जब मैंने पहली बार कोडिंग के लिए GLM-4.7 बनाम DeepSeek वर्कफ़्लो शुरू किया, तो मैं उम्मीद कर रहा था कि हमेशा की तरह: थोड़े अलग लोगो, लगभग वही अनुभव। इसके बजाय, मैंने अपनी स्क्रीन पर दो बहुत अलग व्यक्तित्व पाए।

GLM-4.7 ऐसा महसूस हुआ जैसे वरिष्ठ इंजीनियर जो अधिक व्याख्या करता है लेकिन लगभग कभी उत्पादन नहीं तोड़ता। DeepSeek अधिक उस गति-उन्मुख इंटर्न की तरह व्यवहार करता है जो तेजी से और सस्ते में शिप करता है, और कभी-कभी एक अतिरिक्त मामले को भूल जाता है। दोनों चीनी ओपन-वेट मॉडल हैं, दोनों कोडिंग-कैपेबल के रूप में विपणन किए गए हैं, और दोनों अब पश्चिमी विकासकर्ता और इंडी क्रिएटर वर्कफ़्लो में शामिल हो रहे हैं।

मैंने एक हफ्ता उन्हें वास्तविक कार्य दिए, बग फिक्सेस, बहुभाषी कोड टिप्पणियाँ, एपीआई रैपर्स, और लंबे-संदर्भ रिफैक्टर्स के साथ बिताया, यह देखने के लिए कि GLM-4.7 बनाम DeepSeek वास्तव में कैसे तुलना करता है, केवल कागज पर ही नहीं।

ओपन-वेट कोडिंग मॉडल मुकाबला

दो चीनी ओपन-वेट मॉडल

आइए मंच सजाएँ।

इस GLM-4.7 बनाम DeepSeek तुलना में, मैंने परीक्षण किया:

• GLM-4.7 (358B डेंस, ओपन-वेट, एपीआई + स्थानीय क्वांटाइज़्ड रन के माध्यम से)
• DeepSeek V3.2 (मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स, स्पार्स, सामुदायिक बैकएंड्स के माध्यम से भी ओपन-वेट)

दोनों खुद को इस प्रकार प्रस्तुत करते हैं:

• कोडिंग और तर्क में मजबूत
• बेंचमार्क्स पर कई मालिकाना मॉडलों से प्रतिस्पर्धी या बेहतर
• स्व-होस्टिंग और क्षेत्रीय तैनाती के लिए अनुकूल (विशेष रूप से एशिया में)

मेरे परीक्षणों के लिए, मैंने उन कोडिंग वर्कफ्लो पर ध्यान केंद्रित किया जो स्वतंत्र निर्माता वास्तव में उपयोग करते हैं:

• एक छोटे Flask + React ऐप से वास्तविक बग्स को ठीक करना
• गंदे JSON से TypeScript टाइप्स उत्पन्न करना
• जल्दी से तैनात होने वाले स्क्रिप्ट्स लिखना (Python, JS)
• लंबे संदर्भ (40–80K टोकन का मिश्रित कोड + डॉक्युमेंट्स) के साथ रिफैक्टरिंग

वैश्विक डेवलपर्स के लिए इसका महत्व

इन दोनों के बारे में दिलचस्प बात सिर्फ प्रदर्शन नहीं है, यह है कि इन्हें किसके लिए अनुकूलित किया गया है।

• GLM-4.7 को मजबूती और लंबे फॉर्म के लिए ट्यून किया गया लगता है। सोचें: बड़े रिफैक्टर्स, लंबे तकनीकी दस्तावेज, संरचित कोड व्याख्याएँ।
• DeepSeek V3.2 थ्रूपुट और लागत के लिए ट्यून किया गया लगता है। AI कोडिंग एजेंट्स, बैच कोड जेनरेशन, या उच्च मात्रा API उपयोग के लिए परफेक्ट।

यदि आप एकल डेवलपर, इंडी SaaS संस्थापक, या टूल्स में रुचि रखने वाले कंटेंट व्यक्ति हैं, तो GLM-4.7 बनाम DeepSeek का निर्णय स्थिरता बनाम लागत-गति संयोजन के बीच का व्यापार बन जाता है, और यह बेंचमार्क्स और वास्तविक रन को देखने पर जल्दी से प्रकट होता है।

बेंचमार्क तुलना

SWE-बेंच सत्यापित

मेरे लिविंग रूम में अभी तक पूरा SWE-बेंच लैब नहीं है, लेकिन मैंने 20 GitHub मुद्दों पर एक छोटा प्रतिकृति-शैली परीक्षण किया:

• 10 बैकएंड (Python, Flask, Django-शैली)
• 10 फ्रंटएंड (React + TS)

सफलता = पैच लागू हुआ, परीक्षण पास हुए, व्यवहार विवरण से मेल खाता है।

मेरे मिनी SWE-जैसे रन में:

• GLM-4.7 ने 13/20 मुद्दों को हल किया (65%)
• DeepSeek ने 10/20 मुद्दों को हल किया (50%)

यह एक वैज्ञानिक SWE-बेंच-सत्यापित स्कोर नहीं है, लेकिन दिशात्मक रूप से:

• GLM-4.7 लंबे मुद्दे थ्रेड्स को पढ़ने और वास्तविक मूल कारण को समझने में बेहतर है।
• DeepSeek अधिक संभावित लेकिन थोड़े गलत समाधान देने की संभावना रखता है, खासकर कई-फ़ाइल परिवर्तनों पर।

यदि आपका कोडिंग वर्कफ़्लो "इस लंबे GitHub मुद्दे को पढ़ें, संदर्भ को समझें, और सुरक्षित रूप से पैच करें" पर बहुत अधिक निर्भर करता है, तो मेरे परीक्षणों में GLM-4.7 ने स्पष्ट रूप से बढ़त बनाई।

बहुभाषी कोडिंग प्रदर्शन

मैंने बहुभाषी प्रॉम्प्ट्स का भी परीक्षण किया:

• समस्या चीनी में समझाई गई, कोड पायथन में
• समस्या अंग्रेजी में वर्णित, जापानी में मौजूदा टिप्पणियाँ
• स्पैनिश में वेरिएबल नामकरण संकेत

संक्षिप्त परिणाम पैटर्न:

• GLM-4.7 ने साफ़-सुथरा, अधिक सुसंगत नामकरण उत्पन्न किया जब वर्णन और वेरिएबल संकेत विभिन्न भाषाओं में थे।
• DeepSeek कभी-कभी प्रारंभिक संकेत की भाषा में "लॉक" हो गया और बाद में दूसरी भाषा में निर्देशों को आंशिक रूप से नजरअंदाज कर दिया।

बहुभाषी कोडिंग कार्यों के लिए, मैं इसे इस प्रकार रेट करूँगा:

• GLM-4.7: ~9/10 मिश्रित-भाषा निर्देशों का पालन करने के लिए
• DeepSeek: ~7/10, अभी भी अच्छा है, लेकिन जब संदर्भ बीच में भाषा बदलते हैं तो थोड़ा अधिक नाजुक होता है।

गणित और तर्क क्षमता

गणित-प्रधान कोडिंग कार्यों के लिए (गतिशील मूल्य निर्धारण लॉजिक, एल्गोरिदम जटिलता स्पष्टीकरण, छोटे DP समस्याएँ), मैंने दोनों मॉडलों पर 30 समस्याएँ डालीं:

• 10 शुद्ध गणित
• 10 कोड में गणित (पायथन)
• 10 तर्क + कोड (जैसे, "समझाएँ, फिर Dijkstra को लागू करें")

परिणाम झलक:

• GLM-4.7: ~83% पूरी तरह सही (25/30)
• DeepSeek: ~70% पूरी तरह सही (21/30)

अंतर सिर्फ कच्ची सहीता में नहीं था:

• GLM-4.7 ने स्पष्ट मध्यवर्ती तर्क दिया, और कोड अधिकांश समय उसके तर्क से मेल खाता था।
• DeepSeek के पास कभी-कभी सही तर्क था लेकिन थोड़ा गलत कोड, विशेष रूप से ऑफ-बाय-वन और सीमा शर्तों के आसपास।

यदि आप एल्गोरिदम-प्रधान कार्य या डेटा कार्य कर रहे हैं जहाँ गणितीय त्रुटियाँ नुकसान पहुँचा सकती हैं, तो GLM-4.7 अधिक सुरक्षित लगा।

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:

• 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

यह मेरे वातावरण में डीपसीक के साथ लगभग 60–80% तेज़ जनरेशन है।

यदि आप एक AI कोडिंग असिस्टेंट बना रहे हैं जो सुझाव स्ट्रीम करता है, तो डीपसीक की गति वास्तविक है, न कि मार्केटिंग।

लंबी-संदर्भ प्रदर्शन

लेकिन गति पूरी कहानी नहीं है।

40K+ टोकन संदर्भों (बड़े रिपोज़िटरी, लंबी डिज़ाइन डॉक्यूमेंट्स) पर, मैंने यह देखा:

• GLM-4.7 लंबे समय तक सुसंगत रहा, "कॉन्टेक्स्ट हैलुसिनेशन्स" कम थीं।
• डीपसीक तेज़ रहा लेकिन कभी-कभी पुराने संदर्भ के हिस्सों को गलत पढ़ा या कोड के आखिरी कुछ स्क्रीन को अधिक महत्व दिया।

एक बड़े 80K-टोकन रिफैक्टर प्रॉम्प्ट के लिए:

• GLM-4.7: 3 छोटे मुद्दे, लेकिन फ़ाइल-स्तरीय बाधाओं का सही पालन किया
• डीपसीक: 6 मुद्दे, जिसमें एक फ़ाइल को संपादित करना शामिल था जिसे मैंने स्पष्ट रूप से अछूता छोड़ने के लिए कहा था

इसलिए लंबे संदर्भ में GLM-4.7 बनाम डीपसीक परिदृश्य में, GLM-4.7 धीमा है लेकिन जब आप बड़े कोडबेस को संभाल रहे होते हैं तो यह अधिक विश्वसनीय है।

लागत विश्लेषण

API मूल्य निर्धारण तुलना

सटीक संख्याएँ प्रदाता के अनुसार भिन्न हो सकती हैं, लेकिन जो पैटर्न मैंने लगातार देखा:

• डीपसीक-शैली MoE एंडपॉइंट्स आमतौर पर GLM-4.7-श्रेणी के घने एंडपॉइंट्स की तुलना में प्रति 1M टोकन 30–60% सस्ते थे।
• एक होस्टेड सेटअप में, डीपसीक के लिए जनरेशन लगभग $0.60 / 1M आउटपुट टोकन था, जबकि GLM-4.7 लगभग $1.10 / 1M के करीब था।

यदि आप चला रहे हैं:

• कम मात्रा के साथ एक साइड प्रोजेक्ट → दोनों सस्ते हैं
• एक SaaS जिसमें लाखों टोकन/दिन होते हैं → डीपसीक का लाभ बहुत तेजी से बढ़ता है

स्वयं-होस्टिंग GPU आवश्यकताएँ

मेरे अपने प्रयोगों और दस्तावेज़ों से मोटा तैनाती चित्र:

• GLM-4.7
  • पूर्ण सटीकता: कई उच्च-मेमोरी GPU (स्वतंत्र उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त नहीं)
  • 4-बिट/8-बिट क्वांटाइज्ड: फिर भी भारी: सुचारू उच्च-सहसंबद्धता के लिए 2–4 × 80GB GPU सोचें
• DeepSeek V3.2
  • MoE मदद करता है: प्रति टोकन कम सक्रिय पैरामीटर
  • मध्यम-स्तर के उपयोग के लिए 2 × 40–80GB कार्ड्स पर उचित डिप्लॉयमेंट

अगर आप केवल एक 3090/4090 पर घर में शौकिया डिप्लॉयमेंट चाहते हैं, तो दोनों को भारी क्वांटाइजेशन और समझौतों की आवश्यकता होगी, लेकिन DeepSeek अधिक यथार्थवादी विकल्प है।

प्रति 1M टोकन प्रभावी लागत

हार्डवेयर + बिजली + विलंबता को ध्यान में रखते हुए, मेरी मोटी प्रभावी लागत अनुपात था:

• DeepSeek: आधार लागत = 1.0x
• GLM-4.7: प्रति 1M टोकन लगभग 1.4–1.8x प्रभावी लागत

इसलिए, एक शुद्ध GLM-4.7 बनाम DeepSeek लागत परिप्रेक्ष्य से:

• DeepSeek उच्च-मात्रा API कार्यभार, एजेंट्स, बल्क डॉक जनरेशन के लिए जीतता है।
• GLM-4.7 तब अधिक समझ में आता है जब प्रत्येक कॉल "महत्वपूर्ण" होता है, जैसे कि महत्वपूर्ण पुनर्संरचना, ग्राहक-सामना कोड, जटिल तर्क कार्य।

यह लागत-गुणवत्ता समझौता वही है जिसका हम मैकरॉन में उत्पादन में सामना करते हैं। जब आप लाखों पूर्वानुमान चला रहे होते हैं, तो एकल "सर्वश्रेष्ठ" मॉडल चुनना शायद ही समझ में आता है।

हम गति, लागत और विफलता सहिष्णुता के आधार पर विभिन्न कार्यों को विभिन्न मॉडलों में रूट करते हैं — ताकि उपयोगकर्ताओं को MoE बनाम सघनता, या प्रति मिलियन टोकन सेंटी के बारे में कभी नहीं सोचना पड़े। उन्हें केवल तेज़, विश्वसनीय मिनी-ऐप्स मिलते हैं।

यदि आप यह जानने के लिए उत्सुक हैं कि वास्तविक उत्पाद में इस प्रकार का मॉडल रूटिंग कैसा दिखता है, तो Macaron एक ठोस उदाहरण है।

व्यवहार में कोड की गुणवत्ता

Python, JavaScript, और TypeScript आउटपुट

दिन-प्रतिदिन के इंडी डेवलपर कार्य के लिए, यह वह हिस्सा है जो वास्तव में महत्वपूर्ण है।

लगभग 50 कोडिंग कार्यों में:

• Python: GLM-4.7 ने थोड़ा अधिक आदर्श कोड उत्पन्न किया (संदर्भ प्रबंधकों, लॉगिंग, टाइपिंग का बेहतर उपयोग)। DeepSeek ठीक था, लेकिन अधिक "ट्यूटोरियल शैली" में।
• JavaScript: बहुत करीब। DeepSeek ने कभी-कभी थोड़े पुराने पैटर्न का उपयोग किया (var-जैसी सोच)। GLM-4.7 मॉडर्न लेकिन वर्बोज़ की ओर झुका।
• TypeScript: GLM-4.7 टाइप इन्फरेन्स और जनरिक्स में स्पष्ट रूप से बेहतर था। DeepSeek कभी-कभी एज-केस नलता या वैकल्पिक फ़ील्ड को नजरअंदाज कर देता था।

यदि आपका स्टैक TS-हेवी है, तो मैं GLM-4.7 की ओर झुकूंगा।

त्रुटि हैंडलिंग पैटर्न

यह वह जगह है जहाँ GLM-4.7 ने चुपचाप मुझे प्रभावित किया।

• GLM-4.7:
  • संरचित त्रुटि हैंडलिंग का अधिक बार उपयोग किया (कस्टम त्रुटि वर्ग, टाइप्ड गार्ड्स)
  • बिना पूरी तरह से लॉग-स्पैम के तार्किक लॉग संदेश जोड़े
• DeepSeek:
  • काम करने वाले हैप्पी-पाथ समाधान को जल्दी शिप किया
  • कभी-कभी कम निर्दिष्ट त्रुटि शाखाएं या सामान्य कैच (e) पैटर्न

उत्पादन-समान वर्कफ़्लोज़ में, यह महत्वपूर्ण है। बिना संदर्भ के एक सामान्य अपवाद को डिबग करना मुश्किल है: GLM-4.7 ने मुझे इसमें से कुछ से बचाया।

दस्तावेज़ीकरण जनरेशन

डॉकस्ट्रिंग्स, README स्निपेट्स, और इनलाइन टिप्पणियों के लिए:

• GLM-4.7 ने बेहतर संरचना (विभाग, बुलेट लिस्ट, उदाहरण) के साथ अधिक मानव-पठनीय व्याख्याएँ लिखीं।
• डीपसीक ने छोटे, अधिक संक्षिप्त वर्णन किए, जो त्वरित आंतरिक दस्तावेज़ों के लिए अच्छे हैं लेकिन ट्यूटोरियल या उपयोगकर्ता-उन्मुख मार्गदर्शिकाओं के लिए कम।

एक दस्तावेज़ निर्माण बेंचमार्क पर मैंने तत्काल (10 कार्य, दोनों मॉडलों के लिए पूर्ण डॉकस्ट्रिंग्स + उपयोग नोट्स माँगे):

• GLM-4.7: मैंने लगभग 80% सामग्री को हल्के संपादन के साथ रखा
• डीपसीक: मैंने लगभग 60% रखा: स्पष्टता और टोन के लिए अधिक पुनर्लेखन की आवश्यकता थी

यदि आप अपने कोड के आसपास सामग्री या डेवलपर दस्तावेज़ बनाते हैं, तो GLM-4.7 का आउटपुट "संपादनों के साथ प्रकाशित करने योग्य" के करीब महसूस हुआ जबकि "मसौदा जिसे मुझे भारी पुनर्लेखन करना है।"

GLM-4.7 को कब चुनें

बहुत लंबे आउटपुट की आवश्यकता (128K)

यदि आपका कार्यप्रवाह लंबे संदर्भ में रहता है, 128K टोकन कोड, नोट्स, विनिर्देश और लॉग में, तो GLM-4.7 एक सुरक्षित विकल्प है।

मिश्रित-संदर्भ परीक्षणों में:

• GLM-4.7 ने फ़ाइल सीमाओं, बाधाओं और शैली नियमों का सम्मान किया 60–90K-टोकन प्रॉम्प्ट्स में।
• डीपसीक तेज रहा लेकिन जैसे-जैसे प्रॉम्प्ट्स बड़े होते गए, उसने अधिक संदर्भ गलतियाँ कीं।

के लिए:

• पूर्ण-परियोजना पुनर्संरचना
• बड़े डिज़ाइन दस्तावेज़ समीक्षाएँ
• कोड से बड़े-बैच दस्तावेज़ निर्माण

GLM-4.7 बस एक सावधान वरिष्ठ डेवलपर की तरह व्यवहार करता था जो कीबोर्ड को छूने से पहले सब कुछ पढ़ता था।

मजबूत फ्रंटेंड और यूआई समझ

यह एक आश्चर्य था: फ्रंटेंड/यूआई कार्यों पर, GLM-4.7 अक्सर अधिक "रुचिकर" महसूस हुआ।

उदाहरण:

• उचित प्रॉप नामकरण के साथ React घटक
• यह समझाने वाली बेहतर इनलाइन टिप्पणियाँ कि UI लॉजिक का एक टुकड़ा क्यों मौजूद था
• संक्षिप्त शैली गाइड देने पर अधिक स्थिर CSS/यूटिलिटी क्लास पैटर्न

DeepSeek निश्चित रूप से वही घटक बना सकता था, लेकिन GLM-4.7 ने अधिक बार ऐसा कोड उत्पन्न किया जिसे मैं सीधे उत्पादन-योग्य फ्रंटेंड रिपो में डालने में सहज था।

इसलिए यदि आपका मुख्य उपयोग मामला है:

• UI-भारी ऐप्स
• डिज़ाइन-सिस्टम-अनुकूल घटक
• आपके फ्रंटेंड के लिए प्रलेखन + उदाहरण

GLM-4.7 संभवतः GLM-4.7 और DeepSeek निर्णय वृक्ष में बेहतर डिफ़ॉल्ट है।

DeepSeek कब चुनें

अत्यधिक लागत अनुकूलन

यदि आपका मुख्य KPI "प्रति डॉलर टोकन" है, तो DeepSeek आपके लिए बनाया गया है।

विशिष्ट मामले जहाँ मैं पहले DeepSeek चुनूँगा:

• AI कोडिंग एजेंट जो प्रति उपयोगकर्ता सत्र सैकड़ों छोटे कॉल चलाते हैं
• बड़े पैमाने पर कोड जेनरेशन (कई भाषाओं के लिए SDKs, बॉयलरप्लेट, माइग्रेशन स्क्रिप्ट्स)
• आंतरिक उपकरण जहाँ कभी-कभार छोटी गलतियाँ स्वीकार्य हैं

मेरे साइड-बाय-साइड लॉग्स में लगभग 5M टोकन पर:

• समान वर्कलोड के लिए DeepSeek की लागत GLM-4.7 से लगभग 45% कम थी।
• त्रुटि दर अधिक थी लेकिन गैर-महत्वपूर्ण पथों के लिए फिर भी स्वीकार्य थी।

सबसे तेज़ संभव अनुमान गति

यदि आपका ऐप विलंबता पर निर्भर करता है, जैसे वास्तविक समय सुझाव पैनल या चैटी सहायक UIs, तो DeepSeek की गति को नज़रअंदाज़ करना कठिन है।

एक यथार्थवादी "टाइप करते समय स्वतः पूर्ण" सेटअप में:

• DeepSeek लगभग "तुरंत" महसूस हुआ जब यह गर्म हो गया।
• GLM-4.7 उपयोगी था लेकिन noticeably धीमा था, खासकर पहली बार अनुरोधों पर।

तो मेरे लिए GLM-4.7 और DeepSeek के लिए एक व्यक्तिगत नियम:

• GLM-4.7 का चयन करें जब: शुद्धता, लंबा संदर्भ, और कोड गुणवत्ता लागत से अधिक महत्वपूर्ण हों।
• DeepSeek का चयन करें जब: आप बड़े पैमाने पर काम कर रहे हों, अधिकतम throughput चाहते हों, और थोड़ा अधिक देखरेख स्वीकार कर सकते हों।

यदि आप अभी भी अनिश्चित हैं, तो अन्वेषण और bulk generation के लिए DeepSeek से शुरू करें, फिर critical paths (उत्पादन सुधार, ग्राहक-उन्मुख तर्क) को GLM-4.7 पर स्विच करें जब आपके सिस्टम का आकार स्थिर हो जाए।

और, हमेशा की तरह इन मॉडलों के साथ: सब कुछ लॉग करें, सब कुछ डिफ करें, और कभी भी परीक्षण न छोड़ें सिर्फ इसलिए कि AI आत्मविश्वास से भरा हुआ लगा।