Lorsque j'ai d'abord lancé un flux de travail GLM-4.7 vs DeepSeek pour le codage, je m'attendais au classique : des logos légèrement différents, une expérience à peu près similaire. Au lieu de cela, je me suis retrouvé avec deux personnalités très différentes sur mon écran.

GLM-4.7 ressemblait à l'ingénieur senior qui explique trop mais ne casse presque jamais la production. DeepSeek se comportait plutôt comme le stagiaire obsédé par la vitesse qui livre rapidement et à moindre coût, et oublie parfois un cas particulier. Les deux sont des modèles chinois à poids ouverts, tous deux commercialisés comme capables de coder, et ils intègrent désormais les flux de travail des développeurs occidentaux et des créateurs indépendants.

J'ai passé une semaine à leur lancer de vraies tâches, des corrections de bugs, des commentaires de code multilingues, des wrappers API, et des refactorisations de contexte long, pour voir comment GLM-4.7 vs DeepSeek se comparent réellement dans la pratique, pas seulement sur le papier.

Le duel des modèles de codage à poids ouverts

Deux modèles chinois à poids ouverts

Mise en place du décor.

Dans cette comparaison GLM-4.7 vs DeepSeek, j'ai testé :

• GLM-4.7 (358B dense, poids ouverts, via API + exécution quantifiée locale)
• DeepSeek V3.2 (Mixture-of-Experts, sparse, également à poids ouverts via les backends communautaires)

Les deux se positionnent comme :

• Fort en programmation et en raisonnement
• Compétitif ou meilleur que de nombreux modèles propriétaires sur les benchmarks
• Pratique pour l'auto-hébergement et le déploiement régional (notamment en Asie)

Pour mes tests, je me suis concentré sur les flux de travail de codage que les créateurs indépendants utilisent réellement :

• Correction de bugs réels d'une petite application Flask + React
• Génération de types TypeScript à partir de JSON désordonné
• Écriture de scripts rapidement déployables (Python, JS)
• Refactorisation avec un long contexte (40 à 80K tokens de code mixte + documents)

Pourquoi cela est important pour les développeurs mondiaux

Ce qui est intéressant avec ces deux modèles, ce n'est pas seulement la performance, c'est pour qui ils sont optimisés.

• GLM-4.7 semble ajusté pour la robustesse et le raisonnement à long terme. Pensez : grandes refactorisations, longs documents techniques, explications de code structurées.
• DeepSeek V3.2 semble ajusté pour le débit et le coût. Parfait pour les agents de codage IA, la génération de code par lots ou l'utilisation intensive d'API.

Si vous êtes un développeur solo, un fondateur de SaaS indépendant ou une personne de contenu explorant les outils, la décision entre GLM-4.7 et DeepSeek devient un compromis entre stabilité et combinaison coût-vitesse, et cela se remarque rapidement lorsque vous regardez les benchmarks et les exécutions réelles.

Comparaison des benchmarks

SWE-bench Verified

I don't have a full SWE-bench lab in my living room (yet), but I did a small replication-style test on 20 GitHub issues:

• 10 backend (Python, Flask, Django-style)
• 10 frontend (React + TS)

Success = patch applied, tests pass, behavior matches description.

In my mini SWE-like run:

• GLM-4.7 solved 13/20 issues (65%)
• DeepSeek solved 10/20 issues (50%)

Not a scientific SWE-bench-verified score, but directionally:

• GLM-4.7 is better at reading long issue threads and inferring the real root cause.
• DeepSeek is more likely to give plausible but slightly off fixes, especially on multi-file changes.

If your coding workflow leans heavily on "read this long GitHub issue, understand the context, and patch safely," GLM-4.7 clearly pulled ahead in my tests.

Multilingual coding performance

I also tested multilingual prompts:

• Problème expliqué en chinois, code en Python
• Problème décrit en anglais, commentaires existants en japonais
• Indications de nommage des variables en espagnol

Modèle de résultat approximatif :

• GLM-4.7 a produit un nommage plus propre et plus cohérent lorsque la description et les indications de variables étaient dans différentes langues.
• DeepSeek s'est parfois "bloqué" sur la langue de l'invite initiale et a partiellement ignoré les instructions ultérieures dans une autre langue.

Pour les tâches de codage multilingues, je l'évaluerais ainsi :

• GLM-4.7 : ~9/10 pour suivre les instructions en langues mixtes
• DeepSeek : ~7/10, toujours bon, mais un peu plus fragile lorsque les contextes changent de langue en cours de route.

Capacités mathématiques et de raisonnement

Pour les tâches de codage intensives en mathématiques (logique de tarification dynamique, explications de la complexité des algorithmes, petits problèmes de DP), j'ai soumis 30 problèmes aux deux modèles :

• 10 purement mathématiques
• 10 mathématiques dans le code (Python)
• 10 raisonnement + code (par exemple, "expliquer, puis effectuer Dijkstra")

Instantané des résultats :

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

La différence ne résidait pas seulement dans la correction brute :

• GLM-4.7 offrait un raisonnement intermédiaire plus clair, et le code correspondait à son raisonnement la plupart du temps.
• DeepSeek avait parfois un raisonnement correct mais un code légèrement erroné, notamment en ce qui concerne les erreurs d'unité et les conditions aux limites.

Si vous effectuez un travail axé sur les algorithmes ou des tâches de données où les erreurs mathématiques sont préjudiciables, GLM-4.7 semblait plus sûr.

Plongée dans l'architecture

GLM-4.7 : Modèle dense de 358 milliards

GLM-4.7 est un modèle entièrement dense de ~358 milliards de paramètres. En termes simples : chaque token traverse l'ensemble du réseau. Pas d'experts, pas de routage.

Ce que cela signifie généralement en pratique :

• Comportement plus prévisible à travers les types de tâches
• Empreinte de calcul plus lourde par token
• Raisonnement en contexte long souvent plus fluide car toutes les couches voient tout

Dans mes essais, GLM-4.7 semblait "lourd mais réfléchi." Légèrement plus lent, mais nettement plus stable lorsque l'invite était désordonnée ou trop expliquée (ce qui, soyons honnêtes, est la réalité des invites).

DeepSeek V3.2 : MoE avec attention sparse

DeepSeek V3.2 utilise un design Mixture-of-Experts (MoE) avec activation sparse :

• Seul un sous-ensemble d'"experts" s'active par token
• Coût de calcul inférieur par token
• Potentiellement plus de capacité globale pour le même budget matériel

En pratique, cela donne à DeepSeek son avantage de vitesse et de coût mais introduit également quelques particularités :

• Occasionally "snaps" to a certain style or pattern
• Rare, but I saw inconsistent behavior on nearly identical prompts

You definitely feel the MoE character: it's fast, and sometimes brilliantly so, but a bit more "personality-driven" than a big dense model.

Implications for inference and deployment

The GLM-4.7 vs DeepSeek architectural difference matters if you:

• Run your own GPU stack
• Care about latency under load
• Need predictable behavior across a team

Rules of thumb from my tests:

• For API-only use, DeepSeek usually wins on cost/speed, GLM-4.7 wins on stability.
• For self-hosting, DeepSeek is viable on fewer high-end cards (MoE), while GLM-4.7's dense nature wants more raw GPU and memory.

If you're an indie builder deploying to a single A100 or a cluster of consumer GPUs, DeepSeek will generally be easier to scale cheaply.

Speed and Latency

Time to first token

I measured time to first token (TTFT) over 50 requests each, via similar-quality hosted endpoints.

Average TTFT on a 2K-token prompt:

• GLM-4.7: ~1.3–1.5 seconds
• DeepSeek: ~0.7–0.9 seconds

So DeepSeek starts talking roughly 40–50% faster. When you're in a tight feedback loop ("fix this function… no, not like that"), it feels noticeably snappier.

Tokens per second

For throughput, I tested 1K–2K completion lengths.

Average tokens/sec:

• GLM-4.7: 25–30 tokens/sec
• DeepSeek: 45–55 tokens/sec

C'est environ 60 à 80 % plus rapide pour la génération avec DeepSeek dans mon environnement.

Si vous construisez un assistant de codage AI qui diffuse des suggestions, la vitesse de DeepSeek est réelle, pas du marketing.

Performance sur des contextes longs

Mais la vitesse n'est pas tout.

Sur des contextes de plus de 40 000 tokens (grands dépôts, documents de conception longs), j'ai observé ceci :

• GLM-4.7 est resté cohérent plus longtemps, avec moins de "hallucinations de contexte".
• DeepSeek est resté rapide mais a parfois mal lu les parties plus anciennes du contexte ou surpondéré les derniers écrans de code.

Pour un prompt de refactoring de 80 000 tokens :

• GLM-4.7 : 3 problèmes mineurs, mais a respecté correctement les contraintes au niveau des fichiers
• DeepSeek : 6 problèmes, y compris l'édition d'un fichier que j'avais explicitement dit de ne pas toucher

Donc, dans un scénario GLM-4.7 vs DeepSeek sur de longs contextes, GLM-4.7 est plus lent mais plus fiable lorsque vous manipulez de grandes bases de code.

Analyse des coûts

Comparaison des tarifs API

Les chiffres exacts varient selon le fournisseur, mais le schéma que j'ai vu de manière cohérente :

• Les endpoints MoE de style DeepSeek étaient généralement 30 à 60 % moins chers par million de tokens que les endpoints denses de classe GLM-4.7.
• Dans une configuration hébergée, la génération pour DeepSeek coûtait environ 0,60 $ / million de tokens générés, tandis que GLM-4.7 était plus proche de 1,10 $ / million.

Si vous exécutez :

• Un projet parallèle avec un faible volume → les deux sont abordables
• Un SaaS avec des millions de tokens/jour → l'avantage de DeepSeek se cumule très rapidement

Exigences GPU pour l'auto-hébergement

Image de déploiement approximative à partir de mes propres expériences et documents :

• GLM-4.7
  • Précision totale : plusieurs GPU à haute mémoire (pas adapté pour les indépendants)
  • Quantification 4 bits/8 bits : toujours lourd : pensez à 2–4 × 80 Go de GPU pour une haute concurrence fluide
• DeepSeek V3.2
  • MoE aide : moins de paramètres actifs par token
  • Déploiements raisonnables sur 2 cartes de 40–80 Go pour une utilisation à échelle moyenne

Si vous souhaitez simplement un déploiement de loisir sur un 3090/4090 à la maison, les deux nécessiteront probablement une forte quantification et des compromis, mais DeepSeek est le choix le plus réaliste.

Coût effectif par 1M tokens

En tenant compte du matériel + électricité + latence, mon ratio de coût effectif approximatif était :

• DeepSeek : coût de base = 1,0x
• GLM-4.7 : environ 1,4–1,8x coût effectif par 1M tokens

Donc, d'un point de vue purement coût GLM-4.7 vs DeepSeek :

• DeepSeek l'emporte pour les charges de travail API à haut volume, les agents, la génération de documents en masse.
• GLM-4.7 a plus de sens lorsque chaque appel "compte" plus que le simple prix du token, par exemple, refontes critiques, code orienté client, tâches de raisonnement complexes.

C'est ce compromis coût-qualité que nous gérons en production chez Macaron. Lorsque vous effectuez des millions d'inférences, choisir un seul modèle "meilleur" n'a rarement de sens.

Nous orientons différentes tâches vers différents modèles en fonction de la vitesse, du coût et de la tolérance aux échecs — de sorte que les utilisateurs n'aient jamais à penser à MoE vs dense, ou aux centimes par million de tokens. Ils obtiennent simplement des mini-applications rapides et fiables.

Si vous êtes curieux de voir à quoi ressemble ce type de routage de modèle dans un produit réel, Macaron en est un exemple concret.

Qualité du code en pratique

Sortie Python, JavaScript et TypeScript

Pour le travail quotidien de développeur indépendant, c'est la partie qui compte vraiment.

Pour environ 50 tâches de codage :

• Python : GLM-4.7 avait tendance à produire un code légèrement plus idiomatique (meilleure utilisation des gestionnaires de contexte, journalisation, typage). DeepSeek était correct, mais davantage "style tutoriel".
• JavaScript : Très proche. DeepSeek utilisait parfois des modèles légèrement plus anciens (pensée de type var). GLM-4.7 penchait vers le moderne mais verbeux.
• TypeScript : GLM-4.7 était clairement meilleur en inférence de types et génériques. DeepSeek ignorait parfois la nullabilité des cas limites ou les champs optionnels.

Si votre pile est fortement orientée TS, je pencherais pour GLM-4.7.

Modèles de gestion des erreurs

C'est là que GLM-4.7 m'a silencieusement impressionné.

• GLM-4.7 :
  • Utilisait plus souvent une gestion structurée des erreurs (classes d'erreurs personnalisées, gardes typés)
  • Ajoutait des messages de journalisation raisonnables sans tomber dans le spam de logs
• DeepSeek :
  • Plus rapide à livrer une solution fonctionnelle du chemin heureux
  • Parfois des branches d'erreur sous-spécifiées ou des modèles génériques de capture (e)

Dans des flux de travail quasi en production, cela compte. Déboguer une exception générique sans contexte est pénible : GLM-4.7 m'a épargné une partie de cela.

Génération de documentation

Pour les docstrings, extraits README et commentaires en ligne :

• GLM-4.7 a rédigé des explications plus lisibles avec une meilleure structure (sections, listes à puces, exemples).
• DeepSeek a produit des descriptions plus courtes et plus compactes, ce qui est bien pour des documents internes rapides, mais moins pour des tutoriels ou des guides destinés aux utilisateurs.

Sur un benchmark de génération de documents que j'ai improvisé (10 fonctions, demander aux deux modèles des docstrings complets + notes d'utilisation) :

• GLM-4.7 : J'ai conservé environ 80 % du contenu avec un léger montage
• DeepSeek : J'ai gardé environ 60 % : plus de réécritures nécessaires pour la clarté et le ton

Si vous créez du contenu ou des documents développeur autour de votre code, la sortie de GLM-4.7 semblait simplement plus proche de "publiable avec des modifications" par rapport à "brouillon que je dois réécrire lourdement."

Quand choisir GLM-4.7

Besoin de sorties très longues (128K)

Si votre flux de travail se situe dans un long contexte, 128K tokens de code, notes, spécifications et journaux, GLM-4.7 est le choix le plus sûr.

Dans les tests de contexte mixte :

• GLM-4.7 respectait les limites de fichiers, contraintes et règles de style sur des invites de 60 à 90K tokens.
• DeepSeek est resté rapide mais a commis plus d'erreurs de contexte à mesure que les invites augmentaient.

Pour :

• Réaménagements de projets complets
• Examens de documents de conception volumineux
• Génération de documentation en gros lot à partir de code

GLM-4.7 se comportait simplement plus comme un développeur senior attentif lisant tout avant de toucher au clavier.

Sensibilité plus forte pour le frontend et l'UI

C'était une surprise : sur les tâches frontend/UI, GLM-4.7 semblait souvent plus "de bon goût."

Exemples :

• Composants React avec un nommage de props approprié
• Meilleurs commentaires en ligne expliquant pourquoi une logique d'interface utilisateur existe
• Modèles de classes CSS/utility plus cohérents lorsqu'un guide de style concis est fourni

DeepSeek pourrait absolument construire les mêmes composants, mais GLM-4.7 produisait plus souvent du code que je serais à l'aise d'intégrer directement dans un dépôt frontend proche de la production.

Donc, si votre principal cas d'utilisation est :

• Applications axées sur l'interface utilisateur
• Composants conscients du système de design
• Documentation + exemples pour votre frontend

GLM-4.7 est probablement le meilleur choix par défaut dans l'arbre de décision GLM-4.7 vs DeepSeek.

Quand choisir DeepSeek

Optimisation extrême des coûts

Si votre principal indicateur clé de performance est "jetons par dollar", DeepSeek est fait pour vous.

Cas typiques où je choisirais DeepSeek en premier :

• Agents de codage IA qui exécutent des centaines de petits appels par session utilisateur
• Génération de code en masse (SDKs pour de nombreux langages, boilerplate, scripts de migration)
• Outils internes où des erreurs mineures occasionnelles sont acceptables

Dans mes journaux côte à côte sur environ 5M de jetons :

• DeepSeek coûtait environ 45 % de moins que GLM-4.7 pour des charges de travail similaires.
• Le taux d'erreur était plus élevé mais toujours acceptable pour les chemins non critiques.

Vitesse d'inférence la plus rapide possible

Si votre application dépend de la latence, pensez aux panneaux de suggestions en temps réel ou aux interfaces utilisateur d'assistants bavards, la vitesse de DeepSeek est difficile à ignorer.

Dans une configuration réaliste "autocomplétion pendant que je tape" :

• DeepSeek semblait presque « instantané » une fois réchauffé.
• GLM-4.7 était utilisable mais sensiblement plus lent, surtout lors des premières requêtes.

Donc, ma règle personnelle pour GLM-4.7 vs DeepSeek :

• Choisissez GLM-4.7 lorsque : la précision, le contexte long et la qualité du code sont plus importants que le coût.
• Choisissez DeepSeek lorsque : vous évoluez rapidement, souhaitez un débit maximal et pouvez accepter un peu plus de surveillance.

Si vous êtes encore indécis, commencez avec DeepSeek pour l'exploration et la génération en masse, puis passez aux chemins critiques (refactorisation de production, logique orientée client) avec GLM-4.7 une fois que la structure de votre système est stable.

Et, comme toujours avec ces modèles : enregistrez tout, comparez tout, et ne sautez jamais les tests juste parce que l'IA semblait confiante.