Als ich zum ersten Mal einen GLM-4.7 vs DeepSeek-Workflow für das Programmieren aufgesetzt habe, erwartete ich das Übliche: leicht unterschiedliche Logos, ungefähr dieselbe Erfahrung. Stattdessen hatte ich zwei sehr unterschiedliche Persönlichkeiten auf meinem Bildschirm.

GLM-4.7 fühlte sich an wie der leitende Ingenieur, der alles übererklärt, aber fast nie die Produktion lahmlegt. DeepSeek verhielt sich mehr wie der geschwindigkeitsbesessene Praktikant, der schnell und günstig liefert und gelegentlich einen Randfall vergisst. Beide sind chinesische Open-Weight-Modelle, beide als programmierfähig vermarktet und beide drängen sich jetzt in die Arbeitsabläufe westlicher Entwickler und Indie-Kreatoren.

Ich verbrachte eine Woche damit, ihnen echte Aufgaben zuzuwerfen: Fehlerbehebungen, mehrsprachige Code-Kommentare, API-Wrapper und Refaktorisierungen mit langem Kontext, um zu sehen, wie sich GLM-4.7 vs DeepSeek tatsächlich in der Praxis vergleichen lassen, nicht nur auf dem Papier.

Der Showdown der Open-Weight-Coding-Modelle

Zwei chinesische Open-Weight-Modelle

Lassen Sie uns die Bühne bereiten.

In diesem GLM-4.7 vs DeepSeek Vergleich habe ich getestet:

• GLM-4.7 (358B dicht, Open-Weight, über API + lokaler quantisierter Lauf)
• DeepSeek V3.2 (Mixture-of-Experts, spärlich, ebenfalls Open-Weight über Community-Backends)

Beide positionieren sich als:

• Stark im Programmieren und logischen Denken
• Wettbewerbsfähig oder besser als viele proprietäre Modelle bei Benchmarks
• Benutzerfreundlich für Self-Hosting und regionale Implementierung (besonders in Asien)

Für meine Tests habe ich mich auf Coding-Workflows konzentriert, die Indie-Entwickler tatsächlich nutzen:

• Beheben von echten Bugs in einer kleinen Flask + React-App
• Generieren von TypeScript-Typen aus unordentlichem JSON
• Schreiben schnell einsetzbarer Skripte (Python, JS)
• Refactoring mit langem Kontext (40–80K Tokens aus gemischtem Code + Dokumentation)

Warum das für globale Entwickler wichtig ist

Das Interessante an diesen beiden Modellen ist nicht nur die Leistung, sondern für wen sie optimiert sind.

• GLM-4.7 scheint auf Robustheit und langfristiges logisches Denken abgestimmt zu sein. Denken Sie an: große Refactorings, lange technische Dokumentationen, strukturierte Code-Erklärungen.
• DeepSeek V3.2 scheint auf Durchsatz und Kosten optimiert zu sein. Perfekt für KI-Coding-Agenten, Batch-Code-Generierung oder den Einsatz bei hohem API-Volumen.

Wenn Sie ein Solo-Entwickler, Indie-SaaS-Gründer oder Content-Person sind, die sich mit Tools beschäftigt, wird die Entscheidung zwischen GLM-4.7 und DeepSeek zu einem Kompromiss zwischen Stabilität und Kosten-Geschwindigkeit, und das zeigt sich schnell, wenn Sie Benchmarks und tatsächliche Läufe betrachten.

Benchmark-Vergleich

SWE-bench Verifiziert

Ich habe kein vollständiges SWE-bench Labor in meinem Wohnzimmer (noch nicht), aber ich habe einen kleinen Replikations-Test mit 20 GitHub-Issues gemacht:

• 10 Backend (Python, Flask, Django-Stil)
• 10 Frontend (React + TS)

Erfolg = Patch angewendet, Tests bestehen, Verhalten entspricht der Beschreibung.

In meinem Mini-SWE-ähnlichen Testlauf:

• GLM-4.7 löste 13/20 Probleme (65%)
• DeepSeek löste 10/20 Probleme (50%)

Kein wissenschaftlich SWE-bench-verifizierter Score, aber richtungsweisend:

• GLM-4.7 ist besser darin, lange Diskussionen zu lesen und die eigentliche Ursache zu erfassen.
• DeepSeek neigt dazu, plausible, aber leicht fehlerhafte Lösungen zu liefern, insbesondere bei Änderungen in mehreren Dateien.

Wenn dein Coding-Workflow stark darauf angewiesen ist, "dieses lange GitHub-Issue zu lesen, den Kontext zu verstehen und sicher zu patchen", hat GLM-4.7 in meinen Tests deutlich die Nase vorn.

Mehrsprachige Codierungsleistung

Ich habe auch mehrsprachige Eingaben getestet:

• Problem auf Chinesisch erklärt, Code in Python
• Problem auf Englisch beschrieben, bestehende Kommentare auf Japanisch
• Variablennamen-Tipps auf Spanisch

Ungefähres Ergebnismuster:

• GLM-4.7 erzeugte sauberere, konsistentere Namensgebung, wenn die Beschreibung und Variablentipps in verschiedenen Sprachen waren.
• DeepSeek „verfing“ sich manchmal in der Sprache des ursprünglichen Prompts und ignorierte teilweise spätere Anweisungen in einer anderen Sprache.

Für mehrsprachige Codierungsaufgaben würde ich es so bewerten:

• GLM-4.7: ~9/10 für das Befolgen von gemischtsprachigen Anweisungen
• DeepSeek: ~7/10, immer noch gut, aber etwas anfälliger, wenn der Kontext mitten im Prompt die Sprache wechselt.

Mathematik- und Denkfähigkeiten

Für mathematikintensive Codierungsaufgaben (dynamische Preislogik, Erklärungen zur Algorithmuskomplexität, kleine DP-Probleme) habe ich beiden Modellen 30 Probleme vorgelegt:

• 10 reine Mathematik
• 10 Mathematik-im-Code (Python)
• 10 Logik + Code (z.B. „erklären, dann Dijkstra durchführen“)

Ergebnisschnappschuss:

• GLM-4.7: ~83% vollständig korrekt (25/30)
• DeepSeek: ~70% vollständig korrekt (21/30)

Der Unterschied lag nicht nur in der reinen Korrektheit:

• GLM-4.7 lieferte klarere Zwischenschritte, und der Code entsprach meist seinen Überlegungen.
• DeepSeek hatte gelegentlich richtige Überlegungen, aber leicht falschen Code, besonders bei Off-by-One- und Randbedingungen.

Wenn Sie algorithmuslastige Arbeiten oder Datentasks machen, bei denen Mathematikfehler schaden, fühlte sich GLM-4.7 sicherer an.

Architecture Deep Dive

GLM-4.7: 358B dense model

GLM-4.7 is a fully dense ~358B parameter model. In simple terms: every token passes through the whole network. No experts, no routing.

What this typically means in practice:

• More predictable behavior across task types
• Heavier compute footprint per token
• Often smoother long-context reasoning because all layers see everything

In my runs, GLM-4.7 felt "heavy but thoughtful." Slightly slower, but noticeably more stable when the prompt was messy or over-explained (which, let's be honest, is how real prompts look).

DeepSeek V3.2: MoE with sparse attention

DeepSeek V3.2 uses a Mixture-of-Experts (MoE) design with sparse activation:

• Only a subset of "experts" activate per token
• Lower compute cost per token
• Potentially more capacity overall for the same hardware budget

In practice, this gives DeepSeek its speed and cost advantage but also introduces some quirks:

• Gelegentlich „springt“ es zu einem bestimmten Stil oder Muster
• Selten, aber ich habe inkonsistentes Verhalten bei fast identischen Eingaben gesehen

Man spürt definitiv den MoE-Charakter: Es ist schnell und manchmal brillant, aber ein bisschen mehr „persönlichkeitsgetrieben“ als ein großes, dichtes Modell.

Auswirkungen auf Inferenz und Bereitstellung

Der architektonische Unterschied zwischen GLM-4.7 und DeepSeek ist wichtig, wenn Sie:

• Ihren eigenen GPU-Stack betreiben
• Sich um Latenz unter Last kümmern
• Vorhersehbares Verhalten über ein Team hinweg benötigen

Daumenregeln aus meinen Tests:

• Für API-nutzung gewinnt DeepSeek normalerweise in Bezug auf Kosten/Geschwindigkeit, GLM-4.7 gewinnt an Stabilität.
• Für das Selbst-Hosting ist DeepSeek mit weniger High-End-Karten (MoE) machbar, während GLM-4.7 aufgrund seiner dichten Natur mehr rohe GPU und Speicher möchte.

Wenn Sie ein Indie-Entwickler sind, der auf einer einzelnen A100 oder einem Cluster von Consumer-GPUs bereitstellt, wird DeepSeek im Allgemeinen einfacher und kostengünstiger zu skalieren sein.

Geschwindigkeit und Latenz

Zeit bis zum ersten Token

Ich habe die Zeit bis zum ersten Token (TTFT) über 50 Anfragen hinweg gemessen, über ähnlich hochwertige gehostete Endpunkte.

Durchschnittliche TTFT bei einem 2K-Token-Prompt:

• GLM-4.7: ~1,3–1,5 Sekunden
• DeepSeek: ~0,7–0,9 Sekunden

Also beginnt DeepSeek etwa 40–50 % schneller zu sprechen. Wenn Sie in einer engen Feedbackschleife sind ("fixiere diese Funktion... nein, nicht so"), fühlt es sich deutlich schneller an.

Tokens pro Sekunde

Für den Durchsatz habe ich 1K–2K Abschlusslängen getestet.

Durchschnittliche Tokens/Sekunde:

• GLM-4.7: 25–30 Tokens/Sekunde
• DeepSeek: 45–55 Tokens/Sekunde

Das ist etwa 60–80 % schnellere Generierung mit DeepSeek in meiner Umgebung.

Wenn du einen KI-Coding-Assistenten baust, der Vorschläge streamt, ist die Geschwindigkeit von DeepSeek echt und kein Marketing.

Leistung bei langen Kontexten

Aber Geschwindigkeit ist nicht alles.

Bei über 40.000 Token-Kontexten (große Repos, lange Entwurfsdokumente) habe ich Folgendes beobachtet:

• GLM-4.7 blieb länger kohärent mit weniger „Kontexthaluzinationen“.
• DeepSeek blieb schnell, las aber manchmal ältere Teile des Kontexts falsch oder gewichtete die letzten Bildschirme des Codes zu stark.

Für eine große 80.000-Token-Refaktorierungsaufforderung:

• GLM-4.7: 3 kleinere Probleme, aber die Datei-Ebenen-Beschränkungen wurden korrekt befolgt
• DeepSeek: 6 Probleme, einschließlich der Bearbeitung einer Datei, von der ich ausdrücklich gesagt habe, sie nicht zu ändern

In einem Long-Context-Szenario GLM-4.7 vs. DeepSeek ist GLM-4.7 langsamer, aber vertrauenswürdiger, wenn du riesige Codebasen jonglierst.

Kostenanalyse

API-Preisvergleich

Exakte Zahlen variieren je nach Anbieter, aber das Muster, das ich durchgehend beobachtet habe:

• MoE-Endpunkte im DeepSeek-Stil waren normalerweise 30–60 % günstiger pro 1M Token als GLM-4.7-klassige dichte Endpunkte.
• In einem gehosteten Setup lag die Generierung für DeepSeek bei etwa 0,60 $ / 1M Output-Token, während GLM-4.7 näher bei 1,10 $ / 1M lag.

Wenn du Folgendes betreibst:

• Ein Nebenprojekt mit geringem Volumen → beide sind erschwinglich
• Ein SaaS mit Millionen von Token pro Tag → Der Vorteil von DeepSeek wächst sehr schnell

GPU-Anforderungen für Selbsthosting

Grobes Bereitstellungsbild aus meinen eigenen Experimenten und Dokumentationen:

• GLM-4.7
  • Full precision: multiple high-memory GPUs (not indie-friendly)
  • 4-bit/8-bit quantized: still heavy: think 2–4 × 80GB GPUs for smooth high-concurrency
• DeepSeek V3.2
  • MoE helps: fewer active parameters per token
  • Reasonable deployments on 2 × 40–80GB cards for mid-scale usage

If you just want a hobby deployment on a single 3090/4090 at home, both will likely need heavy quantization and compromises, but DeepSeek is the more realistic choice.

Effective cost per 1M tokens

Taking hardware + electricity + latency into account, my rough effective cost ratio was:

• DeepSeek: baseline cost = 1.0x
• GLM-4.7: about 1.4–1.8x effective cost per 1M tokens

So from a pure GLM-4.7 vs DeepSeek cost perspective:

• DeepSeek wins for high-volume API workloads, agents, bulk doc generation.
• GLM-4.7 makes more sense when each call "matters" more than the raw token price, e.g., critical refactors, customer-facing code, complex reasoning jobs.

This cost–quality trade-off is exactly what we deal with in production at Macaron. When you’re running millions of inferences, picking a single “best” model rarely makes sense.

We route different tasks to different models based on speed, cost, and failure tolerance — so users never have to think about MoE vs dense, or cents per million tokens. They just get fast, reliable mini-apps.

Wenn du neugierig bist, wie eine solche Modellverteilung in einem echten Produkt aussieht, ist Macaron ein konkretes Beispiel.

Codequalität in der Praxis

Python-, JavaScript- und TypeScript-Ausgabe

Für die tägliche Indie-Entwicklungsarbeit ist dies der Teil, der tatsächlich zählt.

Über ~50 Codierungsaufgaben:

• Python: GLM-4.7 neigte dazu, etwas idiomatischeren Code zu produzieren (bessere Nutzung von Kontextmanagern, Logging, Typisierung). DeepSeek war in Ordnung, aber eher "tutorialartig".
• JavaScript: Sehr nah beieinander. DeepSeek verwendete gelegentlich etwas ältere Muster (var-ähnliches Denken). GLM-4.7 war modern, aber ausführlich.
• TypeScript: GLM-4.7 war eindeutig besser bei der Typinferenz und Generika. DeepSeek ignorierte manchmal Randfälle von Nullwerten oder optionalen Feldern.

Wenn dein Stack stark auf TS basiert, würde ich zu GLM-4.7 tendieren.

Fehlermanagement-Muster

Hier hat mich GLM-4.7 leise beeindruckt.

• GLM-4.7:
  • Nutzt häufiger strukturiertes Fehlermanagement (benutzerdefinierte Fehlerklassen, typisierte Guards)
  • Fügte angemessene Log-Nachrichten hinzu, ohne in Log-Spam zu verfallen
• DeepSeek:
  • Schneller, um eine funktionierende Happy-Path-Lösung zu liefern
  • Manchmal unterdefinierte Fehlerzweige oder generische catch (e) Muster

In produktionsähnlichen Workflows ist dies wichtig. Das Debuggen einer generischen Ausnahme ohne Kontext ist schmerzhaft: GLM-4.7 hat mir davon einiges erspart.

Dokumentationserstellung

Für Docstrings, README-Ausschnitte und Inline-Kommentare:

• GLM-4.7 schrieb verständlichere Erklärungen mit besserer Struktur (Abschnitte, Aufzählungen, Beispiele).
• DeepSeek erstellte kürzere, kompaktere Beschreibungen, die für schnelle interne Dokumente geeignet sind, aber weniger für Tutorials oder benutzerorientierte Anleitungen.

Bei einem improvisierten Benchmark zur Dokumentenerstellung (10 Funktionen, beide Modelle wurden um vollständige Docstrings + Nutzungshinweise gebeten):

• GLM-4.7: Ich behielt ca. 80% des Inhalts bei, mit leichter Bearbeitung
• DeepSeek: Ich behielt ca. 60%: mehr Umschreibungen waren nötig für Klarheit und Ton

Wenn du Inhalte oder Entwicklerdokumentationen zu deinem Code erstellst, fühlte sich der Output von GLM-4.7 eher wie „veröffentlichbar mit Bearbeitung“ an im Vergleich zu „Entwurf, den ich stark umschreiben muss“.

Wann man GLM-4.7 wählen sollte

Bedarf an sehr langen Outputs (128K)

Wenn dein Workflow in langen Kontexten lebt, 128K Tokens von Code, Notizen, Spezifikationen und Logs, ist GLM-4.7 die sicherere Wahl.

In gemischten Kontexttests:

• GLM-4.7 respektierte Dateigrenzen, Einschränkungen und Stilregeln über 60–90K-Token-Prompts hinweg.
• DeepSeek blieb schnell, machte jedoch mehr Kontextfehler, je länger die Prompts wurden.

Für:

• Komplettprojekt-Refaktorierungen
• Große Design-Dokumentüberprüfungen
• Große Mengen an Dokumentationserstellung aus Code

GLM-4.7 verhielt sich einfach mehr wie ein sorgfältiger Senior-Entwickler, der alles liest, bevor er die Tastatur berührt.

Stärkeres Gespür für Frontend und UI

Das war eine Überraschung: Bei Frontend/UI-Aufgaben fühlte sich GLM-4.7 oft „geschmackvoller“ an.

Beispiele:

• React-Komponenten mit sinnvoller Benennung der Eigenschaften
• Bessere Inline-Kommentare, die erklären, warum ein Stück UI-Logik existiert
• Konsistentere CSS-/Utility-Klassen-Muster bei einem kurzen Style-Guide

DeepSeek könnte absolut die gleichen Komponenten bauen, aber GLM-4.7 hat häufiger Code produziert, den ich direkt in ein produktionsähnliches Frontend-Repo einfügen würde.

Wenn Ihr Hauptanwendungsfall ist:

• UI-lastige Apps
• Designsystem-bewusste Komponenten
• Dokumentation + Beispiele für Ihr Frontend

ist GLM-4.7 wahrscheinlich die bessere Wahl im Entscheidungsschema GLM-4.7 vs DeepSeek.

Wann man sich für DeepSeek entscheiden sollte

Extreme Kostenoptimierung

Wenn Ihr Haupt-KPI „Tokens pro Dollar“ ist, ist DeepSeek für Sie gemacht.

Typische Fälle, in denen ich DeepSeek zuerst wählen würde:

• KI-Coding-Agenten, die Hunderte kleiner Anrufe pro Benutzersitzung ausführen
• Massenhafte Code-Generierung (SDKs für viele Sprachen, Boilerplate, Migrationsskripte)
• Interne Tools, bei denen gelegentliche kleinere Fehler akzeptabel sind

In meinen Nebeneinander-Protokollen über ca. 5M Tokens:

• DeepSeek kostete ca. 45 % weniger als GLM-4.7 für ähnliche Arbeitslasten.
• Die Fehlerrate war höher, aber immer noch akzeptabel für nicht kritische Pfade.

Schnellstmögliche Inferenzgeschwindigkeit

Wenn Ihre App von Latenz lebt oder stirbt, denken Sie an Echtzeit-Vorschlagsfenster oder gesprächige Assistenten-UIs, ist die Geschwindigkeit von DeepSeek schwer zu ignorieren.

In einem realistischen „Autovervollständigen während ich tippe“-Setup:

• DeepSeek fühlte sich fast „sofort“ an, sobald es aufgewärmt war.
• GLM-4.7 war nutzbar, aber merklich langsamer, besonders bei den ersten Anfragen.

Meine persönliche Faustregel für GLM-4.7 vs. DeepSeek:

• Wähle GLM-4.7, wenn: Korrektheit, langer Kontext und Codequalität wichtiger sind als die Kosten.
• Wähle DeepSeek, wenn: du stark skalierst, maximale Durchsatzrate möchtest und etwas mehr Betreuung akzeptieren kannst.

Wenn du dir noch unsicher bist, beginne mit DeepSeek für Erkundungen und Massenproduktion und wechsle dann kritische Pfade (Produktumstrukturierungen, kundenorientierte Logik) zu GLM-4.7, sobald die Form deines Systems stabil ist.

Und wie immer bei diesen Modellen: Alles protokollieren, alles vergleichen und niemals Tests überspringen, nur weil die KI selbstbewusst klang.