- Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 的主要架構差異是什麼？
- Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 在程式碼生成任務中的基準測試結果
- 速度與價格比較：Qwen3 Coder 與 GLM 4.5（給初學者）
- Qwen3 Coder 與 GLM 4.5：哪個模型在資源上更有效率？
- Qwen3 Coder vs GLM 4.5：哪個更適合 Python 程式設計？
- Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 軟體比較
- 如何透過 CLI 工具存取 Qwen 3 Coder 480B A35B？
- Qwen 3 Coder 480B A35B 與 GLM 4.5 搭配 Trae
- Qwen 3 Coder 480B A35B 與 GLM 4.5 搭配 Qwen Code
談到程式設計，並非所有大型語言模型都一樣。兩個最先進的競爭者—— Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct) 和 GLM-4.5 ——採取了截然不同的方法。
- Qwen3-Coder 是一個 ** 程式碼專精模型 **，其訓練資料中約有 70% 與程式設計相關。它支援 358 種程式語言，在 Python 上取得最先進的結果，並特別擅長多輪除錯、大型程式碼庫編輯以及儲存庫規模的工作流程。
- GLM-4.5, 另一方面，是一個 ** 多才多藝的通才 **。雖然在程式碼方面仍然能力很強，但其真正的優勢在於 ** 代理工作流程 **：協調 API、資料庫和外部工具，具有 90.6% 的工具呼叫成功率，是目前模型中最高的。
👉 本文將回答關鍵問題： Qwen3-Coder 和 GLM-4.5 在程式碼效能上到底有何不同——每種模型最適合哪種開發人員或工作流程？
作為 LLM API 領域最重要的提供者之一，Novita AI 提供穩定且高成本效益的 API。從定價資訊可以看出， Qwen3-Coder 的價格略低於 GLM 4.5。
- GLM-4.5： $0.60 per 1M input tokens / $2.20 per 1M output tokens，上下文長度為 131,072 tokens。
- Qwen3-Coder (480B A35B Instruct)： $0.35 per 1M input tokens / $1.50 per 1M output tokens，上下文長度為 262,144 tokens。
Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 的主要架構差異是什麼？
https://www.youtube.com/watch?v=ulfZwEa1x\_o
| 特性 | Qwen3-Coder (480B-A35B-Instruct) | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| 架構 (MoE) | 總參數 480B，每次推論約 35B 活躍（160 個專家選 8 個） | 總參數 355B，每次推論 32B 活躍 |
| 上下文長度 | 原生支援 262,144 個 token（≈256K） | 在適當硬體配置下支援 128K 上下文 |
| **推理模式 ** | 僅支援非思考模式；** 不**產生 thinking response 區塊 |
混合推理：支援「思考」模式（正式鏈式思維風格）和「非思考」模式 |
Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 在程式碼生成任務中的基準測試結果
| 基準 / 情境 | Qwen3-Coder | GLM 4.5 |
|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 67.0 % | 64.2 % |
| SciCode (Coding) | 36% | 35% |
| LiveCodeBench (Coding) | 59% | 74% |
From GLM
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.
速度與價格比較：Qwen3 Coder 與 GLM 4.5（給初學者）
| **模型 ** | VRAM |
| Qwen 3 Coder | 1050GB |
| GLM 4.5 | 945GB |
雖然兩者需要同等級的 GPU，但 GLM 4.5 因 VRAM 佔用較低而執行更快、效率更高，而 Qwen3-Coder 在相同條件下則更重、更慢。
GLM 4.5 價格
Qwen 3 Coder 價格
作為 LLM API 領域最重要的提供者之一，Novita AI 提供穩定且高成本效益的 API。從定價資訊可以看出， Qwen3-Coder 的價格略低於 GLM 4.5。
- GLM-4.5： $0.60 per 1M input tokens / $2.20 per 1M output tokens，上下文長度為 131,072 tokens。
- Qwen3-Coder (480B A35B Instruct)： $0.35 per 1M input tokens / $1.50 per 1M output tokens，上下文長度為 262,144 tokens。
Qwen3 Coder 與 GLM 4.5：哪個模型在資源上更有效率？
| 面向 | Qwen3-Coder (480B A35B) | GLM 4.5 (355B) | ** 效率較高的模型** |
|---|---|---|---|
| **VRAM 需求 ** | ~1050 GB，需要 8× H100 NVL | ~945 GB，需要 8× H100 NVL | GLM 4.5（約輕 10%） |
| **推論速度 ** | 因記憶體佔用較高而較慢 | 相同硬體上更快、延遲更低 | GLM 4.5 |
| **上下文容量 ** | 262K tokens（可擴展至 1M） | 131K tokens | Qwen3-Coder |
| 價格（Novita AI） | $0.35 per 1M input / $1.50 per 1M output | $0.60 per 1M input / $2.20 per 1M output | Qwen3-Coder |
| **專精領域 ** | 訓練資料 70% 為程式碼；針對大型編碼任務最佳化 | 推理、編碼與代理任務的平衡混合 | ** 視使用情境而定** |
| **整體效率 ** | 在成本與長上下文使用上效率高 | 在硬體與速度上效率高 | ** 分割：Qwen3 利於成本/上下文，GLM 4.5 利於運算/速度** |
- GLM 4.5 在 ** 硬體（VRAM、速度、延遲）** 方面 ** 資源效率更高**。
- Qwen3-Coder 在 ** 令牌成本與大量上下文處理 ** 方面 ** 效率更高**。
👉 實務上：
- 若你重視 **更快的推論與較輕的運算負載 **，請選擇 GLM 4.5。
- 若你需要 **更便宜的令牌與超長上下文窗口 ** 來處理大型程式碼庫，請選擇 Qwen3-Coder。
Qwen3 Coder vs GLM 4.5：哪個更適合 Python 程式設計？
| 面向 | Qwen3-Coder | GLM 4.5 | 建議 |
|---|---|---|---|
| **Python 編碼基準 **（HumanEval, MBPP, LCB） | 表現強勁；使用者報告與評估顯示在標準 Python 基準中佔優 | 表現也不錯，但在純 Python 程式碼生成上略遜一籌 | Qwen3-Coder |
| **代理/工具呼叫任務 ** | 77.1% | 90.6% | GLM 4.5——非常適合涉及 API 呼叫、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 **，包含 Python 及冷門/舊版語言——非常適合多語言或邊緣案例 | 未提供多語言支援的具體數據——推測表現強勁但範圍較窄 | Qwen3-Coder |
| **上下文長度 ** | 256K token | 128K token 窗口 | Qwen3-Coder |
| **推論速度與效率 ** | VRAM 使用較重；因 1050 GB 需求而推論較慢 | 較輕（945 GB），更快，硬體效率更高 | GLM 4.5 |
如果你的主要需求是：
- 撰寫或重構純 Python 程式碼（例如筆記本、腳本、機器學習工作流程）。
- 使用 多種或少眾語言 進行開發（支援 358 種）。
- 處理 大型程式碼庫 或需要擴展上下文（256K–1M tokens）的 Python 專案。
- 最小化 每次令牌成本——非常適合頻繁的 Python 迭代。
請選擇 Qwen3-Coder。
如果你需要：
- 可靠的工具整合、API 協調或與外部相依的代理工作流程。
- 高速、高效的推論 在給定硬體上。
- 強大的推理能力，用於除錯、解釋或逐步 Python 邏輯任務。
請選擇 GLM 4.5。
Qwen3 Coder 與 GLM 4.5 軟體比較
建立一個俄羅斯方塊遊戲
Qwen 3 Coder
GLM 4.5
建立一個互動式 Pokémon 圖鑑網頁，展示前 50 隻 Pokémon，包含它們的動畫和屬性。
GLM 4.5
Qwen 3 coder
如何透過 CLI 工具存取 Qwen 3 Coder 480B A35B？
https://www.youtube.com/watch?v=hsPzLalRnpc
- 更快： 你可以直接從命令列使用 Qwen3-Coder，無需網站或額外軟體。
- 更容易自動化： 撰寫使用 Qwen3-Coder 進行編碼任務的腳本很簡單。
- 符合開發者工作流程： 大多數開發者使用命令列，因此 Qwen3-Coder 能自然融入日常工作。
- 易於擴展： 你可以使用 CLI 命令快速處理許多檔案或專案。
第一步：取得 API 金鑰
步驟 1：登入你的帳戶並點選 Model Library 按鈕。
立即嘗試 Qwen 3 Coder 模型與 GLM 4.5！
步驟 2：選擇你的模型
瀏覽可用選項，選擇符合你需求的模型。
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：取得你的 API 金鑰
為了驗證 API 請求，我們將提供一個新的 API 金鑰。進入「Settings」頁面，按圖中所示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用你的程式語言特定的套件管理器安裝 API。
安裝後，將必要的函式庫匯入你的開發環境。使用你的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天完成 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
步驟 1：開啟 Trae 並存取模型
啟動 Trae 應用程式。點選右上角的 Toggle AI Side Bar 以開啟 AI 側欄。然後前往 AI Management 並選擇 Models。
步驟 2：新增自訂模型並選擇 Novita 作為提供者
點選 Add Model 按鈕以建立自訂模型項目。在新增模型對話框中，從下拉選單選擇 Provider = Novita。
步驟 3：選擇或輸入模型
從 Model 下拉選單中選擇你想要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k）。如果確切模型未列出，只需輸入你從 Novita 庫中記下的模型 ID。確保選擇你要使用的模型的正確變體。
你可以在 Novita 控制台 取得 API 金鑰！
Qwen 3 Coder 480B A35B 與 GLM 4.5 搭配 Qwen Code
Qwen Code 基於 Gemini Code 開發，但我們調整了提示與工具呼叫協定，以最大化 Qwen3-Coder 在代理編碼任務中的效能。
步驟 1：安裝 Qwen Code
先決條件： 確保你已安裝 Node.js 20 或更高版本。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：設定環境變數
對於 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
對於 Linux 與 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：開始編碼
設定完成後，你就可以開始使用你所選的 Novita AI 模型搭配 Qwen Code。該工具將使用指定的模型處理所有編碼輔助任務。
cd <your-project-directory>
qwen .
在編碼任務中，兩個模型都表現出色，但方式不同：
- Qwen3-Coder 在 ** 純編碼效能 ** 上是更強的選擇：撰寫與重構 Python、支援少眾語言，以及憑藉 256K–1M token 上下文 和較低的令牌成本處理大型程式碼庫。
- GLM-4.5 在 ** 編碼與推理及整合交會 ** 時脫穎而出：它執行更快、資源效率更高，並在 ** 工具呼叫** 方面佔據主導地位，使其成為代理程式設計環境的理想選擇。
👉 如果你在 **大型程式碼庫 ** 中建構軟體，請選擇 Qwen3-Coder。
👉 如果你正在建構 **智慧型編碼代理或 API 驅動的應用程式 **，請選擇 GLM-4.5。
常見問題
哪個模型更適合 Python 程式設計？
Qwen3-Coder 在標準 Python 基準（HumanEval、MBPP、LiveCodeBench）上領先，通常更適合筆記本、機器學習工作流程和腳本自動化。
哪個模型更適合多語言或舊版程式碼？
Qwen3-Coder 支援 358 種程式語言，因此更適合多樣化或邊緣案例的開發場景。
哪個模型處理除錯與儲存庫規模的工作流程？
Qwen3-Coder 憑藉其超長上下文（256K–1M tokens），在多輪除錯、大型程式碼編輯和儲存庫規模任務中表現出色。
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