не нужен сайт или дополнительное программное обеспечение.
• Проще автоматизация: Легко писать скрипты, которые используют Qwen3-Coder для задач программирования.
• Соответствует рабочему процессу разработчиков: Большинство разработчиков используют командную строку, поэтому Qwen3-Coder становится естественной частью повседневной работы.
• Просто масштабировать: Вы можете быстро обрабатывать множество файлов или проектов с помощью команд CLI.

Шаг 1: Получите API-ключ

Шаг 1: Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку «Библиотека моделей».

Попробуйте модель Qwen 3 Coder и GLM 4.5 сейчас!

Шаг 2: Выберите нужную модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая подходит для ваших задач.

Шаг 3: Начните бесплатный пробный период

Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Шаг 4: Получите ваш API-ключ

Для аутентификации через API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Настройки», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.

Шаг 5: Установите API

Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.

После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования API завершения чата для пользователей 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 и GLM 4.5 с Trae

Шаг 1: Откройте Trae и получите доступ к моделям

Запустите приложение Trae. Нажмите кнопку переключения боковой панели ИИ в правом верхнем углу, чтобы открыть боковую панель ИИ. Затем перейдите в управление ИИ и выберите «Модели».

Шаг 2: Добавьте пользовательскую модель и выберите Novita в качестве провайдера

Нажмите кнопку Добавить модель, чтобы создать запись пользовательской модели. В диалоговом окне добавления модели выберите в выпадающем меню Провайдер = Novita.

Шаг 3: Выберите или введите модель

В выпадающем списке «Модель» выберите нужную вам модель (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 или MiniMax-M1-80k). Если точная модель отсутствует в списке, просто введите идентификатор модели, который вы записали из библиотеки Novita. Убедитесь, что вы выбрали правильный вариант нужной вам модели.

Вы можете получить API-ключ на консоли Novita!

Qwen 3 Coder 480B A35B и GLM 4.5 с Qwen Code

Qwen Code разработан на основе Gemini Code, но мы адаптировали промпты и протоколы вызова инструментов, чтобы максимизировать производительность Qwen3-Coder в агентных задачах программирования.

Шаг 1: Установите Qwen Code

Необходимые условия: Убедитесь, что у вас установлена версия Node.js 20 или выше. Вы можете скачать её с официального сайта Node.js.

Установите пакет глобально:

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

Шаг 2: Настройте переменные окружения

Для Windows (Командная строка):

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

Для Linux и 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"

Шаг 3: Начните программировать

После настройки вы можете начать использовать Qwen Code с выбранной вами моделью Novita AI. Теперь инструмент будет использовать указанную модель для всех задач помощи в программировании.

cd <your-project-directory>
qwen .

В задачах программирования обе модели проявляют себя с лучшей стороны — но по-разному:

• Qwen3-Coder является более сильным выбором для производительности в чистых задачах программирования: написания и рефакторинга кода на Python, поддержки нишевых языков и работы с огромными кодовыми базами благодаря контексту в 256K–1M токенов и более низкой стоимости токенов.
• GLM-4.5 выделяется, когда программирование пересекается с рассуждениями и интеграцией: она быстрее в работе, более ресурсоэффективна и доминирует в вызовах инструментов, что делает её идеальной для агентных сред программирования.

👉 Если вы разрабатываете ПО в рамках огромных кодовых баз, выбирайте Qwen3-Coder.
👉 Если вы разрабатываете интеллектуальные агенты для программирования или приложения, работающие через API, выбирайте GLM-4.5.

Часто задаваемые вопросы

Какая модель лучше подходит для программирования на Python?

Qwen3-Coder лидирует в стандартных бенчмарках Python (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) и обычно предпочтительна для блокнотов, ML-рабочих процессов и автоматизации скриптов.

Какая модель лучше подходит для многоязычного кода или устаревших языков?

Qwen3-Coder поддерживает 358 языков программирования, что делает её лучше для разнообразных или нестандартных сценариев разработки.

Какая модель лучше справляется с отладкой и рабочими процессами на уровне репозиториев?

Qwen3-Coder превосходит остальные в многоходовой отладке, крупных правках кода и задачах на уровне репозиториев благодаря ультрадлинному контексту (256K–1M токенов).

Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая помогает реализовать ваши амбиции в области ИИ. Интегрированные API, бессерверные решения, GPU-инстансы — доступные инструменты, которые вам нужны. Избавьтесь от необходимости управлять инфраструктурой, начните бесплатно и воплотите ваше видение ИИ в реальность.

Рекомендуемые материалы для чтения

Llama 3.2 3B против DeepSeek V3: сравнение эффективности и производительности.

Как получить доступ к ERNIE 4.5: простые способы через веб, API и код

Доступ к DeepSeek V3.1 в Trae: полное руководство по настройке и интеграции