對於快速編碼，應該選擇 GLM-4.6 還是對於大型程式碼庫，應該選擇 Qwen3-Coder？

現代開發者在程式碼產生、調試和大規模程式碼庫維護方面面臨日益嚴峻的挑戰。傳統工具無法有效率地處理長上下文推理，也無法與複雜的工作流程整合。諸如人工智慧編碼模型之類的工具則能有效應對這些挑戰。 GLM-4.6 以及 Qwen3-Coder-480B-A35B-指令 這些模型旨在彌補上述不足。本文比較了它們的架構、基準測試和推理效率，展示了每種模型如何解決實際的編碼問題——從快速原型開發到深度程式碼庫分析——並指導開發者為特定的編碼任務選擇合適的模型和配置。

人們使用人工智慧模型解決哪些程式設計問題？

AI編碼模型主要幫助開發人員 產生 以及 操作 代碼。它們要么根據自然語言指令創建新檔案和模組，要么讀取現有程式碼庫以進行修改、重構或呼叫外部資料和 API。第一種類型可以加速原型設計和代理式自動化；第二種類型可以提高對大型複雜程式碼庫的理解和重複使用。

類型	基於指令的生成/代理	基於存儲庫的推理/數據調用
輸入	諸如“構建此功能”之類的自然語言請求	專案程式碼、倉庫檔案、API、資料來源
專注於	建立新內容（模組、檔案、介面）	理解現有程式碼並對其進行擴展。
自動化	高度自動化（代理式工作流程）	結合語境的複雜分析
典型用途	快速原型製作、使用者介面產生、設定腳本	重構、大型程式碼庫更新、資料驅動功能
風險	輸出品質、風格一致性、結構錯誤	上下文理解能力差、資料不匹配、API 缺陷

這兩個模式構成了下一節比較的基礎。 GLM 4.6 以及 Qwen3-Coder-480B-A35B-指令 在他們的編碼表現方面。

GLM 4.6 VS Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：程式碼效能

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提示： “請閱讀此倉庫中的所有 .py 文件，並用簡潔的 Markdown 列表解釋每個文件的用途和關鍵功能。”https://github.com/pallets/flask/tree/main/examples/tutorial

方面	Qwen3-編碼器-480B-A35B	GLM 4.6
保障範圍	非常全面；列出了每個文件、模板和測試，並詳細說明了其用途和功能。	僅關注主要組件；省略次要模板和額外文件。
結構體	層級分明、面面俱到，最終歸納出建築模式與設計原則。	簡潔且模組化，按功能（身份驗證、部落格、測試）對文件進行分組。
理解深度	展現出對知識庫的深度理解和長遠的邏輯推理能力。	展現了高效率的總結和資訊濃縮能力。
可讀性	篇幅較長且內容密集；較適合專業讀者或技術文件。	更易於閱讀；適合初學者或作為快速參考摘要。
使用案例契合度	非常適合評估大型上下文模型中的程式碼理解和推理深度。	非常適合在輸出受限的情況下測試摘要的品質和清晰度。
優勢突出	長篇幅追蹤、結構推理和全面覆蓋。	概括關鍵邏輯時要做到精準、簡潔、清晰。
最佳示範	儲存庫分析和詳細解釋功能。	具備概括和簡潔的技術寫作能力。

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

GLM-4.6 是一個 355B 參數的 MoE 模型，具有 32B 個活動參數和 200K 個標記的上下文視窗。

• 總參數：約 355 億，活躍參數約 32 億。
• 模型架構：繼承自 GLM-4.x 系列的混合專家模型 (MoE)。
• 上下文視窗：原生 200,000 個標記，最大輸出約 128K 個標記。
• 與前身（GLM-4.5）相比，主要改進包括更長的上下文長度、更高的編碼性能和更好的工具整合。

Qwen3-Coder-480B-A35B 是一個 480B 參數的 MoE 模型，具有 35B 個活動參數，並支援高達 1 M 個令牌上下文。

• 總參數：約 480 億；活躍參數約 35 億。
• 上下文視窗：原生支援約 256 K 個代幣，可透過外推法擴展到約 1 萬個代幣。
• 架構：混合專家架構，包含眾多專家（例如，160 位專家，其中 8 位活躍），詳見模型卡。
• 專為智慧編碼任務（多輪程式碼產生、工具呼叫）而設計。

GLM-4.6 針對編碼效能和工具整合進行了最佳化，因此非常適合快速編碼、偵錯和多工具協作。相較之下，Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 更適合大規模程式碼庫理解、長文檔推理以及需要超長上下文和複雜邏輯處理的跨文件重構任務。

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

基準	GLM-4.6	Qwen3-Coder-480B-A35B-指令
SWE-bench 已驗證	68.0％	69.6%（OpenHands 500 輪）
終端台	40.5％	37.5％
LiveCodeBench v6	84.5%（使用工具）	-
LE	30.4%（使用工具）	-
輔助多語言者	-	61.8％
SWE-bench 多語言	-	54.7％
WebArena / Mind2Web	約45-50%（範圍）	49.9年/55.8%

• GLM-4.6 施行 略低 在 SWE-bench 上領先 即時代碼平台 以及 工具集成 基準測試顯示輔助編碼工作流程已成熟。
• Qwen3-Coder-480B 實現 更高的一致性 在多語言和多輪代理任務中，這意味著在複雜的、長時間的編碼過程中具有更好的穩健性。
• 兩者在純粹的程式碼正確性方面相近，但 GLM-4.6 在即時回應方面勝出；Qwen3-Coder 在持續推理方面勝出。

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

GLM-4.6 輸出更多，運行速度更快，但整體成本更高；Qwen3-Coder-480B 速度較慢，但每次運行成本更低，推理成本也更低。

1. 輸出音量

• GLM-4.6： 86萬個輸出代幣
• Qwen3-Coder-480B： 9.7萬個輸出代幣

GLM-4.6 產生的輸出代幣數量大約是原來的九倍。

2. 世代速度

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

GLM-4.6 的反應速度大約是原來的兩倍。

3. 總成本

• GLM-4.6： 每次基準測試運行費用為 221 美元
• Qwen3-Coder-480B： 每次基準測試運行費用為 165 美元

GLM-4.6 的總成本大約高出 34%。

4. 成本推理

• GLM-4.6： 推理代幣使用率越高 → 推理成本越高
• Qwen3-Coder-480B： 推理標記減少 → 推理成本降低

GLM-4.6 在推理過程中「說得更多」；Qwen3 更簡潔、更有經濟有效率。

5。 硬件要求

型號	活動參數	推薦設置	效率概況
GLM-4.6	32B	8× A100 80 GB 或 4× H100 48 GB	低顯存佔用，快速推理
Qwen3-Coder-480B	35B	8–16× H100 80 GB	高顯存，針對長時間運行進行了最佳化

• GLM-4.6： 輸出最高，推理速度最快，但同時也是最昂貴且推理量最大的。
• Qwen3-Coder-480B： 速度和產量較低，但推理開銷減少，成本效益較高。
  GLM-4.6 適用於互動式、高速編碼任務；Qwen3-Coder 適用於長上下文或大規模批量推理。

如何存取 GLM 4.6 或 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruc你的程式碼工作需要什麼？

官網目前採用月月模式。如果你只想實際使用，而不是為未使用的時間付費，可以嘗試 Novita AI，既提供較低的價格，又提供高度穩定的支援服務。

Novita AI 它提供 Qwen3-Coder API，上下文視窗大小為 262K，每個輸入收費 0.29 美元，每個輸出收費 1.2 美元。它還提供 GLM-4.6V API，上下文視窗大小為 208K，每個輸入收費 0.60 美元，每個輸出收費 2.20 美元，支援結構化輸出和函數呼叫。

通過使用 Novita AI使用 Novita 的服務，您可以繞過 Claude Code 的地域限制。 Novita 還提供 99% 的服務穩定性 SLA 保證，使其特別適合程式碼產生和自動化測試等高頻應用場景。 Novita AI 還提供了 Trae 和 Qwen Code 的訪問指南，可以在後續文章中找到。

第一種方法：取得 API 金鑰（以 GLM-4.6 為例）

步驟1：登入您的帳戶並點擊模型庫按鈕。

遊標中的 GLM-4.6

步驟 1：安裝並啟動 Cursor

• 從以下網址下載最新版本的 Cursor IDE 遊標網站
• 訂閱 Pro 計劃以啟用基於 API 的功能
• 打開應用程式並完成初始配置

第 2 步：存取進階模型設置

• 未結案工單 遊標設定 （使用 Ctrl + F 以便快速找到它）
• 前往 “楷模” 左側選單中的選項卡
• 找到 “API 設定” 部分

第 3 步：配置 Novita AI 整合

• 展開 “API 金鑰” 部分
• ✅ 啟用 “OpenAI API 金鑰” 切換
• ✅ 啟用 “覆蓋 OpenAI 基本 URL” 切換
• In “OpenAI API 金鑰” 欄位：貼上您的 Novita AI API密鑰
• In “覆蓋 OpenAI 基本 URL” 欄位：將預設值替換為： https://api.novita.ai/openai

步驟4：新增多個AI編碼模型

點擊 “+ 新增自訂模型” 並添加每個模型：

• 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

步驟 5：測試集成

• 開始新聊天 詢問模式 or 代理模式
• 針對各種編碼任務測試不同的模型
• 驗證所有模型都正確回應

克勞德代碼中的 GLM-4.6

前往Windows

開啟命令提示字元並設定以下環境變數：

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

更換 <Novita API Key> 使用從 Novita AI 平台。這些變數在當前會話中保持活動狀態，如果關閉命令提示符，則必須重設。

適用於 Mac 和 Linux

開啟終端機並導出以下環境變數：

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

啟動克勞德代碼

安裝和設定完成後，現在可以在專案目錄中啟動 Claude Code。使用 cd 命令：

光碟克勞德。

Trae 中的 GLM-4.6

步驟 1：開啟 Trae 和訪問模型

啟動 Trae 應用。點擊右上角的「切換 AI 側邊欄」以開啟 AI 側邊欄。然後，前往“AI 管理”並選擇“模型”。

第 2 步：新增自訂模型並選擇 Novita 作為提供者

在操作欄點擊 新增模型 按鈕建立自訂模型條目。在新增模型對話方塊中，選擇 供應商級 = 諾維塔 從下拉菜單中選擇。

步驟 3：選擇或輸入型號

從「模型」下拉式選單中，選擇您想要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k,GLM 4.6）。如果未列出確切的模型，只需輸入您從 Novita 庫中記下的模型 ID。請確保選擇要使用的模型的正確版本。

Codex 中的 GLM 4.6

安裝設定檔

Codex CLI 使用位於下列位置的 TOML 設定檔：

• 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] 名稱 =“Novita AI“ base_url = “https://api.novita.ai/openai” http_headers = {“授權” = “持有 YOUR_NOVITA_API_KEY”} wire_api = “聊天”

啟動 Codex CLI

藥典

基本用法範例

代碼生成:

> 建立一個 Python 類別來處理 REST API 回應並進行錯誤處理

項目分析:

> 審查此程式碼庫並提出效能改進建議

錯誤修復:

> 修正登入功能中的驗證錯誤

測試XXXXXXX:

> 為使用者服務模組產生全面的單元測試

為了解決編碼任務， GLM-4.6 它在快速互動式開發、自動化調試和基於工具的程式碼生成方面表現出色。其更高的速度和響應能力使其成為快速迭代開發人員的理想選擇。 Qwen3-Coder-480B-A35B-指令 它專注於大型程式碼庫推理、長上下文理解和結構化重構，使其能夠處理複雜的跨檔案程式碼任務。這些特性共同展示了人工智慧如何加速軟體開發。GLM-4.6 優先考慮速度和精度，以及 Qwen3-編碼器 強調規模和推理深度。

常見問題（FAQ）

Novita AI 是一個人工智慧雲端平台，它為開發人員提供了一種使用我們簡單的 API 輕鬆部署人工智慧模型的方法，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 用於建置和擴展的雲端。

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