मैंने पिछले कुछ हफ्तों में जानबूझकर अपनी खुद की वर्कफ़्लो तोड़ी है ताकि यह देखा जा सके कि जब आप असली परियोजनाओं, गंदे रेपो, अधपके स्पेक्स आदि पर उन्हें लॉन्च करते हैं तो GLM-4.7 और GPT-5 वास्तव में कैसे व्यवहार करते हैं।

कागज पर, दोनों "नेक्स्ट-जेन", "एजेंटिक", "कोडिंग में मजबूत" और सभी सामान्य बज़वर्ड्स हैं। व्यवहार में, जब मैंने बग फिक्सिंग, मल्टी-फाइल रिफैक्टर्स, और टूल-यूज़िंग एजेंट्स पर साइड-बाय-साइड टेस्ट किए, तो GLM-4.7 और GPT-5 के बीच के अंतर मार्केटिंग की तुलना में बहुत कम सैद्धांतिक थे।

डूबने से पहले एक त्वरित अस्वीकरण: GPT-5 के विवरण अभी भी विकसित हो रहे हैं और विक्रेता बेंचमार्क, अनुमानतः, प्रशंसा करते हैं। मैं यहां जो साझा कर रहा हूं वह दिसंबर 2025 में अपने परीक्षणों पर आधारित है: छोटे लेकिन पुनरुत्पादक प्रयोग, दोनों मॉडलों पर समान प्रॉम्प्ट्स, रेपो और टूल्स का उपयोग करते हुए। इसे क्षेत्र नोट्स के रूप में मानें, न कि सच्चाई के रूप में।

आइए देखें कि GLM-4.7 बनाम GPT-5 वास्तव में कहाँ भिन्न होते हैं, विशेष रूप से कोडिंग, एजेंट्स, और लागत-संवेदनशील वर्कफ़्लोज़ के लिए।

यह तुलना क्यों महत्वपूर्ण है

दोनों मॉडल एजेंटिक और कोडिंग क्षमताओं पर जोर देते हैं

मैंने GLM-4.7 vs GPT-5 का गहन विश्लेषण करने की ज़हमत क्यों उठाई, इसका 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 था जिसमें पहुंच थी:

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

1. क्या वे वास्तव में काम करने वाले कोड परिवर्तन भेज सकते हैं?

मैंने उपयोग किया:

• वास्तविक ओपन-सोर्स Python प्रोजेक्ट्स से ~40 मुद्दों के ट्रिम किए गए SWE‑bench शैली सेट,
• मेरे अपने क्लाइंट कार्य से कुछ TypeScript/Next.js कार्य।

1. क्या वे बजट में रहते हैं?

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

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

• GPT-5 अंग्रेज़ी-भारी कार्यों और उत्पाद-शैली तर्क में अधिक "आत्मविश्वासपूर्ण सही" महसूस होता था।
• GLM-4.7 ने कच्ची कोडिंग और उपकरण उपयोग में अपने मूल्य वर्ग से ऊपर प्रदर्शन किया, विशेष रूप से 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। चुनाव सब कुछ में प्रवेश करता है:

• यदि आप एजेंट्स को 24/7 चला रहे हैं, तो मॉडल की कीमत और टूल-कॉलिंग की दक्षता मूल रूप से यह निर्धारित करती है कि आपका विचार व्यवहार्य है या नहीं।
• यदि आप बड़े रिपोज़िटरी के अंदर काम कर रहे हैं, तो संदर्भ विंडो और आउटपुट लंबाई यह तय करते हैं कि मॉडल कोडिंग के बजाय अधिक समय सारांश में बिताता है।
• यदि आप असली उपयोगकर्ताओं के लिए उत्पाद भेज रहे हैं, तो GPT-5 के आसपास की स्थिरता और पारिस्थितिकी तंत्र कच्चे बेंचमार्क के बढ़त अधिकारों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है।

मैंने पहले ही एक क्लाइंट के आंतरिक "AI देव सहायक" को GPT-ओनली स्टैक से एक हाइब्रिड में स्विच कर दिया है: उत्पाद विनिर्देश कार्य और उपयोगकर्ता-समक्ष प्रति के लिए GPT-5, और पृष्ठभूमि कोडिंग कार्यों के लिए GLM-4.7 जहाँ लागत और थ्रूपुट का अधिक महत्व है। यह विभाजन एक साल पहले अकल्पनीय होता: अब यह बस समझ में आता है।

बेंचमार्क मुकाबला

मैं यह दिखावा नहीं कर रहा कि मैंने पूर्ण शैक्षिक बेंचमार्क को दोहराया है, लेकिन मैंने प्रत्येक के एक संक्षिप्त संस्करण को चलाया।

SWE-बेंच सत्यापित

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

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

जब मैंने फीडबैक के साथ दूसरे प्रयास की अनुमति दी ("परीक्षण अभी भी विफल हो रहे हैं, यहाँ लॉग है"), 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 छूटा हुआ एज केस होता था।
• GLM-4.7 कभी-कभी मूल समस्या विवरण को गलत समझता था, लेकिन जब स्पष्ट कदमों के साथ निर्देशित किया गया, तो आश्चर्यजनक रूप से अच्छी तरह से ठीक हो गया।

SWE-बेंच बहुभाषी

मैंने एक नकली बहुभाषी SWE-बेंच को इस तरह से तैयार किया:

• कोड को अंग्रेजी में रखते हुए,
• लेकिन बग रिपोर्ट और टिप्पणियाँ चीनी + अंग्रेजी मिश्रण में लिखीं।

यहां GLM-4.7 बनाम GPT-5 उलट गए:

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

GLM-4.7 ने चीनी बग विवरण को उल्लेखनीय रूप से बेहतर तरीके से संभाला और डॉकस्ट्रिंग्स में मिश्रित-भाषा टिप्पणियों से भ्रमित नहीं हुआ। GPT-5 आमतौर पर समस्या को हल कर लेता था जब मैंने रिपोर्ट को पूरी तरह से अंग्रेजी में पुनः व्यक्त किया, लेकिन यह एक अतिरिक्त घर्षण है जिसे आप बड़े पैमाने पर नहीं चाहते।

टर्मिनल बेंच 2.0

टर्मिनल-शैली के कार्यों के लिए (डीप्स इंस्टॉल करना, परीक्षण चलाना, लॉग जांचना, मामूली फ़ाइल संपादन), मैंने दोनों मॉडलों को एक ही सैंडबॉक्स में जोड़ा।

मैंने 40 कार्यों के पार बैच सफलता दर को मापा:

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

मुख्य अंतर:

• GPT-5 ने औसतन कम टूल कॉल्स का उपयोग किया (प्रत्येक कार्य पर लगभग 3.1)।
• GLM-4.7 लगभग 3.8 टूल कॉल्स प्रति कार्य पर मंडराया।

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

HLE with Tools

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

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

यहां GPT-5 ने दिखाना शुरू किया:

• GPT-5 योजना बनाने में बेहतर था: इसने 2-3 कदम आगे की जरूरत वाले उपकरणों का अनुमान लगाया।
• GLM-4.7 ने कभी-कभी वेब सर्च टूल को अधिक बार कॉल किया और समान पृष्ठों को फिर से प्राप्त किया।

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

• GPT-5 ने लगभग 88% समय पर उत्पादन-तैयार उत्तर दिए।
• GLM-4.7 लगभग 78% समय पर उत्पादन-तैयार महसूस हुआ, बाकी को हल्की मानव सफाई की आवश्यकता थी।

यदि आपका मुख्य उपयोग मामला कोडिंग + टूल्स है, तो दोनों ठोस हैं। यदि आपका उपयोग मामला टूल्स के साथ रणनीतिक विश्लेषण है, तो मेरे अनुभव में GPT-5 अभी भी साफ सुथरा है।

मूल्य निर्धारण की तुलना

स्वतंत्र निर्माताओं के लिए, मूल्य निर्धारण वह जगह है जहां GLM-4.7 बनाम GPT-5 चुपचाप आपके महीने को बना या बिगाड़ सकता है।

API लागत (इनपुट, आउटपुट, कैश किए गए टोकन)

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

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

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

एक विशिष्ट कोडिंग सेशन के लिए (200K इनपुट संदर्भ, 20-40K आउटपुट टोकन विभिन्न चरणों में), मैंने रन देखे जहां:

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

यदि GPT-5 उस ऊपरी बैंड में या उससे ऊपर रहता है, तो GLM-4.7 "प्रत्येक हल किए गए कार्य के लिए मूल्य" में मजबूत बढ़त बनाए रखता है।

विशिष्ट एजेंट वर्कफ़्लो के लिए कुल लागत

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

मेरे 30 कार्य SWE-शैली के बेंचमार्क के लिए:

• GLM-4.7: लगभग $0.80 प्रति सफल सुधार
• GPT-शैली (GPT-4.1/o3-स्टैंड इन फॉर GPT-5): लगभग $1.30 प्रति सफल सुधार

इसलिए भले ही GPT-शैली के मॉडल अधिक कार्य हल कर रहे हों, GLM फिर भी प्रति कार्यशील PR पर डॉलर में जीत गया।

यदि आप चला रहे हैं:

• सतत कोड समीक्षा एजेंट
• स्वचालित बग वर्गीकरण
• रात्रिकालीन पुनर्गठन पास

वे लागत-प्रति-सुधार अंतराल बहुत तेजी से जुड़ते हैं।

स्व-होस्टिंग विकल्प (केवल GLM-4.7)

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

यह उन उपयोग के मामलों को खोलता है जहाँ:

• आप अप्रत्याशित API स्पाइक्स की बजाय एक निश्चित इंफ्रा बिल का भुगतान करते हैं
• कानूनी/सुरक्षा की माँग है कि कोड कभी भी अमेरिका या तीसरे पक्ष के विक्रेता को न छुए
• आप समानांतर में कई छोटे एजेंट चलाना चाहते हैं बिना प्रति-कॉल मार्कअप के

यह निःशुल्क नहीं है, बेशक। आप व्यापार कर रहे हैं:

• ऑप्स जटिलता (निगरानी, स्केलिंग, उन्नयन)
• प्रारंभिक इंफ्रा लागत

…लेकिन एक बार जब आपका उपयोग एक निश्चित सीमा पार कर जाता है (मेरे लिए यह लगभग 15-20M टोकन/दिन निरंतर था), तो GLM-4.7 स्व-होस्टेड एक शुद्ध GPT-5 API रणनीति की तुलना में बहुत आकर्षक लगने लगता है।

वास्तुकला में अंतर जो मायने रखते हैं

संदर्भ विंडो (200K बनाम ?)

GLM-4.7 के लिए, मुझे लगातार ~200K टोकन संदर्भ मिला जिसके साथ काम किया जा सके। जो पर्याप्त है:

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

GPT-5 के सटीक संदर्भ सीमाएं टियर/संस्करण पर निर्भर करती हैं, और विक्रेता उन्हें लगातार समायोजित करता रहता है। व्यावहारिक रूप से मैंने इसे 128K-200K श्रेणी के मॉडल की तरह माना, और मैं लगभग कभी भी रोज़मर्रा के कोडिंग कार्यों में सख्त संदर्भ सीमाओं तक नहीं पहुंचा।

अर्थपूर्ण अंतर कच्ची संख्या में नहीं था, बल्कि यह था कि उन्होंने इसका उपयोग कैसे किया:

• GPT-5 अक्सर बेहतर निहित सारांशण करता था, ध्यान केंद्रित रहता था, भले ही मैंने संदर्भ को बहुत ज्यादा भर दिया हो।
• GLM-4.7 कभी-कभी बहुत लंबे संकेतों में पहले के विवरण "भूल" जाता था जब तक कि मैंने स्पष्ट रूप से अनुभागों को संरचित नहीं किया (जैसे, # Spec, # Code, # Tests)।

आउटपुट लंबाई (128K बनाम ?)

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

GPT-5 ने भी बड़े आउटपुट संभाले, लेकिन मैंने देखा कि यह अधिक संभावना था कि यह जल्दी रोककर कहे "मुझे बताएं अगर आप बाकी चाहते हैं," विशेष रूप से चैट जैसे यूआई में।

बड़े अंतर के लिए:

• GLM-4.7 एक बार में बड़े कोड टुकड़े डालने में अधिक सहज महसूस करता था।
• GPT-5 ने एक अधिक क्रमिक, संवादात्मक शैली को प्राथमिकता दी ("यहां भाग 1 है... अब भाग 2..."), जो मनुष्यों के लिए बेहतर है लेकिन स्वचालित पाइपलाइनों के लिए थोड़ा परेशान करने वाला है।

सोचने का तरीका और तर्क की गहराई

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

मेरे परीक्षणों में:

• जहाँ उपलब्ध हो, GPT-5 के लिए रीजनिंग मोड चालू करने से जटिल बग-फिक्स सफलता दर में लगभग 10–15 प्रतिशत अंक की वृद्धि हुई, लेकिन इसके साथ:
  • विलंबता लगभग 1.5–2× बढ़ गई,
  • और टोकन उपयोग भी इसी तरह बढ़ा।
• GLM-4.7 की "धीमी / गहरी" शैली की प्रॉम्प्टिंग (इससे स्पष्ट रूप से चरणों में सोचने, परिकल्पनाओं की जाँच करने, और कोड को पुनः पढ़ने के लिए कहना) ने भी मदद की, लेकिन लाभ छोटे थे: सबसे कठिन कार्यों में शायद 5–8 प्रतिशत अंक का 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 समझदारी की 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 का कोडिंग के लिए तुलनात्मक विश्लेषण ठोस रूप लेता है।

मल्टी-फ़ाइल रिफैक्टरिंग

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 को हटाना।

परिणाम:

• GPT-5:
  • सभी 4 लक्षित क्षेत्रों की सही पहचान की।
  • एक बहुत ही साफ API डिज़ाइन प्रस्तावित किया।
  • लेकिन इसके पैच में 2 इंपोर्ट्स और एक सूक्ष्म प्रकार का मिसमैच छूट गया।
• GLM-4.7:
  • अपने आप में 3/4 डुप्लिकेशन स्पॉट पाए।
  • अंतिम को पकड़ने के लिए एक संकेत की आवश्यकता थी।
  • पहले प्रयास में अधिक बार संकलित होने वाले पैच आउटपुट किए।

"ग्रीन टेस्ट्स" तक पहुँचने का समय 2-3 बार बातचीत के बाद:

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

ईमानदारी से कहूं तो? यह एक समान है। दोनों को रीफैक्टर कोपिलॉट्स के रूप में उपयोग किया जा सकता है। GPT-5 एक वरिष्ठ डेवलपर की तरह लगता है जिसके पास अच्छा डिज़ाइन स्वाद है, GLM-4.7 एक तेज़, सावधान मध्य-स्तर की तरह लगता है जो प्रकारों को दोबारा जांचता है।

बग-फिक्सिंग लूप्स

छोटे SWE-शैली के बग कार्यों पर, मैंने देखा कि प्रत्येक मॉडल लूप किए गए प्रयासों में कैसे व्यवहार करता है:

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

जो पैटर्न मैंने देखे:

• GPT-5:
  • लंबे Python ट्रेसबैक को बेहतर तरीके से समझता है।
  • एक ही गलत पैच को दोहराने की संभावना कम है।
  • आमतौर पर 2–3 लूप्स के भीतर संगम होता है।
• GLM-4.7:
  • कभी-कभी एक ही गलत परिकल्पना पर फंस जाता है।
  • 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 आया।
  • सबसे कठिन बग्स के लिए औसतन 3–4 लूप्स की आवश्यकता होती है।

परीक्षण उत्पन्न करने की गुणवत्ता

मैंने दोनों से बग को ठीक करने से पहले परीक्षण उत्पन्न करने के लिए भी कहा (एक आश्चर्यजनक रूप से शक्तिशाली चाल):

• Python + pytest के लिए:
  • GPT-5 ने अधिक वर्णनात्मक परीक्षण और बेहतर पैरामीट्राइज्ड केस तैयार किए।
  • GLM-4.7 ने थोड़े सरल परीक्षण तैयार किए लेकिन कम सिंटैक्स गलतियाँ कीं।
• TypeScript + Jest के लिए:
  • दोनों ठीक थे, लेकिन कुछ उदाहरण देने पर GPT-5 ने वास्तविक प्रोजेक्ट कन्वेंशन्स (नामकरण, फ़ोल्डर संरचना) को बेहतर तरीके से प्रतिबिंब किया।

यदि आपका मुख्य उपयोग GLM-4.7 बनाम GPT-5 कोडिंग एजेंट्स के लिए है, तो मैं इसे इस प्रकार सारांशित करूंगा:

• GPT-5: उच्च क्षमता, योजना में थोड़ा बेहतर, कम "डंब रिपीट" लूप्स।
• GLM-4.7: उत्कृष्ट लागत-से-उत्पादन अनुपात, मजबूत जब आप इसे संरचित प्रॉम्प्ट्स और थोड़ी गार्ड-रेल लॉजिक देते हैं।

GLM-4.7 कब चुनें

लागत-संवेदी उपयोग के मामले

यदि आप एक इंडी डेवलपर, छोटी एजेंसी हैं, या साइड प्रोजेक्ट चला रहे हैं, तो GLM-4.7 बनाम GPT-5 आमतौर पर एक कठोर मीट्रिक पर आता है: प्रत्येक हल किए गए कार्य के लिए डॉलर।

मेरी लॉग्स से:

• कोडिंग एजेंट्स के लिए, GLM-4.7 अक्सर GPT-5 की लागत के 40-60% पर आता है और लगभग 80-90% गुणवत्ता प्रदान करता है।

यह ट्रेड इसके लिए मूल्यवान है:

• बैकग्राउंड कोड मेंटेनेंस,
• बड़े पैमाने पर रिफैक्टरिंग,
• डॉक्यूमेंटेशन जनरेशन,
• बैच परीक्षण जनरेशन।

स्व-होस्टिंग की आवश्यकता

यदि आपकी टीम या ग्राहक:

• कोड को थर्ड-पार्टी क्लाउड्स पर नहीं भेज सकते, या
• सब कुछ प्राइवेट इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलाना चाहते हैं,

फिर GLM-4.7 की स्व-होस्टिंग कहानी निर्णायक कारक है।

क्या इसे संचालित करना अधिक कठिन है? हाँ। आप GPUs, अनुमान सर्वर, निगरानी, और स्केलिंग से निपट रहे हैं। लेकिन अगर आपका टोकन वॉल्यूम पर्याप्त उच्च है और सुरक्षा/गोपनीयता पर कोई समझौता नहीं हो सकता, तो यह बहुत विवेकपूर्ण विकल्प है।

चीनी-प्रधान कोडबेस

यदि आपका कोडबेस:

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

GLM-4.7 के पास वर्तमान में एक वास्तविक बढ़त है।

मेरे मिश्रित चीनी-अंग्रेजी रिपो परीक्षणों में:

• यह चीनी स्टैक ट्रेस और लॉग संदेशों के साथ बग रिपोर्ट्स को लगभग स्वाभाविक रूप से समझता था।
• GPT-5 ने सब कुछ अनुवाद करने के बाद पकड़ बनाई, लेकिन यह अतिरिक्त कार्यप्रवाह सरेस

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

GPT-5 कब चुनें

परिपक्व इकोसिस्टम

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

वर्तमान में GPT-5 इन पर जीतता है:

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

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

अंग्रेजी-प्रथम कार्यप्रवाह

अंग्रेजी-प्रथम के लिए:

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

GPT-5 बस अधिक पॉलिश लगता है।

मेरे परीक्षणों में, इसका:

• स्पेक लेखन,
• ट्रेडऑफ विश्लेषण,
• और व्याख्या की गुणवत्ता

बिना संपादन के लगातार अधिक "क्लाइंट-रेडी" थे। GLM-4.7 भी इसे संभाल सकता है, लेकिन मैंने अक्सर स्वर और संरचना को संपादित किया।

अधिकतम स्थिरता आवश्यकताएँ

यदि आपकी प्राथमिकताएँ हैं:

• अल्ट्रा-पूर्वानुमानित विलंबता,
• सामान्य ज्ञान पर अत्यधिक कम भ्रम सहिष्णुता,
• और मजबूत विक्रेता SLA,

तो GPT-5 फिलहाल एक सुरक्षित विकल्प है।

लंबे समय तक चलने वाले एजेंटों में जहाँ एक अजीब भ्रम वास्तविक क्षति कर सकता है (जैसे कि बुनियादी ढांचे को गलत कॉन्फ़िगर करना), GPT-5 के गार्डरेल और मॉनिटरिंग स्टैक अधिक परिपक्व लगे। मेरे परीक्षणों में GLM-4.7 ने अच्छा प्रदर्शन किया, लेकिन आसपास का इकोसिस्टम (मूल्यांकन, गार्डरेल, ऑफ-द-शेल्फ उपकरण) अभी तक उतना परीक्षणित नहीं है।

बड़ा चित्र: मॉडल सामान बना रहे हैं

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 पर्याप्त अच्छे हैं।

अब वास्तव में जो मायने रखता है वह है:

• हल की गई समस्या प्रति मूल्य (न कि प्रति टोकन)।
• मॉडल, उपकरण, लॉगिंग, पुनः प्रयास, प्रॉम्प्ट पैटर्न के आसपास का इकोसिस्टम और गोंद।
• आपके भाषा + डोमेन के लिए उपयुक्तता (अंग्रेजी-प्रथम SaaS बनाम द्विभाषी कोडबेस बनाम आंतरिक उपकरण)।

इन सभी परीक्षणों के बाद मेरा व्यावहारिक निष्कर्ष:

• जब आपको अधिकतम तर्क गुणवत्ता, परिष्कृत अंग्रेजी आउटपुट, और समृद्ध इकोसिस्टम समर्थन की आवश्यकता होती है 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 कहूं? उन्हें मिलाने से डरें नहीं।

मेरे अपने स्टैक में अभी:

• स्पेसिफिकेशन्स, उत्पाद निर्णय, और ग्राहक-सम्पर्क लेखन → GPT-5।
• बल्क कोडिंग एजेंट्स, परीक्षण जनरेशन, और आंतरिक मेंटेनेंस कार्य → GLM-4.7।

अगर आप बस शुरू कर रहे हैं, तो मैं यह सुझाऊंगा:

1. एक प्रतिनिधि कार्यप्रवाह चुनें, जैसे, "मेरे रेपो में एक असफल परीक्षण को एजेंट के साथ ठीक करें।"
2. इसे GLM-4.7 के साथ 10 बार और GPT-5 के साथ 10 बार उन्हीं प्रॉम्प्ट्स और टूल्स का उपयोग करके चलाएं।
3. ट्रैक करें: सफलता दर, कुल टोकन्स, लागत, और आउटपुट्स को पढ़ते समय कैसा महसूस होता है।

यह छोटा सा प्रयोग आपको GLM-4.7 बनाम GPT-5 के बारे में आपके जीवन के लिए किसी भी मार्केटिंग पेज या किसी ब्लॉग पोस्ट, जिसमें यह भी शामिल है, से ज्यादा बताएगा।

फिर वही रखें जो वास्तव में आपके लिए काम करता है, न कि वह जिसका बेंचमार्क चार्ट ज्यादा चमकदार है।

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

इन सभी परीक्षणों के बाद, असुविधाजनक सच्चाई यह है: ज्यादातर व्यक्तिगत और इंडी कार्यप्रवाहों के लिए, मॉडल स्वयं से ज्यादा एजेंट डिज़ाइन मायने रखता है।

यही तो हम Macaron में बना रहे हैं। हम किसी एक "सर्वश्रेष्ठ" मॉडल पर दांव नहीं लगाते। हम सबसे मजबूत उपलब्ध मॉडलों को एक मेमोरी सिस्टम के साथ संयोजित करते हैं जो वास्तव में यह सीखता है कि आप कैसे काम करते हैं — आप किस चीज की परवाह करते हैं, आप कैसे बदलाव करते हैं, और कहां चीजें आमतौर पर टूटती हैं।

अगर आप जानना चाहते हैं कि यह व्यावहारिक रूप में कैसा लगता है, तो आप इसे खुद आजमा सकते हैं। [Macaron मुफ्त में आज़माएं →]