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

blocks|Hybrid reasoning: both “thinking” mode (formally chain-of-thought style) and “non-thinking” mode supported| 翻譯成「| 功能 | **Qwen3-Coder（480B-A35B-Instruct）** | **GLM-4.5** | |---|---|---| | **架構（MoE）** | 總參數480B，每次推理活躍參數約35B（160個專家中的8個） | 總參數355B，每次推理活躍參數32B | | **上下文長度** | 原生支援262,144個token（約256K） | 在合適的硬體配置下最高支援128K上下文 | | **推理模式** | 僅支援非思考模式，**不會**生成`區塊 | 混合推理：同時支援「思考」模式（即鏈式思考風格）和「非思考」模式 |」

接下來下一個大標題：

Benchmark Results for Qwen3 Coder and GLM 4.5 in Code Generation Tasks

翻譯成「## Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 在程式碼生成任務上的基準測試結果」

然後表格：

Benchmark / Scenario	Qwen3-Coder	GLM 4.5
SWE-Bench Verified	67.0 %	64.2 %
SciCode (Coding)	36%	35%
LiveCodeBench (Coding)	59%	74%
翻譯成「	基準測試 / 場景	Qwen3-Coder
—	—	—
SWE-Bench 驗證版	67.0%	64.2%
SciCode（程式設計）	36%	35%
LiveCodeBench（程式設計）	59%	74%

然後圖片路徑保留，不用改。接下來引用塊：

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.

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. 翻譯成「> Qwen3-Coder 在多輪智能體程式設計工作流程方面表現優異——尤其在真實場景的除錯和工具整合任務中。它在開源模型中達到頂級水平，與頂級商業系統相比也毫不遜色。對於儲存庫級別的錯誤修復、多檔案編輯以及自動化智能體工具工作流程：Qwen3-Coder 是更強的選擇。

GLM-4.5 是一款全能通用型模型——在推理、程式設計和智能體基準測試中排名都很高。它支援混合推理模式，在多個領域都有穩健的表現，同時在SWE-Bench測試中也有不錯的成績。對於涵蓋推理、程式設計和工具整合的均衡型任務，且上下文需求適中的場景：GLM-4.5 是一款出色的多領域表現者。」

接下來下一個大標題：

Speed and Price Comparison: Qwen3 Coder vs GLM 4.5 for Beginners

翻譯成「## 速度與價格對比：Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 對初學者而言哪個更合適？」

然後表格：

Model	VRAM	Recommended GPU
Qwen 3 Coder	1050GB	8 x H100 NVL
GLM 4.5	945GB	8 x H100 NVL
翻譯成「
—	—	—
模型	顯存需求	推薦顯卡
Qwen 3 Coder	1050GB	8 張 H100 NVL
GLM 4.5	945GB	8 張 H100 NVL

然後引用塊：

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. 翻譯成「> 雖然兩款模型都需要同級別的顯卡，但GLM 4.5由於顯存佔用更低，運行速度更快、效率更高；而在相同條件下，Qwen3-Coder更重、運行速度更慢。」

然後兩張圖片的說明，原來的"GLM 4.5 Price"翻譯成「GLM 4.5 價格」，"Qwen 3 Coder Price"翻譯成「Qwen 3 Coder 價格」，圖片路徑保留。

然後接下來的引用塊和之前的定價部分一樣，翻譯和之前一致就行，不用重複改，注意鏈接保留。

接下來下一個大標題：

Qwen3 Coder and GLM 4.5: Which Model is More Efficient in Terms of Resource?

翻譯成「## Qwen3 Coder 與 GLM 4.5：哪款模型的資源利用率更高？」

然後表格：

Aspect	Qwen3-Coder (480B A35B)	GLM 4.5 (355B)	More Efficient Model
VRAM Requirement	~1050 GB, needs 8× H100 NVL	~945 GB, needs 8× H100 NVL	GLM 4.5 (≈10% lighter)
Inference Speed	Slower due to higher memory footprint	Faster, lower latency on same hardware	GLM 4.5
Context Capacity	262K tokens (extendable to 1M)	131K tokens	Qwen3-Coder
Price (Novita AI)	$0.35 per 1M input / $1.50 per 1M output	$0.60 per 1M input / $2.20 per 1M output	Qwen3-Coder
Specialization	70% training data in code; optimized for large-scale coding tasks	Balanced mix of reasoning, coding, and agentic tasks	Depends on use case
Overall Efficiency	Efficient for cost and long-context usage	Efficient for hardware and speed	Split: Qwen3 for cost/context, GLM 4.5 for compute/speed
翻譯成「	維度	Qwen3-Coder（480B A35B）	GLM 4.5（355B）
—	—	—	—
顯存需求	約1050GB，需要8張H100 NVL	約945GB，需要8張H100 NVL	GLM 4.5（輕約10%）
推理速度	因顯存佔用更高而更慢	相同硬體下速度更快、延遲更低	GLM 4.5
上下文容量	262K token（可擴展至1M）	131K token	Qwen3-Coder
價格（Novita AI）	每百萬輸入token 0.35美元 / 每百萬輸出token 1.5美元	每百萬輸入token 0.6美元 / 每百萬輸出token 2.2美元	Qwen3-Coder
專業領域	70%訓練數據為程式設計相關；優化用於大規模程式設計任務	推理、程式設計和智能體任務的均衡組合	取決於使用場景
整體效率	在成本和長上下文使用場景下效率更高	在硬體和速度方面效率更高	區分：Qwen3適用於成本/上下文場景，GLM 4.5適用於計算/速度場景

然後引用塊：

• GLM 4.5 is more resource-efficient when we talk about hardware (VRAM, speed, latency).
• Qwen3-Coder is more efficient in terms of token cost and massive context handling.

👉 In practice:

• Choose GLM 4.5 if you care about faster inference and lighter compute load.
• Choose Qwen3-Coder if you need cheaper tokens and ultra-long context windows for large codebases. 翻譯成「> * 若論**硬體（顯存、速度、延遲）**層面的資源效率，GLM 4.5 更勝一籌。
• 若論token成本和超大上下文處理的效率，Qwen3-Coder 更高效。

👉 實際選擇建議：

• 如果你注重更快的推理速度和更輕的計算負載，選擇 GLM 4.5。
• 如果你需要為大型程式碼庫處理更便宜的token和超長上下文窗口，選擇 Qwen3-Coder。」

接下來下一個大標題：

Qwen3 Coder vs GLM 4.5: Which is Better for Python Programming?

翻譯成「## Qwen3 Coder 與 GLM 4.5：哪個更適合Python程式設計？」

然後表格：

Aspect	Qwen3-Coder	GLM 4.5	Recommendation
Python Coding Benchmarks (HumanEval, MBPP, LCB)	Strong performer; user reports and evaluations suggest dominance in standard Python benchmarks	Also performs well, but slightly behind in pure Python code generation	Qwen3-Coder
Agentic / Tool-Calling Tasks	77.1%	90.6%	GLM 4.5—ideal for workflows involving API calls, external tools, or complex interactions
Supported Programming Languages	Supports 358 languages, including Python and obscure/legacy ones—great for multi-language or edge use cases	No specific data on multi-language support—presumably strong but less broad	Qwen3-Coder
Context Length	256K token	128K token window	Qwen3-Coder
Inference Speed & Efficiency	Heavier VRAM usage; slower inference due to 1050 GB requirement	Lighter (945 GB), faster, and more hardware-efficient	GLM 4.5
翻譯成「	維度	Qwen3-Coder	GLM 4.5
—	—	—	—
Python程式設計基準測試（HumanEval、MBPP、LCB）	表現強勁；用戶報告和評估顯示其在標準Python基準測試中佔據主導地位	表現也不錯，但在純Python程式碼生成方面略遜一籌	Qwen3-Coder
智能體 / 工具調用任務	77.1%	90.6%	GLM 4.5——非常適合涉及API調用、外部工具或複雜互動的工作流程
支援的程式語言	支援358種語言，包括Python以及冷門/遺留語言——非常適合多語言或邊緣使用場景	無多語言支援的具體數據，推測能力強但覆蓋範圍較窄	Qwen3-Coder
上下文長度	256K token	128K token窗口	Qwen3-Coder
推理速度與效率	顯存佔用更高；因需要1050GB顯存，推理速度較慢	更輕（945GB），速度更快，硬體效率更高	GLM 4.5

然後引用塊：

• Choose Qwen3-Coder if your primary needs are:
  • Writing or refactoring pure Python code (e.g., notebooks, scripts, ML workflows).
  • Working across many or niche languages (supporting 358).
  • Handling large codebases or Python projects requiring extended context (256K–1M tokens).
  • Minimizing cost per token—great for frequent Python iterations.
• Choose GLM 4.5 if you need:
  • Reliable tool integration, API orchestration, or agentic workflows with external dependencies.
  • High-speed, efficient inference on given hardware.
  • Strong reasoning capabilities for debugging, explanation, or step-by-step Python logic tasks. 翻譯成「> * 如果你的核心需求是以下幾項，選擇Qwen3-Coder：
  • 編寫或重構純Python程式碼（如筆記本、腳本、機器學習工作流程）。
  • 使用多種或冷門語言開發（支援358種語言）。
  • 處理大型程式碼庫或需要擴展上下文（256K-1M token）的Python項目。
  • 降低單個token的成本——非常適合頻繁的Python迭代開發。
• 如果你需要以下能力，選擇GLM 4.5：
  • 可靠的工具整合、API編排，或帶外部依賴的智能體工作流程。
  • 在給定硬體上實現高速、高效的推理。
  • 強大的推理能力，用於除錯、解釋或逐步Python邏輯任務。」

接下來下一個部分：

Comparison of Qwen3 Coder and GLM 4.5 for Software

Create a Tetris Game

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types.

GLM 4.5

Qwen 3 coder 翻譯成「## Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 軟體開發場景對比

建立一個俄羅斯方塊遊戲

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

建立一個互動式寶可夢圖鑑網頁，收錄前50隻寶可夢，包含動畫和屬性。

GLM 4.5

Qwen 3 coder」

接下來下一個大標題：

How to Access Qwen 3 Coder 480B A35B by CLI Tools?

翻譯成「## 如何通過CLI工具使用 Qwen 3 Coder 480B A35B？」

然後YouTube鏈接保留。接下來列表：

• Faster: You can use Qwen3-Coder directly from the command line—no website or extra software needed.
• Easier automation: It’s simple to write scripts that use Qwen3-Coder for coding tasks.
• Fits developers’ workflow: Most developers use the command line, so Qwen3-Coder becomes a natural part of daily work.
• Easy to scale: You can quickly process many files or projects using CLI commands. 翻譯成「* 更快速：你可以直接通過命令行使用Qwen3-Coder，無需打開網站或安裝額外軟體。
• 更易自動化：編寫使用Qwen3-Coder處理程式設計任務的腳本非常簡單。
• 符合開發者工作流程：大多數開發者都使用命令行，因此Qwen3-Coder能自然融入日常工作中。
• 易於擴展：你可以通過CLI命令快速處理大量檔案或項目。」

然後小標題：

The First: Get API Key

翻譯成「### 第一步：獲取API密鑰」

然後步驟： Step 1: Log in to your account and click on the Model Library button. 翻譯成「步驟1：登入你的帳戶，點擊「模型庫」按鈕。」

圖片路徑保留，然後鏈接： Try Qwen 3 Coder Model and GLM 4.5 Now! 翻譯成「立即試用 Qwen 3 Coder 模型與 GLM 4.5！」

Step 2: Choose Your Model 翻譯成「步驟2：選擇你需要的模型」

圖片保留。

Step 3: Start Your Free Trial 翻譯成「步驟3：開始免費試用」

圖片保留，注意原來的圖片alt是截屏，保留路徑就行。

Step 4: Get Your API Key 翻譯成「步驟4：獲取你的API密鑰」

然後說明： 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. 翻譯成「為了進行API身份驗證，我們會為你提供新的API密鑰。進入「設定」頁面後，你就可以按照圖中標註複製API密鑰。」

圖片保留。

Step 5: Install the API 翻譯成「步驟5：安裝API」

說明： 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. 翻譯成「使用你所用程式語言對應的套件管理器安裝API。

安裝完成後，將必要的庫導入你的開發環境，使用API密鑰初始化API，即可開始與Novita AI LLM互動。以下為Python使用者使用聊天補全API的範例：」

然後代碼塊保留原樣，不要改，裡面的字符串什麼的都不動，比如system_content的"“Be a helpful assistant”" 也不用改，代碼里的參數都保留。

接下來下一個大標題：

Qwen 3 Coder 480B A35B and GLM 4.5 with Trae

翻譯成「## Qwen 3 Coder 480B A35B 與 GLM 4.5 搭配 Trae 使用」

然後步驟：

Step 1: Open Trae and Access Models

翻譯成「#### 步驟1：打開Trae並訪問模型列表」

說明： 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. 翻譯成「啟動Trae應用程式，點擊右上角的「切換AI側邊欄」按鈕打開AI側邊欄，隨後進入「AI管理」並選擇「模型」選項。」

圖片保留。

Step 2: Add a Custom Model and Choose Novita as Provider

翻譯成「#### 步驟2：新增自定義模型，選擇Novita作為供應商」

說明： Click the Add Model button to create a custom model entry. In the add-model dialog, select Provider = Novita from the dropdown menu. 翻譯成「點擊**「新增模型」按鈕建立自定義模型條目，在新增模型對話框中，從下拉選單選擇供應商 = Novita**。」

圖片保留。

Step 3: Select or Enter the Model

翻譯成「#### 步驟3：選擇或輸入模型」

說明： 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! 翻譯成「在模型下拉選單中選擇你需要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k）。如果沒有找到對應的模型，直接輸入你從Novita模型庫中記錄的模型ID即可，請確保選擇你希望使用的正確模型變體。

你可以從Novita控制台獲取API密鑰！」

圖片保留。

接下來下一個大標題：

Qwen 3 Coder 480B A35B and GLM 4.5 with Qwen Code

翻譯成「## Qwen 3 Coder 480B A35B 與 GLM 4.5 搭配 Qwen Code 使用」

然後引用塊：

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. 翻譯成「> Qwen Code 基於Gemini Code開發，但我們調整了提示詞和工具調用協議，以最大化Qwen3-Coder在智能體程式設計任務中的性能。」

然後步驟：

Step 1: Install Qwen Code

翻譯成「#### 步驟1：安裝Qwen Code」

說明： Prerequisites: Ensure you have Node.js version 20 or higher installed. You can download it from the official Node.js website.

Install the package globally: 翻譯成「前置要求：確保你已安裝20及以上版本的Node.js，你可以從Node.js官方網站下載。

全域安裝套件：」

代碼塊保留：

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

Step 2: Configure Environment Variables

翻譯成「#### 步驟2：配置環境變數」

說明： For Windows (Command Prompt): 翻譯成「Windows（命令提示字元）：」

代碼塊保留：

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

For Linux and Mac (Bash): 翻譯成「Linux 和 Mac（Bash）：」

代碼塊保留：

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"

Step 3: Start Coding

翻譯成「#### 步驟3：開始編程」

說明： 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. 翻譯成「配置完成後，你就可以使用選擇的Novita AI模型搭配Qwen Code了，該工具會在所有程式設計輔助任務中使用指定的模型。」

代碼塊保留：

cd <your-project-directory>
qwen .

接下來那段總結： In coding tasks, both models shine—but in different ways:

• 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.
• 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.

👉 If you’re building software within huge codebases, choose Qwen3-Coder.
👉 If you’re building intelligent coding agents or API-driven applications, choose GLM-4.5. 翻譯成「在程式設計任務中，兩款模型都有出色表現，但優勢領域不同：

• Qwen3-Coder 在純程式設計性能方面更強：得益於其256K-1M token的上下文和更低的token成本，它在編寫和重構Python程式碼、支援冷門語言、處理大型程式碼庫方面表現優異。
• GLM-4.5 在程式設計與推理、整合相結合的場景中更突出：運行速度更快、資源效率更高，且在工具調用方面佔據主導地位，非常適合智能體程式設計環境。

👉 如果你正在開發大型程式碼庫內的軟體，選擇Qwen3-Coder。
👉 如果你正在開發智能程式設計代理或API驅動的應用程式，選擇GLM-4.5。」

接下來FAQ部分：

Frequently Asked Questions

Which model is better for Python programming?

Qwen3-Coder leads in standard Python benchmarks (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench) and is generally preferred for notebooks, ML workflows, and script automation.

Which model is better for multi-language or legacy code?

Qwen3-Coder supports 358 programming languages, making it better for diverse or edge-case development scenarios.

Which model handles debugging and repository-scale workflows?

Qwen3-Coder excels in multi-turn debugging, large code edits, and repository-scale tasks due to its ultra-long context (256K–1M tokens). 翻譯成「#### 常見問題

哪款模型更適合Python程式設計？

Qwen3-Coder在標準Python基準測試（HumanEval、MBPP、LiveCodeBench）中領先，通常更適合用於筆記本、機器學習工作流程和腳本自動化場景。

哪款模型更適合多語言或遺留程式碼開發？

Qwen3-Coder支援358種程式語言，在多元或邊緣開發場景中表現更好。

哪款模型更擅長除錯和儲存庫級別工作流程？

Qwen3-Coder憑藉超長上下文（256K-1M token）在多輪除錯、大型程式碼編輯和儲存庫級別任務中表現優異。」

然後引用塊：

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. 翻譯成「> Novita AI 是助力你實現AI抱負的一站式雲端平台。整合API、無伺服器、GPU實例——你需要的高性價比工具都在這裡。免除基礎設施負擔，免費開始，讓你的AI願景成為現實。」

然後推薦閱讀部分：

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現在要檢查所有部分，有沒有漏翻譯的，代碼塊、鏈接、圖片路徑、Markdown語法都要保留，YAML的字段要正確，locale加了，translationKey加了。哦对了，YAML里的title和description要翻译，其他字段比如author、categories、tags这些都保留原样，wpSlug、canonical这些也不用改。还有原来的加粗、斜體、列表、表格都要保留原格式。

等下，YAML部分要正確寫，比如：

title: “Qwen 3 Coder 與 GLM 4.5 對比：純程式編寫與工具調用誰更勝一籌？” description: “探索 Qwen 3 Coder 與 GLM 4.5 的差異，了解哪款模型在程式設計任務上表現更優異。” 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-TW translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling”

对，这样locale和translationKey就加上了。然后检查所有的链接，比如模型链接、Novita console的链接、推薦閱讀的鏈接，都保留原URL，不要改。代码块里的内容完全保留，不要翻译，比如代碼里的字符串、參數都不動。图片路径也都保留，比如/uploads/2025/08/那些都不動。

还有注意术语的一致性，比如"tool-calling"翻译成「工具調用」，"agentic workflows"翻译成「智能體工作流程」，"MoE"保留原样，因为是架构术语，"VRAM"翻译成「顯存」？哦对，刚才表格里的VRAM翻译成「顯存需求」是对的，"context length"翻译成「上下文長度」，"tokens"翻译成「token」或者「標記」？不过一般业界都叫token，所以保留token没问题。

还有原来的加粗部分，比如Qwen3-Coder这些都要保留加粗，斜體的multi-turn, agentic code workflows也要保留斜体。引用塊的>符号要保留，列表的*或者-要保留，表格的|符号要保留。

哦对了，原来的YouTube链接里的下划线，https://www.youtube.com/watch?v=ulfZwEa1x\_o 那个下划线要保留，不要改。还有代码块里的反引号都不要改。

还有那个"Create a Tetris Game"翻译成「建立一個俄羅斯方塊遊戲」是对的，"Build an interactive Pokémon Pokédex webpage featuring the first 50 Pokémon, including their animations and types."翻译成「建立一個互動式寶可夢圖鑑網頁，收錄前50隻寶可夢，包含動畫和屬性。」是对的，Pokémon保留原名。

还有FAQ部分的问题和回答都要翻译准确，推荐阅读的标题也要翻译，但是链接的路径保留，比如/llama-3-2-3b-vs-deepseek-v3/这些不要改。

现在把所有内容整合起来，确保格式正确，没有错误。

title: “Qwen 3 Coder 與 GLM 4.5 對比：純程式編寫與工具調用誰更勝一籌？” description: “探索 Qwen 3 Coder 與 GLM 4.5 的差異，了解哪款模型在程式設計任務上表現更優異。” 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-TW translationKey: “qwen-3-coder-vs-glm-4-5-which-excels-in-pure-coding-vs-tool-calling”

在程式設計領域，並非所有大型語言模型的能力都相同。兩款最先進的候選模型——Qwen3-Coder（480B-A35B-Instruct）與GLM-4.5——採取了截然不同的技術路線。

• Qwen3-Coder 是一款程式設計專業模型，訓練數據中約70%為程式設計相關內容。它支援358種程式語言，在Python領域達到業界領先水平，尤其在多輪除錯、大型程式碼庫編輯以及儲存庫級工作流程方面表現突出。
• 而GLM-4.5 是一款全能通用型模型。雖然它在程式設計方面能力也很強，但其核心優勢在於智能體工作流程：可協調API、資料庫和外部工具，工具調用成功率達90.6%，為目前業界最高。

👉 本文將解答核心問題：Qwen3-Coder與GLM-4.5在程式設計性能上究竟有何差異，以及各自最適合哪類開發者或工作流程？

Novita AI 作為大型語言模型API領域最重要的供應商之一，提供穩定且性價比極高的API服務。從定價資訊可以看出，Qwen3-Coder的價格略低於GLM 4.5。

• GLM-4.5：每百萬輸入token 0.6美元 / 每百萬輸出token 2.2美元，上下文長度為131,072個token。
• Qwen3-Coder（480B A35B Instruct）：每百萬輸入token 0.35美元 / 每百萬輸出token 1.5美元，上下文長度為262,144個token。

Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 的主要架構差異有哪些？

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

功能	Qwen3-Coder（480B-A35B-Instruct）	GLM-4.5
架構（MoE）	總參數480B，每次推理活躍參數約35B（160個專家中的8個）	總參數355B，每次推理活躍參數32B
上下文長度	原生支援262,144個token（約256K）	在合適的硬體配置下最高支援128K上下文
推理模式	僅支援非思考模式，不會生成<think></think>區塊	混合推理：同時支援「思考」模式（即鏈式思考風格）和「非思考」模式

Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 在程式碼生成任務上的基準測試結果

基準測試 / 場景	Qwen3-Coder	GLM 4.5
SWE-Bench 驗證版	67.0%	64.2%
SciCode（程式設計）	36%	35%
LiveCodeBench（程式設計）	59%	74%

來源：GLM

Qwen3-Coder 在多輪智能體程式設計工作流程方面表現優異——尤其在真實場景的除錯和工具整合任務中。它在開源模型中達到頂級水平，與頂級商業系統相比也毫不遜色。對於儲存庫級別的錯誤修復、多檔案編輯以及自動化智能體工具工作流程：Qwen3-Coder 是更強的選擇。

GLM-4.5 是一款全能通用型模型——在推理、程式設計和智能體基準測試中排名都很高。它支援混合推理模式，在多個領域都有穩健的表現，同時在SWE-Bench測試中也有不錯的成績。對於涵蓋推理、程式設計和工具整合的均衡型任務，且上下文需求適中的場景：GLM-4.5 是一款出色的多領域表現者。

速度與價格對比：Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 對初學者而言哪個更合適？

模型	顯存需求	推薦顯卡
Qwen 3 Coder	1050GB	8 張 H100 NVL
GLM 4.5	945GB	8 張 H100 NVL

雖然兩款模型都需要同級別的顯卡，但GLM 4.5由於顯存佔用更低，運行速度更快、效率更高；而在相同條件下，Qwen3-Coder更重、運行速度更慢。

GLM 4.5 價格

Qwen 3 Coder 價格

Novita AI 作為大型語言模型API領域最重要的供應商之一，提供穩定且性價比極高的API服務。從定價資訊可以看出，Qwen3-Coder的價格略低於GLM 4.5。

• GLM-4.5：每百萬輸入token 0.6美元 / 每百萬輸出token 2.2美元，上下文長度為131,072個token。
• Qwen3-Coder（480B A35B Instruct）：每百萬輸入token 0.35美元 / 每百萬輸出token 1.5美元，上下文長度為262,144個token。

Qwen3 Coder 與 GLM 4.5：哪款模型的資源利用率更高？

維度	Qwen3-Coder（480B A35B）	GLM 4.5（355B）	效率更高的模型
顯存需求	約1050GB，需要8張H100 NVL	約945GB，需要8張H100 NVL	GLM 4.5（輕約10%）
推理速度	因顯存佔用更高而更慢	相同硬體下速度更快、延遲更低	GLM 4.5
上下文容量	262K token（可擴展至1M）	131K token	Qwen3-Coder
價格（Novita AI）	每百萬輸入token 0.35美元 / 每百萬輸出token 1.5美元	每百萬輸入token 0.6美元 / 每百萬輸出token 2.2美元	Qwen3-Coder
專業領域	70%訓練數據為程式設計相關；優化用於大規模程式設計任務	推理、程式設計和智能體任務的均衡組合	取決於使用場景
整體效率	在成本和長上下文使用場景下效率更高	在硬體和速度方面效率更高	區分：Qwen3適用於成本/上下文場景，GLM 4.5適用於計算/速度場景

• 若論**硬體（顯存、速度、延遲）**層面的資源效率，GLM 4.5 更勝一籌。
• 若論token成本和超大上下文處理的效率，Qwen3-Coder 更高效。

👉 實際選擇建議：

• 如果你注重更快的推理速度和更輕的計算負載，選擇 GLM 4.5。
• 如果你需要為大型程式碼庫處理更便宜的token和超長上下文窗口，選擇 Qwen3-Coder。

Qwen3 Coder 與 GLM 4.5：哪個更適合Python程式設計？

維度	Qwen3-Coder	GLM 4.5	推薦選擇
Python程式設計基準測試（HumanEval、MBPP、LCB）	表現強勁；用戶報告和評估顯示其在標準Python基準測試中佔據主導地位	表現也不錯，但在純Python程式碼生成方面略遜一籌	Qwen3-Coder
智能體 / 工具調用任務	77.1%	90.6%	GLM 4.5——非常適合涉及API調用、外部工具或複雜互動的工作流程
支援的程式語言	支援358種語言，包括Python以及冷門/遺留語言——非常適合多語言或邊緣使用場景	無多語言支援的具體數據，推測能力強但覆蓋範圍較窄	Qwen3-Coder
上下文長度	256K token	128K token窗口	Qwen3-Coder
推理速度與效率	顯存佔用更高；因需要1050GB顯存，推理速度較慢	更輕（945GB），速度更快，硬體效率更高	GLM 4.5

• 如果你的核心需求是以下幾項，選擇Qwen3-Coder：
  • 編寫或重構純Python程式碼（如筆記本、腳本、機器學習工作流程）。
  • 使用多種或冷門語言開發（支援358種語言）。
  • 處理大型程式碼庫或需要擴展上下文（256K-1M token）的Python項目。
  • 降低單個token的成本——非常適合頻繁的Python迭代開發。
• 如果你需要以下能力，選擇GLM 4.5：
  • 可靠的工具整合、API編排，或帶外部依賴的智能體工作流程。
  • 在給定硬體上實現高速、高效的推理。
  • 強大的推理能力，用於除錯、解釋或逐步Python邏輯任務。

Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 軟體開發場景對比

建立一個俄羅斯方塊遊戲

Qwen 3 Coder

GLM 4.5

建立一個互動式寶可夢圖鑑網頁，收錄前50隻寶可夢，包含動畫和屬性。

GLM 4.5

Qwen 3 coder

如何通過CLI工具使用 Qwen 3 Coder 480B A35B？

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

• 更快速：你可以直接通過命令行使用Qwen3-Coder，無需打開網站或安裝額外軟體。
• 更易自動化：編寫使用Qwen3-Coder處理程式設計任務的腳本非常簡單。
• 符合開發者工作流程：大多數開發者都使用命令行，因此Qwen3-Coder能自然融入日常工作中。
• 易於擴展：你可以通過CLI命令快速處理大量檔案或項目。

第一步：獲取API密鑰

步驟1：登入你的帳戶，點擊「模型庫」按鈕。

立即試用 Qwen 3 Coder 模型與 GLM 4.5！

步驟2：選擇你需要的模型

瀏覽可用選項，選擇適合你需求的模型。

步驟3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的能力。

步驟4：獲取你的API密鑰

為了進行API身份驗證，我們會為你提供新的API密鑰。進入「設定」頁面後，你就可以按照圖中標註複製API密鑰。

步驟5：安裝API

使用你所用程式語言對應的套件管理器安裝API。

安裝完成後，將必要的庫導入你的開發環境，使用API密鑰初始化API，即可開始與Novita AI LLM互動。以下為Python使用者使用聊天補全API的範例：

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)
  
  

Qwen 3 Coder 480B A35B 與 GLM 4.5 搭配 Trae 使用

步驟1：打開Trae並訪問模型列表

啟動Trae應用程式，點擊右上角的「切換AI側邊欄」按鈕打開AI側邊欄，隨後進入「AI管理」並選擇「模型」選項。

步驟2：新增自定義模型，選擇Novita作為供應商

點擊**「新增模型」按鈕建立自定義模型條目，在新增模型對話框中，從下拉選單選擇供應商 = Novita**。

步驟3：選擇或輸入模型

在模型下拉選單中選擇你需要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k）。如果沒有找到對應的模型，直接輸入你從Novita模型庫中記錄的模型ID即可，請確保選擇你希望使用的正確模型變體。

你可以從Novita控制台獲取API密鑰！

Qwen 3 Coder 480B A35B 與 GLM 4.5 搭配 Qwen Code 使用

Qwen Code 基於Gemini Code開發，但我們調整了提示詞和工具調用協議，以最大化Qwen3-Coder在智能體程式設計任務中的性能。

步驟1：安裝Qwen Code

前置要求：確保你已安裝20及以上版本的Node.js，你可以從Node.js官方網站下載。

全域安裝套件：

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

步驟2：配置環境變數

Windows（命令提示字元）：

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）：

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"

步驟3：開始編程

配置完成後，你就可以使用選擇的Novita AI模型搭配Qwen Code了，該工具會在所有程式設計輔助任務中使用指定的模型。

cd <your-project-directory>
qwen .

在程式設計任務中，兩款模型都有出色表現，但優勢領域不同：

• Qwen3-Coder 在純程式設計性能方面更強：得益於其256K-1M token的上下文和更低的token成本，它在編寫和重構Python程式碼、支援冷門語言、處理大型程式碼庫方面表現優異。
• GLM-4.5 在程式設計與推理、整合相結合的場景中更突出：運行速度更快、資源效率更高，且在工具調用方面佔據主導地位，非常適合智能體程式設計環境。

👉 如果你正在開發大型程式碼庫內的軟體，選擇Qwen3-Coder。
👉 如果你正在開發智能程式設計代理或API驅動的應用程式，選擇GLM-4.5。

常見問題

哪款模型更適合Python程式設計？

Qwen3-Coder在標準Python基準測試（HumanEval、MBPP、LiveCodeBench）中領先，通常更適合用於筆記本、機器學習工作流程和腳本自動化場景。

哪款模型更適合多語言或遺留程式碼開發？

Qwen3-Coder支援358種程式語言，在多元或邊緣開發場景中表現更好。

哪款模型更擅長除錯和儲存庫級別工作流程？

Qwen3-Coder憑藉超長上下文（256K-1M token）在多輪除錯、大型程式碼編輯和儲存庫級別任務中表現優異。

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