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

blocks" 翻译成“推理模式|仅支持非思考模式，不会生成<think></think>代码块" “Hybrid reasoning: both “thinking” mode (formally chain-of-thought style) and “non-thinking” mode supported” 翻译成“混合推理：同时支持“思考”模式（即思维链风格）和“非思考”模式”

然后下一节标题：“## Benchmark Results for Qwen3 Coder and GLM 4.5 in Code Generation Tasks” 翻译成“## Qwen3 Coder与GLM 4.5在代码生成任务上的基准测试结果” 表格部分： 表头Benchmark / Scenario|Qwen3-Coder|GLM 4.5 行： “SWE-Bench Verified: 67.0 %” 翻译成“SWE-Bench Verified|67.0%|64.2%” “SciCode (Coding): 36%” 翻译成“SciCode（编程）|36%|35%” “LiveCodeBench (Coding): 59%” 翻译成“LiveCodeBench（编程）|59%|74%” 然后图片路径保留，后面的引用来源"From GLM" 保留，然后引用块： “> 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.” 翻译成“> Qwen3-Coder在以下场景表现突出：多轮智能体代码工作流，尤其是真实场景下的调试和工具集成任务。它在开源模型中达到最佳水平，与顶级闭源系统表现相当。对于仓库级bug修复、多文件编辑、自动化智能体工具工作流：Qwen3-Coder是更优选择。” 然后下一段引用： “> 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.” 翻译成“> GLM-4.5是一款全能型通用模型，在推理、编程、智能体基准测试中均排名靠前。它支持混合推理模式，在多领域都有稳定表现，同时SWE-Bench成绩也相当出色。对于需要推理、编程、工具集成兼顾、上下文需求中等的均衡型任务：GLM-4.5是表现优异的多领域选手。”

然后下一节标题：“## Speed and Price Comparison: Qwen3 Coder vs GLM 4.5 for Beginners” 翻译成“## 速度与价格对比：Qwen3 Coder与GLM 4.5适合新手吗？” 然后表格，表头空？哦原来的表格是||||，然后第一行是Model|VRAM|Recommended GPU，然后行： “Qwen 3 Coder|1050GB|8 x H100 NVL” 翻译成“Qwen 3 Coder|1050GB|8张H100 NVL” “GLM 4.5|945GB|8 x H100 NVL” 翻译成“GLM 4.5|945GB|8张H100 NVL” 然后引用块： “> 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.” 翻译成“> 虽然两款模型都需要同等级别的GPU，但GLM 4.5的显存占用更低，因此运行速度更快、效率更高；相同条件下Qwen3-Coder更重、运行更慢。” 然后图片保留，后面的价格部分又重复了？哦对，原文里又放了一遍价格，就按原文翻译： “> 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.” 翻译成“> Novita AI 作为大语言模型API领域的重要服务商之一，提供稳定且性价比极高的API服务。从定价信息来看，Qwen3-Coder的价格略低于GLM 4.5。” 然后价格项： “> * GLM-4.5：每百万输入token 0.60美元 / 每百万输出token 2.20美元，上下文长度为131,072 tokens。” "> * Qwen3-Coder (480B A35B Instruct)：每百万输入token 0.35美元 / 每百万输出token 1.50美元，上下文长度为262,144 tokens。”

然后下一节标题：“## Qwen3 Coder and GLM 4.5: Which Model is More Efficient in Terms of Resource?” 翻译成“## Qwen3 Coder与GLM 4.5：哪款模型的资源利用率更高？” 表格部分，表头Aspect|Qwen3-Coder (480B A35B)|GLM 4.5 (355B)|More Efficient Model 行： “VRAM Requirement: ~1050 GB, needs 8× H100 NVL” 翻译成“显存需求|约1050GB，需要8张H100 NVL|约945GB，需要8张H100 NVL|GLM 4.5（轻约10%）” “Inference Speed: Slower due to higher memory footprint” 翻译成“推理速度|因显存占用更高而更慢|相同硬件下延迟更低、速度更快|GLM 4.5” “Context Capacity: 262K tokens (extendable to 1M)” 翻译成“上下文容量|262K tokens（可扩展至1M）|131K tokens|Qwen3-Coder” “Price (Novita AI): $0.35 per 1M input / $1.50 per 1M output” 翻译成“价格（Novita AI）|每百万输入0.35美元 / 每百万输出1.50美元|每百万输入0.60美元 / 每百万输出2.20美元|Qwen3-Coder” “Specialization: 70% training data in code; optimized for large-scale coding tasks” 翻译成“专业方向|70%训练数据为代码，针对大规模编程任务优化|推理、编程、智能体任务均衡发展|取决于使用场景” “Overall Efficiency: Efficient for cost and long-context usage” 翻译成“整体效率|在成本和长上下文使用场景下效率更高|在硬件和速度方面效率更高|分化：Qwen3适合成本/长上下文场景，GLM 4.5适合算力/速度场景”

然后引用块： “> * GLM 4.5在硬件（显存、速度、延迟）方面资源效率更高。” “> * Qwen3-Coder在token成本和超大上下文处理方面效率更高。” “> 👉 实际选择建议：” “> * 如果更关注更快的推理速度和更低的算力负载，选择GLM 4.5。” "> * 如果需要更低的token成本和超长上下文窗口处理大型代码库，选择Qwen3-Coder。”

然后下一节标题：“## Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Which is Better for Python Programming?” 翻译成“## Qwen3 Coder与GLM 4.5：哪款更适合Python编程？” 表格部分，表头Aspect|Qwen3-Coder|GLM 4.5|Recommendation 行： “Python Coding Benchmarks (HumanEval, MBPP, LCB): Strong performer; user reports and evaluations suggest dominance in standard Python benchmarks” 翻译成“Python编程基准测试（HumanEval、MBPP、LCB）|表现优异，用户反馈和评估显示其在标准Python基准测试中占优|表现同样出色，但纯Python代码生成略逊一筹|Qwen3-Coder” “Agentic / Tool-Calling Tasks: 77.1%” 翻译成“智能体/工具调用任务|77.1%|90.6%|GLM 4.5——适合涉及API调用、外部工具或复杂交互的工作流” “Supported Programming Languages: Supports 358 languages, including Python and obscure/legacy ones—great for multi-language or edge use cases” 翻译成“支持的编程语言|支持358种语言，包含Python和小众/遗留语言，适合多语言或边缘场景|无具体多语言支持数据，推测能力不错但覆盖范围更窄|Qwen3-Coder” “Context Length: 256K token” 翻译成“上下文长度|256K tokens|128K tokens|Qwen3-Coder” “Inference Speed & Efficiency: Heavier VRAM usage; slower inference due to 1050 GB requirement” 翻译成“推理速度与效率|显存占用更高，因1050GB的显存需求导致推理更慢|显存占用更低（945GB），速度更快、硬件效率更高|GLM 4.5”

然后引用块： “> * 如果核心需求是以下场景，选择Qwen3-Coder：” “> * 编写或重构纯Python代码（如笔记本、脚本、机器学习工作流）。” “> * 使用多种或小众语言（支持358种）。” “> * 处理大型代码库或需要扩展上下文（256K-1M tokens）的Python项目。” “> * 降低单token成本——适合频繁的Python迭代开发。” “> * 如果需要以下能力，选择GLM 4.5：” “> * 可靠的工具集成、API编排或涉及外部依赖的智能体工作流。” “> * 在给定硬件上实现高速、高效的推理。” "> * 具备强大的推理能力，可用于调试、解释或分步Python逻辑任务。”

然后下一节：“## Comparison of Qwen3 Coder and GLM 4.5 for Software” 翻译成“## Qwen3 Coder与GLM 4.5在软件开发场景的对比” 然后任务：“### > Create a Tetris Game” 翻译成“### > 创建俄罗斯方块游戏” 然后下面的Qwen 3 Coder、GLM 4.5保留，然后下一个任务：“### > Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types.” 翻译成“### > 构建一个互动式宝可梦图鉴网页，包含前50只宝可梦，支持动画和属性展示。” 然后图片 alt 原来的"glm 4.5" 翻译成“GLM 4.5 生成的宝可梦图鉴”，“Qwen 3 coder tool calling” 翻译成“Qwen 3 Coder 工具调用生成的俄罗斯方块”？哦对，图片的alt文本要翻译，原来的alt是glm 4.5和Qwen 3 coder tool calling，所以改成对应的中文，图片路径保留。

然后下一节标题：“## How to Access Qwen 3 Coder 480B A35B by CLI Tools?” 翻译成“## 如何通过CLI工具使用Qwen 3 Coder 480B A35B？” YouTube链接保留，然后列表项： “* Faster: You can use Qwen3-Coder directly from the command line—no website or extra software needed.” 翻译成“* 更高效：你可以直接通过命令行使用Qwen3-Coder，无需打开网站或安装额外软件。” “* Easier automation: It’s simple to write scripts that use Qwen3-Coder for coding tasks.” 翻译成“* 更易自动化：可以轻松编写脚本，调用Qwen3-Coder完成编程任务。” “* Fits developers’ workflow: Most developers use the command line, so Qwen3-Coder becomes a natural part of daily work.” 翻译成“* 贴合开发者工作流：大多数开发者日常都使用命令行，Qwen3-Coder可以自然融入日常工作。” “* Easy to scale: You can quickly process many files or projects using CLI commands.” 翻译成“* 易于扩展：通过CLI命令可以快速处理大量文件或项目。”

然后子标题：“### The First: Get API Key” 翻译成“### 第一步：获取API密钥” 然后步骤： “Step 1: Log in to your account and click on the Model Library button.” 翻译成“步骤1：登录你的账号，点击「模型库」按钮。” 图片alt原来的"Log In and Access the Model Library" 翻译成“登录账号并进入模型库”，链接"Try Qwen 3 Coder Model and GLM 4.5 Now!" 翻译成链接文本“立即试用Qwen 3 Coder模型和GLM 4.5！” 然后Step 2：“Step 2: Choose Your Model” 翻译成“步骤2：选择你需要的模型” 描述：“Browse through the available options and select the model that suits your needs.” 翻译成“浏览所有可用选项，选择符合你需求的模型。” 图片alt"choose your model" 翻译成“选择模型” Step3：“Step 3: Start Your Free Trial” 翻译成“步骤3：开启免费试用” 描述：“Begin your free trial to explore the capabilities of the selected model.” 翻译成“开启免费试用，探索所选模型的能力。” 图片alt"Start Your Free Trial on qwen 3" 翻译成“开始Qwen 3的免费试用” Step4：“Step 4: Get Your API Key” 翻译成“步骤4：获取API密钥” 描述：“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.” 翻译成“为了完成API身份验证，我们会为你生成新的API密钥。进入「设置」页面，即可按照图中提示复制API密钥。” 图片alt"get api key" 翻译成“获取API密钥” Step5：“Step 5: Install the API” 翻译成“步骤5：安装API SDK" 描述：“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.” 翻译成“使用你所用编程语言的包管理器安装API SDK。安装完成后，在开发环境中导入所需库，使用你的API密钥初始化API，即可开始调用Novita AI的大语言模型。以下是Python用户调用聊天补全API的示例：” 然后代码块保留，里面的内容不动，哦对，代码块里的字符串比如"Be a helpful assistant" 不用翻译，代码里的参数都保留，只有外面的说明翻译。

然后下一节标题：“## Qwen 3 Coder 480B A35B and GLM 4.5 with Trae” 翻译成“## 在Trae中使用Qwen 3 Coder 480B A35B和GLM 4.5” 然后步骤： “#### Step 1: Open Trae and Access Models” 翻译成“#### 步骤1：打开Trae并进入模型设置” 描述：“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.” 翻译成“启动Trae应用，点击右上角的「切换AI侧边栏」按钮打开AI侧边栏，随后进入「AI管理」并选择「模型」。” 图片alt"Toggle AI Side Bar" 翻译成“切换AI侧边栏”，“go to AI Management and select Models” 翻译成“进入AI管理并选择模型” Step2：“#### Step 2: Add a Custom Model and Choose Novita as Provider” 翻译成“#### 步骤2：添加自定义模型，选择Novita作为服务商” 描述：“Click the Add Model button to create a custom model entry. In the add-model dialog, select Provider = Novita from the dropdown menu.” 翻译成“点击「添加模型」按钮创建自定义模型条目，在弹出的添加模型对话框中，从下拉菜单选择服务商为Novita。” 图片alt"Add a Custom Model" 翻译成“添加自定义模型”，“Choose Novita as Prov” 翻译成“选择Novita作为服务商” Step3：“#### Step 3: Select or Enter the Model” 翻译成“#### 步骤3：选择或输入模型” 图片alt"get api key" 翻译成“获取API密钥” 描述：“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!” 翻译成“在模型下拉菜单中选择你需要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324或MiniMax-M1-80k）。如果列表中没有 exact 你需要的模型，直接输入你在Novita模型库中记录的模型ID即可，确保选择你想要的正确模型版本。你可以在Novita控制台获取API密钥！”

然后下一节标题：“## Qwen 3 Coder 480B A35B and GLM 4.5 with Qwen Code” 翻译成“## 在Qwen Code中使用Qwen 3 Coder 480B A35B和GLM 4.5” 然后引用块： “> 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.” 翻译成“> Qwen Code 基于Gemini Code开发，我们调整了提示词和工具调用协议，以最大化Qwen3-Coder在智能体编程任务中的性能。” 然后步骤： “#### Step 1: Install Qwen Code” 翻译成“#### 步骤1：安装Qwen Code” “Prerequisites: Ensure you have Node.js version 20 or higher installed. You can download it from the official Node.js website.” 翻译成“前置要求：确保你已经安装Node.js 20或更高版本，你可以从Node.js官网下载。” “Install the package globally:” 翻译成“全局安装包：” 代码块保留，里面的npm install命令不动。 Step2：“#### Step 2: Configure Environment Variables” 翻译成“#### 步骤2：配置环境变量" 然后Windows和Linux/Mac的说明： “For Windows (Command Prompt):” 翻译成“Windows（命令提示符）环境：” 代码块里的set命令保留。 “For Linux and Mac (Bash):” 翻译成“Linux和Mac（Bash）环境：” 代码块里的export命令保留。 Step3：“#### Step 3: Start Coding” 翻译成“#### 步骤3：开始编程" 描述：“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.” 翻译成“配置完成后，你就可以使用选定的Novita AI模型配合Qwen Code了，该工具会在所有编程辅助任务中调用你指定的模型。” 代码块里的cd和qwen命令保留。

然后下一段总结： “In coding tasks, both models shine—but in different ways:” 翻译成“在编程任务中，两款模型各有优势：” 列表项： “* 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.” 翻译成“* Qwen3-Coder在纯编程性能方面更胜一筹：得益于256K-1M token的上下文窗口和更低的token成本，它在Python编写/重构、小众语言支持、大型代码库处理方面表现突出。” “* 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.” 翻译成“* GLM-4.5在编程与推理、集成结合的场景下表现更优：运行速度更快、资源效率更高，在工具调用方面处于领先地位，非常适合智能体编程环境。” 然后👉的句子： “👉 If you’re building software within huge codebases, choose Qwen3-Coder.” 翻译成“👉 如果你要开发大型代码库内的软件，选择Qwen3-Coder。” “👉 If you’re building intelligent coding agents or API-driven applications, choose GLM-4.5.” 翻译成“👉 如果你要开发智能编程代理或API驱动的应用，选择GLM-4.5。”

然后FAQ部分：“#### Frequently Asked Questions” 翻译成“#### 常见问题” 问题1：“Which model is better for Python programming?” 翻译成“哪款模型更适合Python编程？” 回答：“Qwen3-Coder leads in standard Python benchmarks (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) and is generally preferred for notebooks, ML workflows, and script automation.” 翻译成“Qwen3-Coder在标准Python基准测试（HumanEval、MBPP、LiveCodeBench）中领先，通常更适合笔记本开发、机器学习工作流和脚本自动化场景。” 问题2：“Which model is better for multi-language or legacy code?” 翻译成“哪款模型更适合多语言或遗留代码？” 回答：“Qwen3-Coder supports 358 programming languages, making it better for diverse or edge-case development scenarios.” 翻译成“Qwen3-Coder支持358种编程语言，更适合多语言或边缘开发场景。” 问题3：“Which model handles debugging and repository-scale workflows?” 翻译成“哪款模型更适合调试和仓库级工作流？” 回答：“Qwen3-Coder excels in multi-turn debugging, large code edits, and repository-scale tasks due to its ultra-long context (256K–1M tokens).” 翻译成“Qwen3-Coder凭借超长上下文（256K-1M tokens）的优势，在多轮调试、大规模代码编辑、仓库级任务中表现突出。”

然后引用块： “> *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.” 翻译成“> *Novita AI 是助力你实现AI愿景的一站式云平台。集成API、无服务器、GPU实例——你需要的性价比工具都在这里。无需操心基础设施，免费即可开始，让你的AI想法落地成真。”

然后推荐阅读部分：“#### Recommend Reading” 翻译成“#### 推荐阅读” 三个链接的文本翻译： “Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance.” 翻译成“Llama 3.2 3B 与 DeepSeek V3 对比：效率与性能评测。” “How to Access ERNIE 4.5: Effortless Ways via Web, API, and Code” 翻译成“如何访问ERNIE 4.5：网页、API、代码三种便捷方式” “Access DeepSeek V3.1 in Trae: Complete Setup and Integration Guide” 翻译成“在Trae中使用DeepSeek V3.1：完整配置与集成指南”

然后检查所有代码块、链接、图片路径、URL都没有动，格式都保留，YAML部分加了locale和translationKey，title和description翻译了，其他字段都保留。哦对，YAML里的wpSlug、canonical这些都保留，isSticky、readingMinutes这些都不动。还有原来的加粗、斜体、列表、表格格式都保留，代码块里的内容完全不动，包括那个Python示例代码，还有npm、set、export的命令都不改。

哦对了，那个代码块里的system_content = ““Be a helpful assistant”” 这个是原文的引号，不用改，保留。还有所有的模型名称、产品名称比如Qwen3-Coder、GLM-4.5、Novita AI、Trae、Qwen Code、Node.js这些都保留原样，不翻译。还有所有的链接URL都保留，图片路径都保留，比如/uploads/2025/08/那些都不动。

还有那个YouTube的链接https://www.youtube.com/watch?v=ulfZwEa1x\_o 保留，还有那个https://www.youtube.com/watch?v=hsPzLalRnpc 也保留。

哦对了，原文里的反斜杠？比如那个YouTube链接里的_o，保留原样，不用改。

还有那个表格里的，保留原样，不翻译，因为是代码块里的标记。

还有那个引用块里的斜体，比如multi-turn, agentic code workflows 翻译成多轮智能体代码工作流，保留斜体。

还有那个emoji👉都保留，不用改。

现在把所有的内容整理成Markdown，确保格式正确，YAML frontmatter正确，然后正文翻译准确，没有改动任何代码、链接、图片路径、模型名称这些。

等下，YAML部分要加locale和translationKey吗？用户说“Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” 原来YAML里没有locale和translationKey，所以要加上，locale: zh-CN，translationKey: qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling，对的。

然后YAML的title和description翻译了，其他字段比如pubDate、updatedDate、wpSlug、canonical、author、categories、tags、cover、isSticky、readingMinutes、wordpressId都保留原样，没错。

现在把整个内容拼起来，检查有没有错误，比如代码块有没有被改动，链接有没有错，图片路径有没有错，表格格式有没有对。

哦对了，那个表格里的竖线要对齐，Markdown表格的格式要正确，比如| 分隔，表头下面的—要对应。

还有那个代码块里的Python代码，完全保留，不要改任何内容，包括里面的字符串、参数，比如stream = True，max_tokens = 131072这些都保留。

还有那个环境变量的代码块，set和export的命令都保留，不要改。

还有那个qwen .的命令保留。

还有推荐阅读的链接，文本翻译了，URL保留。

对了，那个“Create a Tetris Game”翻译成“创建俄罗斯方块游戏”，“Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types.” 翻译成“构建一个互动式宝可梦图鉴网页，包含前50只宝可梦，支持动画和属性展示。” 没错，Pokémon可以保留原名，或者翻译成“宝可梦”都可以，这里用宝可梦更符合中文习惯。

还有那个“Pokédex”翻译成“图鉴”没错。

还有“Tetris”翻译成“俄罗斯方块”没错。

现在整理成完整的Markdown文档，确保所有部分都正确。

title: “Qwen 3 Coder 与 GLM 4.5 对比：纯编程与工具调用场景谁更胜一筹？” description: “本文对比 Qwen 3 Coder 与 GLM 4.5 的差异，帮你找到更适合编程任务的模型。” 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: zh-CN translationKey: qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling

在编程领域，并非所有大语言模型的能力都一致。两款最先进的竞品——Qwen3-Coder（480B-A35B-Instruct）和GLM-4.5——采用了完全不同的技术路线。

• Qwen3-Coder 是一款代码专属模型，训练数据中约70%为编程相关内容。它支持358种编程语言，在Python任务上达到业界领先水平，尤其在多轮调试、大型代码库编辑、仓库级工作流方面表现突出。
• GLM-4.5 则是一款全能型通用模型。虽然代码能力同样出色，但其核心优势在于智能体工作流：可协调API、数据库和外部工具，工具调用成功率高达90.6%，为当前所有模型中的最高水平。

👉 本文将解答核心问题：Qwen3-Coder与GLM-4.5在编程性能上的真正差异是什么？分别适合哪类开发者或工作流？

Novita AI 作为大语言模型API领域的重要服务商之一，提供稳定且性价比极高的API服务。从定价信息来看，Qwen3-Coder的价格略低于GLM 4.5。

• GLM-4.5：每百万输入token 0.60美元 / 每百万输出token 2.20美元，上下文长度为131,072 tokens。
• Qwen3-Coder（480B A35B Instruct）：每百万输入token 0.35美元 / 每百万输出token 1.50美元，上下文长度为262,144 tokens。

Qwen3 Coder与GLM 4.5的核心架构差异有哪些？

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

特性	Qwen3-Coder（480B-A35B-Instruct）	GLM-4.5
架构（MoE）	总参数量480B，单次推理激活约35B（160个专家中激活8个）	总参数量355B，单次推理激活32B
上下文长度	原生支持262,144 tokens（约256K）	在合适的硬件配置下最高支持128K上下文
推理模式	仅支持非思考模式，不会生成<think></think>代码块	混合推理：同时支持“思考”模式（即思维链风格）和“非思考”模式

Qwen3 Coder与GLM 4.5在代码生成任务上的基准测试结果

基准测试/场景	Qwen3-Coder	GLM 4.5
SWE-Bench Verified	67.0%	64.2%
SciCode（编程）	36%	35%
LiveCodeBench（编程）	59%	74%

来源：GLM

Qwen3-Coder在以下场景表现突出：多轮智能体代码工作流，尤其是真实场景下的调试和工具集成任务。它在开源模型中达到最佳水平，与顶级闭源系统表现相当。对于仓库级bug修复、多文件编辑、自动化智能体工具工作流：Qwen3-Coder是更优选择。

GLM-4.5是一款全能型通用模型，在推理、编程、智能体基准测试中均排名靠前。它支持混合推理模式，在多领域都有稳定表现，同时SWE-Bench成绩也相当出色。对于需要推理、编程、工具集成兼顾、上下文需求中等的均衡型任务：GLM-4.5是表现优异的多领域选手。

速度与价格对比：Qwen3 Coder与GLM 4.5适合新手吗？

模型	显存需求	推荐GPU
Qwen 3 Coder	1050GB	8张H100 NVL
GLM 4.5	945GB	8张H100 NVL

虽然两款模型都需要同等级别的GPU，但GLM 4.5的显存占用更低，因此运行速度更快、效率更高；相同条件下Qwen3-Coder更重、运行更慢。

GLM 4.5 定价

Qwen 3 Coder 定价

Novita AI 作为大语言模型API领域的重要服务商之一，提供稳定且性价比极高的API服务。从定价信息来看，Qwen3-Coder的价格略低于GLM 4.5。

• GLM-4.5：每百万输入token 0.60美元 / 每百万输出token 2.20美元，上下文长度为131,072 tokens。
• Qwen3-Coder（480B A35B Instruct）：每百万输入token 0.35美元 / 每百万输出token 1.50美元，上下文长度为262,144 tokens。

Qwen3 Coder与GLM 4.5：哪款模型的资源利用率更高？

维度	Qwen3-Coder（480B A35B）	GLM 4.5（355B）	效率更高的模型
显存需求	约1050GB，需要8张H100 NVL	约945GB，需要8张H100 NVL	GLM 4.5（轻约10%）
推理速度	因显存占用更高而更慢	相同硬件下延迟更低、速度更快	GLM 4.5
上下文容量	262K tokens（可扩展至1M）	131K tokens	Qwen3-Coder
价格（Novita AI）	每百万输入0.35美元 / 每百万输出1.50美元	每百万输入0.60美元 / 每百万输出2.20美元	Qwen3-Coder
专业方向	70%训练数据为代码，针对大规模编程任务优化	推理、编程、智能体任务均衡发展	取决于使用场景
整体效率	在成本和长上下文使用场景下效率更高	在硬件和速度方面效率更高	分化：Qwen3适合成本/长上下文场景，GLM 4.5适合算力/速度场景

• GLM 4.5在硬件（显存、速度、延迟）方面资源效率更高。
• Qwen3-Coder在token成本和超大上下文处理方面效率更高。

👉 实际选择建议：

• 如果更关注更快的推理速度和更低的算力负载，选择GLM 4.5。
• 如果需要更低的token成本和超长上下文窗口处理大型代码库，选择Qwen3-Coder。

Qwen3 Coder与GLM 4.5：哪款更适合Python编程？

维度	Qwen3-Coder	GLM 4.5	推荐选择
Python编程基准测试（HumanEval、MBPP、LCB）	表现优异，用户反馈和评估显示其在标准Python基准测试中占优	表现同样出色，但纯Python代码生成略逊一筹	Qwen3-Coder
智能体/工具调用任务	77.1%	90.6%	GLM 4.5——适合涉及API调用、外部工具或复杂交互的工作流
支持的编程语言	支持358种语言，包含Python和小众/遗留语言，适合多语言或边缘场景	无具体多语言支持数据，推测能力不错但覆盖范围更窄	Qwen3-Coder
上下文长度	256K tokens	128K tokens	Qwen3-Coder
推理速度与效率	显存占用更高，因1050GB的显存需求导致推理更慢	显存占用更低（945GB），速度更快、硬件效率更高	GLM 4.5

• 如果核心需求是以下场景，选择Qwen3-Coder：
  • 编写或重构纯Python代码（如笔记本、脚本、机器学习工作流）。
  • 使用多种或小众语言（支持358种）。
  • 处理大型代码库或需要扩展上下文（256K-1M tokens）的Python项目。
  • 降低单token成本——适合频繁的Python迭代开发。
• 如果需要以下能力，选择GLM 4.5：
  • 可靠的工具集成、API编排或涉及外部依赖的智能体工作流。
  • 在给定硬件上实现高速、高效的推理。
  • 具备强大的推理能力，可用于调试、解释或分步Python逻辑任务。

Qwen3 Coder与GLM 4.5在软件开发场景的对比

> 创建俄罗斯方块游戏

Qwen 3 Coder GLM 4.5

> 构建一个互动式宝可梦图鉴网页，包含前50只宝可梦，支持动画和属性展示。

GLM 4.5

Qwen 3 Coder

如何通过CLI工具使用Qwen 3 Coder 480B A35B？

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

• 更高效：你可以直接通过命令行使用Qwen3-Coder，无需打开网站或安装额外软件。
• 更易自动化：可以轻松编写脚本，调用Qwen3-Coder完成编程任务。
• 贴合开发者工作流：大多数开发者日常都使用命令行，Qwen3-Coder可以自然融入日常工作。
• 易于扩展：通过CLI命令可以快速处理大量文件或项目。

第一步：获取API密钥

步骤1：登录你的账号，点击「模型库」按钮。

立即试用Qwen 3 Coder模型和GLM 4.5！

步骤2：选择你需要的模型

浏览所有可用选项，选择符合你需求的模型。

步骤3：开启免费试用

开启免费试用，探索所选模型的能力。

步骤4：获取API密钥

为了完成API身份验证，我们会为你生成新的API密钥。进入「设置」页面，即可按照图中提示复制API密钥。

步骤5：安装API SDK

使用你所用编程语言的包管理器安装API SDK。安装完成后，在开发环境中导入所需库，使用你的API密钥初始化API，即可开始调用Novita AI的大语言模型。以下是Python用户调用聊天补全API的示例：

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)
  
  

在Trae中使用Qwen 3 Coder 480B A35B和GLM 4.5

步骤1：打开Trae并进入模型设置

启动Trae应用，点击右上角的「切换AI侧边栏」按钮打开AI侧边栏，随后进入「AI管理」并选择「模型」。

步骤2：添加自定义模型，选择Novita作为服务商

点击「添加模型」按钮创建自定义模型条目，在弹出的添加模型对话框中，从下拉菜单选择服务商为Novita。

步骤3：选择或输入模型

在模型下拉菜单中选择你需要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324或MiniMax-M1-80k）。如果列表中没有你需要的模型，直接输入你在Novita模型库中记录的模型ID即可，确保选择你想要的正确模型版本。你可以在Novita控制台获取API密钥！

在Qwen Code中使用Qwen 3 Coder 480B A35B和GLM 4.5

Qwen Code 基于Gemini Code开发，我们调整了提示词和工具调用协议，以最大化Qwen3-Coder在智能体编程任务中的性能。

步骤1：安装Qwen Code

前置要求：确保你已经安装Node.js 20或更高版本，你可以从Node.js官网下载。

全局安装包：

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

步骤2：配置环境变量

Windows（命令提示符）环境：

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和Mac（Bash）环境：

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"

步骤3：开始编程

配置完成后，你就可以使用选定的Novita AI模型配合Qwen Code了，该工具会在所有编程辅助任务中调用你指定的模型。

cd <your-project-directory>
qwen .

在编程任务中，两款模型各有优势：

• Qwen3-Coder在纯编程性能方面更胜一筹：得益于256K-1M token的上下文窗口和更低的token成本，它在Python编写/重构、小众语言支持、大型代码库处理方面表现突出。
• GLM-4.5在编程与推理、集成结合的场景下表现更优：运行速度更快、资源效率更高，在工具调用方面处于领先地位，非常适合智能体编程环境。

👉 如果你要开发大型代码库内的软件，选择Qwen3-Coder。 👉 如果你要开发智能编程代理或API驱动的应用，选择GLM-4.5。

常见问题

哪款模型更适合Python编程？

Qwen3-Coder在标准Python基准测试（HumanEval、MBPP、LiveCodeBench）中领先，通常更适合笔记本开发、机器学习工作流和脚本自动化场景。

哪款模型更适合多语言或遗留代码？

Qwen3-Coder支持358种编程语言，更适合多语言或边缘开发场景。

哪款模型更适合调试和仓库级工作流？

Qwen3-Coder凭借超长上下文（256K-1M tokens）的优势，在多轮调试、大规模代码编辑、仓库级任务中表现突出。

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