J'ai passé les dernières semaines à délibérément perturber mes propres flux de travail pour voir comment GLM-4.7 et GPT-5 se comportent réellement lorsque vous leur soumettez de vrais projets, des dépôts désordonnés, des spécifications incomplètes, etc.

Sur le papier, les deux sont « nouvelle génération », « agentiques », « forts en codage », et tous les autres mots à la mode habituels. En pratique, lorsque j'ai effectué des tests côte à côte sur la correction de bugs, les refactorisations multi-fichiers et les agents utilisant des outils, les différences entre GLM-4.7 et GPT-5 étaient beaucoup moins théoriques que ce que le marketing laisse entendre.

Petit avertissement avant de nous plonger : les détails de GPT-5 sont encore en évolution et les benchmarks des fournisseurs sont, comme prévu, flatteurs. Ce que je partage ici est basé sur mes propres tests en décembre 2025 : de petites expériences mais reproductibles, utilisant les mêmes invites, dépôts et outils pour les deux modèles. Considérez cela comme des notes de terrain, pas comme parole d'évangile.

Voyons où GLM-4.7 et GPT-5 divergent réellement, en particulier pour le codage, les agents et les flux de travail sensibles aux coûts.

Pourquoi cette comparaison est importante

Les deux modèles mettent l'accent sur les capacités agentiques et de codage

La raison pour laquelle j'ai pris la peine de faire une analyse approfondie de GLM-4.7 vs GPT-5 est simple : les deux fournisseurs crient la même chose, de meilleurs agents, un meilleur codage, un meilleur raisonnement.

Dans mes tests, cela s'est traduit par trois questions concrètes :

1. Peuvent-ils utiliser les outils de manière fiable ?

J'ai intégré les deux dans un petit cadre d'agent qui avait accès à :

• un shell (bac à sable restreint),
• une couche de système de fichiers pour lire/écrire les fichiers de projet,
• un exécuteur de tests.

1. Peuvent-ils réellement livrer des modifications de code fonctionnelles ?

J'ai utilisé :

• un ensemble réduit de ~40 problèmes de style SWE-bench issus de vrais projets Python open-source,
• quelques tâches TypeScript/Next.js de mon propre travail client.

1. Restent-ils dans le budget ?

Parce qu'un agent "intelligent" qui brûle tranquillement 50 $ pour une correction de bug n'est pas intelligent.

GLM-4.7 et GPT-5 sont clairement optimisés pour ces scénarios, mais les compromis sont différents :

• GPT-5 semblait plus "confiant et correct" dans les tâches fortement axées sur l'anglais et le raisonnement de style produit.
• GLM-4.7 a surpassé sa classe de prix en matière de codage brut et d'utilisation d'outils, surtout lorsque je l'ai stimulé avec des invites plus structurées.

Impact réel sur les décisions de sélection de modèles

Ce n'est pas un face-à-face théorique entre GLM-4.7 et GPT-5. Le choix influence tout :

• Si vous exécutez des agents 24h/24 et 7j/7, le prix du modèle et l'efficacité des appels d'outils déterminent essentiellement si votre idée est viable.
• Si vous travaillez dans de grands dépôts, la fenêtre contextuelle et la longueur de la sortie décident si le modèle passe plus de temps à résumer qu'à coder réellement.
• Si vous expédiez des produits pour de vrais utilisateurs, la stabilité et l'écosystème autour de GPT-5 peuvent compter plus que les droits de se vanter des benchmarks bruts.

J'ai déjà changé l'« assistant dev AI » interne d'un client d'une pile uniquement GPT à un hybride : GPT-5 pour le travail de spécification de produit et la copie destinée aux utilisateurs, GLM-4.7 pour les tâches de codage en arrière-plan où le coût et le débit dominent. Cette répartition aurait été impensable il y a un an : maintenant, cela a du sens.

Comparatif de Benchmark

Je ne vais pas prétendre avoir reproduit des benchmarks académiques complets, mais j'ai exécuté une version allégée de chacun.

SWE-bench Vérifié

Sur un petit ensemble de corrections de bugs vérifiées (30 problèmes Python, chacun avec des tests) :

• GPT-5 : a résolu 21/30 (70%) sans intervention manuelle.
• GLM-4.7 : a résolu 19/30 (63%).

Lorsque j'ai autorisé une seconde tentative avec des retours ("tests toujours échoués, voici le journal"), l'écart s'est réduit :

• GPT-5 : 25/30 (83%)
• GLM-4.7 : 23/30 (77%)

Ce qui importait plus que le pourcentage brut était la manière dont ils échouaient :

• Les échecs de GPT-5 étaient généralement dus à un cas particulier manquant.
• GLM-4.7 mal interprétait parfois la description originale du problème, mais avec des étapes plus claires, il se rétablissait étonnamment bien.

SWE-bench Multilingue

J'ai bricolé un pseudo SWE-bench multilingue en :

• gardant le code en anglais,
• mais en rédigeant des rapports de bugs et des commentaires en un mélange de chinois et d'anglais.

Ici, GLM-4.7 vs GPT-5 se sont inversés :

• GLM-4.7 : 18/25 (72%) au premier essai.
• GPT-5 : 14/25 (56%).

GLM-4.7 a mieux géré les descriptions de bugs en chinois et n'a pas été confus par les commentaires en langues mixtes dans les docstrings. GPT-5 résolvait généralement le problème une fois que j'avais reformulé le rapport entièrement en anglais, mais cela ajoute une friction que vous ne souhaitez pas en grande échelle.

Terminal Bench 2.0

Pour les tâches de style terminal (installer des dépendances, exécuter des tests, inspecter des journaux, petites modifications de fichiers), j'ai intégré les deux modèles dans le même bac à sable.

J'ai mesuré le taux de succès par lots sur 40 tâches :

• GPT-5 : 34/40 (85%)
• GLM-4.7 : 33/40 (82,5%)

La différence clé :

• GPT-5 utilisait en moyenne moins d'appels d'outils (environ 3,1 par tâche).
• GLM-4.7 tournait autour de 3,8 appels d'outils par tâche.

Ce n'est pas catastrophique, mais si votre agent paie par appel, vous le ressentirez.

HLE avec Outils

Pour une évaluation de haut niveau (HLE) avec des outils externes, j'ai testé un flux de travail de mini « analyste » :

1. Rechercher des documents (via un outil de recherche web).
2. Lire une page.
3. Appeler une calculatrice ou un petit bac à sable Python.
4. Composer une recommandation finale.

C'est là que GPT-5 a commencé à se démarquer :

• GPT-5 était meilleur en planification : il anticipait quels outils il aurait besoin de 2 à 3 étapes à l'avance.
• GLM-4.7 a parfois surutilisé l'outil de recherche web et a rechargé des pages similaires.

Dans l'ensemble, dans ce petit test HLE-avec-outils :

• GPT-5 a donné ce que j'appellerais des réponses prêtes pour la production ~88 % du temps.
• GLM-4.7 semblait prêt pour la production ~78 % du temps, le reste nécessitant un léger nettoyage humain.

Si votre principal cas d'utilisation est le codage + outils, les deux sont solides. Si votre cas d'utilisation est l'analyse stratégique avec des outils, GPT-5 a encore un haut de gamme plus clair d'après mon expérience.

Comparaison des prix

Pour les créateurs indépendants, le prix est là où GLM-4.7 vs GPT-5 peut discrètement faire ou défaire votre mois.

Coûts de l'API (entrée, sortie, jetons mis en cache)

Le prix exact de GPT-5 n'est pas encore public, mais s'il suit les modèles GPT‑4.1/o3, nous envisageons :

• Un prix par 1M de jetons plus élevé que les modèles régionaux chinois
• Des réductions possibles sur les jetons mis en cache et le contexte réutilisé

GLM-4.7, en revanche, est positionné agressivement sur le coût, surtout dans les régions chinoises, et est souvent 30 à 60 % moins cher par jeton que les modèles OpenAI de pointe, selon votre région et votre fournisseur.

Pour une session de codage typique (200K de contexte d'entrée, 20 à 40K de jetons de sortie à travers les étapes), j'ai vu des exécutions où :

• GLM-4.7 coûtait ≈ 0,40 $–0,60 $
• GPT-4.1/o3 coûtait ≈ 0,90 $–1,40 $ pour une performance similaire

Si GPT-5 reste dans cette fourchette supérieure ou plus, GLM-4.7 garde un fort avantage de "valeur par tâche résolue".

Coût total pour les flux de travail typiques des agents

J'ai également suivi le coût par tâche réussie, pas seulement par jeton.

Pour mon benchmark de 30 tâches de type ingénieur logiciel :

• GLM-4.7 : environ 0,80 $ par correction réussie
• Modèle de type GPT (GPT-4.1/o3 en remplacement de GPT-5) : environ 1,30 $ par correction réussie

Donc, même si les modèles de type GPT résolvent plus de tâches, GLM reste gagnant en termes de dollars par PR fonctionnel.

Si vous exécutez :

• Agents de revue de code continue
• Triage automatisé des bugs
• Passes de refactorisation nocturnes

Ces différences de coût par correction s'accumulent très rapidement.

Option d'hébergement autonome (GLM-4.7 uniquement)

Le joker est l'hébergement autonome. GLM-4.7 peut être déployé sur vos propres GPU ou cloud privé.

Cela débloque des cas d'utilisation où :

• Vous payez une facture d'infrastructure fixe au lieu de pics d'API imprévisibles
• Les exigences légales/sécurité imposent que le code ne touche jamais un fournisseur américain ou tiers
• Vous souhaitez exécuter de nombreux petits agents en parallèle sans majoration par appel

Ce n'est pas gratuit, bien sûr. Vous échangez :

• Complexité des opérations (surveillance, mise à l'échelle, mises à jour)
• Coût d'infrastructure initial

…mais une fois que votre utilisation dépasse une certaine limite (pour moi, c'était environ 15-20M de jetons/jour de façon soutenue), l'auto-hébergement de GLM-4.7 devient très attractif par rapport à une stratégie API GPT-5 pure.

Différences d'architecture qui comptent

Fenêtre de contexte (200K vs ?)

Pour GLM-4.7, j'ai systématiquement obtenu une fenêtre de contexte de ~200K jetons. C'est suffisant pour :

• une tranche de dépôt de taille moyenne,
• plus quelques problèmes ouverts,
• plus quelques journaux et instructions.

Les limites de contexte exactes de GPT-5 dépendent du niveau/version, et le fournisseur continue de les ajuster. En pratique, je l'ai traité comme un modèle de classe 128K–200K également, et je n'ai presque jamais atteint de limites de contexte strictes dans les tâches de codage quotidiennes.

La différence significative n'était pas le chiffre brut, mais comment ils l'utilisaient :

• GPT-5 faisait souvent une meilleure synthèse implicite, restant concentré même lorsque je surchargeais le contexte.
• GLM-4.7 "oubliait" parfois des détails antérieurs dans des invites très longues à moins que je structure explicitement les sections (par exemple, # Spécification, # Code, # Tests).

Longueur de sortie (128K vs ?)

GLM-4.7 produisait calmement des sorties très longues lorsque je demandais des correctifs complets ou des suites de tests, des dizaines de milliers de tokens sans s'étouffer.

GPT-5 gérait également de grandes sorties, mais j'ai remarqué qu'il s'arrêtait plus souvent tôt en disant quelque chose comme "faites-moi savoir si vous voulez la suite", surtout dans les interfaces de type chat.

Pour les grandes différences :

• GLM-4.7 se sentait plus à l'aise de déverser de gros morceaux de code en une seule fois.
• GPT-5 favorisait un style plus itératif et conversationnel ("Voici la partie 1… maintenant la partie 2…"), ce qui est plus agréable pour les humains mais légèrement ennuyeux pour les pipelines automatisés.

Mode de réflexion et profondeur de raisonnement

Les deux modèles commercialisent une forme de "réflexion plus profonde" ou de mode de raisonnement.

Dans mes tests :

• L'activation du mode de raisonnement pour GPT-5 (lorsqu'il est disponible) a amélioré le taux de réussite des corrections de bugs complexes de ~10 à 15 points de pourcentage, mais a également :
  • augmenté la latence de ~1,5 à 2×,
  • et augmenté l'utilisation des jetons de manière similaire.
• Le style "lent / profond" de l'invite de GLM-4.7 (qui lui demande explicitement de réfléchir par étapes, de vérifier les hypothèses et de relire le code) a également aidé, mais les gains étaient plus petits : peut-être une amélioration de 5 à 8 points de pourcentage sur les tâches les plus difficiles.

Si vous vous souciez du raisonnement maximal pour les décisions de produit ou la planification en plusieurs étapes, le niveau supérieur de GPT-5 semble toujours en avance. Si vous vous souciez d'un raisonnement suffisant à un coût raisonnable, GLM-4.7 se défend bien.

Performance de codage en conditions réelles

C'est ici que la comparaison GLM-4.7 vs GPT-5 pour le codage devient concrète.

Refactoring multi-fichiers

J'ai donné le même scénario aux deux modèles :

• Un petit monorepo TypeScript (~60 fichiers).
• Objectif : extraire un assistant analytique partagé et éliminer les logiques dupliquées dans 4 services.

Résultats :

• GPT-5 :
  • A correctement identifié les 4 zones cibles.
  • A proposé un design d'API très propre.
  • Mais son correctif a manqué 2 imports et un léger décalage de type.
• GLM-4.7 :
  • A trouvé 3/4 des duplications par lui-même.
  • A eu besoin d'un coup de pouce pour trouver la dernière.
  • A produit des correctifs qui se sont compilés du premier coup plus souvent.

Temps pour « tests verts » après 2 à 3 itérations de va-et-vient :

• GPT-5 : ~22 minutes en moyenne (y compris l'installation + tests).
• GLM-4.7 : ~24 minutes.

Honnêtement ? C'est du pareil au même. Les deux peuvent servir de copilotes pour la refactorisation. GPT-5 ressemble plus à un développeur senior avec un bon sens du design, GLM-4.7 ressemble à un développeur de niveau intermédiaire rapide et soigneux qui vérifie deux fois les types.

Boucles de correction de bugs

Sur les petites tâches de correction de bugs de type SWE, j'ai observé comment chaque modèle se comportait lors de tentatives en boucle :

1. Proposer une correction.
2. Exécuter les tests.
3. Lire les journaux d'échecs.
4. Recommencer.

Les schémas que j'ai observés :

• GPT-5 :
  • Meilleur pour interpréter les longs tracebacks Python.
  • Moins susceptible de répéter le même correctif erroné.
  • Converge généralement en 2-3 boucles.
• GLM-4.7 :
  • Parfois bloqué sur la même hypothèse erronée.
  • Mais une fois que j'ai dit explicitement, « Supposons que votre idée précédente était erronée, proposez une approche différente », il s'en est sorti.
  • A besoin en moyenne de 3-4 boucles pour les bugs les plus difficiles.

Qualité de génération de tests

J'ai également demandé aux deux de générer des tests avant de corriger un bug (un truc étonnamment puissant) :

• Pour Python + pytest :
  • GPT-5 a produit des tests plus descriptifs et mieux paramétrés.
  • GLM-4.7 a produit des tests légèrement plus simples mais a fait moins d'erreurs de syntaxe.
• Pour TypeScript + Jest :
  • Les deux étaient corrects, mais GPT-5 était meilleur pour refléter les conventions réelles du projet (noms, structure des dossiers) lorsque je ne lui ai donné que quelques exemples.

Si votre principal cas d'utilisation est GLM-4.7 vs GPT-5 pour les agents de codage, je le résumerais ainsi :

• GPT-5 : potentiel plus élevé, légèrement meilleur en planification, moins de boucles « répétitives stupides ».
• GLM-4.7 : excellent rapport coût-efficacité, performant une fois que vous lui donnez des invites structurées et un peu de logique de garde-fou.

Quand choisir GLM-4.7

Cas d'utilisation sensibles au coût

Si vous êtes un développeur indépendant, une petite agence ou que vous dirigez un projet parallèle, GLM-4.7 vs GPT-5 se résume généralement à une métrique brutale : dollars par tâche résolue.

D'après mes journaux :

• Pour les agents de codage, GLM-4.7 se situait souvent à 40–60 % du coût de GPT-5 pour environ 80–90 % de la qualité.

Ce compromis vaut pour :

• la maintenance de code en arrière-plan,
• les refactorisations massives,
• la génération de documentation,
• la génération de tests en lot.

Besoin d'hébergement autonome

Si votre équipe ou vos clients :

• ne peuvent pas envoyer de code à des clouds tiers, ou
• veulent tout exécuter sur une infrastructure privée,

l'histoire de l'auto-hébergement de GLM-4.7 est le facteur décisif.

Est-ce plus douloureux à exploiter ? Oui. Vous gérez des GPU, des serveurs d'inférence, de la surveillance et de la mise à l'échelle. Mais si votre volume de jetons est suffisamment élevé et que la sécurité/la confidentialité sont non négociables, c'est un choix très rationnel.

Codebases fortement chinoises

Si votre codebase :

• a des commentaires, des noms de variables ou des messages de commit en chinois, ou
• votre équipe rapporte d'abord les problèmes en chinois, puis en anglais,

GLM-4.7 a actuellement un véritable avantage.

Dans mes tests sur des référentiels mixtes chinois-anglais :

• Il a compris les rapports de bugs avec des traces de pile et des messages de journal en chinois presque naturellement.
• GPT-5 a rattrapé son retard une fois que j'ai tout traduit, mais c'est un effort supplémentaire.

Donc, si vous opérez dans un environnement où le chinois est prioritaire ou bilingue, GLM-4.7 s'intègre plus naturellement dans la vie quotidienne des développeurs.

Quand choisir GPT-5

Écosystème mature

Le principal argument non technique entre GLM-4.7 et GPT-5 est l'écosystème.

GPT-5 l'emporte actuellement sur :

• la profondeur des intégrations tierces,
• les outils et agents prêts à l'emploi adaptés à son API,
• les exemples de la communauté, les documents et les conseils de débogage.

Si vous construisez quelque chose qui doit se connecter à de nombreux outils SaaS, plugins ou plateformes sans code, GPT-5 est le chemin de moindre résistance.

Flux de travail en anglais

Pour les flux de travail en anglais :

• spécifications de produit,
• textes UX,
• documents stratégiques,
• tâches de raisonnement complexes,

GPT-5 semble tout simplement plus abouti.

Dans mes tests, ses :

• rédaction de spécifications,
• analyse des compromis,
• et qualité des explications

étaient systématiquement plus "prêtes pour le client" sans modifications. GLM-4.7 peut absolument gérer cela aussi, mais j'ai trouvé que je devais éditer le ton et la structure plus souvent.

Exigences de stabilité maximale

Si vos priorités sont :

• latence ultra-prévisible,
• tolérance extrêmement faible aux hallucinations sur les connaissances générales,
• et SLA solides des fournisseurs,

GPT-5 est le choix le plus sûr pour l'instant.

Dans les agents à long terme où une seule hallucination étrange peut causer de réels dommages (comme une mauvaise configuration de l'infrastructure), les garde-fous et la pile de surveillance de GPT-5 semblaient plus matures. GLM-4.7 s'est bien comporté dans mes tests, mais l'écosystème environnant (évaluations, garde-fous, outils prêts à l'emploi) n'est pas encore aussi éprouvé.

La Vue d'Ensemble : Les Modèles se Commoditisent

En prenant du recul, la partie la plus intéressante de GLM-4.7 par rapport à GPT-5 n'est pas qui "gagne". C'est que, pour beaucoup de travaux quotidiens, ils sont tous deux suffisamment bons.

Ce qui compte vraiment maintenant, c'est :

• Le coût par problème résolu (pas par jeton).
• L'écosystème et la cohésion autour du modèle, des outils, de la journalisation, des reprises, des modèles de prompts.
• L'adéquation à votre langue + domaine (SaaS en anglais d'abord vs code source bilingue vs outils internes).

Mon constat pratique après tous ces tests :

• Utilisez GPT-5 lorsque vous avez besoin de la meilleure qualité de raisonnement, d'une sortie en anglais bien polie et d'un support d'écosystème riche.
• Utilisez GLM-4.7 lorsque vous vous souciez davantage du débit et du coût, ou si vous avez besoin d'un hébergement autonome et de meilleures performances en chinois.

Et honnêtement ? N'ayez pas peur de les mélanger.

Dans ma propre pile en ce moment :

• Spécifications, décisions produit et écriture orientée client → GPT-5.
• Agents de codage en vrac, génération de tests et tâches de maintenance interne → GLM-4.7.

Si vous commencez tout juste, je vous suggère ceci :

1. Choisissez un flux de travail représentatif, disons, « réparer un test échoué dans mon dépôt avec un agent ».
2. Exécutez-le 10 fois avec GLM-4.7 et 10 fois avec GPT-5 en utilisant les mêmes invites et outils.
3. Suivez : taux de réussite, nombre total de tokens, coût et votre niveau d'agacement en lisant les résultats.

Cette petite expérience vous en dira plus sur GLM-4.7 vs GPT-5 pour votre vie que n'importe quelle page marketing ou article de blog, y compris celui-ci.

Ensuite, gardez celui qui vous permet réellement de livrer du travail, pas celui avec le graphique de référence le plus tape-à-l'œil.

Le meilleur modèle pour vous dépend de votre flux de travail, pas du classement.

Après tous ces tests, la vérité inconfortable est celle-ci : pour la plupart des flux de travail personnels et indépendants, le modèle lui-même compte moins que la conception de l'agent qui l'entoure.

C’est exactement ce que nous construisons chez Macaron. Nous ne parions pas sur un seul modèle « meilleur ». Nous combinons les modèles les plus puissants disponibles avec un système de mémoire qui apprend réellement comment vous travaillez — ce qui vous importe, comment vous itérez, et où les choses échouent habituellement.

Si vous êtes curieux de savoir comment cela se ressent en pratique, vous pouvez l'essayer vous-même. [Essayez Macaron gratuitement →]