- Qwen3 Coder 与 GLM 4.5 的主要架构差异是什么？
- Qwen3 Coder 与 GLM 4.5 在代码生成任务中的基准测试结果
- 速度与价格对比：Qwen3 Coder vs GLM 4.5（面向初学者）
- Qwen3 Coder 与 GLM 4.5：哪款模型在资源利用上更高效？
- Qwen3 Coder vs GLM 4.5：哪个更适合 Python 编程？
- Qwen3 Coder 与 GLM 4.5 的软件对比
- 如何通过 CLI 工具访问 Qwen 3 Coder 480B A35B？
- 在 Trae 中使用 Qwen 3 Coder 480B A35B 和 GLM 4.5
- 在 Qwen Code 中使用 Qwen 3 Coder 480B A35B 和 GLM 4.5
在编程方面，并非所有大型语言模型都生而平等。两大先进竞争者——Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct) 和 GLM-4.5 ——所采用的方法截然不同。
- Qwen3-Coder 是一款 ** 代码专家模型 **，其约 70% 的训练数据来自编程领域。它支持 358 种编程语言，在 Python 方面取得了最先进的成果，并且在多轮调试、大型代码库编辑以及仓库级工作流方面表现尤为出色。
- 另一方面，GLM-4.5 则是一个 ** 全能型通才 。虽然它在代码方面同样能力出众，但其真正优势在于 ** 智能体工作流 ：编排 API、数据库和外部工具， 工具调用成功率达到 90.6%，在当前模型中名列前茅。
👉 本文将回答一个关键问题：Qwen3-Coder 和 GLM-4.5 在编程性能上究竟有何不同——每种模型分别适合哪种开发者或工作流？
Novita AI 作为 LLM API 领域的重要提供商之一，提供稳定且极具性价比的 API。从定价信息可以看出，Qwen3-Coder 比 GLM 4.5 略便宜。
- GLM-4.5：** 每百万输入 tokens $0.60 / 每百万输出 tokens $2.20**，上下文长度为 131,072 tokens。
- Qwen3-Coder (480B A35B Instruct)：** 每百万输入 tokens $0.35 / 每百万输出 tokens $1.50**，上下文长度为 262,144 tokens。
Qwen3 Coder 与 GLM 4.5 的主要架构差异是什么？
https://www.youtube.com/watch?v=ulfZwEa1x\_o
| 特性 | Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct) | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| 架构 (MoE) | 总计 480B 参数，每次推理约激活 35B（160 个专家中激活 8 个） | 总计 355B 参数，每次推理激活 32B |
| 上下文长度 | 原生支持 262,144 tokens（约 256K） | 在合适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**生成 thinking response 代码块 |
混合推理：同时支持“思考”模式（正式的思维链风格）和“非思考”模式 |
Qwen3 Coder 与 GLM 4.5 在代码生成任务中的基准测试结果
| 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% |
数据来源：GLM
Qwen3-Coder 擅长 多轮、智能体式的代码工作流——尤其是在真实世界风格的调试和工具集成任务中。它在开源模型中取得了同类最佳结果，并与顶级专有系统不相上下。对于 仓库级别的错误修复、多文件编辑以及自动化的智能体工具工作流：Qwen3-Coder 很可能是更强的选择。
GLM-4.5 是一个 全能型通才——在推理、编程和智能体基准测试中均名列前茅。它支持混合推理模式，在多个领域提供稳健的性能，同时在 SWE-Bench 中保持强劲表现。对于需要兼顾推理、编程和工具集成的 均衡任务 以及中等上下文需求：GLM-4.5 提供了引人注目的多领域性能。
速度与价格对比：Qwen3 Coder vs GLM 4.5（面向初学者）
| **模型 ** | ** 显存 ** | ** 推荐 GPU** |
| Qwen 3 Coder | 1050GB | 8 x H100 NVL |
| GLM 4.5 | 945GB | 8 x H100 NVL |
虽然两者都需要相同级别的 GPU，但 GLM 4.5 由于显存占用更低，运行速度更快、效率更高；而 Qwen3-Coder 在相同条件下更重、更慢。
GLM 4.5 价格
Qwen 3 Coder 价格
Novita AI 作为 LLM API 领域的重要提供商之一，提供稳定且极具性价比的 API。从定价信息可以看出，Qwen3-Coder 比 GLM 4.5 略便宜。
- GLM-4.5：** 每百万输入 tokens $0.60 / 每百万输出 tokens $2.20**，上下文长度为 131,072 tokens。
- Qwen3-Coder (480B A35B Instruct)：** 每百万输入 tokens $0.35 / 每百万输出 tokens $1.50**，上下文长度为 262,144 tokens。
Qwen3 Coder 与 GLM 4.5：哪款模型在资源利用上更高效？
| 方面 | Qwen3-Coder (480B A35B) | GLM 4.5 (355B) | ** 更高效的模型** |
|---|---|---|---|
| **显存需求 ** | 约 1050 GB，需要 8× H100 NVL | 约 945 GB，需要 8× H100 NVL | GLM 4.5（约轻 10%） |
| **推理速度 ** | 由于显存占用更高，速度较慢 | 在相同硬件上更快，延迟更低 | GLM 4.5 |
| **上下文容量 ** | 262K tokens（可扩展至 1M） | 131K tokens | Qwen3-Coder |
| 价格 (Novita AI) | $0.35 每百万输入 / $1.50 每百万输出 | $0.60 每百万输入 / $2.20 每百万输出 | Qwen3-Coder |
| **专长 ** | 70% 训练数据为代码；针对大规模编程任务优化 | 推理、编程和智能体任务的均衡组合 | ** 取决于使用场景** |
| **总体效率 ** | 在成本和长上下文使用方面高效 | 在硬件和速度方面高效 | ** 分化：Qwen3 适合成本/上下文，GLM 4.5 适合计算/速度** |
- GLM 4.5 在 ** 硬件（显存、速度、延迟）** 方面更加 ** 资源高效**。
- Qwen3-Coder 在 token 成本和超长上下文处理 ** 方面更加 ** 高效。
👉 实际选择：
- 如果你看重 **更快的推理速度和更轻的计算负载 **，选择 GLM 4.5。
- 如果你需要 **更便宜的 token 和用于大型代码库的超长上下文窗口 **，选择 Qwen3-Coder。
Qwen3 Coder vs GLM 4.5：哪个更适合 Python 编程？
| 方面 | Qwen3-Coder | GLM 4.5 | 推荐 |
|---|---|---|---|
| **Python 编程基准 ** (HumanEval, MBPP, LCB) | 表现强劲；用户报告和评估显示在标准 Python 基准测试中占主导 | 同样表现不错，但在纯 Python 代码生成方面略逊一筹 | 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 **，包括 Python 和罕见/旧语言——非常适合多语言或边缘用例 | 在多种语言支持方面没有具体数据——推测能力强大但广度稍逊 | Qwen3-Coder |
| **上下文长度 ** | 256K token | 128K token 窗口 | Qwen3-Coder |
| **推理速度与效率 ** | 显存占用更大；由于 1050 GB 需求，推理速度较慢 | 更轻（945 GB），更快，硬件效率更高 | GLM 4.5 |
- 选择 Qwen3-Coder 如果你的主要需求是：
- 编写或重构纯 Python 代码（例如笔记本、脚本、机器学习工作流）。
- 处理 多种或小众语言（支持 358 种）。
- 处理需要扩展上下文（256K–1M tokens）的 大型代码库 或 Python 项目。
- 最小化 每次 token 的成本——非常适合频繁的 Python 迭代。
- 选择 GLM 4.5 如果你需要：
- 可靠的工具集成、API 编排或依赖外部依赖的智能体工作流。
- 在给定硬件上 高速、高效的推理。
- 强大的推理能力，用于调试、解释或逐步 Python 逻辑任务。
Qwen3 Coder 与 GLM 4.5 的软件对比
创建一个俄罗斯方块游戏
Qwen 3 Coder
GLM 4.5
构建一个交互式宝可梦图鉴网页，展示前 50 只宝可梦，包含它们的动画和属性。
GLM 4.5
Qwen 3 coder
如何通过 CLI 工具访问 Qwen 3 Coder 480B A35B？
https://www.youtube.com/watch?v=hsPzLalRnpc
- 速度更快： 你可以直接从命令行使用 Qwen3-Coder——无需网站或额外软件。
- 更易自动化： 编写使用 Qwen3-Coder 进行编程任务的脚本很简单。
- 符合开发者工作流： 大多数开发者使用命令行，因此 Qwen3-Coder 成为日常工作的自然组成部分。
- 易于扩展： 你可以使用 CLI 命令快速处理多个文件或项目。
第一步：获取 API 密钥
步骤 1：登录你的账户，点击“模型库”按钮。
立即试用 Qwen 3 Coder 模型和 GLM 4.5！
步骤 2：选择你的模型
浏览可用选项，选择适合你需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的功能。
步骤 4：获取 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为你提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，你可以复制 API 密钥，如图所示。
步骤 5：安装 API
使用特定于你编程语言的包管理器安装 API。
安装后，将必要的库导入你的开发环境。使用你的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。这是为 Python 用户提供的聊天补全 API 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 并访问模型
启动 Trae 应用。点击右上角的“切换 AI 侧边栏”以打开 AI 侧边栏。然后，进入“AI 管理”并选择“模型”。
步骤 2：添加自定义模型并选择 Novita 作为提供商
点击 “添加模型” 按钮创建自定义模型条目。在添加模型对话框中，从下拉菜单中选择 ** 提供商** = Novita。
步骤 3：选择或输入模型
从模型下拉菜单中选择你想要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k）。如果未列出确切模型，只需输入你从 Novita 库中记下的模型 ID。确保选择你想要使用的模型的正确变体。
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，但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
前提条件： 确保你已安装 Node.js 版本 20 或更高版本。你可以从 Node.js 官方网站 下载。
全局安装包：
npm install -g @qwen-code/qwen-code
步骤 2：配置环境变量
对于 Windows（命令提示符）：
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
对于 Linux 和 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"
步骤 3：开始编码
配置完成后，你可以开始使用 Qwen Code 与你选择的 Novita AI 模型。该工具现在将使用指定的模型处理所有编码辅助任务。
cd <your-project-directory>
qwen .
在编程任务中，两款模型各有千秋——但方式不同：
- Qwen3-Coder 是 ** 纯编程性能 ** 方面的更强选择：编写和重构 Python、支持小众语言、借助 256K–1M token 上下文 和更低的 token 成本处理大型代码库。
- GLM-4.5 在 ** 编程与推理和集成相交融 ** 的场景中脱颖而出：运行速度更快、资源效率更高，并在 ** 工具调用** 方面占据主导地位，是智能体编程环境的理想选择。
👉 如果你在 **大型代码库中构建软件 **，选择 Qwen3-Coder。
👉 如果你在构建 **智能编码代理或 API 驱动的应用程序 **，选择 GLM-4.5。
常见问题
哪个模型更适合 Python 编程？
Qwen3-Coder 在标准 Python 基准测试（HumanEval、MBPP、LiveCodeBench）中处于领先地位，通常推荐用于笔记本、机器学习工作流和脚本自动化。
哪个模型更适合多语言或遗留代码？
Qwen3-Coder 支持 358 种编程语言，因此更适合多样化或边缘用例的开发场景。
哪个模型处理调试和仓库级工作流？
Qwen3-Coder 凭借其超长上下文（256K–1M tokens），在多轮调试、大型代码编辑和仓库级任务中表现出色。
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