처음 GLM-4.7 vs DeepSeek 워크플로우를 코딩에 돌렸을 때, 예상했던 건 대개 비슷한 경험과 약간 다른 로고였습니다. 대신, 화면에는 두 개의 매우 다른 개성이 나타났습니다.

GLM-4.7은 과도하게 설명하지만 거의 실수가 없는 베테랑 엔지니어 같았습니다. 반면 DeepSeek은 빠르고 저렴하게 작업을 마치지만 가끔 엣지 케이스를 잊는 속도에 집착하는 인턴 같았습니다. 둘 다 중국의 오픈 웨이트 모델이고 코딩에 적합하다고 홍보되며, 이제 서구의 개발자와 인디 창작자 워크플로우에 점점 스며들고 있습니다.

일주일 동안 실제 작업, 버그 수정, 다국어 코드 주석, API 래퍼, 긴 문맥 리팩터링을 던져보며 GLM-4.7 vs DeepSeek의 실제 비교를 해보았습니다.

오픈 웨이트 코딩 모델 대결

두 중국의 오픈 웨이트 모델

무대를 설정해 봅시다.

이 GLM-4.7 vs DeepSeek 비교에서 테스트한 것은:

• GLM-4.7 (358B 밀집, 오픈 웨이트, API + 로컬 양자화 실행)
• DeepSeek V3.2 (전문가 혼합, 희소, 커뮤니티 백엔드를 통한 오픈 웨이트)

둘 다 다음과 같이 포지셔닝합니다:

• 코딩과 추론에 강함
• 벤치마크에서 많은 독점 모델보다 경쟁력 있거나 더 나음
• 자체 호스팅 및 지역 배포에 친화적 (특히 아시아에서)

제가 테스트한 것은 실제 인디 빌더들이 사용하는 코딩 워크플로우에 집중했습니다:

• 작은 Flask + React 앱에서 실제 버그 수정
• 복잡한 JSON에서 TypeScript 타입 생성
• 빠르게 배포 가능한 스크립트 작성 (Python, JS)
• 긴 컨텍스트를 가진 리팩토링 (40–80K 토큰의 혼합 코드 + 문서)

글로벌 개발자들에게 이것이 중요한 이유

이 두 가지의 흥미로운 점은 성능뿐만 아니라, 누구를 위해 최적화되었는가입니다.

• GLM-4.7은 견고성과 장기 추론을 위해 튜닝된 느낌입니다. 큰 리팩토링, 긴 기술 문서, 구조화된 코드 설명 등을 생각해보세요.
• DeepSeek V3.2는 처리량과 비용을 위해 튜닝된 느낌입니다. AI 코딩 에이전트, 배치 코드 생성, 대량 API 사용에 완벽합니다.

만약 당신이 솔로 개발자, 인디 SaaS 창업자, 도구에 관심 있는 콘텐츠 제작자라면, GLM-4.7과 DeepSeek 간의 결정은 안정성과 비용-속도 조합 사이의 선택이 됩니다. 이는 벤치마크와 실제 실행을 보면 빠르게 드러납니다.

벤치마크 비교

SWE-bench 인증

아직 거실에 SWE-bench 실험실을 완벽하게 갖추진 않았지만, GitHub 이슈 20개에 대해 작은 복제 테스트를 해봤어요:

• 백엔드 10개 (Python, Flask, Django 스타일)
• 프론트엔드 10개 (React + TS)

성공 = 패치 적용, 테스트 통과, 설명과 일치하는 동작.

제 미니 SWE-유사 테스트에서:

• GLM-4.7은 20개 중 13개 이슈 해결 (65%)
• DeepSeek은 20개 중 10개 이슈 해결 (50%)

과학적인 SWE-bench 인증 점수는 아니지만, 방향성으로:

• GLM-4.7은 긴 이슈 스레드를 읽고 실제 근본 원인을 추론하는 데 더 뛰어납니다.
• DeepSeek은 그럴듯하지만 약간 어긋난 수정을 제시할 가능성이 더 높으며, 특히 여러 파일 변경 시 그렇습니다.

코딩 워크플로우가 "이 긴 GitHub 이슈를 읽고, 맥락을 이해하며 안전하게 패치"하는 것에 크게 의존한다면, 제 테스트에서 GLM-4.7이 확실히 앞서갔습니다.

다국어 코딩 성능

또한 다국어 프롬프트를 테스트했습니다:

• 문제는 중국어로 설명하고, 코드는 Python으로 작성
• 문제는 영어로 설명하고, 기존 주석은 일본어로 작성
• 변수 명명 힌트는 스페인어로 제공

대략적인 결과 패턴:

• GLM-4.7은 설명과 변수 힌트가 다른 언어일 때 더 깔끔하고 일관된 명명을 했어요.
• DeepSeek는 처음의 지시어 언어에 "고정"되어 나중의 다른 언어 지시를 부분적으로 무시하기도 했어요.

다국어 코딩 작업에서의 평가는 다음과 같습니다:

• GLM-4.7: 혼합 언어 지시를 따르는 데 약 9/10
• DeepSeek: 약 7/10, 여전히 좋지만 프롬프트 도중에 언어가 바뀌면 약간 더 취약해요.

수학 및 추론 능력

수학 중심의 코딩 작업 (동적 가격 책정 논리, 알고리즘 복잡성 설명, 작은 DP 문제)에서 두 모델에 30개의 문제를 던졌습니다:

• 순수 수학 10개
• 코드 속의 수학 10개 (Python)
• 추론 + 코드 10개 (예: "설명 후 Dijkstra 수행")

결과 요약:

• GLM-4.7: 약 83% 완전 정답 (25/30)
• DeepSeek: 약 70% 완전 정답 (21/30)

차이는 단순한 정답률뿐만이 아니었어요:

• GLM-4.7은 중간 추론이 더 명확했고, 코드는 대부분 그 추론을 잘 따랐어요.
• DeepSeek는 가끔은 추론이 맞는데 코드가 약간 틀린 경우가 있었고, 특히 오프바이원 및 경계 조건에서 그랬어요.

알고리즘이 많이 필요한 작업이나 수학적 오류가 치명적인 데이터 작업을 한다면, GLM-4.7이 더 안전한 느낌이었어요.

아키텍처 심층 분석

GLM-4.7: 358B 밀집 모델

GLM-4.7은 완전히 밀집된 약 358B 파라미터 모델이에요. 간단히 말하면, 모든 토큰이 전체 네트워크를 통과한다는 뜻이에요. 전문가도 없고, 라우팅도 없어요.

실제로 이것이 의미하는 것은:

• 다양한 작업 유형에서 더 예측 가능한 동작
• 토큰당 더 무거운 연산 부담
• 모든 레이어가 모든 것을 보기 때문에 종종 부드러운 긴 문맥 추론

제 실험에서는, GLM-4.7이 "무겁지만 신중한" 느낌이었어요. 약간 느리지만, 프롬프트가 복잡하거나 과도하게 설명되었을 때 (솔직히 말해서, 실제 프롬프트가 그런 경우가 많죠) 눈에 띄게 더 안정적이었어요.

DeepSeek V3.2: 희소 주의력을 가진 MoE

DeepSeek V3.2는 희소한 활성화를 가진 전문가 혼합(MoE) 설계를 사용해요:

• 토큰당 일부 "전문가"만 활성화
• 토큰당 더 낮은 연산 비용
• 같은 하드웨어 예산으로 전체적으로 더 많은 용량 가능성

실제로, 이로 인해 DeepSeek은 속도와 비용에서 이점을 얻지만, 몇 가지 특이한 점도 생겨요:

• 때때로 특정 스타일이나 패턴에 "맞춰"지는 경우가 있어요.
• 드물긴 하지만 거의 동일한 프롬프트에서 일관되지 않은 행동을 본 적이 있어요.

MoE의 특성을 확실히 느낄 수 있어요: 빠르고 때로는 놀랍기도 한데, 큰 밀집 모델보다 약간 더 "개성 중심적"이에요.

추론 및 배포에 대한 함의

GLM-4.7과 DeepSeek의 아키텍처 차이는 다음의 경우에 중요해요:

• 자체 GPU 스택을 운영하는 경우
• 부하 시 지연 시간에 신경 쓰는 경우
• 팀 전체에서 예측 가능한 행동이 필요한 경우

제 테스트에서의 경험칙:

• API 전용 사용의 경우, DeepSeek은 보통 비용/속도에서 이기고, GLM-4.7은 안정성에서 이겨요.
• 자체 호스팅의 경우, DeepSeek은 더 적은 고급 카드(MoE)로 실행 가능하고, GLM-4.7의 밀집 특성은 더 많은 GPU와 메모리를 원해요.

싱글 A100 또는 소비자 GPU 클러스터에 배포하는 인디 개발자라면, DeepSeek이 더 쉽게 저렴하게 확장 가능할 거예요.

속도 및 지연 시간

첫 번째 토큰까지의 시간

비슷한 품질의 호스팅 엔드포인트를 통해 각각 50개의 요청에서 첫 번째 토큰까지의 시간을 측정했어요.

2K 토큰 프롬프트에서 평균 TTFT:

• GLM-4.7: 약 1.3–1.5초
• DeepSeek: 약 0.7–0.9초

그래서 DeepSeek이 약 40–50% 더 빠르게 시작해요. "이 기능을 고쳐줘… 아니, 그렇게 말고" 같은 빠른 피드백 루프에 있을 때, 눈에 띄게 더 반응이 빨라요.

초당 토큰 수

처리량을 위해, 1K–2K 완료 길이를 테스트했어요.

평균 초당 토큰 수:

• GLM-4.7: 25–30 토큰/초
• DeepSeek: 45–55 토큰/초

제 환경에서 DeepSeek을 사용하면 약 60–80% 더 빠른 속도로 생성됩니다.

AI 코딩 어시스턴트를 구축하여 제안을 스트리밍하고 있다면, DeepSeek의 속도는 마케팅이 아니라 실제입니다.

긴 문맥 성능

하지만 속도가 전부는 아닙니다.

40K+ 토큰 문맥(대형 저장소, 긴 설계 문서)에서 제가 본 것은:

• GLM-4.7은 "문맥 환상"이 적고 더 오래 일관성을 유지했습니다.
• DeepSeek은 빠르게 유지되지만 때때로 오래된 문맥을 잘못 읽거나 마지막 몇 화면의 코드를 과대평가했습니다.

대형 80K 토큰 리팩터링 프롬프트의 경우:

• GLM-4.7: 3건의 사소한 문제, 하지만 파일 수준의 제약을 제대로 따랐습니다.
• DeepSeek: 6건의 문제, 명시적으로 건드리지 말라고 한 파일을 편집한 것도 포함됩니다.

따라서 긴 문맥에서 GLM-4.7과 DeepSeek을 비교할 때, GLM-4.7이 느리지만 거대한 코드베이스를 다룰 때 더 신뢰할 수 있습니다.

비용 분석

API 가격 비교

정확한 숫자는 제공자에 따라 다르겠지만, 일관되게 본 패턴은:

• DeepSeek 스타일 MoE 엔드포인트는 GLM-4.7 클래스의 밀집 엔드포인트보다 1M 토큰당 보통 30–60% 저렴했습니다.
• 한 호스팅된 설정에서는 DeepSeek의 생성이 1M 출력 토큰당 약 $0.60였고, GLM-4.7은 1M당 $1.10에 가까웠습니다.

실행 중이라면:

• 낮은 볼륨의 사이드 프로젝트 → 둘 다 저렴합니다
• 하루에 수백만 토큰을 사용하는 SaaS → DeepSeek의 이점이 매우 빠르게 증가합니다

자체 호스팅 GPU 요구 사항

제 실험과 문서에서 본 대략적인 배포 그림:

• GLM-4.7
  • 정밀한 연산: 다수의 고용량 메모리 GPU 필요 (개인 사용자에게는 비우호적)
  • 4비트/8비트 양자화: 여전히 무겁습니다. 원활한 고동시성을 위해 2–4 × 80GB GPU가 필요합니다.
• DeepSeek V3.2
  • MoE가 도움: 토큰당 활성 파라미터 수 감소
  • 중간 규모 사용을 위한 2 × 40–80GB 카드로 합리적 배치

단일 3090/4090으로 집에서 취미로 배치하려면, 둘 다 양자화를 크게 하고 타협이 필요할 수 있지만, DeepSeek이 더 현실적인 선택입니다.

100만 토큰당 효과적인 비용

하드웨어 + 전기 + 지연 시간을 고려할 때, 제 대략적인 효과적 비용 비율은 다음과 같았습니다:

• DeepSeek: 기본 비용 = 1.0배
• GLM-4.7: 약 1.4–1.8배의 100만 토큰당 효과적 비용

따라서 순수하게 GLM-4.7 대 DeepSeek 비용 관점에서 볼 때:

• DeepSeek은 대량 API 작업, 에이전트, 대량 문서 생성에서 유리합니다.
• GLM-4.7은 각 호출이 순수 토큰 가격보다 더 중요할 때, 예를 들어 중요한 리팩터링, 고객 대면 코드, 복잡한 추론 작업에서 더 적합합니다.

이 비용-품질 절충은 Macaron의 실무에서 우리가 다루는 정확한 문제입니다. 수백만 번의 추론을 실행할 때, 단일 “최고” 모델을 선택하는 것은 드물게 합리적입니다.

우리는 속도, 비용, 실패 허용을 기준으로 다양한 작업을 다른 모델에 라우팅합니다 — 그래서 사용자는 MoE와 밀집형 모델, 또는 백만 토큰당 센트에 대해 생각할 필요가 없습니다. 그들은 빠르고 신뢰할 수 있는 미니 앱만을 받게 됩니다.

이러한 모델 라우팅이 실제 제품에서 어떻게 보이는지 궁금하다면, Macaron이 구체적인 예입니다.

실전 코드 품질

Python, JavaScript, 및 TypeScript 출력

일상적인 인디 개발 작업에서는 이 부분이 실제로 중요합니다.

약 50개의 코딩 작업에 걸쳐:

• Python: GLM-4.7은 맥락 관리자, 로깅, 타이핑을 더 잘 활용하여 약간 더 관용적인 코드를 생성하는 경향이 있었습니다. DeepSeek도 괜찮았지만, 더 "튜토리얼 스타일"이었습니다.
• JavaScript: 매우 근접했습니다. DeepSeek은 때때로 약간 오래된 패턴(변수 스타일 사고)을 사용했습니다. GLM-4.7은 현대적이지만 장황한 경향이 있었습니다.
• TypeScript: GLM-4.7은 타입 추론 및 제네릭에서 확실히 더 나았습니다. DeepSeek은 때때로 엣지 케이스의 null 가능성이나 선택적 필드를 무시하곤 했습니다.

스택이 TS 중심이라면, GLM-4.7을 선택하는 것이 좋겠습니다.

에러 처리 패턴

여기서 GLM-4.7은 조용히 인상적이었습니다.

• GLM-4.7:
  • 구조화된 에러 처리를 더 자주 사용했습니다 (커스텀 에러 클래스, 타이핑된 가드)
  • 과도한 로그 스팸 없이 적절한 로그 메시지를 추가했습니다
• DeepSeek:
  • 작동하는 해피 패스 솔루션을 빠르게 제공했습니다
  • 때때로 명시되지 않은 에러 분기나 일반적인 catch (e) 패턴을 사용했습니다

생산적인 워크플로우에서는 이것이 중요합니다. 맥락 없는 일반적인 예외를 디버깅하는 것은 고통입니다: GLM-4.7이 일부를 덜어주었습니다.

문서 생성

도크스트링, README 스니펫, 인라인 주석을 위한:

• GLM-4.7은 더 읽기 쉬운 설명을 더 나은 구조(섹션, 불렛 리스트, 예제)로 작성했어요.
• DeepSeek는 짧고 간결한 설명을 제공했는데, 이는 내부 문서에는 좋지만 튜토리얼이나 사용자 가이드에는 덜 적합했어요.

제가 즉석에서 만든 문서 생성 벤치마크(10개 함수, 두 모델에 모두 전체 docstring과 사용 노트를 요청):

• GLM-4.7: 가벼운 편집으로 내용의 약 80%를 유지했어요
• DeepSeek: 명확성과 톤을 위해 더 많은 재작성 필요로 약 60%를 유지했어요

코드 관련 콘텐츠나 개발자 문서를 작성할 때, GLM-4.7의 출력물이 "편집으로 게시 가능"에 더 가까운 느낌이었고 "대대적으로 재작성해야 하는 초안"보다는 나았어요.

GLM-4.7을 선택할 때

매우 긴 출력이 필요한 경우 (128K)

긴 컨텍스트에서 작업한다면, 128K 토큰의 코드, 노트, 사양, 로그를 다루는 GLM-4.7이 더 안전한 선택이에요.

혼합 컨텍스트 테스트에서:

• GLM-4.7은 60–90K 토큰 프롬프트에서도 파일 경계, 제약 조건, 스타일 규칙을 준수했어요.
• DeepSeek는 빠르게 작동했지만, 프롬프트가 커질수록 컨텍스트 실수가 늘어났어요.

사용 사례:

• 전체 프로젝트 리팩토링
• 대규모 디자인 문서 리뷰
• 코드에서 대량 문서 생성

GLM-4.7은 모든 것을 읽고 키보드를 두드리기 전에 신중한 시니어 개발자처럼 행동했어요.

강력한 프론트엔드 및 UI 감각

놀랍게도 프론트엔드/UI 작업에서 GLM-4.7은 종종 더 "세련된" 느낌이었어요.

예시:

• 합리적인 prop 이름을 가진 React 컴포넌트
• 왜 특정 UI 로직이 존재하는지를 설명하는 더 나은 인라인 주석
• 간단한 스타일 가이드가 주어졌을 때 더 일관성 있는 CSS/유틸리티 클래스 패턴

DeepSeek도 동일한 컴포넌트를 구축할 수 있지만, GLM-4.7은 프로덕션 전환이 가능한 프론트엔드 레포에 바로 넣을 수 있을 만한 코드를 더 자주 생성했습니다.

따라서 주요 사용 사례가 다음과 같다면:

• UI 중심의 앱
• 디자인 시스템을 인식하는 컴포넌트
• 프론트엔드에 대한 문서화 + 예제

GLM-4.7이 GLM-4.7 대 DeepSeek 결정 트리에서 더 나은 기본 선택일 가능성이 높습니다.

DeepSeek을 선택할 때

극단적인 비용 최적화

주요 KPI가 "달러당 토큰"이라면, DeepSeek은 당신을 위해 만들어졌습니다.

제가 DeepSeek을 먼저 선택할 전형적인 경우:

• 사용자 세션당 수백 건의 작은 호출을 실행하는 AI 코딩 에이전트
• 대량 코드 생성 (여러 언어의 SDK, 보일러플레이트, 마이그레이션 스크립트)
• 가끔의 사소한 실수가 허용되는 내부 도구

약 5M 토큰에 대한 제 로그에서:

• DeepSeek은 유사한 작업 부하에 대해 GLM-4.7보다 약 45% 저렴했습니다.
• 오류율은 높았지만 비중요 경로에서는 여전히 허용 가능했습니다.

가능한 가장 빠른 추론 속도

앱이 지연 시간에 따라 생사여부가 결정된다면, 실시간 제안 패널이나 대화형 보조 UI를 생각해보세요. DeepSeek의 속도는 무시하기 어렵습니다.

"타이핑하면서 자동 완성" 설정의 현실적인 상황에서:

• DeepSeek는 예열 후 거의 "즉각적"인 성능을 보여주었어요.
• GLM-4.7은 사용 가능했지만 특히 첫 요청 시에는 눈에 띄게 느렸어요.

그래서 GLM-4.7과 DeepSeek에 대한 제 개인적인 경험칙은:

• GLM-4.7을 선택할 때: 정확성, 긴 맥락, 코드 품질이 비용보다 중요할 때.
• DeepSeek을 선택할 때: 대규모 확장을 원하고 최대 처리량을 원하며, 약간의 추가 관리가 가능할 때.

아직도 확신이 서지 않는다면, 탐색 및 대량 생성에는 DeepSeek을 시작하고, 시스템의 형태가 안정되면 중요한 경로(프로덕션 리팩터, 고객 대상 로직)를 GLM-4.7로 전환하세요.

그리고 항상 이 모델들을 사용할 때는: 모든 것을 기록하고, 차이를 비교하며, AI가 자신감 있게 말한다고 해서 테스트를 건너뛰지 마세요.