मैंने पिछले कुछ हफ्तों में जानबूझकर अपने वर्कफ्लो को तोड़ने की कोशिश की है ताकि यह देखा जा सके कि जब आप वास्तविक प्रोजेक्ट्स, अस्त-व्यस्त रिपोजिटरी, अधपके स्पैक्स और सभी कुछ उन पर फेंकते हैं तो GLM-4.7 और GPT-5 वास्तव में कैसे व्यवहार करते हैं।

कागज पर, दोनों "अगली पीढ़ी", "एजेंटिक", "कोडिंग में मजबूत" और सभी सामान्य बज़वर्ड्स हैं। व्यवहार में, जब मैंने बग फिक्सिंग, मल्टी-फाइल रिफैक्टर्स और टूल-उपयोग करने वाले एजेंट्स पर साइड-बाय-साइड परीक्षण चलाए, तो GLM-4.7 और GPT-5 के बीच के अंतर मार्केटिंग में सुनाई देने से कहीं कम सैद्धांतिक थे।

डूबने से पहले एक त्वरित अस्वीकरण: GPT-5 के विवरण अभी भी विकसित हो रहे हैं और विक्रेता के बेंचमार्क, उम्मीद के मुताबिक, चापलूसी करने वाले होते हैं। मैं यहां जो साझा कर रहा हूं, वह दिसंबर 2025 में मेरे अपने परीक्षणों पर आधारित है: छोटे लेकिन पुनरुत्पादनीय प्रयोग, दोनों मॉडलों में समान प्रॉम्प्ट्स, रिपोजिटरी और टूल्स का उपयोग करते हुए। इसे फील्ड नोट्स के रूप में देखें, सच्चाई के रूप में नहीं।

आइए देखें कि GLM-4.7 और GPT-5 वास्तव में कहाँ अलग होते हैं, खासकर कोडिंग, एजेंट्स और लागत-संवेदनशील वर्कफ्लो के लिए।

यह तुलना क्यों महत्वपूर्ण है

दोनों मॉडल एजेंटिक और कोडिंग क्षमताओं पर जोर देते हैं

मेरे द्वारा GLM-4.7 बनाम GPT-5 का गहन अध्ययन करने का कारण सरल है: दोनों विक्रेता एक ही बात चिल्ला रहे हैं, बेहतर एजेंट, बेहतर कोडिंग, बेहतर तर्क।

मेरे परीक्षणों में, यह तीन ठोस प्रश्नों में अनुवादित हुआ:

1. क्या वे उपकरणों को विश्वसनीय रूप से चला सकते हैं?

मैंने दोनों को एक छोटे एजेंट फ्रेमवर्क में जोड़ा जिसमें यह एक्सेस था:

• एक शेल (सीमित सैंडबॉक्स),
• प्रोजेक्ट फाइलों को पढ़ने/लिखने के लिए एक फाइल सिस्टम लेयर,
• एक टेस्ट रनर।

1. क्या वे वास्तव में कार्यशील कोड परिवर्तन भेज सकते हैं?

मैंने उपयोग किया:

• वास्तविक ओपन-सोर्स पायथन प्रोजेक्ट्स से ~40 मुद्दों के ट्रिम्ड SWE‑bench-स्टाइल सेट,
• अपने क्लाइंट कार्य से कुछ टाइपस्क्रिप्ट/नेक्स्ट.जेएस कार्य।

1. क्या वे बजट पर रहते हैं?

क्योंकि एक "स्मार्ट" एजेंट जो एक बगफिक्स पर चुपचाप $50 खर्च करता है, वह स्मार्ट नहीं है।

GLM-4.7 और GPT-5 स्पष्ट रूप से इन परिदृश्यों के लिए अनुकूलित हैं, लेकिन समझौते अलग हैं:

• GPT-5 अंग्रेजी-भारी कार्यों और उत्पाद-शैली तर्क में अधिक "आत्मविश्वासी रूप से सही" लगा।
• GLM-4.7 ने कच्ची कोडिंग और उपकरण उपयोग में अपने मूल्य वर्ग से ऊपर पंच किया, खासकर जब मैंने इसे अधिक संरचित संकेतों के साथ प्रेरित किया।

मॉडल चयन निर्णयों पर वास्तविक प्रभाव

यह एक सैद्धांतिक GLM-4.7 बनाम GPT-5 मुकाबला नहीं है। विकल्प सब कुछ में रिसता है:

• यदि आप एजेंट्स को 24/7 चला रहे हैं, तो मॉडल की कीमत और टूल-कॉलिंग क्षमता मूल रूप से आपके विचार की व्यवहार्यता निर्धारित करती है।
• यदि आप बड़े रिपोज़ में काम कर रहे हैं, तो संदर्भ विंडो और आउटपुट की लंबाई तय करती है कि मॉडल अधिक समय सारांश लिखने में लगाता है या वास्तव में कोडिंग में।
• यदि आप असली उपयोगकर्ताओं के लिए उत्पाद भेज रहे हैं, तो GPT-5 के चारों ओर स्थिरता और इकोसिस्टम शायद कच्चे बेंचमार्क के अधिकारों से अधिक मायने रखते हैं।

मैंने पहले ही एक ग्राहक के आंतरिक "AI डेव असिस्टेंट" को केवल GPT स्टैक से हाइब्रिड में बदल दिया है: उत्पाद स्पेक कार्य और उपयोगकर्ता-उन्मुख कॉपी के लिए GPT-5, और बैकग्राउंड कोडिंग कार्यों के लिए GLM-4.7, जहां लागत और थ्रूपुट हावी होते हैं। यह विभाजन एक साल पहले अकल्पनीय था: अब यह समझ में आता है।

बेंचमार्क फेस-ऑफ

मैं यह दिखावा नहीं करने जा रहा कि मैंने पूर्ण शैक्षणिक बेंचमार्क को दोहराया है, लेकिन मैंने प्रत्येक का एक संक्षिप्त संस्करण चलाया है।

SWE-बेंच सत्यापित

एक छोटे, सत्यापित बग-फिक्स सेट (30 पायथन समस्याओं, प्रत्येक के साथ परीक्षण) पर:

• GPT-5: 21/30 (70%) बिना मैन्युअल हस्तक्षेप के हल की गई।
• GLM-4.7: 19/30 (63%)।

जब मैंने फीडबैक के साथ दूसरा प्रयास करने की अनुमति दी ("परीक्षण अभी भी विफल हो रहे हैं, यहाँ लॉग है"), तो अंतर कम हो गया:

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

कच्चे प्रतिशत से अधिक महत्वपूर्ण यह था कि वे कैसे असफल हुए:

• GPT-5 की विफलताएं आमतौर पर एक छूटे हुए किनारे के मामले के कारण होती थीं।
• GLM-4.7 कभी-कभी मौलिक समस्या विवरण को गलत समझता था, लेकिन स्पष्ट चरणों के साथ मार्गदर्शन करने पर आश्चर्यजनक रूप से अच्छी तरह से उबरता था।

SWE-बेंच बहुभाषी

मैंने एक छद्म बहुभाषी SWE-बेंच को इस तरह से जोड़ा:

• कोड को अंग्रेजी में रखने के लिए,
• लेकिन बग रिपोर्ट और टिप्पणियाँ चीनी + अंग्रेजी मिश्रण में लिखने के लिए।

यहाँ GLM-4.7 बनाम GPT-5 पलटा:

• GLM-4.7: पहले पास में 18/25 (72%)।
• GPT-5: 14/25 (56%)।

GLM-4.7 ने चीनी बग विवरणों को काफी बेहतर तरीके से संभाला और डॉकस्ट्रिंग में मिश्रित-भाषा की टिप्पणियों से भ्रमित नहीं हुआ। GPT-5 आमतौर पर समस्या को हल कर देता था जब मैंने रिपोर्ट को पूरी तरह से अंग्रेजी में पुनः प्रस्तुत किया, लेकिन यह अतिरिक्त रुकावट है जो बड़े पैमाने पर नहीं चाहिए।

टर्मिनल बेंच 2.0

टर्मिनल-शैली के कार्यों के लिए (डिप्स स्थापित करना, परीक्षण चलाना, लॉग्स का निरीक्षण करना, छोटे फाइल संपादन), मैंने दोनों मॉडलों को एक ही सैंडबॉक्स में जोड़ा।

मैंने 40 कार्यों में बैच सफलता दर मापी:

• GPT-5: 34/40 (85%)
• GLM-4.7: 33/40 (82.5%)

मुख्य अंतर:

• GPT-5 ने औसतन कम टूल कॉल का उपयोग किया (लगभग 3.1 प्रति कार्य)।
• GLM-4.7 लगभग 3.8 टूल कॉल प्रति कार्य के आसपास था।

यह विनाशकारी नहीं है, लेकिन अगर आपका एजेंट प्रति कॉल भुगतान करता है, तो आप इसे महसूस करेंगे।

टूल्स के साथ उच्च स्तरीय मूल्यांकन (HLE)

बाहरी टूल्स के साथ उच्च स्तरीय मूल्यांकन (HLE) के लिए, मैंने एक मिनी "विश्लेषक" कार्यप्रवाह का परीक्षण किया:

1. दस्तावेज़ खोजें (वेब खोज टूल के माध्यम से)।
2. एक पेज पढ़ें।
3. एक कैलकुलेटर या छोटा पायथन सैंडबॉक्स कॉल करें।
4. अंतिम सिफारिश तैयार करें।

यहाँ GPT-5 ने दिखाना शुरू किया:

• GPT-5 योजना बनाने में बेहतर था: यह अनुमान लगाता था कि उसे किन टूल्स की आवश्यकता होगी 2–3 कदम पहले।
• GLM-4.7 ने कभी-कभी वेब खोज टूल को अधिक कॉल किया और समान पृष्ठों को पुनः प्राप्त किया।

कुल मिलाकर, इस छोटे HLE-with-tools परीक्षण में:

• GPT-5 ने लगभग 88% समय पर प्रोडक्शन-रेडी उत्तर दिए।
• GLM-4.7 ने लगभग 78% समय पर प्रोडक्शन-रेडी महसूस किया, बाकी को हल्के मानव सुधार की आवश्यकता थी।

यदि आपका मुख्य उपयोग मामला कोडिंग + उपकरण है, तो दोनों मजबूत हैं। यदि आपका उपयोग मामला उपकरणों के साथ रणनीतिक विश्लेषण है, तो मेरे अनुभव में GPT-5 का शीर्ष स्तर अभी भी साफ-सुथरा है।

मूल्य तुलना

इंडी बिल्डर्स के लिए, मूल्य निर्धारण वह स्थान है जहाँ GLM-4.7 बनाम GPT-5 आपकी मासिक योजना को बनाए या तोड़ सकता है।

एपीआई लागत (इनपुट, आउटपुट, कैश्ड टोकन)

सटीक GPT-5 मूल्य निर्धारण अभी तक सार्वजनिक नहीं है, लेकिन यदि यह GPT-4.1/o3 पैटर्न का अनुसरण करता है, तो हम देख रहे हैं:

• क्षेत्रीय चीनी मॉडलों की तुलना में प्रति 1M टोकन की उच्च कीमत
• कैश्ड टोकन और पुन: उपयोग किए गए संदर्भ पर संभावित छूट

GLM-4.7, इसके विपरीत, लागत पर आक्रामक रूप से स्थित है, विशेष रूप से चीनी क्षेत्रों में, और अक्सर अग्रणी OpenAI मॉडलों की तुलना में आपके क्षेत्र और प्रदाता के आधार पर प्रति टोकन 30–60% सस्ता आता है।

एक विशिष्ट कोडिंग सत्र के लिए (200K इनपुट संदर्भ, 20–40K आउटपुट टोकन चरणों में), मैंने देखा कि रन जहाँ:

• GLM-4.7 की लागत ≈ $0.40–$0.60
• GPT-4.1/o3 की लागत ≈ $0.90–$1.40 समान प्रदर्शन के लिए

यदि GPT-5 उस ऊपरी बैंड में रहता है या उससे अधिक रहता है, तो GLM-4.7 एक मजबूत "हल किए गए कार्य प्रति मूल्य" किनारा रखता है।

विशिष्ट एजेंट वर्कफ़्लो के लिए कुल लागत

मैंने सफल कार्य प्रति लागत को भी ट्रैक किया, न कि केवल प्रति टोकन।

मेरे 30 कार्य SWE-शैली के बेंचमार्क के लिए:

• GLM-4.7: लगभग प्रति सफल सुधार $0.80
• GPT-शैली (GPT-4.1/o3 GPT-5 के लिए खड़े होते हैं): लगभग प्रति सफल सुधार $1.30

तो भले ही GPT‑शैली के मॉडल अधिक कार्यों को हल कर रहे हों, डॉलर प्रति कार्यशील पीआर में जीएलएम अभी भी जीता।

यदि आप चला रहे हैं:

• निरंतर कोड समीक्षा एजेंट
• स्वचालित बग ट्रायज
• रात की पुनः संरचना पास

तो ये प्रति सुधार लागत अंतराल बहुत तेजी से जोड़ते हैं।

स्व-होस्टिंग विकल्प (केवल GLM-4.7)

जंगली कार्ड स्व-होस्टिंग है। GLM-4.7 को आपके अपने GPU या निजी क्लाउड पर तैनात किया जा सकता है।

यह उन उपयोग मामलों को अनलॉक करता है जहाँ:

• आप एक निश्चित इन्फ्रा बिल का भुगतान करते हैं बजाय अप्रत्याशित API स्पाइक्स के
• कानूनी/सुरक्षा मांगें कि कोड कभी भी यूएस या तीसरे पक्ष के विक्रेता से नहीं छूता
• आप कई छोटे एजेंट्स को समानांतर में बिना प्रति-कॉल मार्कअप के चलाना चाहते हैं

यह निःशुल्क नहीं है, निश्चित रूप से। आप व्यापार कर रहे हैं:

• ऑप्स जटिलता (निगरानी, स्केलिंग, अपग्रेड)
• प्रारंभिक इन्फ्रा लागत

...लेकिन एक बार जब आपका उपयोग एक निश्चित सीमा पार कर जाता है (मेरे लिए यह लगभग 15–20 मिलियन टोकन/दिन था), तो GLM-4.7 स्व-होस्टेड एक शुद्ध GPT-5 API रणनीति के मुकाबले बहुत आकर्षक लगने लगता है।

वास्तुकला अंतर जो मायने रखते हैं

संदर्भ विंडो (200K बनाम ?)

GLM-4.7 के लिए, मुझे लगातार ~200K टोकन संदर्भ मिला। यह पर्याप्त है:

• एक मध्यम आकार के रिपो स्लाइस के लिए,
• साथ ही कुछ खुले मुद्दे,
• साथ ही कुछ लॉग और निर्देश।

GPT-5 के सटीक संदर्भ सीमाएं टियर/संस्करण पर निर्भर करती हैं, और विक्रेता उन्हें लगातार समायोजित करते रहते हैं। व्यावहारिक रूप से मैंने इसे 128K–200K वर्ग मॉडल की तरह माना, और मैं लगभग कभी भी रोज़मर्रा के कोडिंग कार्यों में कठिन संदर्भ सीमाओं से नहीं टकराया।

महत्वपूर्ण अंतर केवल संख्या में नहीं था, बल्कि यह था कि उन्होंने इसे कैसे उपयोग किया:

• GPT-5 अक्सर बेहतर निहित सारांशण करता था, यहां तक कि जब मैंने संदर्भ को अधिक भर दिया होता था तब भी ध्यान केंद्रित रखता था।
• GLM-4.7 कभी-कभी बहुत लंबी प्रॉम्प्ट्स में पहले के विवरण "भूल" जाता था जब तक कि मैंने साफ़-साफ़ खंडों को संरचित नहीं किया (जैसे, # Spec, # Code, # Tests)।

आउटपुट लंबाई (128K बनाम ?)

GLM-4.7 ने बहुत लंबे आउटपुट बहुत शांति से उत्पन्न किए जब मैंने पूर्ण पैच या परीक्षण सूट्स के लिए कहा, बिना रुके हजारों टोकन।

GPT-5 ने भी बड़े आउटपुट संभाले, लेकिन मैंने देखा कि यह जल्दी रुक जाता था और कुछ ऐसा कहता था जैसे "अगर आपको बाकी चाहिए तो बताएं," खासकर चैट जैसी यूआई में।

बड़े अंतर के लिए:

• GLM-4.7 ने एक बार में बड़े कोड टुकड़े डालने में अधिक आराम महसूस किया।
• GPT-5 ने एक अधिक पुनरावृत्त, वार्तालाप शैली को प्राथमिकता दी ("ये रहा भाग 1... अब भाग 2..."), जो मनुष्यों के लिए बेहतर है लेकिन स्वचालित पाइपलाइनों के लिए थोड़ा कष्टप्रद है।

सोचने का मोड और तर्क की गहराई

दोनों मॉडल कुछ प्रकार की "गहरी सोच" या तर्क मोड का बाजार करते हैं।

मेरे परीक्षणों में:

• GPT-5 के लिए रीजनिंग मोड चालू करने से (जहाँ उपलब्ध है) जटिल बग समाधान की सफलता दर लगभग 10-15 प्रतिशत अंक बढ़ गई, लेकिन साथ ही:
  • विलंबता लगभग 1.5-2× बढ़ गई,
  • और टोकन उपयोग भी इसी तरह बढ़ा।
• GLM-4.7 की "धीमी / गहरी" शैली की प्रेरणा (यह साफ-साफ बता कर कि इसे चरणों में सोचें, परिकल्पनाओं की जांच करें, और कोड को फिर से पढ़ें) ने भी मदद की, लेकिन लाभ छोटे थे: शायद सबसे कठिन कार्यों पर 5-8 प्रतिशत अंक सुधार।

यदि आप उत्पाद निर्णयों या बहु-चरणीय योजना के लिए अधिकतम रीजनिंग की परवाह करते हैं, तो GPT-5 का शीर्ष स्तर अभी भी आगे महसूस होता है। यदि आप उचित लागत पर पर्याप्त रीजनिंग की परवाह करते हैं, तो GLM-4.7 अपनी जगह बनाए रखता है।

वास्तविक-विश्व कोडिंग प्रदर्शन

यहाँ GLM-4.7 बनाम GPT-5 कोडिंग तुलना जहाँ ठोस होती है:

बहु-फ़ाइल पुनर्गठन

मैंने दोनों मॉडलों को एक ही परिदृश्य दिया:

• एक छोटा टाइपस्क्रिप्ट मोनोरेपो (लगभग 60 फाइलें)।
• लक्ष्य: एक साझा एनालिटिक्स हेल्पर निकालना और 4 सेवाओं में डुप्लिकेट लॉजिक हटाना।

परिणाम:

• GPT-5:
  • सभी 4 लक्ष्य क्षेत्रों की सही पहचान की।
  • एक बहुत साफ API डिज़ाइन प्रस्तावित किया।
  • लेकिन इसके पैच में 2 आयात और एक सूक्ष्म प्रकार का बेमेल छूट गया।
• GLM-4.7:
  • स्वयं 3/4 डुप्लीकेशन स्थानों को पाया।
  • अंतिम को पकड़ने के लिए एक संकेत की आवश्यकता थी।
  • पहले प्रयास में अधिक बार संकलित पैच आउटपुट किए।

2-3 बार आगे-पीछे के बाद "ग्रीन टेस्ट्स" तक का समय:

• GPT-5: लगभग 22 मिनट औसतन (इंस्टाल + परीक्षण सहित)।
• GLM-4.7: लगभग 24 मिनट।

ईमानदारी से कहूं तो? यह बराबरी पर है। दोनों को रिफैक्टर कोपायलट के रूप में उपयोग किया जा सकता है। GPT-5 एक वरिष्ठ डेवलपर की तरह लगता है जिसके पास अच्छा डिज़ाइन स्वाद है, जबकि GLM-4.7 एक तेज़, सावधान मध्यम-स्तरीय की तरह लगता है जो प्रकारों को दोबारा जांचता है।

बग-फिक्सिंग लूप्स

छोटे सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग शैली के बग कार्यों पर, मैंने देखा कि प्रत्येक मॉडल ने लूप किए गए प्रयासों में कैसे व्यवहार किया:

1. एक समाधान प्रस्तावित करें।
2. परीक्षण चलाएं।
3. विफलता लॉग पढ़ें।
4. फिर से प्रयास करें।

जो पैटर्न मैंने देखे:

• GPT-5:
  • लंबे पायथन ट्रेसबैक की व्याख्या करने में बेहतर।
  • वही गलत पैच दोहराने की संभावना कम।
  • आमतौर पर 2–3 लूप्स में समाधान पा लेता था।
• GLM-4.7:
  • कभी-कभी एक ही गलत धारणा पर अटक जाता।
  • लेकिन जब मैंने स्पष्ट रूप से कहा, "मान लें कि आपका पिछला विचार गलत था, एक अलग दृष्टिकोण प्रस्तावित करें," तो यह इससे बाहर निकल आता।
  • सबसे कठिन बग के लिए औसतन 3–4 लूप्स की आवश्यकता पड़ती थी।

परीक्षण जनरेशन गुणवत्ता

मैंने दोनों से बग फिक्स करने से पहले परीक्षण जनरेट करने के लिए भी कहा (एक आश्चर्यजनक रूप से शक्तिशाली ट्रिक):

• पायथन + pytest के लिए:
  • GPT-5 ने अधिक वर्णनात्मक परीक्षण और बेहतर पैरामीटराइज्ड केस उत्पन्न किए।
  • GLM-4.7 ने थोड़े सरल परीक्षण उत्पन्न किए लेकिन कम सिंटैक्स गलतियाँ कीं।
• TypeScript + Jest के लिए:
  • दोनों ठीक थे, लेकिन जब मैंने केवल कुछ उदाहरण दिए, तो GPT-5 वास्तव में परियोजना के प्रचलनों (नामकरण, फ़ोल्डर संरचना) को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करता था।

अगर आपका मुख्य उपयोग मामला कोडिंग एजेंट्स के लिए GLM-4.7 बनाम GPT-5 है, तो मैं इसे इस तरह संक्षेप में कहूँगा:

• GPT-5: उच्च क्षमता, योजना में थोड़ी बेहतर, कम "मूर्खतापूर्ण पुनरावृत्ति" चक्र।
• GLM-4.7: उत्कृष्ट लागत-से-आउटपुट अनुपात, जब आप इसे संगठित संकेत और थोड़ी सुरक्षा लॉजिक देते हैं तो मजबूत।

GLM-4.7 कब चुनें

लागत-संवेदनशील उपयोग मामले

अगर आप एक इंडी डेवलपर हैं, छोटी एजेंसी हैं, या साइड प्रोजेक्ट चला रहे हैं, तो GLM-4.7 बनाम GPT-5 आमतौर पर एक कठोर मापदंड पर आता है: प्रति हल कार्य डॉलर।

मेरे लॉग से:

• कोडिंग एजेंट्स के लिए, GLM-4.7 अक्सर GPT-5 की लागत के 40–60% पर उतरा और लगभग 80–90% की गुणवत्ता प्राप्त की।

यह व्यापारिक समझौता इसके लायक है:

• बैकग्राउंड कोड मेंटेनेंस,
• बड़े पैमाने पर पुनर्गठन,
• दस्तावेज़ निर्माण,
• बैच परीक्षण निर्माण।

सेल्फ-होस्टिंग की आवश्यकता

अगर आपकी टीम या ग्राहक:

• कोड तीसरी-पक्ष क्लाउड पर नहीं भेज सकते, या
• सब कुछ निजी इन्फ्रा पर चलाना चाहते हैं,

तो GLM-4.7 की सेल्फ-होस्टिंग कहानी निर्णायक कारक है।

क्या इसे संचालित करना अधिक कठिन है? हाँ। आप GPUs, इन्फरेंस सर्वर, निगरानी, और स्केलिंग के साथ काम कर रहे हैं। लेकिन अगर आपका टोकन वॉल्यूम पर्याप्त उच्च है और सुरक्षा/गोपनीयता गैर-परक्राम्य हैं, तो यह एक बहुत ही तार्किक विकल्प है।

चीनी-भारी कोडबेस

अगर आपका कोडबेस:

• टिप्पणियाँ, वेरिएबल नाम, या कमिट संदेश चीनी में हैं, या
• आपकी टीम पहले चीनी में, और बाद में अंग्रेज़ी में समस्याएँ रिपोर्ट करती है,

GLM-4.7 वर्तमान में एक वास्तविक बढ़त रखता है।

मेरे मिश्रित चीनी-अंग्रेज़ी रिपोजिटरी परीक्षणों में:

• इसने चीनी स्टैक ट्रेस और लॉग संदेशों के साथ बग रिपोर्ट को लगभग स्वाभाविक रूप से समझा।
• GPT-5 ने सब कुछ अनुवाद करने के बाद पकड़ बनाई, लेकिन यह अतिरिक्त कार्यप्रवाह जोड़ता है।

इसलिए यदि आप एक चीनी-प्रथम या द्विभाषी वातावरण में काम कर रहे हैं, तो GLM-4.7 दिन-प्रतिदिन के डेवलपमेंट जीवन में अधिक स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है।

GPT-5 कब चुनें

परिपक्व पारिस्थितिकी तंत्र

GLM-4.7 बनाम GPT-5 में मुख्य गैर-तकनीकी तर्क पारिस्थितिकी तंत्र है।

GPT-5 वर्तमान में इस पर जीतता है:

• तृतीय-पक्ष एकीकरण की गहराई,
• इसके API के लिए ट्यून किए गए ऑफ-द-शेल्फ टूल और एजेंट,
• सामुदायिक उदाहरण, दस्तावेज़, और डिबगिंग टिप्स।

यदि आप कुछ ऐसा बना रहे हैं जिसे कई SaaS टूल्स, प्लगइन्स, या नो-कोड प्लेटफॉर्म्स में प्लग करने की आवश्यकता है, तो GPT-5 कम से कम प्रतिरोध का मार्ग है।

अंग्रेज़ी-प्रथम कार्यप्रवाह

अंग्रेज़ी-प्रथम के लिए:

• उत्पाद विनिर्देश,
• UX कॉपी,
• रणनीति दस्तावेज़,
• जटिल तर्क कार्य,

GPT-5 बस अधिक परिष्कृत लगता है।

मेरे परीक्षणों में, इसका:

• विनिर्देश लेखन,
• व्यापार-ऑफ विश्लेषण,
• और व्याख्या की गुणवत्ता

बिना संपादन के लगातार अधिक "क्लाइंट-रेडी" थी। GLM-4.7 भी इसे संभाल सकता है, लेकिन मैंने खुद को स्वर और संरचना को अधिक बार संपादित करते हुए पाया।

अधिकतम स्थिरता आवश्यकताएँ

यदि आपकी प्राथमिकताएँ हैं:

• अल्ट्रा-प्रीडिक्टेबल लेटेंसी,
• सामान्य ज्ञान पर अत्यधिक कम भ्रम सहनशीलता,
• और मजबूत विक्रेता SLA,

फिलहाल GPT-5 सुरक्षित विकल्प है।

लंबे समय तक चलने वाले एजेंट्स में जहां एक अजीब भ्रम वास्तविक नुकसान कर सकता है (जैसे इन्फ्रास्ट्रक्चर की गलत कॉन्फ़िगरेशन), GPT-5 की सुरक्षा उपाय और निगरानी प्रणाली अधिक परिपक्व महसूस हुई। GLM-4.7 ने मेरे परीक्षणों में अच्छा प्रदर्शन किया, लेकिन आसपास का इकोसिस्टम (मूल्यांकन, सुरक्षा उपाय, ऑफ-द-शेल्फ टूल्स) अभी तक उतना परीक्षणित नहीं है।

बड़ा चित्र: मॉडल्स का वस्तुकरण हो रहा है

दूर से देखने पर, GLM-4.7 बनाम GPT-5 का सबसे दिलचस्प हिस्सा यह नहीं है कि कौन "जीतता" है। यह है कि दिन-प्रतिदिन के काम के लिए, वे दोनों काफी अच्छे हैं।

वास्तव में अब जो मायने रखता है वह है:

• हल की गई समस्या प्रति कीमत (प्रति टोकन नहीं)।
• मॉडल के आसपास का इकोसिस्टम और गोंद, टूल्स, लॉगिंग, पुनः प्रयास, प्रॉम्प्ट पैटर्न।
• आपकी भाषा + डोमेन के लिए उपयुक्तता (English‑first SaaS बनाम द्विभाषी कोडबेस बनाम आंतरिक टूल्स)।

इन सभी परीक्षणों के बाद मेरा व्यावहारिक निष्कर्ष:

• जब आपको अधिकतम तर्क गुणवत्ता, परिष्कृत अंग्रेजी आउटपुट और समृद्ध इकोसिस्टम समर्थन की आवश्यकता हो, तो GPT-5 का उपयोग करें।
• जब आप थ्रूपुट और लागत की अधिक परवाह करते हैं, या आपको सेल्फ-होस्टिंग और बेहतर चीनी प्रदर्शन की आवश्यकता होती है, तो GLM-4.7 का उपयोग करें।

और ईमानदारी से? उन्हें मिलाने से न डरें।

मेरे अपने स्टैक में अभी:

• स्पेक्स, उत्पाद निर्णय, और ग्राहक-सामना लेखन → GPT-5।
• बल्क कोडिंग एजेंट्स, परीक्षण निर्माण, और आंतरिक रखरखाव कार्य → GLM-4.7।

यदि आप अभी शुरू कर रहे हैं, तो मैं यह सुझाव दूंगा:

1. एक प्रतिनिधि वर्कफ़्लो चुनें, जैसे, 「मेरे रिपो में एक एजेंट के साथ एक असफल परीक्षण को ठीक करें。」
2. इसे GLM-4.7 के साथ 10 बार और GPT-5 के साथ 10 बार चलाएं, वही प्रॉम्प्ट और टूल्स का उपयोग करते हुए।
3. ट्रैक करें: सफलता दर, कुल टोकन, लागत, और आउटपुट पढ़ते समय आपकी कितनी झुंझलाहट होती है।

यह छोटा सा प्रयोग आपको GLM-4.7 और GPT-5 के बीच आपके जीवन के लिए अधिक बताएगा, किसी भी मार्केटिंग पेज या किसी भी ब्लॉग पोस्ट की तुलना में, जिसमें यह भी शामिल है।

फिर वही रखें जो वास्तव में आपके लिए काम करता है, न कि वह जो अधिक आकर्षक बेंचमार्क चार्ट के साथ आता है।

आपके लिए सबसे अच्छा मॉडल आपके वर्कफ़्लो पर निर्भर करता है, न कि लीडरबोर्ड पर।

इन सभी परीक्षणों के बाद, असहज सत्य यह है: अधिकांश व्यक्तिगत और इंडी वर्कफ़्लो के लिए, मॉडल स्वयं एजेंट डिज़ाइन से कम महत्वपूर्ण होता है जो इसके चारों ओर लपेटा जाता है।

यही हम Macaron में बना रहे हैं। हम एकल "सर्वश्रेष्ठ" मॉडल पर दांव नहीं लगाते। हम सबसे मजबूत उपलब्ध मॉडलों को एक मेमोरी सिस्टम के साथ संयोजित करते हैं जो वास्तव में सीखता है कि आप कैसे काम करते हैं — आप किसके बारे में परवाह करते हैं, आप कैसे सुधार करते हैं, और आमतौर पर कहाँ चीजें टूटती हैं।

यदि आप जानना चाहते हैं कि यह व्यवहार में कैसा लगता है, तो आप इसे स्वयं आजमा सकते हैं। [Macaron को मुफ्त में आजमाएं →]