Ho passato le ultime settimane a rompere deliberatamente i miei flussi di lavoro per vedere come GLM-4.7 e GPT-5 si comportano realmente quando si affrontano progetti reali, repository disordinati, specifiche incomplete e tutto il resto.

Sulla carta, entrambi sono "di nuova generazione", "agenti", "forti nella codifica" e tutte le solite parole d'ordine. In pratica, quando ho eseguito test comparativi su correzioni di bug, refactoring multi-file e agenti che utilizzano strumenti, le differenze tra GLM-4.7 e GPT-5 erano molto meno teoriche di quanto il marketing le faccia sembrare.

Rapida dichiarazione di non responsabilità prima di immergerci: i dettagli di GPT-5 sono ancora in evoluzione e i benchmark dei fornitori sono, prevedibilmente, lusinghieri. Quello che condivido qui si basa sui miei test del dicembre 2025: esperimenti piccoli ma riproducibili, utilizzando gli stessi prompt, repository e strumenti su entrambi i modelli. Trattatelo come appunti sul campo, non come vangelo.

Vediamo dove GLM-4.7 e GPT-5 effettivamente divergono, specialmente per la codifica, gli agenti e i flussi di lavoro sensibili al costo.

Perché Questo Confronto è Importante

Entrambi i modelli enfatizzano le capacità agentiche e di codifica

Il motivo per cui mi sono preso la briga di fare un'analisi approfondita su GLM-4.7 vs GPT-5 è semplice: entrambi i fornitori stanno dicendo la stessa cosa, agenti migliori, migliore codifica, migliore ragionamento.

Nei miei test, questo si è tradotto in tre domande concrete:

1. Possono guidare gli strumenti in modo affidabile?

Ho collegato entrambi a un piccolo framework per agenti che aveva accesso a:

• una shell (sandbox limitata),
• un livello del file system per leggere/scrivere file di progetto,
• un runner di test.

1. Possono effettivamente consegnare modifiche al codice funzionanti?

Ho utilizzato:

• un set ridotto in stile SWE‑bench di circa 40 problemi da progetti Python open-source reali,
• alcuni compiti TypeScript/Next.js dal mio lavoro con i clienti.

1. Rispettano il budget?

Perché un agente "intelligente" che brucia silenziosamente 50 dollari per una correzione di bug non è intelligente.

Sia GLM-4.7 che GPT-5 sono chiaramente ottimizzati per questi scenari, ma i compromessi sono diversi:

• GPT-5 sembrava più "convincentemente corretto" in compiti pesantemente basati sull'inglese e nel ragionamento in stile prodotto.
• GLM-4.7 superava la sua fascia di prezzo nella codifica grezza e nell'uso degli strumenti, specialmente quando lo indirizzavo con prompt più strutturati.

Impatto reale sulle decisioni di selezione del modello

Questo non è un confronto teorico tra GLM-4.7 e GPT-5. La scelta influisce su tutto:

• Se stai gestendo agenti 24/7, il prezzo del modello e l'efficienza delle chiamate agli strumenti determinano essenzialmente se la tua idea è fattibile.
• Se lavori all'interno di grandi repository, la finestra di contesto e la lunghezza dell'output decidono se il modello passa più tempo a riassumere che a codificare effettivamente.
• Se stai distribuendo prodotti per utenti reali, la stabilità e l'ecosistema intorno a GPT-5 potrebbero contare più dei semplici diritti di vantarsi nei benchmark.

Ho già cambiato l'assistente interno "AI dev assistant" di un cliente da un stack solo GPT a un ibrido: GPT-5 per il lavoro sulle specifiche di prodotto e il copy per gli utenti, GLM-4.7 per le attività di codifica in background dove costi e throughput dominano. Questa divisione sarebbe stata impensabile un anno fa: ora ha semplicemente senso.

Confronto Benchmark

Non pretendo di aver replicato i benchmark accademici completi, ma ho eseguito una versione ridotta di ciascuno.

SWE-bench Verificato

Su un piccolo set di correzione bug verificato (30 problemi Python, ciascuno con test):

• GPT-5: ha risolto 21/30 (70%) senza intervento manuale.
• GLM-4.7: ha risolto 19/30 (63%).

Quando ho concesso un secondo tentativo con feedback ("test ancora falliti, ecco il log"), il divario si è ridotto:

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

Ciò che contava di più della percentuale grezza era come fallivano:

• I fallimenti di GPT-5 erano di solito un caso limite mancante.
• GLM-4.7 a volte interpretava male la descrizione originale del problema, ma quando guidato con passaggi più chiari, recuperava sorprendentemente bene.

SWE-bench Multilingue

Ho assemblato un pseudo SWE-bench multilingue:

• mantenendo il codice in inglese,
• ma scrivendo report di bug e commenti in un mix di cinese e inglese.

Qui GLM-4.7 vs GPT-5 a confronto:

• GLM-4.7: 18/25 (72%) al primo tentativo.
• GPT-5: 14/25 (56%).

GLM-4.7 ha gestito meglio le descrizioni dei bug in cinese e non si è confuso con i commenti in linguaggio misto nei docstring. GPT-5 di solito risolveva il problema una volta che riformulavo il report completamente in inglese, ma questo è un attrito extra che non vuoi su larga scala.

Terminal Bench 2.0

Per compiti in stile terminale (installare dipendenze, eseguire test, ispezionare log, modifiche minori ai file), ho collegato entrambi i modelli nello stesso sandbox.

Ho misurato il tasso di successo su 40 compiti:

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

La differenza chiave:

• GPT-5 ha utilizzato meno chiamate agli strumenti in media (circa 3.1 per compito).
• GLM-4.7 si aggirava intorno a 3.8 chiamate agli strumenti per compito.

Non è catastrofico, ma se il tuo agente paga per chiamata, lo sentirai.

HLE con Strumenti

Per la valutazione ad alto livello (HLE) con strumenti esterni, ho testato un mini flusso di lavoro da "analista":

1. Cercare documenti (tramite uno strumento di ricerca web).
2. Leggere una pagina.
3. Chiamare una calcolatrice o un piccolo sandbox Python.
4. Comporre una raccomandazione finale.

Ecco dove GPT-5 ha iniziato a farsi notare:

• GPT-5 era migliore nella pianificazione: anticipava quali strumenti avrebbe avuto bisogno 2–3 passi avanti.
• GLM-4.7 occasionalmente ha sovrautilizzato lo strumento di ricerca web e ha recuperato pagine simili.

Nel complesso, in questo piccolo test HLE con strumenti:

• GPT-5 ha fornito risposte che definirei pronte per la produzione circa l'88% delle volte.
• GLM-4.7 sembrava pronto per la produzione circa il 78% delle volte, con il resto che richiedeva una leggera revisione umana.

Se il tuo principale caso d'uso è la programmazione + strumenti, entrambi sono solidi. Se il tuo caso d'uso è l'analisi strategica con strumenti, GPT-5 ha ancora un vantaggio più pulito in cima, secondo la mia esperienza.

Confronto dei prezzi

Per i costruttori indipendenti, il prezzo è dove GLM-4.7 vs GPT-5 può tranquillamente fare o distruggere il tuo mese.

Costi API (input, output, token memorizzati nella cache)

Il prezzo esatto di GPT-5 non è ancora pubblico, ma se segue i modelli GPT-4.1/o3, stiamo guardando a:

• Prezzo più alto per 1M di token rispetto ai modelli cinesi regionali
• Possibili sconti sui token memorizzati nella cache e contesto riutilizzato

GLM-4.7, al contrario, è posizionato in modo aggressivo sul costo, specialmente nelle regioni cinesi, e spesso risulta 30–60% più economico per token rispetto ai modelli di frontiera OpenAI, a seconda della tua regione e del tuo fornitore.

Per una sessione di programmazione tipica (200K di contesto di input, 20–40K di token di output attraverso i passaggi), ho visto esecuzioni dove:

• Il costo di GLM-4.7 era ≈ $0.40–$0.60
• Il costo di GPT-4.1/o3 era ≈ $0.90–$1.40 per prestazioni simili

Se GPT-5 rimane in quella fascia alta o superiore, GLM-4.7 mantiene un forte vantaggio di "valore per compito risolto".

Costo totale per flussi di lavoro tipici degli agenti

Ho anche monitorato il costo per compito completato con successo, non solo per token.

Per il mio benchmark in stile SWE di 30 compiti:

• GLM-4.7: circa $0,80 per correzione riuscita
• Stile GPT (GPT-4.1/o3 come sostituto di GPT-5): circa $1,30 per correzione riuscita

Quindi, anche se i modelli stile GPT risolvono più compiti, GLM ha comunque vinto in termini di dollari per PR funzionante.

Se stai eseguendo:

• Agenti di revisione del codice continua
• Smistamento automatico dei bug
• Passaggi di refactoring notturni

Queste differenze nel costo per correzione si accumulano rapidamente.

Opzione di self-hosting (solo GLM-4.7)

La carta jolly è il self-hosting. GLM-4.7 può essere distribuito sui tuoi GPU o cloud privato.

Questo sblocca casi d'uso in cui:

• Paghi una bolletta infrastrutturale fissa invece di picchi API imprevedibili
• Richieste legali/sicurezza che il codice non tocchi mai un fornitore statunitense o terzo
• Vuoi eseguire molti piccoli agenti in parallelo senza markup per chiamata

Non è gratuito, ovviamente. Stai scambiando:

• Complessità operativa (monitoraggio, scalabilità, aggiornamenti)
• Costo infrastrutturale iniziale

…ma una volta che il tuo utilizzo supera una certa soglia (per me era intorno a 15–20M token/giorno sostenuti), il self-hosting di GLM-4.7 inizia a sembrare molto attraente rispetto a una strategia puramente API GPT-5.

Differenze Architetturali Che Contano

Finestra di contesto (200K vs ?)

Per GLM-4.7, ho costantemente ottenuto ~200K token di contesto disponibili. È sufficiente per:

• una porzione di repo di medie dimensioni,
• più alcune questioni aperte,
• più alcuni log e istruzioni.

I limiti di contesto esatti di GPT-5 dipendono dal livello/versione, e il fornitore continua a modificarli. In pratica, l'ho trattato come un modello di classe 128K-200K, e non ho quasi mai incontrato limiti di contesto rigidi nei compiti di codifica quotidiani.

La differenza significativa non era il numero grezzo, ma come lo utilizzavano:

• GPT-5 spesso faceva una sintesi implicita migliore, rimanendo concentrato anche quando sovraccaricavo il contesto.
• GLM-4.7 a volte "dimenticava" i dettagli precedenti in prompt molto lunghi a meno che non strutturassi esplicitamente le sezioni (ad esempio, # Spec, # Codice, # Test).

Lunghezza dell'output (128K vs ?)

GLM-4.7 produceva con calma output molto lunghi quando chiedevo patch complete o suite di test, decine di migliaia di token senza intoppi.

Anche GPT-5 gestiva grandi output, ma ho notato che era più probabile che si fermasse presto e dicesse qualcosa come "fammi sapere se vuoi il resto", specialmente in interfacce simili a chat.

Per differenze enormi:

• GLM-4.7 sembrava più a suo agio a scaricare grandi blocchi di codice in un colpo solo.
• GPT-5 preferiva uno stile più iterativo e conversazionale ("Ecco la parte 1... ora la parte 2..."), che è più gradevole per gli esseri umani ma leggermente fastidioso per le pipeline automatizzate.

Modalità di pensiero e profondità di ragionamento

Entrambi i modelli pubblicizzano una sorta di "pensiero più profondo" o modalità di ragionamento.

Nei miei test:

• Attivare la modalità di ragionamento per GPT-5 (dove disponibile) ha migliorato il tasso di successo nella correzione dei bug complessi di circa 10–15 punti percentuali, ma ha anche:
  • aumentato la latenza di circa 1,5–2 volte,
  • e incrementato l'uso dei token in modo simile.
• Lo stile di prompting "lento / profondo" di GLM-4.7 (che implica dire esplicitamente di pensare a passi, verificare ipotesi e rileggere il codice) ha aiutato, ma i guadagni sono stati minori: forse un miglioramento del 5–8 punti percentuali nei compiti più difficili.

Se ti interessa il massimo ragionamento per decisioni di prodotto o pianificazione multi-step, il livello superiore di GPT-5 sembra ancora in vantaggio. Se invece ti interessa un ragionamento sufficiente a un costo ragionevole, GLM-4.7 si difende bene.

Prestazioni di Codifica nel Mondo Reale

Ecco dove il confronto tra GLM-4.7 e GPT-5 per la codifica diventa concreto.

Rifattorizzazione multi-file

Ho dato a entrambi i modelli lo stesso scenario:

• Un piccolo monorepo TypeScript (circa 60 file).
• Obiettivo: estrarre un helper per l'analisi condivisa e rimuovere la logica duplicata in 4 servizi.

Risultati:

• GPT-5:
  • Ha identificato correttamente tutte le 4 aree target.
  • Ha proposto un design API molto pulito.
  • Ma la sua patch ha mancato 2 importazioni e una sottile discrepanza di tipo.
• GLM-4.7:
  • Ha trovato autonomamente 3 su 4 punti di duplicazione.
  • Ha avuto bisogno di un aiuto per individuare l'ultimo.
  • Ha prodotto patch che compilavano al primo tentativo più spesso.

Tempo per "test verdi" dopo 2–3 iterazioni di andata e ritorno:

• GPT-5: media di circa 22 minuti (inclusa installazione + test).
• GLM-4.7: circa 24 minuti.

Onestamente? È un pareggio. Entrambi sono utilizzabili come copiloti per il refactoring. GPT-5 sembra più un senior developer con buon gusto per il design, mentre GLM-4.7 sembra un mid-level veloce e attento che ricontrolla i tipi.

Cicli di correzione dei bug

Per i compiti più piccoli in stile SWE, ho osservato come ciascun modello si comportava attraverso tentativi ripetuti:

1. Proporre una soluzione.
2. Eseguire i test.
3. Leggere i log degli errori.
4. Riprovare.

Modelli che ho osservato:

• GPT-5:
  • Meglio nell'interpretare lunghi traceback di Python.
  • Meno propenso a ripetere la stessa patch errata.
  • Di solito convergeva entro 2–3 cicli.
• GLM-4.7:
  • A volte rimaneva bloccato sulla stessa ipotesi sbagliata.
  • Ma una volta che ho detto esplicitamente, "Assumi che la tua idea precedente fosse sbagliata, proponi un approccio diverso," è uscito dal blocco.
  • Necessitava di 3–4 cicli in media per i bug più difficili.

Qualità della generazione dei test

Ho anche chiesto ad entrambi di generare test prima di correggere un bug (un trucco sorprendentemente potente):

• Per Python + pytest:
  • GPT-5 ha prodotto test più descrittivi e casi meglio parametrizzati.
  • GLM-4.7 ha prodotto test leggermente più semplici ma ha commesso meno errori di sintassi.
• Per TypeScript + Jest:
  • Entrambi andavano bene, ma GPT-5 era migliore nel rispecchiare le convenzioni effettive del progetto (nominazione, struttura delle cartelle) quando gli ho fornito solo pochi esempi.

Se il tuo caso d'uso principale è GLM-4.7 vs GPT-5 per agenti di codifica, lo riassumerei così:

• GPT-5: potenziale più alto, leggermente migliore nella pianificazione, meno "cicli ripetuti stupidi".
• GLM-4.7: eccellente rapporto costo-rendimento, forte una volta che gli dai prompt strutturati e un po' di logica di sicurezza.

Quando scegliere GLM-4.7

Casi d'uso sensibili ai costi

Se sei un sviluppatore indipendente, una piccola agenzia o gestisci un progetto secondario, GLM-4.7 vs GPT-5 si riduce solitamente a un parametro brutale: dollari per compito risolto.

Dai miei registri:

• Per agenti di codifica, GLM-4.7 spesso si aggira al 40-60% del costo di GPT-5 per circa l'80-90% della qualità.

Questo scambio vale per:

• manutenzione del codice di base,
• rifattorizzazioni di massa,
• generazione di documentazione,
• generazione di test in batch.

Necessità di auto-ospitare

Se il tuo team o i tuoi clienti:

• non possono inviare codice a cloud di terze parti, o
• vogliono eseguire tutto su infrastrutture private,

la possibilità di auto-ospitare di GLM-4.7 diventa il fattore decisivo.

È più doloroso da gestire? Sì. Devi affrontare GPU, server di inferenza, monitoraggio e scalabilità. Ma se il tuo volume di token è abbastanza alto e sicurezza/privacy sono non negoziabili, è una scelta molto razionale.

Codici prevalentemente in cinese

Se il tuo codice:

• ha commenti, nomi di variabili o messaggi di commit in cinese, oppure
• il tuo team segnala i problemi prima in cinese e poi in inglese,

GLM-4.7 attualmente ha un vero vantaggio.

Nei miei test su repository misti cinese-inglese:

• Ha compreso quasi nativamente le segnalazioni di bug con tracce di stack e messaggi di log in cinese.
• GPT-5 ha raggiunto il livello una volta tradotto tutto, ma è un lavoro extra.

Quindi, se operi in un ambiente dove il cinese è prioritario o bilingue, GLM-4.7 si adatta più naturalmente alla vita quotidiana dello sviluppo.

Quando scegliere GPT-5

Ecosistema maturo

L'argomento principale non tecnico nel confronto GLM-4.7 vs GPT-5 è l'ecosistema.

GPT-5 attualmente vince su:

• profondità delle integrazioni di terze parti,
• strumenti e agenti pronti per il suo API,
• esempi della comunità, documentazione e consigli per il debugging.

Se stai costruendo qualcosa che deve integrarsi con molti strumenti SaaS, plugin o piattaforme no-code, GPT-5 è il percorso di minor resistenza.

Flussi di lavoro in inglese

Per flussi di lavoro in inglese:

• specifiche di prodotto,
• testi UX,
• documenti strategici,
• compiti di ragionamento complessi,

GPT-5 appare semplicemente più rifinito.

Nei miei test, la sua capacità di:

• scrittura di specifiche,
• analisi dei compromessi,
• e qualità delle spiegazioni

erano costantemente più "pronti per il cliente" senza modifiche. GLM-4.7 può assolutamente gestire anche questo, ma mi sono trovato a modificare il tono e la struttura più spesso.

Requisiti di massima stabilità

Se le tue priorità sono:

• latenza ultra prevedibile,
• tolleranza estremamente bassa alle allucinazioni su conoscenze generali,
• e forti SLA del fornitore.

Per ora, GPT-5 è la scelta più sicura.

Nei casi di agenti a lungo termine dove una singola allucinazione strana può causare danni reali (come la configurazione errata di un'infrastruttura), le barriere di sicurezza e il sistema di monitoraggio di GPT-5 sembrano più maturi. GLM-4.7 si è comportato bene nei miei test, ma l'ecosistema circostante (valutazioni, barriere di sicurezza, strumenti pronti all'uso) non è ancora così collaudato.

Il Quadro Generale: I Modelli Si Stanno Commoditizzando

Guardando da una prospettiva più ampia, la parte più interessante di GLM-4.7 rispetto a GPT-5 non è chi "vince". È che, per molto lavoro quotidiano, entrambi sono abbastanza buoni.

Ciò che conta davvero ora è:

• Prezzo per problema risolto (non per token).
• Ecosistema e integrazione attorno al modello, strumenti, registrazione, ripetizioni, modelli di prompt.
• Adattamento alla tua lingua + dominio (SaaS in inglese come prima lingua vs codice bilingue vs strumenti interni).

La mia conclusione pratica dopo tutti questi test:

• Usa GPT-5 quando hai bisogno della massima qualità di ragionamento, di un output in inglese raffinato e di un supporto ricco dell'ecosistema.
• Usa GLM-4.7 quando ti interessa di più la capacità di elaborazione e il costo, o se hai bisogno di auto-gestione e di prestazioni migliori in cinese.

E onestamente? Non aver paura di mescolarli.

Nel mio stack attuale:

• Specifiche, decisioni sui prodotti e scrittura rivolta ai clienti → GPT-5.
• Agenti di codifica in massa, generazione di test e compiti di manutenzione interna → GLM-4.7.

Se stai appena iniziando, ti suggerirei questo:

1. Scegli un flusso di lavoro rappresentativo, ad esempio, 「risolvere un test fallito nel mio repository con un agente」.
2. Eseguilo 10 volte con GLM-4.7 e 10 volte con GPT-5 utilizzando gli stessi prompt e strumenti.
3. Monitora: tasso di successo, numero totale di token, costo e quanto ti senti infastidito leggendo i risultati.

Questo piccolo esperimento ti dirà di più su GLM-4.7 vs GPT-5 per la tua vita di quanto possa fare qualsiasi pagina di marketing o post sul blog, incluso questo.

Poi, mantieni quello che effettivamente funziona per te, non quello con il grafico di benchmark più vistoso.

Il miglior modello per te dipende dal tuo flusso di lavoro, non dalla classifica.

Dopo tutti questi test, la verità scomoda è questa: per la maggior parte dei flussi di lavoro personali e indipendenti, il modello stesso conta meno del design dell'agente che lo circonda.

È esattamente quello che stiamo costruendo in Macaron. Non puntiamo su un singolo modello “migliore”. Combiniamo i modelli più forti disponibili con un sistema di memoria che apprende realmente come tu lavori — ciò che ti interessa, come iteri e dove solitamente qualcosa si rompe.

Se sei curioso di sapere come si sente in pratica, puoi provarlo tu stesso. [Prova Macaron gratis →]