对于快速编码，应该选择 GLM-4.6 还是对于大型代码库，应该选择 Qwen3-Coder？

现代开发者在代码生成、调试和大规模代码库维护方面面临着日益严峻的挑战。传统工具无法高效地处理长上下文推理，也无法与复杂的工作流程集成。诸如人工智能编码模型之类的工具则能有效应对这些挑战。 GLM-4.6 与 Qwen3-Coder-480B-A35B-指令 这些模型旨在弥补上述不足。本文对比了它们的架构、基准测试和推理效率，展示了每种模型如何解决实际的编码问题——从快速原型开发到深度代码库分析——并指导开发者为特定的编码任务选择合适的模型和配置。

人们使用人工智能模型解决哪些编程问题？

AI编码模型主要帮助开发人员 生成 与 操作 代码。它们要么根据自然语言指令创建新文件和模块，要么读取现有代码库以进行修改、重构或调用外部数据和 API。第一种类型可以加速原型设计和代理式自动化；第二种类型可以提高对大型复杂代码库的理解和重用。

类型	基于指令的生成/代理	基于存储库的推理/数据调用
输入	诸如“构建此功能”之类的自然语言请求	项目代码、仓库文件、API、数据源
专注	创建新内容（模块、文件、接口）	理解现有代码并对其进行扩展。
省时提效	高度自动化（代理式工作流程）	结合语境的复杂分析
典型用途	快速原型制作、用户界面生成、设置脚本	重构、大型代码库更新、数据驱动功能
风险	输出质量、风格一致性、结构错误	上下文理解能力差、数据不匹配、API 缺陷

这两个模式构成了下一节比较的基础。 GLM 4.6 与 Qwen3-Coder-480B-A35B-指令 在他们的编码表现方面。

GLM 4.6 VS Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：代码性能

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提示： “请阅读此仓库中的所有 .py 文件，并用简洁的 Markdown 列表解释每个文件的用途和关键功能。”https://github.com/pallets/flask/tree/main/examples/tutorial

方面	Qwen3-编码器-480B-A35B	GLM 4.6
保障范围	非常全面；列出了每个文件、模板和测试，并详细说明了其用途和功能。	仅关注主要组件；省略次要模板和额外文件。
结构	层级分明、面面俱到，最终归纳出建筑模式和设计原则。	简洁且模块化，按功能（身份验证、博客、测试）对文件进行分组。
理解深度	展现出对知识库的深度理解和长远的逻辑推理能力。	展现了高效的总结和信息浓缩能力。
可读性	篇幅较长且内容密集；更适合专业读者或技术文档。	更易于阅读；适合初学者或作为快速参考摘要。
用例契合度	非常适合评估大型上下文模型中的代码理解和推理深度。	非常适合在输出受限的情况下测试摘要的质量和清晰度。
优势突出	长篇幅追踪、结构推理和全面覆盖。	概括关键逻辑时要做到精准、简洁、清晰。
最佳示范	存储库分析和详细解释功能。	具备概括和简洁的技术写作能力。

GLM 4.6 VS Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：建筑

GLM-4.6 是一个 355B 参数的 MoE 模型，具有 32B 个活动参数和 200K 个标记的上下文窗口。

• 总参数：约 355 亿，活跃参数约 32 亿。
• 模型架构：继承自 GLM-4.x 系列的混合专家模型 (MoE)。
• 上下文窗口：原生 200,000 个标记，最大输出约 128K 个标记。
• 与前身（GLM-4.5）相比，主要改进包括更长的上下文长度、更高的编码性能和更好的工具集成。

Qwen3-Coder-480B-A35B 是一个 480B 参数的 MoE 模型，具有 35B 个活动参数，并支持高达 1 M 个令牌上下文。

• 总参数：约 480 亿；活跃参数约 35 亿。
• 上下文窗口：原生支持约 256 K 个代币，可通过外推法扩展到约 1 万个代币。
• 架构：混合专家架构，包含众多专家（例如，160 位专家，其中 8 位活跃），具体参见模型卡。
• 专为智能编码任务（多轮代码生成、工具调用）而设计。

GLM-4.6 针对编码性能和工具集成进行了优化，因此非常适合快速编码、调试和多工具协作。相比之下，Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 更适合大规模代码库理解、长文档推理以及需要超长上下文和复杂逻辑处理的跨文件重构任务。

GLM 4.6 VS Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：基准

基准	GLM-4.6	Qwen3-Coder-480B-A35B-指令
SWE-bench 已验证	68.0 ％	69.6%（OpenHands 500 轮）
终端台	40.5 ％	37.5 ％
LiveCodeBench v6	84.5%（使用工具）	–
LE	30.4%（使用工具）	–
辅助多语言者	–	61.8 ％
SWE-bench 多语言	–	54.7 ％
WebArena / Mind2Web	约45-50%（范围）	49.9 / 55.8%

• GLM-4.6 施行 稍低一点 在 SWE-bench 上领先 实时代码平台 与 工具集成 基准测试表明辅助编码工作流程已成熟。
• Qwen3-Coder-480B 实现 更高的一致性 在多语言和多轮代理任务中，这意味着在复杂的、长时间的编码过程中具有更好的鲁棒性。
• 两者在纯粹的代码正确性方面相近，但 GLM-4.6 在实时响应方面胜出；Qwen3-Coder 在持续推理方面胜出。

GLM 4.6 VS Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：效率

GLM-4.6 输出更多，运行速度更快，但总体成本更高；Qwen3-Coder-480B 速度较慢，但​​每次运行成本更低，推理成本也更低。

1. 输出音量

• GLM-4.6： 86万个输出代币
• Qwen3-Coder-480B： 9.7万个输出代币

GLM-4.6 产生的输出代币数量大约是原来的九倍。

2. 世代速度

• GLM-4.6： 每秒 82 个令牌
• Qwen3-Coder-480B： 每秒 41 个令牌

GLM-4.6 的响应速度大约是原来的两倍。

3. 总成本

• GLM-4.6： 每次基准测试运行费用为 221 美元
• Qwen3-Coder-480B： 每次基准测试运行费用为 165 美元

GLM-4.6 的总成本大约高出 34%。

4. 成本推理

• GLM-4.6： 推理代币使用率越高 → 推理成本越高
• Qwen3-Coder-480B： 推理标记减少 → 推理成本降低

GLM-4.6 在推理过程中“说得更多”；Qwen3 更简洁、更经济高效。

5. 硬件要求

型号	活动参数	推荐设置	效率概况
GLM-4.6	32B	8× A100 80 GB 或 4× H100 48 GB	低显存占用，快速推理
Qwen3-Coder-480B	35B	8–16× H100 80 GB	高显存，针对长时间运行进行了优化

• GLM-4.6： 输出最高，推理速度最快，但同时也是最昂贵且推理量最大的。
• Qwen3-Coder-480B： 速度和产量较低，但推理开销减少，成本效益更高。
  GLM-4.6 适用于交互式、高速编码任务；Qwen3-Coder 适用于长上下文或大规模批量推理。

如何访问 GLM 4.6 或 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruc你的代码工作怎么样？

官网目前采用包月模式。如果你只想实际使用，而不是为未使用的时间付费，可以尝试 Novita AI，既提供较低的价格，又提供高度稳定的支持服务。

Novita AI 它提供 Qwen3-Coder API，上下文窗口大小为 262K，每个输入收费 0.29 美元，每个输出收费 1.2 美元。它还提供 GLM-4.6V API，上下文窗口大小为 208K，每个输入收费 0.60 美元，每个输出收费 2.20 美元，支持结构化输出和函数调用。

通过使用 Novita AI使用 Novita 的服务，您可以绕过 Claude Code 的地域限制。Novita 还提供 99% 的服务稳定性 SLA 保证，使其特别适合代码生成和自动化测试等高频应用场景。 Novita AI 还提供了 Trae 和 Qwen Code 的访问指南，可以在后续文章中找到。

第一种方法：获取 API 密钥（以 GLM-4.6 为例）

步骤1：登录您的帐户并点击模型库按钮。

光标中的 GLM-4.6

步骤 1：安装并激活 Cursor

• 从以下网址下载最新版本的 Cursor IDE 光标网站
• 订阅 Pro 计划以启用基于 API 的功能
• 打开应用程序并完成初始配置

第 2 步：访问高级模型设置

• 可选 光标设置 （使用 Ctrl + F 以便快速找到它）
• 去 “楷模” 左侧菜单中的选项卡
• 为您的 “API 配置” 部分

步骤3：设定 Novita AI 之路

• 展开 “API 密钥” 部分
• ✅ 启用 “OpenAI API 密钥” 切换
• ✅ 启用 “覆盖 OpenAI 基本 URL” 切换
• In “OpenAI API 密钥” 字段：粘贴您的 Novita AI API密钥
• In “覆盖 OpenAI 基本 URL” 字段：将默认值替换为： https://api.novita.ai/openai

步骤4：添加多个AI编码模型

点击 “+ 添加自定义模型” 并添加每个模型：

• qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
• zai-org/glm-4.6
• deepseek/deepseek-v3.1
• moonshotai/kimi-k2-0905
• openai/gpt-oss-120b
• google/gemma-3-12b-it

第 5 步：测试您的集成

• 开始新聊天 询问模式 or 代理模式
• 针对各种编码任务测试不同的模型
• 验证所有模型都正确响应

克劳德代码中的 GLM-4.6

Windows版

打开命令提示符并设置以下环境变量：

设置 ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic 设置 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=设置 ANTHROPIC_MODEL=moonshotai/glm-4.6 设置 ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=moonshotai/glm-4.6

更换 <Novita API Key> 使用从 Novita AI 平台。这些变量在当前会话中保持活动状态，并且如果关闭命令提示符，则必须重置。

适用于 Mac 和 Linux

打开终端并导出以下环境变量：

导出 ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic”导出ANTHROPIC_AUTH_TOKEN =“ “导出 ANTHROPIC_MODEL="moonshotai/glm-4.6" 导出 ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="moonshotai/glm-4.6"

启动克劳德代码

安装和配置完成后，您现在可以在项目目录中启动 Claude Code。使用 cd 命令：

光盘克劳德。

Trae 中的 GLM-4.6

步骤 1：打开 Trae 和访问模型

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，前往“AI 管理”并选择“模型”。

第 2 步：添加自定义模型并选择 Novita 作为提供商

点击 添加型号 按钮创建自定义模型条目。在添加模型对话框中，选择 Provider = 诺维塔 从下拉菜单中选择。

步骤 3：选择或输入型号

从“模型”下拉菜单中，选择您想要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k,GLM 4.6）。如果未列出确切的模型，只需输入您从 Novita 库中记下的模型 ID。请确保选择要使用的模型的正确版本。

Codex 中的 GLM 4.6

安装配置文件

Codex CLI 使用位于以下位置的 TOML 配置文件：

• macOS / Linux: ~/.codex/config.toml
• Windows: %USERPROFILE%\.codex\config.toml

基本配置模板

模型 =“glm-4.6” model_provider =“novitaai”[model_providers.novitaai] 名称 =“Novita AI“ base_url = “https://api.novita.ai/openai” http_headers = {“授权” = “持有 YOUR_NOVITA_API_KEY”} wire_api = “聊天”

启动 Codex CLI

法典

基本用法示例

代码生成:

> 创建一个 Python 类来处理 REST API 响应并进行错误处理

项目分析:

> 审查此代码库并提出性能改进建议

错误修复:

> 修复登录功能中的身份验证错误

测试与验证:

> 为用户服务模块生成全面的单元测试

为了解决编码任务， GLM-4.6 它在快速交互式开发、自动化调试和基于工具的代码生成方面表现出色。其更高的速度和响应能力使其成为快速迭代开发人员的理想选择。 Qwen3-Coder-480B-A35B-指令 它专注于大型代码库推理、长上下文理解和结构化重构，使其能够处理复杂的跨文件代码任务。这些特性共同展示了人工智能如何加速软件开发。GLM-4.6 优先考虑速度和精度，以及 Qwen3-编码器 强调规模和推理深度。

常见问题

Novita AI 是一个人工智能云平台，它为开发人员提供了一种使用我们简单的 API 轻松部署人工智能模型的方法，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 用于构建和扩展的云。

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