Lanskap asisten coding AI sedang mengalami pergeseran signifikan seiring dengan semakin banyaknya pengembang yang mengadopsi GLM-4.6, dengan banyak pengguna melaporkan bahwa mereka meninggalkan pemain mapan seperti Claude demi pesaing baru ini. Saat Ollama meluncurkan model coding dan integrasi baru, diskusi komunitas mengungkapkan preferensi yang semakin besar terhadap kinerja dan efektivitas biaya GLM-4.6, khususnya untuk tugas pemrograman yang kompleks.
Gelombang Migrasi ke GLM-4.6
Para pengembang memilih dengan dompet mereka, dengan banyak pengguna melaporkan bahwa mereka telah membatalkan langganan Claude setelah merasakan kemampuan GLM-4.6. Kinerja model pada tugas pemrograman yang menantang telah mengesankan bahkan pengembang berpengalaman yang sebelumnya mengandalkan alternatif yang lebih mahal. Pengalaman satu pengguna menggambarkan sentimen yang melanda komunitas coding:
Saya membatalkan Claude dua minggu yang lalu. Sekarang murni menggunakan GLM-4.6 dan sedikit codex dengan langganan ChatGPT Pro saya.
Pergeseran ini mewakili pergerakan pasar yang signifikan, terutama mengingat banyak dari pengembang ini sebelumnya menghabiskan 20-100 Dolar AS per bulan untuk paket premium Claude dan 200 Dolar AS per bulan untuk tingkat teratas ChatGPT. Migrasi ini menunjukkan bahwa GLM-4.6 memberikan kinerja yang setara atau lebih unggul dengan fraksi biaya, dengan pengguna melaporkan bahwa mereka tidak menemui batas penggunaan yang sering mengganggu alur kerja mereka dengan layanan lain.
Kinerja Teknis dan Aplikasi di Dunia Nyata
GLM-4.6 tidak hanya menang dalam hal harga—model ini menunjukkan kemampuan yang luar biasa pada tugas teknis yang menuntut. Pengguna melaporkan kinerja luar biasa pada tugas yang membutuhkan pemikiran tinggi, termasuk membuktikan lemma matematika menggunakan Lean theorem prover, sebuah domain yang sangat menantang yang memisahkan asisten AI yang mampu dari generator kode dasar. Integrasi model dengan berbagai lingkungan pengembangan melalui layanan cloud Ollama telah membuat adopsi menjadi mulus, memungkinkan pengembang untuk memasukkannya ke dalam alur kerja yang sudah ada dengan gesekan minimal.
Kekuatan model coding ini tampaknya sangat jelas dalam lingkungan software agenik, di mana ia mengungguli banyak pesaing pada tantangan pemrograman multi-langkah yang kompleks. Sementara beberapa pengguna mencatat bahwa Codex masih kompetitif untuk tugas tertentu, konsensus menunjukkan bahwa GLM-4.6 telah menetapkan dirinya sebagai tolok ukur baru untuk bantuan coding, terutama mengingat harga menariknya sekitar 3 Dolar AS per bulan ketika diakses melalui penyedia tertentu.
Model Coding yang Tersedia di Ollama
- GLM-4.6: Akses cloud melalui
ollama run glm-4.6:cloud - Qwen3-Coder-480B: Akses cloud melalui
qwen3-coder:480b-cloud, lokal memerlukan VRAM 300GiB - Qwen3-Coder-30B: Akses lokal melalui
ollama run qwen3-coder:30b
 |
|---|
| Gambar ini menyoroti semangat inovatif asisten coding AI seperti GLM-46, menekankan kemampuan mereka untuk mengatasi tugas-tugas pemrograman yang kompleks |
Persyaratan Perangkat Keras dan Kekhawatiran Aksesibilitas
Diskusi seputar penawaran model terbaru Ollama juga menyoroti ketegangan yang sedang berlangsung antara inferensi cloud dan lokal. Sementara Qwen3-Coder-30B menyediakan opsi yang dapat dijalankan secara lokal bagi kebanyakan pengguna, model unggulan Qwen3-Coder-480B membutuhkan perangkat keras yang luar biasa—300GiB VRAM untuk deployment lokal. Hal ini telah memicu percakapan tentang keterbatasan praktis inferensi AI lokal dan perangkat keras yang dibutuhkan untuk menjalankan model mutakhir.
Anggota komunitas telah mengidentifikasi beberapa jalur untuk mencapai kebutuhan memori masif tersebut, termasuk GH200 dari NVIDIA dengan hingga 480GB VRAM, Apple M3 Ultra Mac Studio yang dapat dikonfigurasi dengan 512GB memori terpadu, dan konfigurasi multi-GPU. Namun, solusi ini datang dengan biaya yang substansial, dengan Mac Studio yang dikonfigurasi penuh mendekati 9.500 Dolar AS, menempatkan inferensi lokal tingkat atas di luar jangkauan kebanyakan pengembang individu dan memperkuat proposisi nilai akses berbasis cloud.
Kebutuhan Hardware untuk Inferensi Lokal
- Apple Mac Studio M3 Ultra: Hingga 512GB unified memory (~USD 9.500)
- NVIDIA GH200: Hingga 480GB VRAM
- Setup multi-GPU: Menggabungkan beberapa kartu dengan VRAM tinggi
- Hardware konsumen standar: Cocok untuk Qwen3-Coder-30B dan model yang lebih kecil
Ketegangan Sumber Terbuka dan Arah Masa Depan
Di bawah kegembiraan tentang model baru, narasi yang lebih kompleks terungkap mengenai hubungan Ollama dengan komunitas sumber terbuka. Beberapa pengguna telah menyuarakan kekhawatiran tentang arah pengembangan Ollama, khususnya mengenai pendekatan cloud-first untuk model tertentu dan kontrol editorial yang dirasakan atas kuantisasi model mana yang mendapat dukungan resmi. Hal ini telah menyebabkan beberapa pengembang kembali ke llama.cpp, teknologi yang mendasari Ollama, mencari fleksibilitas dan kontrol yang lebih besar atas pengaturan inferensi AI mereka.
Perdebatan ini menyentuh pertanyaan mendasar tentang model bisnis yang berkelanjutan untuk infrastruktur AI. Seperti yang dicatat oleh seorang komentator, pendekatan yang didukung modal ventura saat ini mungkin tak terelakkan akan mengarah pada enshittification yang sering melanda alat-alat yang didanai ventura, memunculkan pertanyaan tentang apakah alternatif yang di-bootstrap atau proyek sumber terbuka yang didukung yayasan mungkin menawarkan solusi yang lebih berkelanjutan jangka panjang untuk komunitas pengembang.
Dukungan Integrasi
- VS Code: Pilih Ollama sebagai penyedia di pengaturan Copilot
- Zed: Konfigurasi host Ollama di
http://localhost:11434 - Droid: Konfigurasi kustom melalui
~/factory/config.json - Direct API: Model cloud dapat diakses melalui
https://ollama.com/api/chat
Ekosistem Asisten AI yang Berkembang
Apa yang muncul dari diskusi ini adalah gambaran evolusi cepat di ruang asisten coding AI. Para pengembang menjadi semakin canggih dalam pemilihan alat mereka, seringkali mempertahankan beberapa langganan ke layanan yang berbeda untuk menangani berbagai jenis tugas. Kesuksesan GLM-4.6 menunjukkan bahwa pasar tetap sangat kompetitif, dengan pendatang baru yang mampu mengganggu pemain mapan melalui rasio kinerja-harga yang unggul.
Integrasi model-model ini ke dalam lingkungan pengembangan populer seperti VS Code, Zed, dan alat yang sedang muncul seperti Droid menunjukkan bahwa bantuan AI sedang menjadi bagian standar dari alur kerja pengembang modern. Seiring perangkat keras terus membaik dan biaya inferensi menurun, hambatan untuk mengakses asisten coding yang kuat kemungkinan akan terus turun, berpotensi mempercepat transisi ini menuju pengembangan yang diperkuat AI.
Momen saat ini mewakili titik kritis di mana pengembang secara aktif membandingkan dan beralih di antara asisten coding AI berdasarkan metrik kinerja yang konkret daripada sekadar pengenalan merek. Seiring teknologi terus matang, tren menuju pemilihan alat yang pragmatis ini kemungkinan akan mengintensifkan, menjaga tekanan pada semua penyedia untuk memberikan nilai yang sejati daripada mengandalkan posisi pasar.
Referensi: Model coding & integrasi baru