GLM 4.5 — это передовая большая языковая модель со встроенными агентными возможностями: она может рассуждать, выполнять действия и использовать инструменты в реальных процессах кодирования. В тестах на 52 реальных задачах программирования — от фронтенд-разработки до разработки алгоритмов — GLM 4.5 показала конкурентоспособные результаты наравне с лучшими моделями, такими как Claude 4 Sonnet, Kimi K2 и Qwen3-Coder.
Благодаря бесшовной интеграции с такими инструментами, как Claude Code и Trae, GLM 4.5 становится мощным кодовым агентом. Это руководство покажет вам, как протестировать и запустить GLM 4.5 в Trae — одной из самых гибких и удобных для разработчиков IDE для AI-ассистированного программирования.
Действительно ли GLM 4.5 меняет будущее AI-агентов для кода?
Чтобы оценить агентные возможности GLM-4.5 в кодировании, мы использовали Claude Code для сравнения производительности с Claude-4-Sonnet, Kimi K2 и Qwen3-Coder на 52 задачах по кодированию, охватывающих фронтенд-разработку, разработку инструментов, анализ данных, тестирование и реализацию алгоритмов. Все оценки проводились в изолированных тестовых средах с многораундовым человеческим взаимодействием и стандартизированными критериями оценки для обеспечения согласованности и воспроизводимости — от Z AI
1. Уверенное прямое сравнение
- Против Claude 4 Sonnet: GLM-4.5 выигрывает 40.4% времени, но проигрывает 50%, что указывает на конкурентоспособную производительность по сравнению с ведущей моделью.
- Против Kimi K2: GLM-4.5 выигрывает 53.9%, демонстрируя явное превосходство.
- Против Qwen3-Coder: GLM-4.5 доминирует с 80.8% побед — решающий отрыв.
Это говорит о том, что GLM-4.5 превосходит или соответствует лучшим кодовым агентам в реальных сценариях разработки.
2. Лучшая эффективность использования инструментов
- Самый высокий показатель успешных вызовов инструментов: 90.6%, лучше, чем у Claude 4 Sonnet (89.5%) и намного выше, чем у Qwen3-Coder (77.1%).
- Это критически важно в агентном кодировании, где бесшовная интеграция инструментов часто определяет надежность.
3. Сбалансированное использование токенов
- Использует больше токенов, чем Claude, но значительно меньше, чем Qwen3-Coder.
- GLM-4.5: 1.39M токенов/взаимодействие
- Claude: 696K
- Qwen3-Coder: 2.07M
Она занимает золотую середину: достаточно мощная, чтобы быть эффективной, но не чрезмерно дорогая.
Почему GLM 4.5 лучше всего работает с Claude Code или Trae?
1. Оптимизирована для агентного взаимодействия
GLM 4.5 спроектирована для работы в качестве агента — способна выполнять действия, использовать инструменты и управлять задачами. Claude Code и Trae созданы для поддержки такого агентного поведения, обеспечивая бесшовную интеграцию с API, внешними инструментами и сложными рабочими процессами.
2. Богатые цепочки инструментов и поддержка API
Эти платформы предоставляют предварительно настроенный доступ к цепочкам инструментов и API. GLM 4.5 может напрямую вызывать эти инструменты для автоматизации таких задач, как тестирование, развертывание, документирование и анализ данных — максимально раскрывая свой потенциал как интеллектуального помощника по кодированию.
3. Высококачественные интерфейсы кодирования
Claude Code и Trae предоставляют среды с такими функциями, как:
- Контекстно-зависимая автодополняемость
- Проверка синтаксиса и линтинг
- Поддержка нескольких языков
Это хорошо сочетается с продвинутыми способностями GLM 4.5 к генерации и рефакторингу кода, повышая как точность, так и продуктивность разработчика.
4. Обратная связь в реальном времени
GLM 4.5 использует возможности обратной связи в реальном времени, предоставляемые этими платформами. Будь то отладка, оптимизация кода или предложения по изменению архитектуры, модель может мгновенно адаптировать свои выходные данные на основе ответов системы.
5. Масштабируемое сотрудничество
Как Claude Code, так и Trae предлагают функции совместной работы, такие как общие рабочие пространства, редактирование в реальном времени и назначение задач. Это усиливает роль GLM 4.5 как командного ассистента по кодированию, поддерживая инженеров как в индивидуальной, так и в командной работе.
6. Специализированная оптимизация производительности
Эти среды настроены для максимального использования возможностей больших языковых моделей, таких как GLM 4.5. Это включает эффективное управление длиной контекста, кэширование взаимодействий и оптимизацию вызова инструментов — обеспечивая быструю и стабильную производительность даже на крупных проектах.
Что выбрать: Claude Code или Trae?
Что такое Claude Code?
Разработанный как CLI-интерфейс для агентов, Claude Code позволяет легко оркестровать инструменты и рабочие процессы через свою совместимую с Anthropic среду, которую GLM-4.5 поддерживает из коробки.
Что такое Trae?
Активная интеграция поддержки GLM-4.5 в Trae отражает растущий спрос на недорогие высокопроизводительные агентные модели. Пользователи могут подключать GLM-4.5 к своему стеку автоматизации без перестройки существующей инфраструктуры.
- Автоматизация на основе терминала и работа с целыми репозиториями
- Рекомендуется: Claude Code
Claude Code отлично подходит для CLI-ориентированных агентных рабочих процессов: редактирование файлов, запуск тестов, применение рефакторинга, управление Git (коммиты, PR) и сквозная отладка — все это через команды на естественном языке в терминале с минимальным UI-трением.
Идеальные задачи: CLI-прототипирование, исправление ошибок, изменения кода с интеграцией Git, потоки непрерывной интеграции.
- Кодирование на основе GUI/IDE, живое автодополнение и режим Builder
- Рекомендуется: Trae
Будучи полноценной IDE на основе VS Code, Trae предлагает чат в редакторе, встроенное завершение кода, генерацию на основе комментариев и режим Builder — где инструмент разбивает команду на шаги, показывает предварительный просмотр предлагаемых изменений и применяет их автоматически.
Идеальные задачи: Работа с кодом в редакторе, генерация тестов в реальном времени, рефакторинг, создание новых функций в нескольких файлах, итеративная разработка с предварительным просмотром изменений.
- Концептуальное планирование и структурное прототипирование
- Рекомендуется: Claude Code
Многие пользователи используют Claude Code для быстрого прототипирования функций с помощью высокоуровневых запросов, без написания детальных проектных документов. Он особенно хорошо подходит для исследования альтернатив архитектуры или создания простых MVP на основе концепции.
- Глубокая отладка, итерация с тестированием и предложения коммитов
- Рекомендуется: Claude Code
Claude Code предлагает надежную автоматизацию тестирования, анализ стек-трейсов и генерацию коммитов/PR на естественном языке с контекстом. Многие пользователи предпочитают его для сценарной сортировки ошибок и эволюции кода на основе тестов.
- Пользовательские рабочие процессы агентов, использование нескольких LLM и эксперименты разработчиков
- Рекомендуется: Trae
Режим CLI с открытым исходным кодом Trae (лицензия MIT) поддерживает локальные LLM, OpenAI, Claude и т.д., скриптинг через bash и запись путей выполнения. Он занимает высокие позиции в SWE-bench благодаря автономному решению задач и гибкой оркестровке инструментов.
- Чувствительные к затратам проекты или проекты с открытым исходным кодом
- Рекомендуется: Trae
Trae бесплатен, полностью открыт и не навязывает привязку к поставщику. Он идеален для разработчиков и команд, которым нужен полный контроль над развертыванием, использованием API и структурой затрат — особенно с локально размещенными моделями.
Выбирайте Claude Code, если вы в основном работаете в терминале, вам нужна поддержка тестирования и контроля версий, или нужно быстрое прототипирование с помощью команд на естественном языке на macOS/Linux.
Выбирайте Trae, если вы предпочитаете графический интерфейс, планируете работать на Windows, нуждаетесь в живых подсказках в редакторе, хотите полной гибкости open-source или требуете интеграции нескольких моделей и настраиваемых рабочих процессов.
Как использовать GLM 4.5 с Claude Code и Trae?
Novita AI — это облачная платформа, предоставляющая API-доступ к широкому спектру open-source AI-моделей, включая большие языковые модели (LLM), такие как LLaMA, DeepSeek, Mistral, Qwen и другие. С Novita AI вы можете зарегистрироваться, получить API-ключ и выбрать одну из десятков размещенных моделей для интеграции в свои инструменты.
Novita AI интегрирует API Anthropic для использования GLM 4.5 в Claude Code и Trae, превосходя многих поставщиков в отрасли. Он также предоставляет API с контекстом 131K и стоимостью $0.6/ввод и $2.2/вывод, обеспечивая мощную поддержку для максимального использования потенциала кодового агента GLM 4.5.
Предварительные требования — получите API-ключ Novita AI
Шаг 1: Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку «Библиотека моделей».
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая подходит для ваших задач.
Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию
Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите API-ключ
Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу «Настройки» и скопируйте 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 LLM Novita AI. Это пример использования API chat completions для пользователей Python.
from openai import OpenAI
client = 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
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": "Привет!",
}
],
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)
Руководство по Claude Code
Шаг 1: Установка Claude Code
Перед установкой убедитесь, что ваша система соответствует минимальным требованиям. Node.js версии 18 или выше должен быть установлен в вашей локальной среде. Проверьте версию Node.js, выполнив в терминале node --version.
Для Windows
Откройте командную строку и выполните следующие команды:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
Глобальная установка обеспечивает доступ к Claude Code из любого каталога. Команда npx win-claude-code@latest загружает и запускает последнюю версию для Windows.
Для Mac и Linux
Откройте терминал и выполните:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Пользователи Mac могут сразу перейти к глобальной установке без дополнительных команд. Процесс установки автоматически настраивает необходимые зависимости и переменные PATH.
Шаг 2: Настройка переменных окружения
Переменные окружения настраивают Claude Code на использование Kimi-K2 через API Novita AI. Эти переменные указывают Claude Code, куда отправлять запросы и как аутентифицироваться.
Для Windows
Откройте командную строку и установите следующие переменные окружения:
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<API-ключ Novita>
set ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
Замените <API-ключ Novita> на ваш настоящий API-ключ, полученный на платформе Novita AI. Эти переменные действуют в течение текущего сеанса и должны быть установлены заново при закрытии командной строки.
Для Mac и Linux
Откройте терминал и экспортируйте следующие переменные окружения:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<API-ключ Novita>"
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 нужный каталог с помощью команды cd:
cd <каталог-вашего-проекта>
claude .
Параметр-точка (.) указывает Claude Code работать в текущем каталоге. После запуска в интерактивном сеансе появится приглашение Claude Code.
Это означает, что инструмент готов к приему команд. Интерфейс обеспечивает чистую и интуитивную среду для взаимодействия с естественным языком программ.
Шаг 4: Использование Claude Code в VSCode или Cursor
Claude Code легко интегрируется с популярными средами разработки. Он дополняет ваш существующий рабочий процесс, а не заменяет его.
Вы можете использовать Claude Code непосредственно в терминале VSCode или Cursor. Это сохраняет доступ к вашим привычным инструментам разработки, одновременно используя AI-помощь.
Кроме того, для VSCode и Cursor доступны плагины Claude Code. Эти плагины обеспечивают более глубокую интеграцию с редакторами, предлагая встроенную AI-помощь, подсказки по коду и функции управления проектами прямо в интерфейсе IDE.
Руководство по Trae
Шаг 1: Откройте Trae и получите доступ к моделям
Запустите приложение Trae. Нажмите кнопку Toggle AI Side Bar в правом верхнем углу, чтобы открыть AI-боковую панель. Затем перейдите в AI Management и выберите Models.
Шаг 2: Добавьте пользовательскую модель и выберите Novita в качестве провайдера и выберите модели
Нажмите кнопку Add Model для создания записи пользовательской модели. В диалоговом окне выберите Provider = Novita из раскрывающегося списка.
Из раскрывающегося списка Model выберите желаемую модель (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2, GLM 4.5, DeepSeek-V3-0324 или MiniMax-M1-80k). Если точной модели нет в списке, просто введите идентификатор модели, который вы скопировали из библиотеки Novita. Убедитесь, что вы выбрали правильный вариант модели.
Шаг 3: Введите ваш API-ключ
Скопируйте API-ключ Novita AI из вашей консоли Novita и вставьте его в поле API Key в Trae.
Шаг 4: Сохраните конфигурацию
Нажмите Add Model для сохранения. Trae выполнит проверку API-ключа и выбора модели в фоновом режиме.
GLM 4.5 выделяется своим интеллектом использования инструментов, конкурентоспособной точностью и сбалансированным использованием ресурсов. Trae предоставляет идеальную среду для разработчиков, чтобы увидеть эту мощь в действии — благодаря:
- Редактированию кода в реальном времени и режиму Builder
- Поддержке нескольких моделей (включая GLM 4.5, размещенную на Novita)
- Отсутствию привязки к поставщику и открытому исходному коду
Создаете ли вы функции, отлаживаете, пишете тесты или экспериментируете с AI-автоматизацией, Trae + GLM 4.5 дают вам гибкость и производительность, чтобы делать больше и быстрее.
Часто задаваемые вопросы
Что делает GLM 4.5 особенным для программирования?
GLM 4.5 поддерживает вызовы инструментов, многошаговые рассуждения, отладку и генерацию PR. Она превзошла или сравнялась с Claude 4, Kimi K2 и Qwen3-Coder в тесте из 52 реальных задач по кодированию.
Зачем использовать Trae вместо Claude Code?
Используйте Trae, если вы предпочитаете работу в GUI/IDE, живое редактирование кода, смену моделей или инструменты с открытым исходным кодом. Выбирайте Claude Code, если вам нравятся терминальные рабочие процессы, автоматизация командной строки или управление задачами на основе Git.
Быстр и доступен ли GLM 4.5?
Да. Он работает быстрее большинства крупных моделей и более экономичен:
~90.6% успешных вызовов инструментов
Сбалансированное использование токенов (1.39M/взаимодействие)
Конкурентоспособная цена через Novita AI ($0.6/ввод и $2.2/вывод)
Novita AI — это единая облачная платформа, которая расширяет ваши AI-амбиции. Интегрированные API, серверлесс, GPU-инстансы — экономически эффективные инструменты, которые вам нужны. Устраните инфраструктуру, начните бесплатно и воплотите свое AI-видение в реальность.
Рекомендуем к прочтению
Fine-Tuning DeepSeek R1-0528: более экономичные решения
Deepseek R1 0528 против O3: сможет ли китайская модель превзойти лучшую?
Стоимость DeepSeek R1 0528: сравнение API, GPU и локального развертывания
