GLM 4.6 vs Claude 4.5 Sonnet – Qual LLM de programação lidera o mercado
GLM 4.6 vs Claude 4.5 Sonnet – Qual LLM de programação lidera o mercado
Introdução
a corrida pelo modelo de linguagem grande (LLM) mais capacitado em programação deu mais uma volta com o lançamento em acesso antecipado do GLM‑4.6‑6 da Zhipu AI. Ao mesmo tempo, o Claude 4.5 Sonnet da Anthropic já está disponível ao público, prometendo uma janela de contexto maior e um raciocínio reforçado por ferramentas. Neste artigo comparamos os dois modelos em diversos benchmarks, tarefas reais de codificação e considerações de custo para determinar qual oferece atualmente o melhor valor para desenvolvedores.
Visão geral do GLM‑4.6‑6
Arquitetura do modelo
- Parâmetros: backbone mixture‑of‑experts (MoE) de 355 bilhões de parâmetros, com aproximadamente 35 bilhões de parâmetros ativos por passo de inferência.
- Posição no lançamento: sucessor do GLM‑4.5, que já era considerado o modelo aberto de codificação mais forte.
- Disponibilidade: atualmente oferecido apenas na variante “big” MoE; não há versão “air” leve para inferência local.
Melhorias prometidas
- Paridade ou superioridade ao Claude 4.5 Sonnet em benchmarks de codificação.
- Alinhamento aprimorado com preferências humanas para legibilidade e cenários de role‑play.
- Melhor desempenho multilingue.
- Mantém o preço acessível que fez o GLM‑4.5 popular entre desenvolvedores.
Visão geral do Claude 4.5 Sonnet
Principais recursos
- Janela de contexto: ampliada para 200 k tokens, equiparando‑se aos modelos de ponta anteriores.
- Modo de raciocínio: raciocínio opcional reforçado por ferramentas que afirma desempenho de estado‑da‑arte em várias suítes de avaliação.
- Alinhamento: enfatiza estilo semelhante ao humano, legibilidade e consistência em role‑play.
- Tarefas multilingues: melhorias adicionais em relação às versões anteriores do Claude.
Preço
- Custo por token significativamente maior em comparação com alternativas de código aberto, tornando‑o uma opção premium para empresas.
Metodologia de teste
A avaliação consistiu em três componentes principais:
- Benchmarks de codificação bruta – tarefas simples de prompt‑resposta sem uso de ferramentas externas.
- Benchmarks agentes – cenários que exigem que o modelo orquestre múltiplas etapas, como gerar aplicações completas ou interagir com agentes simulados.
- Geração de código no mundo real – criação end‑to‑end de apps (por exemplo, um rastreador de filmes usando Expo e a API TMDB) e scripts interativos (por exemplo, uma calculadora de terminal em Go).
Todos os testes foram executados na plataforma Ninja Chat, que oferece um playground lado a lado para vários LLMs. Os mesmos prompts foram usados em todos os modelos para garantir uma comparação justa.
Resultados de desempenho
Benchmarks de codificação bruta
- GLM‑4.6‑6 ficou em 4.º lugar no ranking sem raciocínio e em 5.º com raciocínio – um desempenho notável para um modelo aberto.
- Claude 4.5 Sonnet e Claude Opus mantiveram as duas primeiras posições, porém a um custo consideravelmente maior.
Benchmarks agentes
- GLM‑4.6‑6 subiu para 2.º lugar, superando o Claude 4.5 Sonnet em tarefas complexas de múltiplas etapas.
- O modelo demonstrou fortes habilidades de planejamento, embora a variante “reasoning” dedicada ofereça apenas ganhos marginais para codificação pura.
Geração de código no mundo real
| Tarefa | GLM‑4.6‑6 | Claude 4.5 Sonnet |
|---|---|---|
| App de rastreamento de filmes (Expo + TMDB) | UI limpa, animações suaves, pequenos problemas de fonte; no geral a geração mais coesa observada. | Bom design, mas codifica repetidamente a chave da API TMDB, falha de segurança. |
| Calculadora de terminal em Go | Responsiva ao tamanho do terminal, código bem estruturado, alta fidelidade visual. | Funcional, porém menos adaptável ao redimensionamento. |
| Modificação de jogo FPS (engine Godot) | Adicionou barra de vida e mecânicas de salto em uma única passagem; movimentos são legais e a lógica está correta. | Implementou recursos principais, mas deixou etapas de integração incompletas, exigindo ajustes manuais. |
| Consulta a repositório open‑source | Falhou – não conseguiu obter informações do repositório. | Falha semelhante, indicando limitação mais ampla para ambos os modelos. |
De modo geral, o GLM‑4.6‑6 produziu soluções end‑to‑end mais confiáveis, exigindo menos ajustes manuais.
Custo e acessibilidade
- GLM‑4.6‑6 continua open‑weight, permitindo que a comunidade hospede o modelo em seu próprio hardware. Seu preço na camada de nuvem da Zhipu AI é drasticamente inferior ao da Anthropic, tornando‑o atraente para startups e hobbyists.
- Claude 4.5 Sonnet cobra tarifas premium (aproximadamente US$ 315 por milhão de tokens para entrada + saída), o que pode se tornar proibitivo em cargas de trabalho intensivas de codificação.
- A ausência de uma versão leve local do GLM‑4.6‑6 é uma desvantagem para desenvolvedores que precisam de inferência on‑device, mas a vantagem de custo costuma superar essa limitação.
Resumo comparativo
Pontos fortes do GLM‑4.6‑6
- Desempenho competitivo em codificação apesar de ser open‑weight.
- Capacidades multi‑passo (agente) superiores.
- Preço acessível e disponibilidade open‑source.
- Geração de apps end‑to‑end consistentemente melhor.
Pontos fracos do GLM‑4.6‑6
- Não há variante de baixa parametrização “air” para inferência local.
- Pequenos problemas visuais ocasionais (ex.: imprecisões em formas SVG).
Pontos fortes do Claude 4.5 Sonnet
- Maior janela de contexto (200 k tokens).
- Melhores pontuações em benchmarks brutos quando o custo não é fator.
- Modo avançado de raciocínio para resolução de problemas complexos.
Pontos fracos do Claude 4.5 Sonnet
- Custo por token elevado limita escalabilidade.
- Hábitos de codificação que comprometem segurança (ex.: chaves de API hard‑coded).
- Melhorias marginais em relação às versões anteriores do Claude frente ao aumento de preço.
Veredicto
Para desenvolvedores cujo principal critério seja assistência de codificação eficaz e acessível, GLM‑4.6‑6 surge como o vencedor claro. Ele entrega desempenho próximo ao topo nos benchmarks, destaca‑se em tarefas agentes e produz código robusto pronto para produção — tudo isso mantendo-se open‑weight e econômico.
Claude 4.5 Sonnet ainda ocupa um nicho para organizações que podem justificar o gasto e precisam da janela de contexto estendida ou dos recursos de raciocínio especializado. Contudo, os modestos ganhos de desempenho não compensam, atualmente, a diferença de preço para a maioria das cargas de trabalho de codificação.
Conclusão
O lançamento em acesso antecipado do GLM‑4.6‑6 marca um ponto de virada no cenário de LLMs open‑weight. Ao reduzir a distância para gigantes proprietários como a Anthropic, ele democratiza o desenvolvimento assistido por IA de alta qualidade e questiona a ideia de que preços premium são o único caminho para desempenho de primeira linha.
Desenvolvedores que desejam integrar um LLM de codificação em seus pipelines devem considerar seriamente o GLM‑4.6‑6 como a escolha padrão, reservando o Claude 4.5 Sonnet para cenários especializados nos quais seus recursos únicos superem o custo.
Compartilhe suas experiências com esses modelos nos comentários e fique atento a novas atualizações à medida que ambas as plataformas continuam evoluindo.