GLM 4.6 vs Claude 4.5 Sonnet – Quale LLM per la programmazione è al comando.
GLM 4.6 vs Claude 4.5 Sonnet – Quale LLM per la programmazione è al comando.
Introduzione
La corsa per il modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) più capace in ambito di programmazione ha preso una nuova svolta con il rilascio in early‑access di GLM‑4.6‑6 da Zhipu AI. Contemporaneamente, Claude 4.5 Sonnet di Anthropic è diventato disponibile per tutti, promettendo una finestra di contesto più ampia e un ragionamento potenziato da strumenti. In questo articolo confrontiamo i due modelli su una varietà di benchmark, compiti di programmazione reali e considerazioni sui costi, per capire quale offra attualmente il miglior rapporto qualità‑prezzo per gli sviluppatori.
Panoramica di GLM‑4.6‑6
Architettura del modello
- Parametri: backbone mixture‑of‑experts (MoE) da 355 miliardi di parametri, con circa 35 miliardi di parametri attivi per ogni passo di inferenza.
- Posizione nel rilascio: successore di GLM‑4.5, già considerato il modello di programmazione open‑weight più forte.
- Disponibilità: attualmente offerto solo nella variante “big” MoE; non esiste una versione leggera “air” per inferenza locale.
Miglioramenti promessi
- Parità o superiorità rispetto a Claude 4.5 Sonnet sui benchmark di programmazione.
- Allineamento migliorato con le preferenze umane per leggibilità e scenari di role‑playing.
- Prestazioni cross‑lingua più solide.
- Mantiene il prezzo accessibile che ha reso popolare GLM‑4.5 tra gli sviluppatori.
Panoramica di Claude 4.5 Sonnet
Caratteristiche principali
- Finestra di contesto: estesa a 200 k token, pari ai modelli di fascia più alta precedenti.
- Modalità di ragionamento: ragionamento opzionale potenziato da strumenti, che afferma prestazioni all’avanguardia su diverse suite di valutazione.
- Allineamento: enfatizza uno stile simile a quello umano, leggibilità e coerenza nel role‑play.
- Compiti cross‑lingua: ulteriori miglioramenti rispetto alle versioni Claude precedenti.
Prezzi
- Costo per token significativamente più alto rispetto alle alternative open‑weight, rendendolo un’opzione premium per le imprese.
Metodologia di test
La valutazione è stata suddivisa in tre componenti principali:
- Benchmark di programmazione grezzi – Compiti di prompt‑response semplici, senza alcun tool esterno.
- Benchmark agentici – Scenari che richiedono al modello di orchestrare più passaggi, come la generazione di applicazioni complete o l’interazione con agenti simulati.
- Generazione di codice reale – Creazione end‑to‑end di app (ad es. un movie‑tracker con Expo e l’API TMDB) e script interattivi (ad es. una calcolatrice terminale in Go).
Tutti i test sono stati eseguiti sulla piattaforma Ninja Chat, che offre un playground affiancato per più LLM. Gli stessi prompt sono stati usati per tutti i modelli, garantendo un confronto equo.
Risultati delle prestazioni
Benchmark di programmazione grezzi
- GLM‑4.6‑6 si è piazzato 4° nella classifica senza ragionamento e 5° con ragionamento – una performance notevole per un modello open‑weight.
- Claude 4.5 Sonnet e Claude Opus hanno mantenuto i primi due posti, ma a costi notevolmente più alti.
Benchmark agentici
- GLM‑4.6‑6 è salito al 2° posto, superando Claude 4.5 Sonnet nei compiti complessi a più passaggi.
- Il modello ha mostrato solide capacità di pianificazione, sebbene la variante “reasoning” dedicata abbia offerto solo guadagni marginali per la pura programmazione.
Generazione di codice reale
| Compito | GLM‑4.6‑6 | Claude 4.5 Sonnet |
|---|---|---|
| App Movie Tracker (Expo + TMDB) | UI pulita, animazioni fluide, piccoli problemi di font; complessivamente la generazione più coerente osservata. | Buon design ma codifica ripetutamente la chiave API TMDB, una falla di sicurezza. |
| Calcolatrice terminale in Go | Risponde alle dimensioni del terminale, codice ben strutturato, alta fedeltà visiva. | Funzionale ma meno adattabile al ridimensionamento. |
| Modifica gioco FPS (engine Godot) | Aggiunta barra della salute e meccaniche influenzate dal salto in un unico passaggio; le mosse sono legali e la logica è solida. | Implementate le funzionalità di base ma lasciate incompleti i passaggi di integrazione, richiedendo interventi manuali. |
| Query su repository open‑source | Fallito – non è riuscito a recuperare le informazioni del repository. | Fallimento analogo, indicando una limitazione più ampia per entrambi i modelli. |
Nel complesso, GLM‑4.6‑6 ha prodotto soluzioni end‑to‑end più affidabili con meno aggiustamenti manuali.
Costi e accessibilità
- GLM‑4.6‑6 rimane open‑weight, consentendo alla community di ospitare il modello sul proprio hardware. Il prezzo sul tier cloud di Zhipu AI è drasticamente inferiore a quello di Anthropic, rendendolo attraente per startup e hobbisti.
- Claude 4.5 Sonnet applica tariffe premium (circa 315 $ per milione di token per input + output), che possono rapidamente diventare proibitive per carichi di lavoro intensivi di programmazione.
- L’assenza di una versione leggera locale di GLM‑4.6‑6 è uno svantaggio per gli sviluppatori che necessitano di inferenza on‑device, ma il vantaggio di costo spesso supera questa limitazione.
Riepilogo comparativo
Punti di forza di GLM‑4.6‑6
- Prestazioni di programmazione competitive nonostante sia open‑weight.
- Capacità multi‑passo (agentiche) superiori.
- Prezzo accessibile e disponibilità open‑source.
- Generazione di app end‑to‑end costantemente migliore.
Punti deboli di GLM‑4.6‑6
- Nessuna variante a basso numero di parametri “air” per inferenza locale.
- Occasionali piccoli problemi visivi (es. imprecisioni in forme SVG).
Punti di forza di Claude 4.5 Sonnet
- Finestra di contesto più ampia (200 k token).
- Punteggi più alti nei benchmark grezzi quando il costo non è un fattore.
- Modalità di ragionamento avanzata per problemi complessi.
Punti deboli di Claude 4.5 Sonnet
- Alto costo per token limita la scalabilità.
- Abitudini di codifica legate alla sicurezza poco affidabili (es. chiavi API hard‑coded).
- Miglioramenti marginali rispetto alle versioni Claude precedenti rispetto all’aumento di prezzo.
Verdict
Per gli sviluppatori la cui preoccupazione principale è un’assistenza di programmazione efficace e conveniente, GLM‑4.6‑6 emerge come il chiaro vincitore. Offre performance quasi ai vertici dei benchmark, eccelle nei compiti agentici e produce codice robusto pronto per la produzione, il tutto mantenendo un modello open‑weight e a costi contenuti.
Claude 4.5 Sonnet resta utile per organizzazioni che possono giustificare la spesa e hanno bisogno della finestra di contesto estesa o delle funzionalità di ragionamento specializzate. Tuttavia, i modesti guadagni di performance non giustificano attualmente la differenza di prezzo per la maggior parte dei carichi di lavoro di programmazione.
Conclusione
Il rilascio in early‑access di GLM‑4.6‑6 segna una svolta nel panorama degli LLM open‑weight. Accorciando il divario con i giganti proprietari come Anthropic, democratizza lo sviluppo assistito da IA di alta qualità e mette in discussione l’idea che solo prezzi premium possano garantire prestazioni di fascia alta.
Gli sviluppatori che desiderano integrare un LLM di programmazione nei propri workflow dovrebbero considerare seriamente GLM‑4.6‑6 come scelta predefinita, riservando Claude 4.5 Sonnet a scenari specialistici in cui le sue caratteristiche uniche superano il costo.
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