Используйте GLM 4.5 в Trae для открытия более интеллектуальных агентов кодирования

ГЛМ 4.5 — это передовая большая языковая модель, разработанная со встроенными агентными возможностями, то есть способная рассуждать, выполнять действия и использовать инструменты в реальных рабочих процессах кодирования. В бенчмарках, выполненных в 52 реальных задачах программирования — от разработки интерфейса до проектирования алгоритмов — GLM 4.5 показала результаты, сопоставимые с топовыми моделями, такими как Claude 4 Sonnet, Kimi K2 и Qwen3-Coder.

Благодаря бесшовной интеграции с такими инструментами, как Клод Код и TraeGLM 4.5 становится высокоэффективным агентом кода. Это руководство покажет вам, как тестировать и запускать GLM 4.5 в Trae, одной из самых гибких и удобных для разработчиков IDE для программирования с использованием ИИ.

Действительно ли GLM 4.5 меняет будущее агентов Code AI?

Для оценки возможностей агентного кодирования GLM-4.5 мы использовали Claude Code для сравнения производительности с Claude-4-Sonnet, Kimi K2 и Qwen3-Coder в 52 задачах кодирования, охватывающих разработку интерфейса, разработку инструментов, анализ данных, тестирование и реализацию алгоритмов. Все оценки проводились в изолированных тестовых средах с многоэтапным взаимодействием с пользователем и стандартизированными критериями оценки для обеспечения согласованности и воспроизводимости. — Z AI

1. Высокие результаты в личных встречах

• Против Клода 4 Сонет: GLM-4.5 выиграл 40.4%. времени, но потерял 50%., что свидетельствует о конкурентоспособности по сравнению с ведущей моделью.
• Против Кими К2: GLM-4.5 выиграл 53.9%., показывая явное превосходство.
• Против Qwen3-Coder: GLM-4.5 доминирует с 80.8%. побеждает — решающее преимущество.

Это говорит о том, что GLM-4.5 превосходит или соответствует лучшим кодирующим агентам в реальных сценариях разработки.

2. Лучшая эффективность использования инструмента

• Самый высокий показатель успешности вызова инструмента: 90.6%, что лучше, чем у Claude 4 Sonnet (89.5%) и намного лучше, чем у Qwen3-Coder (77.1%).
  • Это имеет решающее значение в агентном кодировании, где бесперебойная интеграция инструментов часто определяет надежность.

3. Сбалансированное использование токенов

• Использует больше токенов, чем Клод, но гораздо меньше, чем Qwen3-Coder.
  • ГЛМ-4.5: 1.39 млн токенов/взаимодействие
  • Клод: 696K
  • Qwen3-Coder: 2.07M

Он предлагает нечто среднее: достаточно мощный, чтобы быть эффективным, но не слишком дорогой.

Почему GLM 4.5 лучше всего работает с Claude Code или Trae?

1. Оптимизировано для агентного взаимодействия
GLM 4.5 разработан для работы в качестве агента, способного выполнять действия, использовать инструменты и управлять задачами. Claude Code и Trae разработаны для поддержки такого агентского поведения, обеспечивая бесшовную интеграцию с API, внешними инструментами и сложными рабочими процессами.

2. Богатый набор инструментов и поддержка API
Эти платформы предлагают предварительно настроенный доступ к инструментам и API. GLM 4.5 может напрямую вызывать эти инструменты для автоматизации таких задач, как тестирование, развертывание, документирование и анализ данных, что максимально повышает его эффективность в качестве интеллектуального помощника по программированию.

3. Интерфейсы кодирования высокой точности
Claude Code и Trae предоставляют среды со следующими функциями:

• Контекстно-зависимое автозаполнение
• Проверка синтаксиса и линтинг
• Поддержка нескольких языков
  Это хорошо согласуется с расширенными возможностями генерации и рефакторинга кода GLM 4.5, повышая как точность, так и производительность труда разработчиков.

4. Циклы обратной связи в реальном времени
GLM 4.5 использует возможности обратной связи в реальном времени, предоставляемые этими платформами. Модель может мгновенно адаптировать свои выходные данные в зависимости от реакции системы, будь то отладка, оптимизация кода или предложение изменений в архитектуре.

5. Масштабируемое сотрудничество
Claude Code и Trae предлагают функции совместной работы, такие как общие рабочие пространства, редактирование в режиме реального времени и назначение задач. Это расширяет возможности GLM 4.5 как командного помощника по программированию, поддерживая инженеров как в индивидуальной, так и в командной работе.

6. Целенаправленная оптимизация производительности
Эти среды настроены на максимально эффективное использование крупных языковых моделей, таких как GLM 4.5. Это включает в себя эффективное управление длиной контекста, кэширование взаимодействий и оптимизацию вызова инструментов, что обеспечивает высокую и стабильную производительность даже при работе с крупными проектами.

Что выбрать: Клода Кода или Трея?

1. Терминально-управляемая автоматизация и рабочие процессы всего репозитория

• Предпочтительный: Клод Код
  Claude Code отлично справляется с агентными рабочими процессами на базе CLI: редактирование файлов, запуск тестов, применение рефакторинга, управление Git (коммиты, PR) и сквозная отладка — все это с помощью команд на естественном языке в терминале с минимальными трудностями в работе с пользовательским интерфейсом.

Идеальные задачи: прототипирование на основе CLI, исправление ошибок, интегрированные в Git модификации кода, непрерывные интеграционные потоки.

2. Кодирование на основе графического интерфейса/IDE, автодополнение в реальном времени и режим конструктора

• Предпочтительный: Трей
  Trae — это полноценная интегрированная среда разработки (IDE) на основе VS Code, которая предлагает чат на основе редактора, встроенное автодополнение кода, генерацию на основе комментариев и режим Builder, в котором инструмент разбивает команду на шаги, просматривает предлагаемые изменения и автоматически применяет их.

Идеальные задачи: Кодирование с использованием редактора, генерация тестов в реальном времени, рефакторинг, формирование шаблонов функций в нескольких файлах, итеративная разработка с предварительным просмотром изменений.

3. Концептуальное планирование или структурное прототипирование

• Привилегированный: Клод Код
  Многие пользователи используют Claude Code для быстрого создания прототипов функций с помощью подсказок общего уровня, без необходимости написания подробной проектной документации. Этот инструмент особенно подходит для изучения альтернативных архитектурных решений или создания простых MVP на основе концепции.

4. Глубокая отладка, итерация через тестирование и предложения по коммитам

• Привилегированный: Клод Код
  Claude Code предлагает надежную автоматизацию тестирования, анализ трассировки стека и генерацию коммитов/PR-запросов Git с контекстом на естественном языке. Многие пользователи предпочитают его для сортировки ошибок на основе сценариев и эволюции кода на основе тестирования.

5. Пользовательские рабочие процессы агентов, многопользовательскиеLLM Использование и эксперименты разработчиков

• Привилегированный: Trae
  Режим командной строки Trae с открытым исходным кодом (лицензия MIT) поддерживает локальные LLMs, OpenAI, Claude и т. д., скрипты на bash и записанные пути выполнения. Он занимает высокие позиции в SWE-bench благодаря автономному решению проблем и гибкой оркестровке инструментов.

6. Проектные среды с чувствительным к стоимости или открытым исходным кодом

• Привилегированный: Trae
  Trae — бесплатный продукт с полностью открытым исходным кодом, не требующий привязки к поставщику. Он идеально подходит для разработчиков и команд, которым нужен полный контроль над развертыванием, использованием API и структурой затрат, особенно при использовании локально размещенных моделей.

Предпочитаю Клода Кода если вы работаете в основном в терминале, вам нужна интегрированная поддержка тестирования и контроля версий или вам нужно быстрое создание прототипов с помощью языковых команд в macOS/Linux.

Выбрать Трей если вы предпочитаете опыт кодирования с графическим интерфейсом, планируете работать в Windows, нуждаетесь в интерактивных встроенных предложениях, хотите полную гибкость открытого исходного кода или вам требуется интеграция нескольких моделей и настраиваемые рабочие процессы.

Как использовать GLM 4.5 с Claude Code и Trae?

Novita AI — это облачная платформа, которая обеспечивает API-доступ к широкому спектру моделей ИИ с открытым исходным кодом, включая большие языковые модели (LLMs) как LLaMA, DeepSeek, Mistral, Qwen и другие. С Novita AI, вы можете зарегистрировать учетную запись, сгенерировать ключ API и выбрать из десятков размещенных моделей для интеграции в ваши инструменты.

Novita AI интегрирует Anthropic API для использования GLM 4.5 в Клод Код и Trae, превосходя многих поставщиков в отрасли. Он также предоставляет API с Контекст 131K и затраты на 0.6 долл. США/вход и 2.2 долл. США/выход, обеспечивая мощную поддержку для максимального использования потенциала агента кода GLM 4.5.

Предпосылки-Получить Novita AI API ключ

Шаг 1: Войдите в свою учетную запись и нажмите кнопку «Библиотека моделей».

Шаг 2: Выберите модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая соответствует вашим потребностям.

Шаг 3. Начните бесплатную пробную версию

Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Шаг 4: Получите свой ключ API

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: Установка API

Установите API, используя менеджер пакетов, соответствующий вашему языку программирования.

После установки импортируйте необходимые библиотеки в среду разработки. Инициализируйте API, используя свой ключ API, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования API завершения чата для пользователей Python.

из openai импорт OpenAI клиент = OpenAI( base_url="https://api.novita.ai/v3/openai", api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==", ) model = "zai-org/glm-4.5" stream = True # или False max_tokens = 65536 system_content = ""Будьте полезным помощником"" temperature = 1 top_p = 1 min_p = 0 top_k = 50 principal_penalty = 0 frequency_penalty = 0 repeat_penalty = 1 response_format = { "type": "text" } chat_completion_res = client.chat.completions.create( model=model, messages=[ { "role": "system", "content": system_content, }, { "role": "user", "content": "Привет!", } ], stream=stream, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature, top_p=top_p, principal_penalty=presence_penalty, frequency_penalty= frequency_penalty, response_format=response_format, extra_body={ "top_k": top_k, "repetition_penalty": repeat_penalty, "min_p": min_p } ) если stream: для фрагмента в chat_completion_res: print(chunk.choices[0].delta.content или "", end="") else: print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

Руководство по кодированию Клода

Шаг 1: Установка Клода Кода

Перед установкой Claude Code убедитесь, что ваша система соответствует минимальным требованиям. В вашей локальной среде должен быть установлен Node.js версии 18 или выше. Вы можете проверить версию Node.js, выполнив команду node --version в вашем терминале.

Для Windows

Откройте командную строку и выполните следующие команды:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code npx win-claude-code@latest

Глобальная установка гарантирует доступ к Claude Code из любого каталога вашей системы. npx win-claude-code@latest команда загружает и запускает последнюю версию для Windows.

Для Mac и Linux

Откройте терминал и запустите:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Пользователи Mac могут сразу приступить к глобальной установке, не выполняя дополнительные команды, специфичные для конкретной платформы. Процесс установки автоматически настраивает необходимые зависимости и переменные PATH.

Шаг 2: Настройка переменных среды

Переменные среды настраивают Claude Code для использования Kimi-K2 через Novita AIКонечные точки API. Эти переменные сообщают Клоду Коду, куда отправлять запросы и как проходить аутентификацию.

Для Windows

Откройте командную строку и задайте следующие переменные среды:

установите ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/антропный набор ANTHROPIC_AUTH_TOKEN= установить ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5" установить ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"

Замените <Novita API Key> с вашим реальным ключом API, полученным от Novita AI платформа. Эти переменные остаются активными в текущем сеансе и должны быть сброшены при закрытии командной строки.

Для Mac и Linux

Откройте Терминал и экспортируйте следующие переменные среды:

экспорт ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic" экспорт ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=" " export ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5" export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"

Шаг 3: Запуск Claude Code

После завершения установки и настройки вы можете запустить Claude Code в каталоге вашего проекта. Перейдите в нужное место с помощью cd команда:

компакт-диск Клод .

Параметр точка (.) указывает Claude Code работать в текущем каталоге. После запуска в интерактивном сеансе появится приглашение Claude Code.

Это означает, что инструмент готов к получению ваших инструкций. Интерфейс обеспечивает понятную и интуитивно понятную среду для взаимодействия с программистами на естественном языке.

Шаг 4: Использование Claude Code в VSCode или Cursor

Claude Code легко интегрируется с популярными средами разработки. Он расширяет ваш рабочий процесс, а не заменяет его.

Вы можете использовать Claude Code прямо в терминале VSCode или Cursor. Это позволит вам сохранить доступ к привычным инструментам разработки, используя при этом поддержку ИИ.

Кроме того, для VSCode и Cursor доступны плагины Claude Code. Эти плагины обеспечивают более глубокую интеграцию с этими редакторами, предлагая встроенную помощь ИИ, подсказки по коду и функции управления проектами непосредственно в интерфейсе вашей IDE.

Руководство по Trae

Шаг 1: Открытие трассировки и доступ к моделям

Запустите приложение Trae. Нажмите кнопку «Переключить боковую панель ИИ» в правом верхнем углу, чтобы открыть Боковая панель ИИ, Затем перейдите к Управление ИИ и Модели.

Шаг 2: Добавьте пользовательскую модель и выберите Novita как поставщик и выбор моделей

Нажмите Добавить модель Нажмите кнопку, чтобы создать пользовательскую модель. В диалоговом окне добавления модели выберите Поставщик = Novita в раскрывающемся меню.

В раскрывающемся списке «Модель» выберите нужную модель (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2, GLM 4.5, DeepSeek-V3-0324 или MiniMax-M1-80k). Если точная модель отсутствует в списке, просто введите идентификатор модели, который вы сохранили в библиотеке Novita. Убедитесь, что вы выбрали правильный вариант модели, которую хотите использовать.

Шаг 3: Введите свой ключ API

Скопируйте Novita AI Ключ API из консоли Novita и вставьте его в поле «Ключ API» в Trae.

Шаг 4: Сохраните конфигурацию

Нажмите «Добавить модель», чтобы сохранить изменения. Trae проверит ключ API и выбранную модель в фоновом режиме.

GLM 4.5 выделяется интеллектуальным использованием инструментов, конкурентной точностью и сбалансированным использованием ресурсов. Trae предлагает разработчикам идеальную среду для изучения этого потенциала в действии благодаря:

• Редактирование кода в реальном времени и режим Builder
• Поддержка нескольких моделей (включая GLM 4.5, размещенную в Novita)
• Отсутствие привязки к поставщику и открытый исходный код

Независимо от того, создаете ли вы функции, отлаживаете, пишете тесты или экспериментируете с автоматизацией ИИ, Trae + GLM 4.5 обеспечивает гибкость и производительность, необходимые для того, чтобы делать больше и быстрее.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Novita AI — это комплексная облачная платформа, которая поможет вам реализовать ваши амбиции в области искусственного интеллекта. Интегрированные API, бессерверные решения, GPU Instance — необходимые вам экономичные инструменты. Избавьтесь от инфраструктуры, начните бесплатно и воплотите свою идею ИИ в реальность.

Рекомендовать Чтение

Тонкая настройка DeepSeek R1-0528: более экономичные решения

Deepseek R1 0528 против O3: сможет ли китайская модель превзойти лучшую?

DeepSeek R1 0528 Стоимость: API, GPU, Локальное сравнение