Negli ultimi settimane ho deliberatamente messo alla prova i miei flussi di lavoro per vedere come si comportano realmente GLM-4.7 e GPT-5 quando vengono utilizzati su progetti reali, repository disordinati, specifiche incomplete e tutto il resto.

Sulla carta, entrambi sono "di nuova generazione", "agentici", "forti nella programmazione" e tutti i soliti termini di moda. In pratica, quando ho eseguito test fianco a fianco su correzione di bug, rifattorizzazioni 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 premessa 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 svolti a dicembre 2025: piccoli esperimenti ma riproducibili, utilizzando gli stessi prompt, repository e strumenti su entrambi i modelli. Considerate queste come note di campo, non come verità assoluta.

Vediamo dove effettivamente GLM-4.7 e GPT-5 divergono, in particolare per la programmazione, gli agenti e i flussi di lavoro sensibili ai costi.

Perché questo confronto è importante

Entrambi i modelli enfatizzano le capacità agentiche e di programmazione

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

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

1. Possono gestire gli strumenti in modo affidabile?

Ho integrato entrambi in 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 esecutore 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 in TypeScript/Next.js del mio lavoro con i clienti.

1. Riescono a rimanere nel budget?

Perché un agente "intelligente" che silenziosamente brucia 50 dollari per correggere un 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" nei compiti pesantemente in inglese e nel ragionamento in stile prodotto.
• GLM-4.7 ha superato la sua classe di prezzo nel coding puro e nell'uso degli strumenti, soprattutto quando l'ho guidato con prompt più strutturati.

Impatto reale sulle decisioni di selezione del modello

Questa non è una sfida teorica tra GLM-4.7 e GPT-5. La scelta influisce su tutto:

• Se gestisci 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 impiega 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 trasferito l'assistente "AI dev" interno di un cliente da uno stack solo GPT a uno ibrido: GPT-5 per il lavoro di specifiche del prodotto e il copy rivolto agli utenti, GLM-4.7 per i compiti di codifica in background dove costi e produttività 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.

Verifica SWE-bench

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

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

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

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

Ciò che contava più della percentuale grezza era come fallivano:

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

SWE-bench Multilingue

Ho creato un pseudo SWE-bench multilingue:

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

Qui GLM-4.7 contro GPT-5 si sono invertiti:

• 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 risolveva solitamente il problema una volta che riscrivevo il report completamente in inglese, ma questo è un attrito extra che non vuoi a livello di scala.

Terminal Bench 2.0

Per attività 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 attività:

• GPT-5: 34/40 (85%)
• GLM-4.7: 33/40 (82,5%)

La differenza principale:

• GPT-5 ha usato in media meno chiamate agli strumenti (circa 3,1 per attività).
• GLM-4.7 si aggirava intorno a 3,8 chiamate per attività.

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

HLE con Strumenti

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

1. Cerca nei documenti (tramite uno strumento di ricerca web).
2. Leggi una pagina.
3. Chiama una calcolatrice o un piccolo sandbox Python.
4. Componi una raccomandazione finale.

Ecco dove GPT-5 ha iniziato a mettersi in mostra:

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

Nel complesso, in questo piccolo test HLE-con-strumenti:

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

Se il tuo caso d'uso principale 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 nella mia esperienza.

Confronto dei prezzi

Per i costruttori indipendenti, il prezzo è dove GLM-4.7 vs GPT-5 può silenziosamente fare o rompere 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 di 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 sul contesto riutilizzato

GLM-4.7, al contrario, è posizionato in modo aggressivo sui costi, specialmente nelle regioni cinesi, e spesso arriva a 30-60% più economico per token rispetto ai modelli OpenAI di frontiera, a seconda della tua regione e del 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:

• GLM-4.7 costava ≈ $0,40–$0,60
• GPT-4.1/o3 costava ≈ $0,90–$1,40 per prestazioni simili

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

Costo totale per flussi di lavoro tipici degli agenti

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

Per il mio benchmark di 30 task in stile SWE:

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

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

Se stai gestendo:

• Agenti di revisione del codice continui
• Triage automatico dei bug
• Passaggi di refactoring notturni

Quelle differenze di costo per correzione si accumulano rapidamente.

Opzione di hosting autonomo (solo GLM-4.7)

La carta jolly è l'auto-hosting. GLM-4.7 può essere distribuito sui tuoi GPU o cloud privati.

Questo sblocca casi d'uso in cui:

• Paghi un costo infrastrutturale fisso invece di picchi API imprevedibili
• Esigenze legali/sicurezza richiedono che il codice non tocchi mai un fornitore statunitense o di terze parti
• Vuoi eseguire molti agenti più piccoli in parallelo senza sovrapprezzo per chiamata

Non è gratuito, ovviamente. Stai scambiando:

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

…ma una volta che l'uso supera una certa soglia (per me era intorno a 15–20 milioni di token/giorno sostenuti), l'auto-hosting di GLM-4.7 diventa molto attraente rispetto a una strategia API pura GPT-5.

Differenze di Architettura che Contano

Finestra di contesto (200K vs ?)

Per GLM-4.7, ho ottenuto costantemente un contesto di circa 200K token con cui lavorare. È sufficiente per:

• una porzione di repo di medie dimensioni,
• più alcuni problemi aperti,
• più alcuni log e istruzioni.

I limiti esatti del contesto 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 quasi mai ho raggiunto limiti rigidi di contesto nei compiti di codifica quotidiana.

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

• GPT-5 spesso faceva meglio la sintesi implicita, rimanendo concentrato anche quando sovraccaricavo il contesto.
• GLM-4.7 a volte "dimenticava" dettagli precedenti in prompt molto lunghi a meno che non strutturassi esplicitamente le sezioni (ad es., # 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 problemi.

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

Per grandi differenze:

• GLM-4.7 si sentiva più a suo agio a scaricare grandi porzioni 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 piacevole per gli umani ma leggermente fastidioso per pipeline automatizzate.

Modalità di pensiero e profondità di ragionamento

Entrambi i modelli promuovono una forma 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 risoluzione di bug complessi di circa 10-15 punti percentuali, ma ha anche:
  • aumentato la latenza di circa 1,5-2 volte,
  • e aumentato l'uso dei token in modo simile.
• Lo stile di prompting "lento / profondo" di GLM-4.7 (che lo invita esplicitamente a pensare per passi, verificare ipotesi e rileggere il codice) ha aiutato anche, ma i miglioramenti sono stati minori: forse un miglioramento del 5-8% sui compiti più complessi.

Se ti interessa il massimo ragionamento per decisioni di prodotto o pianificazione multi-step, il livello superiore di GPT-5 resta avanti. Se ti interessa un ragionamento abbastanza buono a un costo ragionevole, GLM-4.7 regge bene.

Prestazioni di Codifica nel Mondo Reale

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

Refactoring multi-file

Ho dato lo stesso scenario a entrambi i modelli:

• Un piccolo monorepo TypeScript (circa 60 file).
• Obiettivo: estrarre un helper analitico condiviso e rimuovere la logica duplicata in 4 servizi.

Risultati:

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

Tempo per "test verdi" dopo 2-3 iterazioni avanti e indietro:

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

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

Cicli di correzione bug

Per i compiti di correzione bug in stile SWE più piccoli, ho osservato come ciascun modello si comportava nei tentativi in loop:

1. Proporre una correzione.
2. Eseguire i test.
3. Leggere i log di errore.
4. Provare di nuovo.

Pattern che ho osservato:

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

Qualità della generazione dei test

Ho anche chiesto a 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 del progetto reale (nomenclatura, 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: maggiore potenziale, leggermente migliore nella pianificazione, meno cicli di "ripetizioni stupide".
• GLM-4.7: eccellente rapporto costo-efficienza, forte una volta fornite strutture di prompt e un po' di logica di sicurezza.

Quando scegliere GLM-4.7

Casi d'uso sensibili ai costi

Se sei uno sviluppatore indie, una piccola agenzia o gestisci un progetto collaterale, la scelta tra GLM-4.7 e GPT-5 si riduce spesso a un solo brutale parametro: dollari per attività risolta.

Dai miei log:

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

Questo scambio vale per:

• manutenzione del codice di fondo,
• refactoring 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,

poi la storia dell'auto-gestione di GLM-4.7 è il fattore decisivo.

È più doloroso da gestire? Sì. Ti trovi a gestire GPU, server di inferenza, monitoraggio e scalabilità. Ma se il volume di token è abbastanza alto e la sicurezza/riservatezza sono non negoziabili, è una scelta molto razionale.

Codebase prevalentemente cinese

Se la tua codebase:

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

GLM-4.7 attualmente ha un vero vantaggio.

Nei miei test su repository misti cinese-inglese:

• Ha compreso i rapporti di bug con stack trace e messaggi di log in cinese quasi in modo nativo.
• GPT-5 si è avvicinato una volta tradotto tutto, ma questo comporta un ulteriore passaggio di lavoro.

Quindi, se operi in un ambiente cinese-prima o bilingue, GLM-4.7 si adatta semplicemente più naturalmente alla vita quotidiana dello sviluppo.

Quando scegliere GPT-5

Ecosistema maturo

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

Attualmente GPT-5 vince su:

• profondità delle integrazioni di terze parti,
• strumenti pronti all'uso e agenti ottimizzati per la sua API,
• esempi di comunità, documenti e suggerimenti per il debugging.

Se stai creando qualcosa che deve collegarsi a molti strumenti SaaS, plugin o piattaforme senza codice, GPT-5 è la strada di minor resistenza.

Flussi di lavoro inglese-prima

Per:

• specifiche del prodotto,
• testo UX,
• documenti strategici,
• compiti di ragionamento complessi,

GPT-5 semplicemente sembra più raffinato.

Nei miei test, il suo:

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

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

Requisiti di massima stabilità

Se le tue priorità sono:

• latenza ultra‑prevedibile,
• tolleranza estremamente bassa alle allucinazioni sulla conoscenza generale,
• e forti SLA con i fornitori,

GPT-5 è attualmente la scelta più sicura.

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

Il quadro generale: i modelli stanno diventando una merce

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

Ciò che conta davvero ora è:

• Prezzo per problema risolto (non per token).
• Ecosistema e collegamento intorno al modello, strumenti, registrazione, ripetizioni, schemi di prompt.
• Idoneità per la tua lingua + dominio (SaaS in inglese vs base di codice bilingue vs strumenti interni).

Il mio consiglio pratico dopo tutti questi test:

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

E onestamente? Non aver paura di mescolarli.

Nel mio stack attuale:

• Specifiche, decisioni di prodotto e scrittura per i clienti → GPT-5.
• Agenti di codifica in blocco, generazione di test e compiti di manutenzione interna → GLM-4.7.

Se stai iniziando, ti suggerirei questo:

1. Scegli un workflow rappresentativo, ad esempio, "risolvere un test fallito nel mio repo con un agente."
2. Eseguilo 10 volte con GLM-4.7 e 10 volte con GPT-5 usando gli stessi prompt e strumenti.
3. Monitora: tasso di successo, totale token, costo e quanto ti infastidisce leggere i risultati.

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

Quindi mantieni quello che effettivamente ti aiuta a spedire il lavoro, non quello con il grafico di benchmark più appariscente.

Il miglior modello per te dipende dal tuo workflow, non dalla classifica.

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

È esattamente ciò che stiamo costruendo in Macaron. Non scommettiamo su un singolo modello "migliore". Combiniamo i modelli più potenti disponibili con un sistema di memoria che apprende davvero come lavori tu — cosa ti interessa, come iteri e dove le cose di solito si rompono.

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