Quando ho avviato per la prima volta un workflow GLM-4.7 vs DeepSeek per la programmazione, mi aspettavo il solito: loghi leggermente diversi, esperienza più o meno uguale. Invece, mi sono ritrovato con due personalità molto diverse sullo schermo.

GLM-4.7 sembrava l'ingegnere senior che spiega troppo ma quasi mai rompe la produzione. DeepSeek si comportava più come l'internista ossessionato dalla velocità che spedisce velocemente e a basso costo, e occasionalmente dimentica un caso limite. Entrambi sono modelli open-weight cinesi, entrambi pubblicizzati come capaci di programmare, ed entrambi si stanno insinuando nei workflow degli sviluppatori occidentali e dei creatori indipendenti.

Ho trascorso una settimana lanciando loro compiti reali, correzioni di bug, commenti di codice multilingue, wrapper API e refactoring di contesti lunghi, per vedere come GLM-4.7 vs DeepSeek si confrontano effettivamente nella pratica, non solo sulla carta.

Lo Showdown del Modello di Programmazione Open-Weight

Due modelli open-weight cinesi

Impostiamo il contesto.

In questo confronto GLM-4.7 vs DeepSeek, ho testato:

• GLM-4.7 (358B denso, open-weight, via API + esecuzione quantizzata locale)
• DeepSeek V3.2 (Mixture-of-Experts, sparso, anch'esso open-weight tramite backend comunitari)

Entrambi si presentano come:

• Forte nel coding e nel ragionamento
• Competitivo o migliore di molti modelli proprietari nei benchmark
• Amichevole per l'auto-gestione e il deployment regionale (soprattutto in Asia)

Nei miei test, mi sono concentrato sui flussi di lavoro di coding che gli sviluppatori indipendenti effettivamente usano:

• Correzione di bug reali da una piccola app Flask + React
• Generazione di tipi TypeScript da JSON disordinato
• Scrittura di script rapidamente distribuibili (Python, JS)
• Refactoring con contesto lungo (40–80K token di codice misto + documentazione)

Perché questo è importante per gli sviluppatori globali

La cosa interessante di questi due non è solo la performance, ma per chi sono ottimizzati.

• GLM-4.7 sembra ottimizzato per la robustezza e il ragionamento a lungo termine. Pensa: grandi refactoring, documenti tecnici lunghi, spiegazioni di codice strutturato.
• DeepSeek V3.2 sembra ottimizzato per throughput e costo. Perfetto per agenti di coding AI, generazione di codice in batch, o uso intensivo di API.

Se sei uno sviluppatore solitario, fondatore di SaaS indipendente o una persona che si diletta con gli strumenti, la decisione tra GLM-4.7 e DeepSeek diventa un compromesso tra stabilità e velocità-costo, e questo appare subito quando guardi i benchmark e le esecuzioni effettive.

Confronto Benchmark

SWE-bench Verified

I don't have a full SWE-bench lab in my living room (yet), but I did a small replication-style test on 20 GitHub issues:

• 10 backend (Python, Flask, Django-style)
• 10 frontend (React + TS)

Success = patch applied, tests pass, behavior matches description.

In my mini SWE-like run:

• GLM-4.7 solved 13/20 issues (65%)
• DeepSeek solved 10/20 issues (50%)

Not a scientific SWE-bench-verified score, but directionally:

• GLM-4.7 is better at reading long issue threads and inferring the real root cause.
• DeepSeek is more likely to give plausible but slightly off fixes, especially on multi-file changes.

If your coding workflow leans heavily on "read this long GitHub issue, understand the context, and patch safely," GLM-4.7 clearly pulled ahead in my tests.

Multilingual coding performance

I also tested multilingual prompts:

• Problema spiegato in cinese, codice in Python
• Problema descritto in inglese, commenti esistenti in giapponese
• Suggerimenti per la denominazione delle variabili in spagnolo

Schema del risultato approssimativo:

• GLM-4.7 ha prodotto nomi più puliti e coerenti quando la descrizione e i suggerimenti per le variabili erano in lingue diverse.
• DeepSeek a volte si "bloccava" nella lingua del prompt iniziale e ignorava parzialmente le istruzioni successive in un'altra lingua.

Per compiti di codifica multilingue, lo valuterei così:

• GLM-4.7: ~9/10 per seguire istruzioni in lingue miste
• DeepSeek: ~7/10, ancora buono, ma un po' più fragile quando i contesti cambiano lingua a metà prompt.

Capacità di matematica e ragionamento

Per compiti di codifica pesanti in matematica (logica di prezzo dinamica, spiegazioni di complessità degli algoritmi, piccoli problemi DP), ho sottoposto entrambi i modelli a 30 problemi:

• 10 pura matematica
• 10 matematica nel codice (Python)
• 10 ragionamento + codice (ad esempio, "spiega, poi esegui Dijkstra")

Istante dei risultati:

• GLM-4.7: ~83% completamente corretto (25/30)
• DeepSeek: ~70% completamente corretto (21/30)

La differenza non era solo pura correttezza:

• GLM-4.7 ha fornito ragionamenti intermedi più chiari e il codice corrispondeva al suo ragionamento la maggior parte delle volte.
• DeepSeek occasionalmente aveva ragionamenti corretti ma codice leggermente errato, soprattutto su errori di uno e condizioni di confine.

Se stai lavorando su algoritmi complessi o compiti di dati dove gli errori matematici possono causare problemi, GLM-4.7 sembrava più sicuro.

Approfondimento sull'Architettura

GLM-4.7: Modello denso da 358 miliardi

GLM-4.7 è un modello completamente denso con circa 358 miliardi di parametri. In termini semplici: ogni token attraversa l'intera rete. Nessun esperto, nessun instradamento.

Cosa significa in pratica:

• Comportamento più prevedibile tra i tipi di compiti
• Maggiore impronta computazionale per token
• Spesso un ragionamento più fluido su contesti lunghi poiché tutti i livelli vedono tutto

Nelle mie prove, GLM-4.7 è apparso "pesante ma riflessivo." Leggermente più lento, ma visibilmente più stabile quando il prompt era confuso o troppo dettagliato (che, siamo onesti, è come appaiono i prompt reali).

DeepSeek V3.2: MoE con attenzione sparsa

DeepSeek V3.2 utilizza un design Mixture-of-Experts (MoE) con attivazione sparsa:

• Solo un sottoinsieme di "esperti" si attiva per token
• Costo computazionale inferiore per token
• Potenzialmente più capacità complessiva per lo stesso budget hardware

In pratica, questo conferisce a DeepSeek il suo vantaggio in termini di velocità e costo, ma introduce anche alcune peculiarità:

• 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

È circa il 60–80% più veloce con DeepSeek nel mio ambiente.

Se stai costruendo un assistente di codifica AI che fornisce suggerimenti in streaming, la velocità di DeepSeek è reale, non marketing.

Prestazioni su contesti lunghi

Ma la velocità non è l'unica storia.

Su contesti di oltre 40K token (grandi repository, documenti di design lunghi), ho osservato quanto segue:

• GLM-4.7 è rimasto coerente più a lungo, con meno "allucinazioni contestuali".
• DeepSeek ha mantenuto la velocità ma a volte ha interpretato male le parti più vecchie del contesto o ha sovrappesato gli ultimi schermi di codice.

Per un prompt di refactoring di 80K token:

• GLM-4.7: 3 problemi minori, ma ha rispettato correttamente i vincoli a livello di file
• DeepSeek: 6 problemi, incluso l'editing di un file che avevo esplicitamente detto di non toccare

Quindi in uno scenario di lungo contesto GLM-4.7 vs DeepSeek, GLM-4.7 è più lento ma più affidabile quando si gestiscono enormi basi di codice.

Analisi dei costi

Confronto dei prezzi delle API

I numeri esatti variano a seconda del fornitore, ma il modello che ho visto costantemente:

• Gli endpoint MoE in stile DeepSeek erano generalmente dal 30 al 60% più economici per 1M di token rispetto agli endpoint densi della classe GLM-4.7.
• In una configurazione ospitata, la generazione per DeepSeek era circa $0,60 / 1M token di output, mentre GLM-4.7 si avvicinava a $1,10 / 1M.

Se stai gestendo:

• Un progetto collaterale con basso volume → entrambi sono accessibili
• Un SaaS con milioni di token al giorno → il vantaggio di DeepSeek si accumula molto rapidamente

Requisiti GPU per l'auto-ospitazione

Immagine di distribuzione approssimativa dai miei esperimenti e documenti:

• GLM-4.7
  • Precisione completa: più GPU con alta memoria (non adatto agli indipendenti)
  • Quantizzazione a 4 bit/8 bit: ancora pesante: pensa a 2–4 × 80GB GPU per una fluidità ad alta concorrenza
• DeepSeek V3.2
  • MoE aiuta: meno parametri attivi per token
  • Implementazioni ragionevoli su 2 × 40–80GB schede per un uso a media scala

Se desideri un'implementazione hobbistica su un singolo 3090/4090 a casa, entrambi probabilmente richiederanno una pesante quantizzazione e compromessi, ma DeepSeek è la scelta più realistica.

Costo effettivo per 1M di token

Considerando hardware + elettricità + latenza, il mio rapporto di costo effettivo approssimativo era:

• DeepSeek: costo base = 1,0x
• GLM-4.7: circa 1,4–1,8x costo effettivo per 1M di token

Quindi, da una pura prospettiva di costo GLM-4.7 vs DeepSeek:

• DeepSeek vince per carichi di lavoro API ad alto volume, agenti, generazione di documenti in massa.
• GLM-4.7 ha più senso quando ogni chiamata "conta" più del semplice prezzo del token, ad esempio, rifattorizzazioni critiche, codice rivolto ai clienti, lavori di ragionamento complessi.

Questo compromesso tra costo e qualità è esattamente ciò che affrontiamo in produzione da Macaron. Quando gestisci milioni di inferenze, scegliere un singolo modello “migliore” raramente ha senso.

Instradiamo diversi compiti a diversi modelli basandoci su velocità, costo e tolleranza agli errori — così gli utenti non devono mai pensare a MoE vs denso, o centesimi per milione di token. Ricevono solo mini-app veloci e affidabili.

Se sei curioso di sapere come appare questo tipo di instradamento del modello in un prodotto reale, Macaron è un esempio concreto.

Qualità del codice nella pratica

Output di Python, JavaScript e TypeScript

Per il lavoro quotidiano di sviluppo indie, questa è la parte che conta realmente.

In circa 50 compiti di codifica:

• Python: GLM-4.7 tendeva a produrre codice leggermente più idiomatico (migliore uso dei gestori di contesto, logging, typing). DeepSeek andava bene, ma era più "stile tutorial".
• JavaScript: Molto vicino. DeepSeek utilizzava occasionalmente modelli leggermente più datati (pensiero var-esque). GLM-4.7 era moderno ma verboso.
• TypeScript: GLM-4.7 era chiaramente migliore nell'inferenza dei tipi e nei generici. DeepSeek a volte ignorava la nullabilità di casi limite o campi opzionali.

Se il tuo stack è prevalentemente TS, opterei per GLM-4.7.

Modelli di gestione degli errori

Qui è dove GLM-4.7 mi ha impressionato silenziosamente.

• GLM-4.7:
  • Ha utilizzato più spesso la gestione strutturata degli errori (classi di errore personalizzate, guardie tipizzate)
  • Ha aggiunto messaggi di log ragionevoli senza esagerare
• DeepSeek:
  • Più veloce nel distribuire una soluzione funzionante per i percorsi di successo
  • A volte specificava poco i rami di errore o utilizzava modelli catch (e) generici

Nei flussi di lavoro di tipo produttivo, questo è importante. Il debug di un'eccezione generica senza contesto è una sofferenza: GLM-4.7 mi ha risparmiato un po' di questo.

Generazione della documentazione

Per docstring, frammenti README e commenti inline:

• GLM-4.7 ha scritto spiegazioni più leggibili per gli esseri umani con una struttura migliore (sezioni, elenchi puntati, esempi).
• DeepSeek ha prodotto descrizioni più brevi e compatte, ideali per documenti interni rapidi ma meno adatte per tutorial o guide per gli utenti.

In un benchmark di generazione di documenti che ho improvvisato (10 funzioni, chiedendo a entrambi i modelli di fornire docstring complete + note d'uso):

• GLM-4.7: Ho mantenuto circa l'80% del contenuto con leggeri ritocchi
• DeepSeek: Ho mantenuto circa il 60%: sono state necessarie più riscritture per chiarezza e tono

Se crei contenuti o documentazione per sviluppatori intorno al tuo codice, l'output di GLM-4.7 sembrava più vicino a "pubblicabile con modifiche" rispetto a "bozza che devo riscrivere pesantemente".

Quando scegliere GLM-4.7

Necessità di output molto lunghi (128K)

Se il tuo flusso di lavoro si svolge in contesti lunghi, 128K token di codice, note, specifiche e log, GLM-4.7 è la scelta più sicura.

Nei test di contesto misto:

• GLM-4.7 ha rispettato i confini dei file, i vincoli e le regole di stile su prompt da 60–90K token.
• DeepSeek è rimasto veloce ma ha commesso più errori di contesto man mano che i prompt crescevano.

Per:

• Rifacimenti completi di progetti
• Revisioni di documenti di design di grandi dimensioni
• Generazione di documentazione in batch da codice

GLM-4.7 si è comportato più come un attento sviluppatore senior che legge tutto prima di toccare la tastiera.

Maggiore sensibilità per frontend e UI

Questa è stata una sorpresa: nei compiti di frontend/UI, GLM-4.7 è spesso sembrato più "di buon gusto".

Esempi:

• Componenti React con denominazioni dei prop ragionevoli
• Commenti in linea migliori che spiegano perché esiste una certa logica UI
• Schemi di classi CSS/utility più coerenti quando viene fornita una guida di stile breve

DeepSeek potrebbe assolutamente costruire gli stessi componenti, ma GLM-4.7 più spesso ha prodotto codice che sarei a mio agio a inserire direttamente in un repository frontend simile a quello di produzione.

Quindi, se il tuo caso d'uso principale è:

• App pesanti sull'interfaccia utente
• Componenti consapevoli del sistema di design
• Documentazione + esempi per il tuo frontend

GLM-4.7 è probabilmente la scelta predefinita migliore nella decisione tra GLM-4.7 e DeepSeek.

Quando scegliere DeepSeek

Ottimizzazione estrema dei costi

Se il tuo KPI principale è "token per dollaro", DeepSeek è costruito per te.

Casi tipici in cui sceglierei DeepSeek prima:

• Agenti di codifica AI che eseguono centinaia di piccole chiamate per sessione utente
• Generazione di codice in blocco (SDK per molte lingue, boilerplate, script di migrazione)
• Strumenti interni dove errori minori occasionali sono accettabili

Nei miei registri affiancati su circa 5 milioni di token:

• DeepSeek costava circa il 45% in meno di GLM-4.7 per carichi di lavoro simili.
• Il tasso di errore era più alto ma comunque accettabile per percorsi non critici.

Velocità di inferenza più veloce possibile

Se la tua app vive o muore sulla latenza, pensa a pannelli di suggerimenti in tempo reale o interfacce utente di assistenti chiacchieroni, la velocità di DeepSeek è difficile da ignorare.

In una configurazione realistica di "completamento automatico mentre scrivo":

• DeepSeek sembrava quasi "istantaneo" una volta riscaldato.
• GLM-4.7 era utilizzabile ma decisamente più lento, soprattutto alle prime richieste.

Quindi la mia regola personale per GLM-4.7 vs DeepSeek:

• Scegli GLM-4.7 quando: correttezza, contesto lungo e qualità del codice sono più importanti del costo.
• Scegli DeepSeek quando: stai scalando pesantemente, vuoi il massimo throughput e puoi accettare un po' più di supervisione.

Se sei ancora indeciso, inizia con DeepSeek per l'esplorazione e la generazione in massa, poi passa ai percorsi critici (rifattorizzazioni prod, logica rivolta al cliente) a GLM-4.7 una volta che la struttura del tuo sistema è stabile.

E, come sempre con questi modelli: registra tutto, confronta tutto, e non saltare mai i test solo perché l'AI sembrava sicura.