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 lorsqu'on leur confie de vrais projets, des dépôts désordonnés, des spécifications incomplètes, et tout le reste.

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 le marketing ne le laisse entendre.

Petit avertissement avant de plonger : les détails de GPT-5 évoluent encore 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 un évangile.

Voyons où GLM-4.7 et GPT-5 divergent réellement, surtout 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 clament 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 piloter les outils de manière fiable ?

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

• un shell (bac à sable restreint),
• une couche de système de fichiers pour lire/écrire des 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 provenant de projets open source en Python,
• quelques tâches TypeScript/Next.js issues de mon propre travail pour des clients.

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 majoritairement en anglais et le raisonnement de type produit.
• GLM-4.7 surpassait sa classe de prix en codage brut et utilisation d'outils, surtout lorsque je l'ai incité 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 se répercute sur 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 de contexte et la longueur de 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 pourraient importer plus que les droits de vantardise des benchmarks bruts.

J'ai déjà fait passer l'« assistant développement IA » interne d'un client d'une pile uniquement GPT à un hybride : GPT-5 pour le travail de spécification de produit et la rédaction à destination des 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, ça a du sens.

Duel de Benchmarks

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 vérifié (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%).

Quand j'ai autorisé une deuxième tentative avec feedback ("tests toujours échoués, voici le journal"), l'écart s'est réduit :

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

Ce qui comptait plus que le pourcentage brut était la façon dont ils échouaient :

• Les échecs de GPT-5 étaient généralement dus à un cas limite manquant.
• GLM-4.7 interprétait parfois mal la description initiale du problème, mais guidé avec des étapes plus claires, il s'en sortait étonnamment bien.

SWE-bench Multilingue

J'ai bricolé un pseudo banc d'essai multilingue SWE en :

• gardant le code en anglais,
• mais en écrivant les rapports de bogues et les commentaires en chinois + anglais.

Voici GLM-4.7 vs GPT-5 inversé :

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

GLM-4.7 a mieux géré les descriptions de bogues en chinois et n'a pas été confus par les commentaires en langues mixtes dans les docstrings. GPT-5 a généralement résolu le problème une fois que j'ai reformulé le rapport entièrement en anglais, mais c'est une friction supplémentaire que vous ne souhaitez pas à grande échelle.

Terminal Bench 2.0

Pour les tâches de type terminal (installation des dépendances, exécution des tests, inspection des journaux, modifications mineures de fichiers), j'ai connecté les deux modèles dans le même bac à sable.

J'ai mesuré le taux de réussite par lot 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 restait autour de 3,8 appels d'outils par tâche.

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

HLE avec Outils

Pour l'évaluation de haut niveau (HLE) avec des outils externes, j'ai testé un mini workflow "analyste" :

1. Rechercher des documents (via un outil de recherche web).
2. Lire une page.
3. Faire appel à une calculatrice ou à 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 les outils dont il aurait besoin 2–3 étapes à l'avance.
• GLM-4.7 appelait parfois trop l'outil de recherche web et récupérait des pages similaires.

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

• GPT-5 a fourni des réponses que je qualifierais de 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 une meilleure performance à mon avis.

Comparaison des prix

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

Coûts API (entrée, sortie, jetons mis en cache)

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

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

GLM-4.7, en revanche, est positionné de manière agressive sur le coût, surtout dans les régions chinoises, et revient souvent à 30–60 % 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, 20–40K 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 "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 style SWE de 30 tâches :

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

Ainsi, même avec des modèles de type GPT résolvant plus de tâches, GLM a toujours remporté la victoire sur le coût par PR fonctionnel.

Si vous utilisez :

• Agents de révision de code en continu
• Triage automatisé des bugs
• Passes de refactorisation nocturnes

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

Option d'auto-hébergement (GLM-4.7 uniquement)

La carte maîtresse est l'auto-hébergement. 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 API imprévisibles
• Les exigences légales/sécuritaires stipulent que le code ne doit jamais toucher 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 un certain seuil (pour moi c'était environ 15-20M de tokens/jour soutenus), l'auto-hébergement de GLM-4.7 commence à devenir très attractif par rapport à une stratégie pure API GPT-5.

Différences d'architecture importantes

Fenêtre de contexte (200K vs ?)

Pour GLM-4.7, j'ai constamment eu une fenêtre de contexte d'environ 200K tokens à utiliser. C'est suffisant pour :

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

Les limites exactes du contexte 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 nombre brut, mais la façon dont 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, sauf si je structurais explicitement les sections (par exemple, # Spec, # 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 tôt et disait quelque chose comme "faites-moi savoir si vous voulez la suite", surtout dans les interfaces de type chat.

Pour les énormes différences :

• GLM-4.7 semblait plus à l'aise pour 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 mieux 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 :

• Activer le mode de raisonnement pour GPT-5 (là où disponible) a amélioré le taux de réussite des corrections de bogues complexes d'environ 10 à 15 points de pourcentage, mais a également :
  • augmenté la latence d'environ 1,5 à 2 fois,
  • et augmenté l'utilisation des tokens de manière similaire.
• Le style de suggestion "lent / profond" du GLM-4.7 (lui demandant explicitement de réfléchir par étapes, de vérifier les hypothèses et de relire le code) a également aidé, mais les gains étaient moindres : 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 suffisamment bon à un coût raisonnable, le GLM-4.7 tient bien la route.

Performance de codage en conditions réelles

Voici où la comparaison GLM-4.7 vs GPT-5 pour le codage devient concrète.

Réusinage multi-fichiers

J'ai donné aux deux modèles le même scénario :

• Un petit monorepo TypeScript (environ 60 fichiers).
• Objectif : extraire un utilitaire d'analyse partagé et supprimer la logique redondante 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 importations et un subtil décalage de type.
• GLM-4.7 :
  • A trouvé 3/4 des points de duplication par lui-même.
  • A eu besoin d'un coup de pouce pour attraper le dernier.
  • A produit des correctifs qui se sont compilés du premier coup plus souvent.

Temps pour des "tests verts" après 2 à 3 itérations aller-retour :

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

Franchement ? C'est du pareil au même. Les deux peuvent être utilisés comme copilotes pour refactorisation. GPT-5 ressemble plus à un développeur senior avec bon goût pour le design, tandis que GLM-4.7 ressemble à un développeur intermédiaire rapide et soigneux qui vérifie les types.

Boucles de correction de bugs

Pour les petites tâches de bugs de style ingénieur logiciel, j'ai observé le comportement de chaque modèle à travers des tentatives en boucle :

1. Proposer une correction.
2. Exécuter les tests.
3. Lire les journaux d'échec.
4. Réessayer.

Les motifs que j'ai vus :

• GPT-5 :
  • Meilleur pour interpréter les longs traçages Python.
  • Moins susceptible de répéter la même correction erronée.
  • Convergé généralement en 2-3 boucles.
• GLM-4.7 :
  • Parfois bloqué sur la même hypothèse erronée.
  • Mais une fois que j'ai dit explicitement "Suppose que ton idée précédente était fausse, propose une approche différente", il s'en est sorti.
  • Besoin de 3-4 boucles en moyenne pour les bugs les plus difficiles.

Qualité de génération de tests

J'ai aussi demandé aux deux de générer des tests avant de corriger un bug (une astuce étonnamment puissante) :

• Pour Python + pytest :
  • GPT-5 a produit des tests plus descriptifs et des cas 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) quand 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 : plafond plus élevé, légèrement meilleur en planification, moins de boucles de répétition "stupides".
• GLM-4.7 : excellent rapport coût-rendement, efficace 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 aux coûts

Si vous êtes un développeur indépendant, une petite agence ou que vous gérez un projet annexe, GLM-4.7 vs GPT-5 se résume généralement à un seul critère brutal : dollars par tâche résolue.

D'après mes journaux :

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

Ce compromis vaut le coup pour :

• la maintenance de code en arrière-plan,
• les refactorisations de masse,
• la génération de documentation,
• la génération de tests par lots.

Besoin d'auto-hébergement

Si votre équipe ou vos clients :

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

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

Est-ce plus pénible à opérer ? Oui. Vous devez gérer des GPU, des serveurs d'inférence, de la surveillance et de la montée en charge. Mais si votre volume de tokens est suffisamment élevé et que la sécurité/la confidentialité sont non négociables, c'est un choix très rationnel.

Bases de code fortement orientées vers le chinois

Si votre base de code :

• 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 de dépôt mixtes chinois-anglais :

• Il a compris les rapports de bogues avec des traces de pile et des messages de journal en chinois presque naturellement.
• GPT-5 a rattrapé le retard une fois que j'ai tout traduit, mais cela ajoute une étape supplémentaire au flux de travail.

Donc, si vous travaillez 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 dans la comparaison entre GLM-4.7 et GPT-5 est l'écosystème.

GPT-5 gagne actuellement sur :

• la profondeur des intégrations tierces,
• les outils et agents prêts à l'emploi ajustés pour son API,
• les exemples communautaires, la documentation 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 produit,
• textes UX,
• documents stratégiques,
• tâches de raisonnement complexes,

GPT-5 semble simplement plus abouti.

Dans mes tests, sa :

• rédaction de spécifications,
• analyse des compromis,
• et qualité d'explication

étaient constamment plus "prêts pour le client" sans modifications. GLM-4.7 peut absolument gérer cela aussi, mais je me suis retrouvé à 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 SLAs fournisseurs robustes,

GPT-5 est le choix le plus sûr pour le moment.

Dans les agents à long terme où une seule hallucination étrange peut causer de vrais dommages (comme une mauvaise configuration d'infrastructure), les garde-fous et le système 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 banalisent

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

Ce qui compte vraiment maintenant, c'est :

• Le prix par problème résolu (pas par token).
• L'écosystème et la connectivité autour du modèle, les outils, la journalisation, les reprises, les modèles de prompts.
• L'adaptation à votre langue + domaine (SaaS en anglais d'abord vs base de code bilingue vs outils internes).

Ma conclusion pratique après tous ces tests :

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

Et honnêtement ? N'hésitez pas à les mélanger.

Dans ma propre pile en ce moment :

• Spécifications, décisions de produit, et rédaction à destination des clients → GPT-5.
• Agents de codage en masse, génération de tests et tâches de maintenance internes → GLM-4.7.

Si vous venez de commencer, je vous suggérerais ceci :

1. Choisissez un flux de travail représentatif, par exemple, « réparer un test défaillant 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, total des jetons, coût et à quel point vous êtes ennuyé 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 de marketing ou article de blog, y compris celui-ci.

Ensuite, gardez celui qui vous permet réellement de travailler, pas celui avec le graphique de référence le plus flashy.

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

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

C'est exactement ce que nous construisons chez Macaron. Nous ne misons 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 généralement.

Si vous êtes curieux de savoir à quoi cela ressemble en pratique, vous pouvez l'essayer vous-même. [Essayez Macaron gratuitement →]