GLM-4.7 と DeepSeek for Code の比較: 速度、コスト、精度

初めてGLM-4.7とDeepSeekのワークフローを立ち上げてコーディングしたとき、いつものように少し違うロゴで大体同じ体験だろうと思っていました。ところが、画面には全く異なる2つの個性が現れました。

GLM-4.7は、説明が多いけれどほとんどプロダクションを壊さないベテランエンジニアのような感じでした。DeepSeekは、速くて安く出荷することに夢中になり、時々エッジケースを忘れるインターンのように動作しました。どちらも中国のオープンウェイトモデルで、どちらもコーディングに対応可能として市場に出ており、今や西洋の開発者やインディーズクリエイターのワークフローに浸透し始めています。

私は1週間かけて、バグ修正、多言語コードコメント、APIラッパー、長文コンテキストのリファクタリングなど、実際のタスクを投げかけて、GLM-4.7とDeepSeekが実際にどのように比較されるのかを確認しました。

オープンウェイトコーディングモデル対決

2つの中国製オープンウェイトモデル

舞台を整えましょう。

このGLM-4.7対DeepSeekの比較では、以下をテストしました:

GLM-4.7（358B密集型、オープンウェイト、API + ローカル量子化実行）
DeepSeek V3.2（エキスパートの混合、スパース、コミュニティバックエンドを通じてオープンウェイト）

どちらも以下のように位置付けています:

コーディングと推論に強い
ベンチマークで多くのプロプライエタリモデルと同等かそれ以上
セルフホスティングや地域展開に親和性がある（特にアジアで）

私のテストでは、インディービルダーが実際に使うコーディングワークフローに焦点を当てました:

小さなFlask + Reactアプリからの実際のバグ修正
混乱したJSONからTypeScript型生成
迅速にデプロイ可能なスクリプトの作成（Python, JS）
長いコンテキストでのリファクタリング（40–80Kトークンの混合コード + ドキュメント）

グローバルデベロッパーにとっての重要性

これら二つの興味深い点は、パフォーマンスだけでなく、誰のために最適化されているかです。

GLM-4.7は堅牢性と長文推論に調整されている印象です。大規模なリファクタリングや長い技術文書、構造化されたコード説明を想像してください。
DeepSeek V3.2はスループットとコストに調整されている印象です。AIコーディングエージェント、バッチコード生成、または大量API使用に最適です。

あなたがソロデベロッパー、インディーSaaS創業者、またはツールに手を出すコンテンツ制作者である場合、GLM-4.7とDeepSeekの選択は、安定性とコスト・速度の組み合わせのトレードオフとなり、ベンチマークや実際の実行でそれがすぐに現れます。

ベンチマーク比較

SWE-bench 認証済み

私のリビングルームには完全なSWE-benchラボはまだありませんが、20件のGitHubイシューで小規模なレプリケーションテストを行いました。

バックエンド10件（Python、Flask、Djangoスタイル）
フロントエンド10件（React + TS）

成功＝パッチ適用、テスト合格、動作が説明に一致。

私のミニSWE風の試行では：

GLM-4.7が20件中13件のイシューを解決（65%）
DeepSeekが20件中10件のイシューを解決（50%）

科学的なSWE-bench-verifiedスコアではありませんが、方向性としては：

GLM-4.7は長いイシュースレッドを読むのが得意で、真の根本原因を推測するのが上手です。
DeepSeekは特にマルチファイルの変更で、もっともらしいがやや外れた修正を提供する傾向があります。

あなたのコーディングワークフローが「長いGitHubイシューを読み、コンテキストを理解し、安全にパッチを当てる」ことに大きく依存している場合、私のテストではGLM-4.7が明らかに優れていました。

多言語コーディングのパフォーマンス

多言語プロンプトでもテストを行いました：

問題を中国語で説明、コードはPython
問題を英語で記述、既存のコメントは日本語
変数命名のヒントはスペイン語

大まかな結果パターン：

GLM-4.7は説明と変数ヒントが異なる言語である場合でも、よりクリーンで一貫した命名を行いました。
DeepSeekは初期プロンプトの言語に「固定」されて、後の別の言語での指示を部分的に無視することがありました。

多言語コーディングタスクにおいては、次のように評価します：

GLM-4.7: 混合言語の指示に従う能力は約9/10
DeepSeek: 約7/10、依然として良好だが、プロンプト中に言語が切り替わるとやや不安定。

数学および推論能力

数学を多用するコーディングタスク（動的価格設定ロジック、アルゴリズムの複雑さの説明、小さなDP問題）に対して、30の問題を両モデルに投げかけました：

純粋な数学 10問
コード内の数学（Python） 10問
推論 + コード（例：「説明してからダイクストラを実行」） 10問

結果のスナップショット：

GLM-4.7: 約83%が完全に正解（25/30）
DeepSeek: 約70%が完全に正解（21/30）

違いは単なる正確さだけではありませんでした：

GLM-4.7は中間の推論がより明確で、コードもその推論とほとんど一致していました。
DeepSeekは正しい推論を示すこともありましたが、特にオフバイワンや境界条件に関してはコードがわずかに間違っていました。

アルゴリズムを多用する作業や、数学のエラーが致命的なデータタスクを行う場合、GLM-4.7の方が安全に感じました。

アーキテクチャの詳細

GLM-4.7: 358Bの密集モデル

GLM-4.7は完全に密集した約358Bパラメータモデルです。簡単に言えば、すべてのトークンがネットワーク全体を通過します。専門家もルーティングもありません。

これが実際に意味すること：

タスクタイプ全体でより予測可能な動作
トークンごとの計算負荷が重い
すべての層がすべてを見るため、長いコンテキストでの推論がスムーズになることが多い

私のテストでは、GLM-4.7は「重いが思慮深い」と感じられました。わずかに遅いですが、プロンプトが混乱していたり、説明が過剰な場合には、より安定しているのが明らかでした（正直なところ、これが実際のプロンプトの姿です）。

DeepSeek V3.2: スパースアテンションを用いたMoE

DeepSeek V3.2は、スパース活性化を備えたMixture-of-Experts (MoE)設計を使用しています。

各トークンにつき「専門家」の一部のみが活性化
トークンあたりの計算コストが低い
同じハードウェア予算で全体的により多くの容量を見込める可能性

実際には、これによりDeepSeekは速度とコストの優位性を得ますが、いくつかの癖も導入します：

時折、特定のスタイルやパターンに「スナップ」する
稀ですが、ほぼ同一のプロンプトで一貫性のない動作を見ました

MoEの特徴を確かに感じます：それは速く、時には驚くほどですが、大きな密なモデルよりも少し「個性主導」です。

推論と展開への影響

GLM-4.7とDeepSeekのアーキテクチャの違いは、以下の場合に重要です：

独自のGPUスタックを運用する
負荷時のレイテンシを気にする
チーム全体で予測可能な動作が必要

私のテストからの経験則：

APIのみの使用では、DeepSeekは通常、コスト/速度で勝り、GLM-4.7は安定性で勝ります。
自己ホスティングでは、DeepSeekは少数の高性能カード（MoE）で実行可能であり、GLM-4.7の密な性質はより多くの生のGPUとメモリを要求します。

もしあなたが単独でA100にデプロイするインディービルダーや、消費者向けGPUのクラスターを使用している場合、DeepSeekは一般的に安価にスケールしやすいです。

スピードとレイテンシー

最初のトークンまでの時間

私は、同等の品質を持つホストエンドポイントを介して、各50件のリクエストで最初のトークンまでの時間（TTFT）を測定しました。

2Kトークンのプロンプトでの平均TTFT:

GLM-4.7: 約1.3～1.5秒
DeepSeek: 約0.7～0.9秒

そのため、DeepSeekは約40～50%速く話し始めます。タイトなフィードバックループにいるとき（「この関数を修正して…いや、そうじゃない」など）、明らかに速く感じます。

秒あたりのトークン数

スループットのために、1K～2Kの完了長をテストしました。

平均トークン/秒:

GLM-4.7: 25～30トークン/秒
DeepSeek: 45～55トークン/秒

これは私の環境ではDeepSeekで約60～80%速い生成です。

AIコーディングアシスタントを構築していて、提案をストリーミングする場合、DeepSeekのスピードは実際のもので、宣伝ではありません。

長いコンテキストでのパフォーマンス

しかし、スピードだけが全てではありません。

40K以上のトークンコンテキスト（大規模なリポジトリや長い設計ドキュメント）では、以下のことがわかりました:

GLM-4.7はより長く一貫性を保ち、「コンテキストハルシネーション」が少なかった。
DeepSeekは速さを保ちましたが、時々古い部分を誤読したり、最後の数画面のコードを過剰に重視したりしました。

80Kトークンのリファクタープロンプトでは:

GLM-4.7: 3つの小さな問題がありましたが、ファイルレベルの制約に正しく従いました。
DeepSeek: 6つの問題があり、明示的に触れないように指示したファイルを編集しました。

したがって、長いコンテキストでのGLM-4.7対DeepSeekのシナリオでは、GLM-4.7は遅いですが、大規模なコードベースを扱う際にはより信頼性があります。

コスト分析

API料金の比較

正確な数字はプロバイダーによって異なりますが、私が一貫して見たパターンは次のとおりです:

DeepSeekスタイルのMoEエンドポイントは、通常、GLM-4.7クラスの密集エンドポイントよりも1Mトークンあたり30〜60％安価でした。
あるホスト環境では、DeepSeekの生成は1M出力トークンあたり約$0.60で、GLM-4.7は1Mあたり約$1.10でした。

もしあなたが次のような状況で運用している場合:

低ボリュームのサイドプロジェクト → 両方とも手頃な価格です
毎日数百万トークンのSaaS → DeepSeekの利点が非常に速く蓄積されます

自己ホスト型GPU要件

自身の実験とドキュメントからの大まかな展開図:

GLM-4.7
- フル精度: 高メモリGPUが複数必要（個人向けではない）
- 4ビット/8ビット量子化: 依然として重い: スムーズな高並行性のために2〜4 × 80GBのGPUが必要
DeepSeek V3.2
- MoEが助ける: トークンごとのアクティブパラメータが少ない
- 中規模使用のために2 × 40〜80GBカードでの合理的な展開

自宅で単一の3090/4090でホビーデプロイメントをしたいだけなら、両方とも重い量子化と妥協が必要になりますが、DeepSeekの方が現実的な選択です。

1Mトークンあたりの実効コスト

ハードウェア+電力+遅延を考慮した場合、私のざっくりとした実効コスト比は次のとおりでした:

DeepSeek: 基準コスト= 1.0x
GLM-4.7: 1Mトークンあたり約1.4〜1.8xの実効コスト

したがって、純粋なGLM-4.7対DeepSeekのコストの観点から見ると:

DeepSeekは、大量のAPIワークロード、エージェント、大量ドキュメント生成に適しています。
GLM-4.7は、クリティカルなリファクタリングや顧客向けコード、複雑な推論ジョブなど、各呼び出しが「重要」である場合に、トークン価格よりも意味を持ちます。

このコストと品質のトレードオフは、Macaronの本番環境で実際に対処していることです。 何百万もの推論を実行する場合、単一の「最良」モデルを選ぶことはほとんど意味がありません。

私たちは、速度、コスト、故障耐性に基づいて異なるタスクを異なるモデルにルーティングします。ユーザーはMoE対密集やトークン当たりのセントを考える必要はなく、ただ高速で信頼性のあるミニアプリを手に入れることができます。

この種のモデルルーティングが実際の製品でどのように機能するか気になるなら、Macaronが具体的な例です。

実践におけるコード品質

Python、JavaScript、TypeScript出力

日常のインディーデブ作業では、これが実際に重要な部分です。

約50のコーディングタスクにおいて:

Python: GLM-4.7は、文脈管理、ログ、型付けの使用がわずかに洗練されていました。DeepSeekも良かったですが、より「チュートリアルスタイル」でした。
JavaScript: 非常に接近しています。DeepSeekは時折、やや古いパターン（var的な考え方）を使用しました。GLM-4.7はモダンでしたが冗長でした。
TypeScript: GLM-4.7は型推論とジェネリクスで明らかに優れていました。DeepSeekは時折、エッジケースのヌラビリティやオプションフィールドを無視することがありました。

スタックがTS重視なら、GLM-4.7を選ぶことをお勧めします。

エラーハンドリングパターン

ここでGLM-4.7が静かに私を驚かせました。

GLM-4.7:
- 構造化されたエラーハンドリングをより頻繁に使用しました（カスタムエラークラス、型付きガード）
- 過度なログ生成を避けつつ、適切なログメッセージを追加しました
DeepSeek:
- 動作するハッピーパスのソリューションをより迅速に出荷しました
- エラー分岐が時々不足していたり、ジェネリックなcatch (e)パターンを使用したりしました

実運用に近いワークフローでは、これは重要です。コンテキストなしでジェネリックな例外をデバッグするのは苦痛です: GLM-4.7はその一部を軽減してくれました。

ドキュメンテーション生成

ドックストリング、READMEのスニペット、インラインコメントについて:

GLM-4.7は、より読みやすい説明を、より良い構造（セクション、箇条書き、例）で書きました。
DeepSeekは、内部文書には便利ですが、チュートリアルやユーザー向けガイドにはあまり適さない、より短くコンパクトな説明を生成しました。

即興で行ったドキュメント生成ベンチマークでは（10の関数に対して、両方のモデルに完全なドックストリングと使用メモを依頼）：

GLM-4.7: 軽い編集で内容の約80%を保持
DeepSeek: 約60%を保持：明確さとトーンのためにより多くの書き直しが必要

もしあなたのコードに関するコンテンツや開発者向けドキュメントを作成するのであれば、GLM-4.7の出力は「編集で公開可能」に近く、「大幅な書き直しが必要なドラフト」とは感じられませんでした。

GLM-4.7を選ぶとき

非常に長い出力が必要な場合（128K）

ワークフローが長いコンテキスト、128Kトークンのコード、ノート、仕様、ログの中で動作する場合、GLM-4.7がより安全な選択です。

混合コンテキストテストでは:

GLM-4.7 はファイルの境界、制約、およびスタイルルールを 60–90K トークンのプロンプト全体で遵守しました。
DeepSeek は高速であり続けましたが、プロンプトが増えるにつれてコンテキストの誤りが増えました。

対象:

フルプロジェクトのリファクタリング
大規模な設計ドキュメントのレビュー
コードからの大規模なバッチドキュメント生成

GLM-4.7 は、まるで注意深いシニア開発者がキーボードに触れる前にすべてを読み込むように振る舞いました。

強化されたフロントエンドとUI感性

これは驚きでしたが、フロントエンド/UIタスクでは、GLM-4.7 はしばしば「センスが良い」と感じられました。

例:

適切なプロップ命名を伴うReactコンポーネント
UIロジックの存在理由を説明するより良いインラインコメント
簡単なスタイルガイドが与えられた時のより一貫したCSS/ユーティリティクラスのパターン

DeepSeekも同じコンポーネントを構築できましたが、GLM-4.7はより頻繁に、プロダクションレベルのフロントエンドリポジトリにそのまま投入できるようなコードを生成しました。

したがって、主な使用ケースが以下の場合:

UI重視のアプリ
デザインシステムに対応したコンポーネント
フロントエンドのドキュメントと例

GLM-4.7は、GLM-4.7とDeepSeekの選択の際により適したデフォルトである可能性があります。

DeepSeekを選ぶとき

極端なコスト最適化

主なKPIが「1ドルあたりのトークン数」である場合、DeepSeekはあなたに最適です。

DeepSeekを最初に選ぶ典型的なケース:

ユーザーセッションごとに数百の小さな呼び出しを行うAIコーディングエージェント
多くの言語のSDK、ボイラープレート、移行スクリプトのようなバルクコード生成
軽微なミスが許容される内部ツール

私の約500万トークンにわたるサイドバイサイドログでは:

DeepSeekのコストはGLM-4.7に比べて約45%低く、同様のワークロードにおいて。
エラーレートは高かったが、非クリティカルなパスでは許容範囲内だった。

最速の推論速度

アプリがレイテンシで生き残るかどうか、リアルタイムの提案パネルや会話型アシスタントUIを考えると、DeepSeekの速度は無視できません。

現実的な「入力しながらのオートコンプリート」設定では:

DeepSeekはウォームアップ後「ほぼ瞬時」に感じられました。
GLM-4.7も使用可能でしたが、特に最初のリクエストで明らかに遅かったです。

GLM-4.7とDeepSeekに関する私の個人的な経験則:

GLM-4.7を選ぶ場合: 正確性、長いコンテキスト、コード品質がコストよりも重要な場合。
DeepSeekを選ぶ場合: スケーリングが必要で、最大スループットを求め、多少の監視を受け入れられる場合。

まだ迷っているなら、探索や大量生成にはまずDeepSeekを使い、システムの形が安定したら、クリティカルなパス（プロダクションリファクタリング、顧客向けロジック）をGLM-4.7に切り替えてください。

そして、これらのモデルを使用する際には常に: すべてをログに記録し、すべてを比較し、AIが自信ありげに聞こえるからといってテストを省略しないでください。