GLM 4.6 Claude 4.5 Sonnet – Welke code‑LLM loopt voorop?
GLM 4.6 Claude 4.5 Sonnet – Welke code‑LLM loopt voorop?
Introductie
De race om het meest capabele, op coderen gerichte grote taalmodel (LLM) heeft een nieuwe wending genomen met de early‑access‑release van GLM‑4.6‑6 van Zhipu AI. Tegelijkertijd is Claude 4.5 Sonnet van Anthropic algemeen beschikbaar geworden, met een groter contextvenster en sterkere tool‑geïntegreerde redenering. In dit artikel vergelijken we de twee modellen op verschillende benchmarks, real‑world‑coderingstaken en kostenoverwegingen om te bepalen welk model momenteel de beste waarde biedt voor ontwikkelaars.
Overzicht van GLM‑4.6‑6
Modelarchitectuur
- Parameters: 355 billion‑parameter mixture‑of‑experts (MoE) backbone met ongeveer 35 billion actieve parameters per inferentiestap.
- Release‑positie: Opvolger van GLM‑4.5, dat al werd beschouwd als het sterkste open‑weight‑coderingmodel.
- Beschikbaarheid: Momenteel alleen beschikbaar als de “big” MoE‑variant; er is geen lichtgewicht “air”‑versie voor lokale inferentie.
Beloofde verbeteringen
- Gelijkwaardigheid of superioriteit ten opzichte van Claude 4.5 Sonnet op coderings‑benchmarks.
- Verbeterde afstemming op menselijke voorkeuren voor leesbaarheid en rollenspel‑scenario’s.
- Betere cross‑linguale prestaties.
- Behoudt de betaalbare prijs die GLM‑4.5 populair maakte onder ontwikkelaars.
Overzicht van Claude 4.5 Sonnet
Kernfuncties
- Contextvenster: Uitgebreid tot 200 k tokens, gelijk aan de vorige top‑tier modellen.
- Redeneringsmodus: Optionele tool‑geïntegreerde redenering die claimt state‑of‑the‑art prestaties te leveren op verschillende evaluatiesuites.
- Afstemming: Legt nadruk op een mens‑achtige stijl, leesbaarheid en consistentie in rollenspel.
- Cross‑linguale taken: Verdere verbeteringen ten opzichte van eerdere Claude‑versies.
Prijsstelling
- Veel hogere kosten per token vergeleken met open‑weight‑alternatieven, waardoor het een premium optie is voor ondernemingen.
Testmethodologie
De evaluatie bestond uit drie hoofdonderdelen:
- Ruwe coderings‑benchmarks – Eenvoudige prompt‑response‑taken zonder externe tooling.
- Agent‑benchmarks – Scenario’s die van het model vragen meerdere stappen te orkestreren, zoals het genereren van volledige applicaties of interactie met gesimuleerde agents.
- Real‑world code‑generatie – End‑to‑end creatie van apps (bijv. een film‑tracker met Expo en de TMDB‑API) en interactieve scripts (bijv. een terminal‑gebaseerde Go‑calculator).
Alle tests werden uitgevoerd op het Ninja Chat‑platform, dat een side‑by‑side‑speelveld biedt voor meerdere LLM’s. Dezelfde prompts werden bij alle modellen gebruikt om een eerlijke vergelijking te garanderen.
Prestatie‑resultaten
Ruwe coderings‑benchmarks
- GLM‑4.6‑6 behaalde 4e plaats op de ranglijst zonder redenering en 5e met redenering – een opmerkelijke prestatie voor een open‑weight model.
- Claude 4.5 Sonnet en Claude Opus behielden de top‑twee posities, maar tegen aanzienlijk hogere kosten.
Agent‑benchmarks
- GLM‑4.6‑6 klom op naar 2e plaats en overtrof Claude 4.5 Sonnet bij complexe multi‑step‑taken.
- Het model toonde sterke planningsvaardigheden, hoewel de speciale “redenering”‑variant slechts marginale winst opleverde voor puur coderen.
Real‑world code‑generatie
| Taak | GLM‑4.6‑6 | Claude 4.5 Sonnet |
|---|---|---|
| Film‑tracker app (Expo + TMDB) | Schone UI, vloeiende animaties, kleine font‑issues; over het geheel de meest samenhangende generatie. | Goed ontwerp maar hard‑codeert herhaaldelijk de TMDB‑API‑sleutel, een beveiligingsfout. |
| Go terminal‑calculator | Reageert op terminalgrootte, goed gestructureerde code, hoge visuele fideliteit. | Functioneel maar minder adaptief bij resizing. |
| FPS‑game‑modificatie (Godo engine) | Voegde health‑bar en spring‑afhankelijke mechanica in één stap toe; bewegingen zijn legaal en de logica klopt. | Implementeerde kernfeatures maar liet integratiestappen onvolledig, waardoor handmatige stitching nodig was. |
| Open‑source repo‑query | Mislukt – kon geen repository‑informatie ophalen. | Gelijkaardige mislukking, wat wijst op een bredere beperking voor beide modellen. |
Al met al leverde GLM‑4.6‑6 betrouwbaardere end‑to‑end‑oplossingen met minder handmatige aanpassingen.
Kosten en toegankelijkheid
- GLM‑4.6‑6 blijft open‑weight, waardoor de community het model op eigen hardware kan hosten. De prijs op Zhipu AI’s cloud‑tier is dramatisch lager dan die van Anthropic, wat het aantrekkelijk maakt voor startups en hobbyisten.
- Claude 4.5 Sonnet rekent premium tarieven (ongeveer $315 per miljoen tokens voor gecombineerde input/output), wat snel onbetaalbaar kan worden bij zware coderings‑workloads.
- Het ontbreken van een lichtgewicht lokale versie van GLM‑4.6‑6 is een nadeel voor ontwikkelaars die on‑device inferentie nodig hebben, maar het kostenvoordeel weegt dit vaak ruimschoots weg.
Vergelijkende samenvatting
Sterke punten van GLM‑4.6‑6
- Competitieve coderingsprestaties ondanks open‑weight karakter.
- Superieure multi‑step (agent‑)capaciteiten.
- Betaalbare prijs en open‑source beschikbaarheid.
- Consistent betere end‑to‑end‑app‑generatie.
Zwakke punten van GLM‑4.6‑6
- Geen low‑parameter “air” variant voor lokale inferentie.
- Af en toe kleine visuele issues (bijv. onnauwkeurige SVG‑vormen).
Sterke punten van Claude 4.5 Sonnet
- Grootste contextvenster (200 k tokens).
- Hoogste scores op ruwe benchmarks wanneer kosten geen rol spelen.
- Geavanceerde redeneringsmodus voor complexe probleemoplossing.
Zwakke punten van Claude 4.5 Sonnet
- Hoge kosten per token beperken schaalbaarheid.
- Aanhoudende onveilige coderingsgewoonten (bijv. hard‑coderen van API‑sleutels).
- Marginale verbeteringen ten opzichte van eerdere Claude‑versies gezien de prijsstijging.
Conclusie
Voor ontwikkelaars waarvan de primaire zorg effectieve, betaalbare coderingsondersteuning is, komt GLM‑4.6‑6 duidelijk als winnaar naar voren. Het levert bijna‑top benchmark‑prestaties, blinkt uit in agent‑taken en produceert robuuste, productie‑klare code – alles terwijl het open‑weight en kostenefficiënt blijft.
Claude 4.5 Sonnet behoudt een niche voor organisaties die de kosten kunnen rechtvaardigen en de uitgebreide context of gespecialiseerde redeneringsfuncties nodig hebben. De bescheiden prestatie‑winst rechtvaardigt echter momenteel niet de hoge prijsverschil voor de meeste coderings‑workloads.
Afsluiting
De early‑access‑release van GLM‑4.6‑6 markeert een keerpunt in het open‑weight LLM‑landschap. Door de kloof met propriëtaire giganten zoals Anthropic te verkleinen, democratiseert het hoogwaardige AI‑ondersteunde ontwikkeling en daagt het de opvatting uit dat premium prijs de enige weg is naar top‑prestaties.
Ontwikkelaars die een coderings‑LLM in hun pipelines willen integreren, zouden GLM‑4.6‑6 serieus moeten overwegen als standaardkeuze, en Claude 4.5 Sonnet reserveren voor gespecialiseerde scenario’s waarin de unieke eigenschappen de kosten rechtvaardigen.
Deel je ervaringen met deze modellen in de reacties, en blijf op de hoogte voor verdere updates terwijl beide platforms blijven evolueren.