GLM 4.6 vs Claude 4.5 Sonnet – Quel LLM de codage mène la meute.
GLM 4.6 vs Claude 4.5 Sonnet – Quel LLM de codage mène la meute.
Introduction
La course au modèle de langage large (LLM) le plus performant pour le codage a pris un nouveau tournant avec la sortie en accès anticipé de GLM‑4.6‑6 de Zhipu AI. En même temps, Claude 4.5 Sonnet d’Anthropic est devenu disponible au grand public, promettant une fenêtre contextuelle plus large et un raisonnement renforcé par les outils. Dans cet article, nous comparons les deux modèles sur divers benchmarks, des tâches de codage réelles et les considérations de coût afin de déterminer lequel offre actuellement le meilleur rapport qualité‑prix pour les développeurs.
Vue d’ensemble de GLM‑4.6‑6
Architecture du modèle
- Paramètres : architecture mixture‑of‑experts (MoE) de 355 milliards de paramètres avec environ 35 milliards de paramètres actifs par étape d’inférence.
- Position de sortie : successeur de GLM‑4.5, déjà considéré comme le modèle de codage open‑weight le plus puissant.
- Disponibilité : proposé uniquement sous forme de variante « big » MoE ; aucune version légère « air » pour l’inférence locale.
Améliorations annoncées
- Parité ou supériorité à Claude 4.5 Sonnet sur les benchmarks de codage.
- Alignement renforcé avec les préférences humaines en matière de lisibilité et de scénarios de jeu de rôle.
- Meilleure performance cross‑linguale.
- Conserve le prix abordable qui a rendu GLM‑4.5 populaire auprès des développeurs.
Vue d’ensemble de Claude 4.5 Sonnet
Fonctionnalités principales
- Fenêtre contextuelle : étendue à 200 k tokens, au même niveau que les modèles de pointe précédents.
- Mode raisonnement : raisonnement optionnel assisté par outils, revendiquant des performances de pointe sur plusieurs suites d’évaluation.
- Alignement : met l’accent sur un style proche de l’humain, la lisibilité et la cohérence en jeu de rôle.
- Tâches cross‑linguales : améliorations supplémentaires par rapport aux versions Claude antérieures.
Tarification
- Coût par token nettement plus élevé que les alternatives open‑weight, en faisant une option premium pour les entreprises.
Méthodologie de test
L’évaluation s’est articulée autour de trois composantes principales :
- Benchmarks de codage brut – tâches simples de prompt‑réponse sans aucun outil externe.
- Benchmarks agentiques – scénarios nécessitant que le modèle orchestre plusieurs étapes, comme la génération d’applications complètes ou l’interaction avec des agents simulés.
- Génération de code en conditions réelles – création de bout en bout d’applications (par ex. un suivi de films avec Expo et l’API TMDB) et de scripts interactifs (par ex. une calculatrice Go en terminal).
Tous les tests ont été exécutés sur la plateforme Ninja Chat, qui propose un terrain de jeu côte à côte pour plusieurs LLM. Les mêmes prompts ont été utilisés pour chaque modèle afin d’assurer une comparaison équitable.
Résultats de performance
Benchmarks de codage brut
- GLM‑4.6‑6 s’est classé 4ᵉ au classement général sans raisonnement et 5ᵉ avec raisonnement – une performance remarquable pour un modèle open‑weight.
- Claude 4.5 Sonnet et Claude Opus ont conservé les deux premières places, mais à un coût nettement supérieur.
Benchmarks agentiques
- GLM‑4.6‑6 a grimpé à la 2ᵉ place, dépassant Claude 4.5 Sonnet sur les tâches multi‑étapes complexes.
- Le modèle a montré de fortes capacités de planification, bien que la variante « reasoning » dédiée n’apporte que des gains marginaux pour le codage pur.
Génération de code en conditions réelles
| Tâche | GLM‑4.6‑6 | Claude 4.5 Sonnet |
|---|---|---|
| Application de suivi de films (Expo + TMDB) | UI propre, animations fluides, petits problèmes de police ; globalement la génération la plus cohérente observée. | Bon design mais code systématiquement en dur la clé API TMDB, une faille de sécurité. |
| Calculatrice Go en terminal | Réactive à la taille du terminal, code bien structuré, haute fidélité visuelle. | Fonctionnelle mais moins adaptable au redimensionnement. |
| Modification de jeu FPS (moteur Godo) | Ajout d’une barre de santé et de mécaniques affectées par le saut en une seule passe ; les mouvements sont valides et la logique solide. | Implémentation des fonctionnalités de base mais étapes d’intégration incomplètes, nécessitant un assemblage manuel. |
| Interrogation de dépôt open‑source | Échec – n’a pas pu récupérer les informations du dépôt. | Échec similaire, indiquant une limitation plus large pour les deux modèles. |
Dans l’ensemble, GLM‑4.6‑6 a produit des solutions de bout en bout plus fiables avec moins d’ajustements manuels.
Coût et accessibilité
- GLM‑4.6‑6 reste open‑weight, permettant à la communauté d’héberger le modèle sur son propre matériel. Son prix sur le niveau cloud de Zhipu AI est bien inférieur à celui d’Anthropic, ce qui le rend attractif pour les startups et les hobbyistes.
- Claude 4.5 Sonnet facture des tarifs premium (environ 315 $ par million de tokens pour l’entrée et la sortie combinées), ce qui peut rapidement devenir prohibitif pour des charges de travail de codage intensives.
- L’absence d’une version locale légère de GLM‑4.6‑6 constitue un inconvénient pour les développeurs nécessitant une inférence sur appareil, mais l’avantage coût l’emporte souvent sur cette limitation.
Résumé comparatif
Points forts de GLM‑4.6‑6
- Performance de codage compétitive malgré le statut open‑weight.
- Capacités multi‑étapes (agentiques) supérieures.
- Tarification abordable et disponibilité open‑source.
- Génération d’applications de bout en bout généralement meilleure.
Points faibles de GLM‑4.6‑6
- Pas de variante « air » à faible nombre de paramètres pour l’inférence locale.
- Quelques problèmes visuels mineurs (ex. imprécisions de formes SVG).
Points forts de Claude 4.5 Sonnet
- Fenêtre contextuelle la plus grande (200 k tokens).
- Meilleurs scores sur les benchmarks bruts lorsque le coût n’est pas un facteur.
- Mode raisonnement avancé pour la résolution de problèmes complexes.
Points faibles de Claude 4.5 Sonnet
- Coût par token élevé limitant l’évolutivité.
- Habitudes de codage peu sécurisées persistantes (ex. clés API en dur).
- Améliorations marginales par rapport aux versions Claude précédentes au regard de l’augmentation de prix.
Verdict
Pour les développeurs dont la préoccupation principale est une assistance au codage efficace et abordable, GLM‑4.6‑6 s’impose comme le gagnant clair. Il offre des performances proches du sommet des benchmarks, excelle dans les tâches agentiques et produit du code robuste prêt pour la production, tout en restant open‑weight et économique.
Claude 4.5 Sonnet conserve une niche pour les organisations capables de justifier la dépense et ayant besoin de la fenêtre contextuelle étendue ou des fonctionnalités de raisonnement spécialisées. Cependant, les gains de performance modestes ne justifient pas actuellement l’écart de prix important pour la plupart des charges de travail de codage.
Conclusion
La sortie en accès anticipé de GLM‑4.6‑6 marque un tournant dans le paysage des LLM open‑weight. En réduisant l’écart avec les géants propriétaires comme Anthropic, il démocratise le développement assisté par IA de haute qualité et remet en question l’idée que des tarifs premium sont la seule voie vers des performances de premier ordre.
Les développeurs souhaitant intégrer un LLM de codage dans leurs pipelines devraient sérieusement envisager GLM‑4.6‑6 comme choix par défaut, en réservant Claude 4.5 Sonnet aux scénarios spécialisés où ses caractéristiques uniques l’emportent sur le coût.
Partagez vos expériences avec ces modèles dans les commentaires, et restez à l’écoute pour d’autres mises à jour à mesure que les deux plateformes continuent d’évoluer.