အကြောင်းအရာကို GLM-4.7 vs DeepSeek workflow ကို coding အတွက် ပထမဆုံးစတင်လုပ်ခဲ့တဲ့အခါမှာ အတွေ့အကြုံအတူတူပဲရှိမယ်လို့ မျှော်လင့်ခဲ့တာပါ။ အစားထိုးရလာတာကတော့ စနစ်နှစ်ခုမှာ အရမ်းကွဲပြားတဲ့ ပုဂ္ဂိုလ်နှစ်ယောက်တွေထိုင်နေတဲ့အတိုင်းပါပဲ။

GLM-4.7 ကလူကြီးအင်ဂျင်နီယာလိုပါပဲ၊ အကြောင်းအရာအကြီးကြီးရှင်းပြပေမဲ့ ထုတ်ကုန်မပျက်လို့နီးပါးပါပဲ။ DeepSeek ကတော့ အမြန်နှုန်းကိုခေါ်ယူတဲ့ အတွင်းသားလိုပါပဲ၊ အမြန်နှင့် စျေးသက်သာစေပြီး အခါအားလျော်စွာ edge case မေ့သွားတတ်ပါတယ်။ နှစ်ခုစလုံး ကတော့ တရုတ်နိုင်ငံက open-weight မော်ဒယ်တွေဖြစ်ပြီး coding နိုင်စွမ်းရှိတယ်လို့ သတင်းပေးထားတဲ့အတိုင်းပဲ၊ အနောက်တိုင်း developer နဲ့ indie creator တွေ workflow မှာ ချိန်ထိုးနေပြီ။

တစ်ပတ်ကြာပြီးတော့ အမှန်တကယ် တာဝန်တွေ၊ bug ပြင်တာတွေ၊ multilingual code comment တွေ၊ API wrapper တွေ၊ long-context refactor တွေကို အင်္ဂါရပ်တွေပြန်ပြီးတော့ GLM-4.7 vs DeepSeek တွေကို စမ်းသပ်ပြီးတော့ လက်တွေ့မှာဘယ်လိုကိုက်ညီမှုရှိလဲဆိုတာကြည့်လိုက်ပါတယ်။

ပွင့်လင်းထားသော coding မော်ဒယ်ပြိုင်ပွဲ

တရုတ်နိုင်ငံက open-weight မော်ဒယ်နှစ်ခု

စင်္ကြန်ကို သတ်မှတ်ကြစို့။

ဒီ GLM-4.7 vs DeepSeek နှိုင်းယှဉ်မှုမှာ စမ်းသပ်ခဲ့တာက:

• GLM-4.7 (358B dense, open-weight, API + local quantized run ဖြင့်)
• DeepSeek V3.2 (Mixture-of-Experts, sparse, community backend များမှလည်း open-weight)

နှစ်ခုစလုံးကို အောက်ပါအတိုင်း သတ်မှတ်ထားသည်:

• ကုဒ်ရေးခြင်း နှင့် ချိုးဖောက်စဉ်းစားနိုင်မှုတွင် ကြီးမားသော အားသာချက်ရှိသည်
• အပြိုင်အဆိုင် သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မှုများတွင် များစွာသော ပုဂ္ဂိုလ်ရေး မော်ဒယ်များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သည်
• ကိုယ်ပိုင်စက်ပေါ်တွင် မိမိကိုယ်တိုင် အိမ်တွင်းတွင် သွင်းနှံ့ခြင်းနှင့် ဒေသခံအခြေအနေ အသုံးပြုမှုအတွက် အထူးသင့်လျော်သည် (အထူးသဖြင့် အာရှတွင်)

ငါ့စမ်းသပ်မှုများအတွက်၊ ကုဒ်ရေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အာရုံစိုက်ခဲ့သည်။ လွတ်လပ်သော ဖန်တီးသူများအနေဖြင့် တကယ်အသုံးပြုကြသည် -

• တစ်ခုချင်းစီကို Flask + React အက်ပ်ကို အသေးစားဖြစ်သော အမှားများကို ပြုပြင်ခြင်း
• ရှုပ်ထွေးသော JSON မှ TypeScript အမျိုးအစားများကို ဖန်တီးခြင်း
• အလျင်အမြန် ဖြန့်ဝေနိုင်သော စာရင်းများ (Python, JS) ရေးသားခြင်း
• ကြာရှည်သော အကြောင်းအရာများဖြင့် ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်း (ကုဒ်နှင့် စာရွက်စာတမ်းများ 40–80K အကြောင်းအရာများ)

အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ တီထွင်သူများအတွက် အရေးကြီးသောအချက်

ဒီနှစ်ခုရဲ့ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသောအချက်က စွမ်းဆောင်ရည်မဟုတ်ဘူး၊ ဘယ်သူတွေအတွက် အထူးပြုပြင်ထားတာလဲဆိုတာပါ။

• GLM-4.7 က ခုံမဲခြင်းနှင့် ကြာရှည်သော စဉ်းစားချက်များအတွက် ပြုပြင်ထားသည့် ခံစားမှုရှိသည်။ အကြီးစား ပြန်လည်ပြုပြင်မှုများ၊ ကြာရှည်သော နည်းပညာဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းများ၊ တိကျသော ကုဒ်ရှင်းပြချက်များကို စဉ်းစားပါ။
• DeepSeek V3.2 က ထုတ်ကုန်နှုန်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ်အတွက် ပြုပြင်ထားသည့် ခံစားမှုရှိသည်။ AI ကုဒ်ရေးသားမှု ကိုယ်စားလှယ်များ၊ အစုလိုက်ကုဒ်ဖန်တီးမှု၊ သို့မဟုတ် အမြင့်မားဆုံး API အသုံးပြုမှုအတွက် ပြည့်စုံသည်။

သင်တစ်ဦးတည်းဖြစ်သော developer, indie SaaS တည်ထောင်သူ သို့မဟုတ် ကိရိယာများတွင် စိတ်ဝင်စားသော အကြောင်းအရာပိုင်ရှင်ဖြစ်ပါက၊ GLM-4.7 နှင့် DeepSeek ဆုံးဖြတ်ချက်သည် တည်ငြိမ်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်-အမြန်နှုန်း ပေါင်းစပ်မှုအကြား ကုန်ကျစရိတ်ဖြစ်လာသည်။ နှင့်အတူ စမ်းသပ်မှုများနှင့် အမှန်တကယ် လည်ပတ်မှုများကို ကြည့်မိသောအခါ အလျင်အမြန် ဖေါ်ထုတ်နိုင်သည်။

စမ်းသပ်မှု နှိုင်းယှဉ်မှု

SWE-bench အတည်ပြုထားသည်

ကျွန်ုပ်ရဲ့ အိမ်ထဲမှာ SWE-bench လက်ကျန်စမ်းသပ်မှု မရှိသေးပေမယ့် GitHub အကြောင်းအရာ 20 ခုကို သေးငယ်တဲ့ ပြန်လည်ထုတ်လုပ်မှုစမ်းသပ်မှု တစ်ခု ပြုလုပ်ခဲ့ပါတယ်။

• Backend 10 ခု (Python, Flask, Django-style)
• Frontend 10 ခု (React + TS)

အောင်မြင်မှု = နမူနာကို အသုံးပြုပြီး စမ်းသပ်မှု အောင်မြင်ပြီး၊ လုပ်ဆောင်ချက်တွေ အကြောင်းအရာနဲ့ ကိုက်ညီသည်။

ကျွန်ုပ်ရဲ့ သေးငယ်တဲ့ SWE-like စမ်းသပ်မှုမှာ:

• GLM-4.7 က အကြောင်းအရာ 13/20 ခု ကို ဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့သည် (65%)
• DeepSeek က အကြောင်းအရာ 10/20 ခု ကို ဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့သည် (50%)

သိပ္ပံဆိုင်ရာ SWE-bench အတည်ပြုချက် မဟုတ်သော်လည်း နှုတ်ဆက်ချက်အနေနဲ့:

• GLM-4.7 က အကြောင်းအရာရဲ့ အစစ်အမှန်ကို သတ်မှတ်ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး အကြောင်းအရာရှည်များကို ဖတ်ရှုရာတွင် ပိုကောင်းသည်။
• DeepSeek က အဖြေများကို အနည်းငယ်မှားယွင်းပြီး အများအားဖြင့် များစွာသောဖိုင်ပြောင်းလဲမှုများတွင် ပိုမိုဖြစ်စေသည်။

သင်၏ ကုဒ်ရေးသားမှု ရွှေ့ပြောင်းမှုသည် "ဒီ GitHub အကြောင်းအရာရှည်ကို ဖတ်ပါ၊ အကြောင်းအရာကို နားလည်ပါ၊ လုံခြုံစွာ အစားထိုးပါ" များကို အထူးအားထားရင်၊ GLM-4.7 က ကျွန်ုပ်ရဲ့ စမ်းသပ်မှုတွေမှာ ထိပ်တန်းကို ရောက်ရှိခဲ့သည်။

ဘာသာစကားများဖြင့် ကုဒ်ရေးသားမှု လုပ်ဆောင်ချက်

ကျွန်ုပ်သည် ဘာသာစကားများဖြင့် တောင်းဆိုမှုများကိုလည်း စမ်းသပ်ခဲ့သည်:

• ပြဿနာကို တရုတ်ဘာသာဖြင့်ရှင်းပြပြီး Python ကုတ်ကိုရေးရန်
• ပြဿနာကို အင်္ဂလိပ်လို ဖျော်ဖြေရန်၊ ရှိပြီးသားမှတ်ချက်များကို ဂျပန်ဘာသာဖြင့်ရေးရန်
• စပိန်ဘာသာဖြင့် အမည်ပေးရမည့် variable အကြောင်းသိမှတ်ရန်

ရလဒ်ပုံစံဖျော်ဖြေရန်:

• GLM-4.7 သည် ဖျော်ဖြေရန်အညွှန်းများနှင့် variable အကြောင်းသိမှတ်များကို ကွဲပြားသောဘာသာစကားဖြင့်ရေးစဉ် ပိုမိုသန့်ရှင်းပြီး အဆင်ပြေသောအမည်ပေးခြင်းကို ဖန်တီးပေးခဲ့သည်။
• DeepSeek သည် အစပိုင်းအညွှန်း၏ ဘာသာစကားကို "အတည်ပြု" ထားပြီး နောက်ပိုင်းအညွှန်းများကို အနည်းငယ်လွဲလိုက်စေခဲ့သည်။

ဘာသာစကားပေါင်းစုံကို အသုံးပြု၍ ကုတ်ရေးရာတွင် ဤသို့ အကဲဖြတ်သည်:

• GLM-4.7: ထပ်လောင်းသောဘာသာစကားအညွှန်းများကို လိုက်နာမှုအတွက် ~9/10
• DeepSeek: ~7/10, သာယာစွာ အလုပ်လုပ်နိုင်သော်လည်း ဘာသာစကားများကူးပြောင်းသောအခါ နည်းနည်းပိုမရွေ့လျားပါ။

သင်္ချာနှင့် ဆင်ခြင်မှုစွမ်းရည်များ

သင်္ချာအလွန်ပြည့်ဝသော ကုတ်ရေးရာများအတွက် (dynamic pricing logic, algorithm complexity ဖျော်ဖြေရေး, သေးငယ်သော DP ပြဿနာများ) 30 ပြဿနာကို နှစ်ခုလုံးတွင် စမ်းသပ်ခဲ့သည်:

• သက်သက်သင်္ချာ 10 ခု
• သင်္ချာ-ကိုဒ် (Python) 10 ခု
• ဆင်ခြင်မှု + ကိုဒ် (ဥပမာ "ရှင်းပြပြီး Dijkstra ကိုလုပ်ဆောင်ပါ") 10 ခု

ရလဒ်အကျဉ်း:

• GLM-4.7: 83% ပြည့်စုံ (25/30)
• DeepSeek: 70% ပြည့်စုံ (21/30)

မူကွဲသည် ရိုးရှင်းသောတိကျမှုသာမဟုတ်ပဲ:

• GLM-4.7 သည် အလယ်အလတ်ဆင်ခြင်မှုကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာပေးပြီး ကိုဒ်သည် အမြဲတမ်း၎င်း၏ဆင်ခြင်မှုကို ကိုက်ညီသည်။
• DeepSeek သည် အချိန်အခါတော်၌ ဆင်ခြင်မှုကိုမှန်ကန်ခဲ့သော်လည်း ကိုဒ်သည် အနည်းငယ်မှားနေခဲ့ပြီး အထူးသဖြင့် ဧရိယာနှင့် နယ်နိမိတ်အခြေအနေများတွင် မှားယွင်းခဲ့သည်။

သင်သည် အာလဂိုရစ်သင်္ချာအလွန်ပြည့်ဝသောအလုပ်များ သို့မဟုတ် သင်္ချာမှားယွင်းမှုများသည် နစ်နာမှုရှိသော ဒေတာအလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နေပါက၊ GLM-4.7 သည် ပိုမိုလုံခြုံစိတ်ချရသည်ဟု ခံစားရသည်။

စနစ်ကို နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်း

GLM-4.7: 358B သိပ်သည်းမော်ဒယ်

GLM-4.7 သည် 358B ပရမီတာများစွာပါဝင်သော အပြည့်အဝသိပ်သည်းမော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ ရိုးရှင်းစွာဆိုရသော် - တစ်ခုချင်းစီသော token သည် စုစုပေါင်းကွန်ယက်ကို ဖြတ်သန်းသည်။ အထူးကျွမ်းကျင်သူများမရှိ၊ လမ်းကြောင်းသတ်မှတ်ခြင်းမရှိ။

လက်တွေ့ကျသောအနေဖြင့် အဓိကအားဖြင့်-

• တာဝန်အမျိုးမျိုးတွင် ပိုမိုခန့်မှန်းနိုင်သော အပြုအမူ
• တစ်ခုချင်းစီသော token အတွက် ပိုမိုလေးသော အရင်းအမြစ် သုံးစွဲမှု
• အလွန်ရှည်လျားသော အကြောင်းအရာများကို ပိုမိုချောမွေ့စွာ အတွေးအခေါ်ဖျော်ဖြေရန် အလွယ်တကူရည်ရွယ်ထားသည်

ကျွန်ုပ်၏ စမ်းသပ်မှုများတွင် GLM-4.7 သည် "လေးလံပေမည့် အလေးထားစဉ်းစားထားသည်" ဟု ခံစားရသည်။ အနည်းငယ်နှေးကွေးပေမည့် ပိုမိုတည်ငြိမ်မှုရှိသည်။ အထူးသဖြင့် အထုပ်များသည် အလွန်ရှုပ်ထွေးသည့် အခါတွင် (စစ်မှန်သောအထုပ်များသည် အဲဒီလိုပင်ဖြစ်သည်)။

DeepSeek V3.2: MoE နှင့် ရွှေ့ပြောင်းလျှပ်စစ်

DeepSeek V3.2 သည် Mixture-of-Experts (MoE) ဒီဇိုင်းကို ရွှေ့ပြောင်းလျှပ်စစ်လှုပ်ရှားမှုဖြင့် အသုံးပြုသည်:

• တစ်ခုချင်းစီသော token အတွက် "ကျွမ်းကျင်သူများ" ၏ အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုသာ လှုပ်ရှားသည်
• တစ်ခုချင်းစီသော token အတွက် အရင်းအမြစ် သုံးစွဲမှုနည်းပါးခြင်း
• ထိုကဲ့သို့သော အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုစွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်းရှိခြင်း

လက်တွေ့ကျသောအနေဖြင့် DeepSeek သည် ၎င်း၏ အမြန်နှုန်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ် အားသာချက်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ သို့သော် အချို့သော ဓာတ်ခွဲတွေ့ရသော အထူးအဆန်းမျိုးများလည်းရှိသည်။

• အခါအားလျော်စွာ "စတိုင် သို့မဟုတ် ပုံစံ တစ်ခုခု" ကို "အလိုအလျောက်" လိုက်နာတတ်သည်
• ရှားပါးသည်၊ သို့သော် နီးပါးသော စကားစပ်များတွင် မတူညီသော အပြုအမူကို တွေ့မြင်ခဲ့ပါသည်

သင်သည် MoE အမျိုးအစားကို အမှန်တကယ် ခံစားရမည်ဖြစ်သည်- ၎င်းသည် မြန်ဆန်ပြီး အခါအားလျော်စွာ ထူးခၽြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း၊ ကြီးမားသော စုစည်းမှု မော်ဒယ်ထက် "ပုဂ္ဂိုလ်စရိုက်" အနည်းငယ် ပို၍ ရှိသည်။

ထောက်ခံချက်နှင့် တပ်ဆင်ရေးအတွက် အကြံပြုချက်များ

GLM-4.7 နှင့် DeepSeek ဖွဲ့စည်းမှုကွာခြားမှုသည် သင့်အနေဖြင့်:

• သင့်ကိုယ်ပိုင် GPU စုစည်းမှုကို လည်ပတ်သည်
• ဖိအားနှင့်အတူ နိမ့်သော တုံ့ပြန်နှုန်းကို စိုးရိမ်သည်
• အဖွဲ့တစ်ခုလုံးအတွက် ခန့်မှန်းနိုင်သော အပြုအမူလိုအပ်သည်

ကျွန်ုပ်၏ စမ်းသပ်မှုများမှ လမ်းညွှန်ချက်များ:

• API-သာ အသုံးပြုမှုအတွက်၊ DeepSeek သည် အကျိုးကျေးဇူး/အမြန်နှုန်းအတွက် အများအားဖြင့် အနိုင်ရသည်၊ GLM-4.7 သည် တည်ငြိမ်မှုအတွက် အနိုင်ရသည်။
• ကိုယ်ပိုင်တပ်ဆင်မှုအတွက်၊ DeepSeek သည် အဆင့်မြင့်ကတ်များအနည်းငယ် (MoE) တွင် အသုံးပြုနိုင်ပြီး GLM-4.7 ၏ စုစည်းမှု သဘာဝသည် အမျိုးမျိုးသော GPU နှင့် မှတ်ဉာဏ်ပိုလိုသည်။

သင်သည် တစ်ခုတည်းသော A100 သို့မဟုတ် စားသုံးသူ GPU များ၏ အစုအဝေးသို့ တပ်ဆင်နေသော လွတ်လပ်သော ဆောက်လုပ်သူဖြစ်ပါက၊ DeepSeek သည် ပိုမို လွယ်ကူစွာ စျေးသက်သာစွာ တိုးချဲ့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အမြန်နှုန်းနှင့် နိမ့်သောတုံ့ပြန်နှုန်း

ပထမဆုံးအက္ခရာ အချိန်

တူညီသော အရည်အသွေးရှိ တင်ဆက်မှုများမှ တဆင့် တောင်းဆိုမှု 50 ခုအထိ ပထမဆုံးအက္ခရာအချိန် (TTFT) ကို တိုင်းတာခဲ့သည်။

2K-အက္ခရာ စကားစပ်တွင် ပျမ်းမျှ TTFT:

• GLM-4.7: ~1.3–1.5 စက္ကန့်
• DeepSeek: ~0.7–0.9 စက္ကန့်

ထို့ကြောင့် DeepSeek သည် 40–50% ပိုမို မြန်ဆန်စွာ စတင်ပြောဆိုသည်။ သင်သည် "ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ပါ... မဟုတ်ပါ၊ ထိုသို့မဟုတ်သော" ဟူသော တင်းမာသော တုံ့ပြန်မှုလှည့်လည်မှုတွင် ရှိနေသောအခါ၊ ၎င်းသည် ပိုမို မြန်ဆန်စွာ ခံစားရသည်။

တစ်စက္ကန့်လျှင် အက္ခရာများ

ထုတ်လွှင့်နိုင်စွမ်းအတွက်၊ 1K–2K အပြည့်အလင်းအရွယ်အစားများကို စမ်းသပ်ခဲ့သည်။

ပျမ်းမျှ တစ်စက္ကန့်လျှင် အက္ခရာများ:

• GLM-4.7: 25–30 အက္ခရာ/စက္ကန့်
• DeepSeek: 45–55 အက္ခရာ/စက္ကန့်

ဒါဟာ DeepSeek နဲ့ အကြောင်းကိုကြည့်မယ်ဆိုရင် အမြန်ဆုံး ၆၀–၈၀% လောက်မြန်တယ်။

သင့်အတွက် အကြံပြုချက်တွေကို စီးဆင်းအောင်လုပ်တဲ့ AI ကုဒ်ရေးကူညီသူကို ဖန်တီးနေပါက DeepSeek ရဲ့ အမြန်နှုန်းက အမှန်ပါပဲ၊ မာကတ်တင်မဟုတ်ပါ။

အရှည်ကြောင်းစွမ်းဆောင်ရည်

ဒါပေမယ့် အမြန်နှုန်းက အပြုံးတစ်ခုမဟုတ်ပါဘူး။

၄၀,၀၀၀+ အတိုကောက်ကြောင်းတွေ (ကြီးတဲ့ repo တွေ၊ ရှည်လျားတဲ့ ဒီဇိုင်းစာရွက်စာတမ်းတွေ) ပေါ်မှာတော့ ငါ့အမြင်မှာ အခြေအနေကိုကြည့်ရင်:

• GLM-4.7 က ပိုကြာအောင် သဘောပေါက်နေပြီး "ကြောင်းကြောငြာ" နည်းခဲ့တယ်။
• DeepSeek ကတော့ မြန်ဆန်နေဆဲပေမယ့် ကြောင်းရဲ့အဟောင်းပိုင်းတွေကို မှားဖတ်တတ်ခဲ့တာ၊ သို့မဟုတ် ကုဒ်ရဲ့နောက်ဆုံးအနည်းငယ်ကို ပိုအလေးထားတတ်ခဲ့တယ်။

အကြီးမားတဲ့ ၈၀,၀၀၀-အတိုကောက် ပြောင်းလဲမှုအတွက်:

• GLM-4.7: အနည်းငယ်ပြဿနာ ၃ ခု၊ ဒါပေမယ့် ဖိုင်အဆင့်ကန့်သတ်ချက်တွေကိုမှန်ကန်စွာလိုက်နာခဲ့တယ်
• DeepSeek: ပြဿနာ ၆ ခု၊ ငါ ထိန်းချုပ်ထားတဲ့ ဖိုင်ကို မထိတွေ့ဖို့ဆိုတဲ့အထဲမှာ လည်းပြုပြင်ခဲ့တယ်

ဒါကြောင့် အရှည်ကြောင်း GLM-4.7 နဲ့ DeepSeek အခြေအနေမှာ GLM-4.7 က နည်းနည်းနှေးပေမယ့် ကြီးမားတဲ့ကုဒ်အချက်အလက်တွေကို ထိန်းချုပ်နေတဲ့အခါမှာ ပိုယုံကြည်ရတယ်။

ကုန်ကျစရိတ်စစ်တမ်း

API ဈေးနှုန်းနှိုင်းယှဉ်မှု

တိကျတဲ့ဂဏန်းတွေက ပေးသွင်းသူပေါ် မူတည်ပြီး ကွဲပြားနိုင်ပေမယ့် ငါမြင်ခဲ့တဲ့ ပုံစံက စဉ်ဆက်မပြတ်:

• DeepSeek-စတိုင် MoE အဆုံးချိန်တွေက GLM-4.7-အမျိုးအစား ရှုပ်ထွေးမှု အဆုံးချိန်တွေထက် ၁M အတိုကောက်တစ်ခုကို ၃၀–၆၀% ပိုဈေးသက်သာတယ်။
• တစ်ခုက မိမိအိမ်မှာထိန်းချုပ်ထားတဲ့ အပြင်မှာ DeepSeek အတွက် ဖန်တီးမှုက ၁M အထုတ်အပိုင်းအတွက် $0.60 လောက်ဖြစ်နေပြီး GLM-4.7 က $1.10 / 1M အနီးဆုံးမှာရှိတယ်။

သင့်အတွက်အလုပ်လုပ်နေပါက:

• အနည်းငယ်ပမာဏနဲ့ ပရိုဂျက်တစ်ခု → နှစ်ခုစလုံး အသုံးပြုနိုင်ဖို့ သင့်တော်တယ်
• တစ်ရက်ကို သန်းချီအတိုကောက်တွေရှိတဲ့ SaaS → DeepSeek ရဲ့အားသာချက်က အလွန်မြန်ပါတယ်

ကိုယ်တိုင်အိမ်မှာ GPU လိုအပ်ချက်

ငါ့ကိုယ်ပိုင် စမ်းသပ်မှုတွေ နဲ့ စာရွက်စာတမ်းတွေကနေ အကြမ်းဖျဥ်း deployment ပုံစံ:

• GLM-4.7
  • အပြည့်အဝတိကျမှု: များစွာသောအမှတ်စဉ်စာမျက်နှာများရှိ memory များသော GPU များ (လူပုဂ္ဂိုလ်များအတွက်မသင့်လျော်)
  • 4-bit/8-bit အရေအတွက်လျော့: သေးငယ်သောအရေအတွက်မဟုတ်: 2–4 × 80GB GPU များကို မြင့်မားသော concurrency အတွက်ချောမွေ့စွာလည်ပတ်ရန်လိုအပ်သည်
• DeepSeek V3.2
  • MoE ကူညီသည်: token တစ်ခုစီတွင် အလုပ်လုပ်နေသော parameters ကို လျှော့ချသည်
  • အလယ်အလတ်အရွယ်အစားအသုံးပြုမှုအတွက် 2 × 40–80GB ကတ်များပေါ်တွင်သင့်လျော်သော deployments

မင်းအိမ်မှာတစ်ခုတည်းသော 3090/4090 ပေါ်မှာ hobby deployment လုပ်ချင်ရင်တော့, နှစ်ခုစလုံးမှာ အလွန်အမင်းအရေအတွက်လျော့ချပြီး သဘောတူညီမှုများလိုအပ်နိုင်ပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် DeepSeek က ပိုရောကျပုံတူပါတယ်။

1M token လျှင် ထိရောက်သောကုန်ကျစရိတ်

hardware + လျှပ်စစ်စွမ်းအင် + latency တွေအပါအဝင်၊ ကျွန်ုပ်၏ကြမ်းတမ်းသောထိရောက်သောကုန်ကျစရိတ်အချိုးအစားမှာ:

• DeepSeek: အခြေခံကုန်ကျစရိတ် = 1.0x
• GLM-4.7: 1M token လျှင် 1.4–1.8x ထိရောက်သောကုန်ကျစရိတ်

အဆိုပါ GLM-4.7 နှင့် DeepSeek ကုန်ကျစရိတ်အမြင်အရ:

• DeepSeek သည် အတိုးအမြတ်မြင့်သော API workload များ၊ agent များ၊ bulk doc ထုတ်လုပ်မှုများတွင် အနိုင်ယူသည်။
• GLM-4.7 သည် တစ်ခုချင်းစီသောခေါ်ဆိုမှုသည် အကြမ်းအနက်ကဲ့သို့သော token ဈေးနှုန်းထက်ပိုက်ကြီးသော အရေးကြီးပြုပြင်ခြင်းများ၊ ဖောက်သည်နှင့်ရင်ဆိုင်သောကုဒ်၊ ရှုပ်ထွေးသောအကြောင်းပြချက်အလုပ်များတွင် ပို make sense ဖြစ်သည်။

ဒီကုန်ကျစရိတ်-အရည်အသွေးထိရောက်မှု trade-off သည် Macaron တွင် ထုတ်လုပ်မှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့ရင်ဆိုင်နေရသောအရာဖြစ်သည်။ သန်းပေါင်းများစွာသော ကျော်လွန်မှုများကို လည်ပတ်နေစဉ်, တစ်ခုတည်းသော “အကောင်းဆုံး” မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အဓိကလျှောက်ထားမရသည့်အခြေအနေသို့ရောက်လာသည်။

ကျွန်တော်တို့ဟာ အချိန်မြန်၊ ကုန်ကျစရိတ်နည်း၊ အပျက်အကြေခံနိုင်မှုအပေါ် မော်ဒယ်များကို လုပ်ငန်းဆောင်တာအမျိုးမျိုးအတွက် ချိတ်ဆွဲလျက်ရှိပါတယ် — သုံးစွဲသူများသည် MoE နှင့် ဂဏန်းများကို စဉ်းစားစရာမလိုတော့ပါ။ သူတို့ဟာ မြန်မြန်ဆန်ဆန်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော mini-apps တွေကိုသာရပါတယ်။

မင်းဒီလိုမော်ဒယ်လ်ရုပ်သွားမှုတွေကို အမှန်တကယ်ထုတ်ကုန်တစ်ခုမှာ ဘယ်လိုလဲဆိုတာ စိတ်ဝင်စားရင် Macaron က တစ်ခုထင်ရှားတဲ့ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

အမှန်တကယ်မှာ ကုဒ်အရည်အသွေး

Python, JavaScript, နဲ့ TypeScript အထွက်

နေ့စဉ်သေးငယ်တဲ့ အချိန်တွင် ဒီအပိုင်းက အရေးပါတာပါ။

လူကြီးမင်းရဲ့ ~50 ကုဒ်ရေးရာတာဝန်များအတွင်း:

• Python: GLM-4.7 က context managers, logging, typing တွေအတွက် ပိုမို အထူးထူးမြင်သောကုဒ်များကို ထုတ်လုပ်တတ်ပါတယ်။ DeepSeek ကပျော်ရွှင်စွာပါပဲ၊ ဒါပေမယ့် "tutorial-style" ပိုဆန်ပါတယ်။
• JavaScript: အလွန်နီးစပ်ပါတယ်။ DeepSeek က အခါအားလျော်စွာ အနည်းငယ်ရှေးဟောင်းတဲ့ ပုံစံများကို အသုံးပြုတတ်ပါတယ် (var-esque စိတ်ကူးများ)။ GLM-4.7 က ခေတ်မီပုံစံကို အနည်းငယ်ပိုပါပေမယ့် ပိုစကားပြောပါတယ်။
• TypeScript: GLM-4.7 က type inference နဲ့ generics အတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါတယ်။ DeepSeek က အခါအားလျော်စွာ edge-case nullability သို့မဟုတ် optional fields များကို အလျော့မခံဘဲ မေ့လျော့တတ်ပါတယ်။

မင်းရဲ့ stack က TS-heavy ဖြစ်ရင် GLM-4.7 ကို အားထားမိပါတယ်။

အမှားကျော်ဖြတ်မှု ပုံစံများ

ဒီမှာ GLM-4.7 က အေးဆေးပါးပါး စိတ်လှုပ်ရှားစရာဖြစ်ခဲ့တယ်။

• GLM-4.7:
  • structured error handling ကို ပိုမို အသုံးပြုတတ်ပါတယ် (custom error classes, typed guards)
  • reasonable log messages များကို ထည့်သွင်းပေးတတ်ပါတယ်၊ log-spam မဖြစ်အောင်
• DeepSeek:
  • အလုပ်လုပ်တဲ့ happy-path ဖြေရှင်းချက်ကို ပိုမို မြန်မြန်ဆန်ဆန် ပေးနိုင်ပါတယ်
  • under-specified error branches သို့မဟုတ် generic catch (e) ပုံစံများကို အခါအားလျော်စွာ အသုံးပြုတတ်ပါတယ်

ထုတ်ကုန်ဆန်တဲ့လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ဒါက အရေးကြီးပါတယ်။ context မပါတဲ့ generic Exception ကို debugging လုပ်ရတာ နာကျင်မှုပါ: GLM-4.7 က အဲ့ဒီအနည်းငယ်ကို ကယ်တင်ပေးခဲ့ပါတယ်။

စာရွက်စာတမ်း ထုတ်လုပ်မှု

docstrings, README snippets, နဲ့ inline comments များအတွက်:

• GLM-4.7 သည် လူသားတို့အတွက် ဖတ်ရလွယ်ကူသော ရှင်းလင်းဖော်ပြချက်များကို အပိုင်းပိုင်း၊ ရှင်းလင်းသော စာရင်းများ၊ ဥပမာများဖြင့် မျှတစွာ ဖွဲ့စည်းပေးခဲ့သည်။
• DeepSeek သည် အတွင်းရေးအဖွဲ့အတွက် တိုတောင်းပြီး ရှင်းလင်းသော ဖော်ပြချက်များကို ထုတ်ပေးခဲ့သည်။ သို့သော် လမ်းညွှန်စာအုပ်များ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူများအတွက် လမ်းညွှန်ချက်များအတွက် မသင့်လျော်ပါ။

ကျွန်ုပ်စီစဉ်ခဲ့သည့် စာတမ်းထုတ်လုပ်မှု စမ်းသပ်မှု (လုပ်ဆောင်ချက် ၁၀ ခု၊ အပြည့်အစုံသော docstrings နှင့် အသုံးပြုမှုမှတ်ချက်များအတွက် မော်ဒယ်နှစ်မျိုးလုံးကို မေးမည်):

• GLM-4.7: အကြောင်းအရာ ၈၀% ခန့်ကို အနည်းငယ် တည်းဖြတ်ပြီး ထားခဲ့သည်
• DeepSeek: ၆၀% ခန့်ကို ထားခဲ့သည်။ ရှင်းလင်းမှုနှင့် အသံအတွက် နောက်ထပ် ပြန်ရေးရန် လိုအပ်သည်

သင့်ကုဒ် အခြေခံ၍ အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် ဖွံ့ဖြိုးရေးစာတမ်းများကို ဖန်တီးပါက GLM-4.7 ၏ ထုတ်ကုန်သည် "တည်းဖြတ်ပြီး ထုတ်ဝေရန်" နှင့် "ပြင်ဆင်ရန် အများကြီးလိုအပ်သည့် မူကြမ်း" ထက် ပိုမိုနီးကပ်သော ခံစားချက်ရှိသည်။

GLM-4.7 ကို ရွေးချယ်ရန်အခါ

အလွန်ရှည်လျားသော ထုတ်ကုန်များ (128K) အတွက် လိုအပ်ချက်

သင့်လုပ်ငန်းစဉ်သည် 128K token သော ကုဒ်၊ မှတ်စုများ၊ သတ်မှတ်ချက်များနှင့် မှတ်တမ်းများအတွင်း ရှည်လျားသော အကြောင်းအရာတွင် ရှင်သန်နေပါက GLM-4.7 သည် ပိုမိုလုံခြုံသော ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။

စပ်ဆိုင်မှုစမ်းသပ်မှုများတွင်:

• GLM-4.7 သည် ဖိုင်အကန့်အသတ်များ၊ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် စတိုင်စည်းမျဉ်းများကို 60–90K-token အစီအစဉ်များတွင် လေးစားခဲ့သည်။
• DeepSeek သည် အမြန်ဆုံးဖြစ်ခဲ့ပြီး စပ်ဆိုင်မှုအမှားများကို စာရင်းများကြီးလာသည်နှင့် အမျှ ပိုမိုပြုလုပ်ခဲ့သည်။

အတွက်:

• လုပ်ငန်းစီမံကိန်း အပြည့်အစုံ ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်း
• အကြီးစား ဒီဇိုင်းစာတမ်း သုံးသပ်ခြင်း
• ကုဒ်မှ စာတမ်းထုတ်လုပ်မှု အစုလိုက် ထုတ်လုပ်ခြင်း

GLM-4.7 သည် ကီးဘုတ်ကို ထိမှန်စွာ ထိမှန်ရန် မည်သည့်အရာကိုမျှ ဖတ်ရှုနေသည့် ကြီးကြပ်သူ ၎င်း၏ လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် နီးကပ်သော ပုံစံဖြင့် ပေါက်ကြားခဲ့သည်။

ပိုမိုခိုင်မာသော frontend နှင့် UI အာရုံစူးစိုက်မှု

ဤသည်မှာ အံ့ဩသည်: frontend/UI လုပ်ငန်းများတွင် GLM-4.7 သည် မကြာခဏ "ရိုးရှင်းသော" ခံစားချက်ဖြစ်ခဲ့သည်။

ဥပမာများ:

• သတ်မှတ်ချက်ကိုလက်ခံသော React component များ
• UI အလက်ဂိုရစ်သုံးရခြင်းအကြောင်းရင်းကို ပိုမိုသိသာစေသော အတွင်းမှတ်ချက်များ
• ရှင်းလင်းသော စတိုင်လ်လမ်းညွှန်ကိုပေးသောအခါ CSS/utility class အပြုပြင်များကို ပိုမိုအပြောအဆိုတစ်မျိုးဖြစ်စေခြင်း

DeepSeek သည် အတူတူသော component များကို မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ ဖန်တီးနိုင်သော်လည်း GLM-4.7 သည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှုလိုက်ဖက်သော frontend repo တစ်ခုတွင်တိုက်ရိုက်ထည့်သွင်းရန်အတွက် ကျေနပ်စရာဖြစ်သောကုဒ်ကို ပိုမိုပေးစဉ်းစားခဲ့သည်။

ကဲ၊ သင်၏အဓိကအသုံးပြုမှုကိစ္စသည်:

• UI-အလေးထားသော အက်ပ်များ
• ဒီဇိုင်းစနစ်ကို သိရှိသည့် component များ
• သင်၏ frontend အတွက် အကြောင်းအရာ + နမူနာများ

GLM-4.7 သည် GLM-4.7 နှင့် DeepSeek ဆုံးဖြတ်ချက်အပင်တွင် ပုံမှန်အဖြစ် ပိုကောင်းသည်။

DeepSeek ကိုရွေးချယ်သင့်သည့်အခါ

အလွန်အမင်းသော ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချခြင်း

သင်၏ အဓိက KPI သည် "တစ်ဒေါ်လာလျှင် token အရေအတွက်" ဖြစ်ပါက DeepSeek သည် သင့်အတွက် ဖန်တီးထားပါသည်။

ကျွန်ုပ်၏ DeepSeek ကို ဦးစားချထားရွေးချယ်မည့် ပုံမှန်အခြေအနေများ:

• အသုံးပြုသူ session တစ်ခုလျှင် ခေါ်ဆိုမှုအသေးအပြေးရာရာကို လည်ပတ်သော AI ကုဒ်ရေးသားသူများ
• များစွာသော ဘာသာစကားများအတွက် SDK များ၊ boilerplate များ၊ မိုက်ဂရိတ် script များ
• အနည်းငယ်သော အမှားများကို လက်ခံနိုင်သော အတွင်းရေးကိရိယာများ

~5M token အတွင်း ကျွန်ုပ်၏ ဘေးချင်းယှဉ်မှတ်တမ်းများတွင်:

• DeepSeek သည် GLM-4.7 နှင့် ဆင်တူသော အလုပ်များအတွက် ~45% လျော့စျေးဖြစ်သည်။
• အမှားနှုန်းသည် ပိုမိုမြင့်မားသော်လည်း အရေးမကြီးသော လမ်းကြောင်းများအတွက် လက်ခံနိုင်သော အခြေအနေဖြစ်သည်။

အမြန်ဆုံးဖြစ်နိုင်သော အကြံပြုမှုမြန်နှုန်း

သင်၏ အက်ပ်သည် latency အပေါ်တွင် အသက်သွင်းခြင်း သို့မဟုတ် သေဆုံးခြင်းဖြစ်ပါက၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အကြံပြုချက် panel များ သို့မဟုတ် စကားပြောကောင်းသော အကူအညီ UIs များကို DeepSeek ၏ မြန်နှုန်းကို လျစ်လျူရှုရန် ခက်ခဲသည်။

ကျွန်ုပ်ရိုက်နေစဉ် "autocomplete" အခြေအနေတစ်ခုတွင်:

• DeepSeek ကို နွေးထွေးပြီးနောက်မှာ "ချက်ချင်း" ခံစားရနိုင်ပါတယ်။
• GLM-4.7 သည် အသုံးပြုနိုင်သော်လည်း ပထမဆုံးတောင်းဆိုမှုများတွင် အထူးသဖြင့် နှေးကွေးမှုကို တွေ့ရနိုင်ပါသည်။

အရင်ဆုံး DeepSeek နှင့် GLM-4.7 ကို ရွေးချယ်ရာတွင် ကိုယ်ပိုင်အထောက်အထားဖြစ်စေခြင်း:

• GLM-4.7 ကို ရွေးချယ်ပါ: စရိတ်ထက် ပိုမိုမှန်ကန်ရမည့်အခါ၊ ကြာချိန်ရှည်သောကွန်တက်စ်နှင့် ကုဒ်အရည်အသွေးအရေးကြီးပါသည်။
• DeepSeek ကို ရွေးချယ်ပါ: အထွက်အရှိဆုံးနှင့် အမြင့်ဆုံး throughput ရဖို့လိုသောအခါ၊ နည်းနည်းပိုပြီး ကြပ်မတ်ဖို့လက်ခံနိုင်ပါသည်။

သင်မသေချာသေးဘူးဆိုရင်၊ စတင်ပြီး တိုးတက်မှုနှင့် အစုလိုက်ထုတ်လုပ်ရာတွင် DeepSeek ကို စတင်ပါ၊ ပြီးနောက် အရေးကြီးသောလမ်းကြောင်းများ (ထုတ်ကုန်ပြောင်းလဲခြင်း၊ ဖောက်သည်ရှေ့ပြင်အတွင်းအပြင်) ကို GLM-4.7 သို့ပြောင်းလဲပါ။

နှင့်, ဤမော်ဒယ်များနှင့်အတူ အမြဲတမ်း: အရာအားလုံးကို မှတ်တမ်းထားပါ၊ အရာအားလုံးကို ကွာခြားချက်များကို ကြည့်ရှုပါ၊ AI ကို ယုံကြည်မှုရှိသည်ဟု ထင်မှတ်ပြီး စမ်းသပ်မှုများကို လွဲချော်ခြင်းမပြုပါနဲ့။