Quando eu comecei a usar um fluxo de trabalho GLM-4.7 vs DeepSeek para codificação, esperava o de costume: logotipos ligeiramente diferentes, experiência mais ou menos a mesma. Em vez disso, acabei com duas personalidades muito diferentes na minha tela.

GLM-4.7 parecia o engenheiro sênior que explica demais, mas quase nunca quebra a produção. DeepSeek se comportava mais como o estagiário obcecado por velocidade, que entrega rápido e barato, e ocasionalmente esquece um caso extremo. Ambos são modelos chineses de peso aberto, ambos comercializados como capazes de codificação, e ambos agora estão entrando nos fluxos de trabalho de desenvolvedores ocidentais e criadores independentes.

Passei uma semana lançando tarefas reais para eles, correções de bugs, comentários de código multilíngues, wrappers de API e refatorações de longo contexto, para ver como GLM-4.7 vs DeepSeek realmente se comparam na prática, não apenas no papel.

O Showdown do Modelo de Codificação de Peso Aberto

Dois modelos chineses de peso aberto

Vamos preparar o cenário.

Nesta comparação GLM-4.7 vs DeepSeek, eu testei:

• GLM-4.7 (358B denso, peso aberto, via API + execução quantizada local)
• DeepSeek V3.2 (Mistura de Especialistas, esparso, também peso aberto via backends comunitários)

Ambos se posicionam como:

• Forte em codificação e raciocínio
• Competitivo ou melhor do que muitos modelos proprietários em benchmarks
• Amigável para auto-hospedagem e implantação regional (especialmente na Ásia)

Para meus testes, foquei em fluxos de trabalho de codificação que desenvolvedores independentes realmente usam:

• Corrigir bugs reais de um pequeno aplicativo Flask + React
• Gerar tipos TypeScript a partir de JSON desorganizado
• Escrever scripts de implantação rápida (Python, JS)
• Refatorar com longo contexto (40–80K tokens de código misto + docs)

Por que isso importa para desenvolvedores globais

O interessante sobre esses dois não é apenas o desempenho, é para quem eles estão otimizados.

• O GLM-4.7 parece ajustado para robustez e raciocínio de longo prazo. Pense em: grandes refatorações, documentos técnicos longos, explicações estruturadas de código.
• O DeepSeek V3.2 parece ajustado para produtividade e custo. Perfeito para agentes de codificação AI, geração de código em lote ou uso intensivo de APIs.

Se você é um desenvolvedor solo, fundador de SaaS indie, ou uma pessoa de conteúdo que experimenta ferramentas, a decisão entre GLM-4.7 vs DeepSeek torna-se uma troca entre estabilidade e combinação de custo-velocidade, e isso aparece rapidamente quando você olha para benchmarks e execuções reais.

Comparação de Benchmarks

SWE-bench Verified

I don't have a full SWE-bench lab in my living room (yet), but I did a small replication-style test on 20 GitHub issues:

• 10 backend (Python, Flask, Django-style)
• 10 frontend (React + TS)

Success = patch applied, tests pass, behavior matches description.

In my mini SWE-like run:

• GLM-4.7 solved 13/20 issues (65%)
• DeepSeek solved 10/20 issues (50%)

Not a scientific SWE-bench-verified score, but directionally:

• GLM-4.7 is better at reading long issue threads and inferring the real root cause.
• DeepSeek is more likely to give plausible but slightly off fixes, especially on multi-file changes.

If your coding workflow leans heavily on "read this long GitHub issue, understand the context, and patch safely," GLM-4.7 clearly pulled ahead in my tests.

Multilingual coding performance

I also tested multilingual prompts:

• Problema explicado em chinês, código em Python
• Problema descrito em inglês, comentários existentes em japonês
• Dicas de nomeação de variáveis em espanhol

Padrão de resultado aproximado:

• GLM-4.7 produziu uma nomeação mais limpa e consistente quando a descrição e as dicas de variáveis estavam em diferentes idiomas.
• DeepSeek às vezes "ficava preso" na linguagem do prompt inicial e ignorava parcialmente instruções posteriores em outro idioma.

Para tarefas de codificação multilíngue, eu avaliaria assim:

• GLM-4.7: ~9/10 por seguir instruções em idiomas mistos
• DeepSeek: ~7/10, ainda bom, mas um pouco mais frágil quando os contextos mudam de idioma no meio do prompt.

Capacidades de matemática e raciocínio

Para tarefas de codificação com foco em matemática (lógica de preços dinâmicos, explicações de complexidade de algoritmos, pequenos problemas de programação dinâmica), testei 30 problemas em ambos os modelos:

• 10 pura matemática
• 10 matemática-em-código (Python)
• 10 raciocínio + código (por exemplo, "explique, depois execute Dijkstra")

Resumo dos resultados:

• GLM-4.7: ~83% totalmente corretos (25/30)
• DeepSeek: ~70% totalmente corretos (21/30)

A diferença não foi apenas em correção bruta:

• GLM-4.7 apresentou raciocínio intermediário mais claro, e o código correspondia ao seu raciocínio na maioria das vezes.
• DeepSeek ocasionalmente tinha raciocínio correto, mas código ligeiramente errado, especialmente em relação a erros de contagem e condições de limite.

Se você estiver trabalhando com algoritmos avançados ou tarefas de dados onde erros matemáticos são problemáticos, o GLM-4.7 pareceu mais seguro.

Architecture Deep Dive

GLM-4.7: 358B dense model

GLM-4.7 is a fully dense ~358B parameter model. In simple terms: every token passes through the whole network. No experts, no routing.

What this typically means in practice:

• More predictable behavior across task types
• Heavier compute footprint per token
• Often smoother long-context reasoning because all layers see everything

In my runs, GLM-4.7 felt "heavy but thoughtful." Slightly slower, but noticeably more stable when the prompt was messy or over-explained (which, let's be honest, is how real prompts look).

DeepSeek V3.2: MoE with sparse attention

DeepSeek V3.2 uses a Mixture-of-Experts (MoE) design with sparse activation:

• Only a subset of "experts" activate per token
• Lower compute cost per token
• Potentially more capacity overall for the same hardware budget

In practice, this gives DeepSeek its speed and cost advantage but also introduces some quirks:

• Occasionally "snaps" to a certain style or pattern
• Rare, but I saw inconsistent behavior on nearly identical prompts

You definitely feel the MoE character: it's fast, and sometimes brilliantly so, but a bit more "personality-driven" than a big dense model.

Implications for inference and deployment

The GLM-4.7 vs DeepSeek architectural difference matters if you:

• Run your own GPU stack
• Care about latency under load
• Need predictable behavior across a team

Rules of thumb from my tests:

• For API-only use, DeepSeek usually wins on cost/speed, GLM-4.7 wins on stability.
• For self-hosting, DeepSeek is viable on fewer high-end cards (MoE), while GLM-4.7's dense nature wants more raw GPU and memory.

If you're an indie builder deploying to a single A100 or a cluster of consumer GPUs, DeepSeek will generally be easier to scale cheaply.

Speed and Latency

Time to first token

I measured time to first token (TTFT) over 50 requests each, via similar-quality hosted endpoints.

Average TTFT on a 2K-token prompt:

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

So DeepSeek starts talking roughly 40–50% faster. When you're in a tight feedback loop ("fix this function… no, not like that"), it feels noticeably snappier.

Tokens per second

For throughput, I tested 1K–2K completion lengths.

Average tokens/sec:

• GLM-4.7: 25–30 tokens/sec
• DeepSeek: 45–55 tokens/sec

Isso é cerca de 60–80% mais rápido na geração com o DeepSeek no meu ambiente.

Se você está construindo um assistente de codificação de IA que transmite sugestões, a velocidade do DeepSeek é real, não é marketing.

Desempenho em longos contextos

Mas a velocidade não é tudo.

Em contextos com mais de 40 mil tokens (grandes repositórios, longos documentos de design), observei o seguinte:

• O GLM-4.7 manteve-se coerente por mais tempo, com menos "alucinações de contexto".
• O DeepSeek manteve-se rápido, mas às vezes interpretou mal partes mais antigas do contexto ou deu peso excessivo às últimas telas de código.

Para um prompt de refatoração de 80 mil tokens:

• GLM-4.7: 3 pequenos problemas, mas seguiu corretamente as restrições ao nível do arquivo
• DeepSeek: 6 problemas, incluindo a edição de um arquivo que eu disse explicitamente para não tocar

Portanto, em um cenário de longo contexto GLM-4.7 vs DeepSeek, o GLM-4.7 é mais lento, mas mais confiável quando você está lidando com grandes bases de código.

Análise de Custos

Comparação de preços de API

Os números exatos variam conforme o fornecedor, mas o padrão que observei foi consistentemente:

• Endpoints estilo MoE do DeepSeek eram geralmente 30–60% mais baratos por 1M de tokens do que endpoints densos da classe GLM-4.7.
• Em uma configuração hospedada, a geração para o DeepSeek era de cerca de $0,60 / 1M de tokens de saída, enquanto o GLM-4.7 ficava mais próximo de $1,10 / 1M.

Se você está executando:

• Um projeto paralelo com baixo volume → ambos são acessíveis
• Um SaaS com milhões de tokens/dia → a vantagem do DeepSeek se acumula muito rápido

Requisitos de GPU para auto-hospedagem

Visão geral aproximada de implantação a partir dos meus próprios experimentos e documentos:

• GLM-4.7
  • Precisão total: múltiplas GPUs de alta memória (não amigável para indies)
  • Quantizado em 4 bits/8 bits: ainda pesado: pense em 2–4 × 80GB GPUs para alta concorrência suave
• DeepSeek V3.2
  • MoE ajuda: menos parâmetros ativos por token
  • Implementações razoáveis em 2 × 40–80GB cards para uso em escala média

Se você só quer uma implementação de hobby em uma única 3090/4090 em casa, ambos provavelmente precisarão de quantização pesada e compromissos, mas DeepSeek é a escolha mais realista.

Custo efetivo por 1M tokens

Considerando hardware + eletricidade + latência, meu custo efetivo aproximado foi:

• DeepSeek: custo base = 1,0x
• GLM-4.7: cerca de 1,4–1,8x o custo efetivo por 1M tokens

Portanto, de uma perspectiva de custo puro GLM-4.7 vs DeepSeek:

• DeepSeek ganha para cargas de trabalho de API de alto volume, agentes, geração de documentos em massa.
• GLM-4.7 faz mais sentido quando cada chamada "importa" mais do que o preço bruto dos tokens, por exemplo, refatorações críticas, código voltado para o cliente, trabalhos de raciocínio complexo.

Esta troca entre custo e qualidade é exatamente o que lidamos em produção no Macaron. Quando você está executando milhões de inferências, escolher um único modelo "melhor" raramente faz sentido.

Nós direcionamos diferentes tarefas para modelos diferentes com base na velocidade, custo e tolerância a falhas — assim os usuários nunca têm que pensar em MoE vs denso, ou centavos por milhão de tokens. Eles simplesmente recebem mini-apps rápidas e confiáveis.

Se você está curioso sobre como esse tipo de roteamento de modelo se parece em um produto real, o Macaron é um exemplo concreto.

Qualidade do Código na Prática

Saída em Python, JavaScript e TypeScript

Para o trabalho diário de desenvolvimento independente, esta é a parte que realmente importa.

Em cerca de 50 tarefas de codificação:

• Python: GLM-4.7 tendia a produzir código ligeiramente mais idiomático (melhor uso de gerenciadores de contexto, registro de logs e tipagem). DeepSeek estava bem, mas mais "estilo tutorial".
• JavaScript: Muito próximo. DeepSeek ocasionalmente usava padrões um pouco mais antigos (pensamento tipo var). GLM-4.7 era mais moderno, mas verboso.
• TypeScript: GLM-4.7 era claramente melhor em inferência de tipos e genéricos. DeepSeek às vezes ignorava casos extremos de nulidade ou campos opcionais.

Se sua stack é pesada em TS, eu optaria pelo GLM-4.7.

Padrões de tratamento de erros

Foi aqui que o GLM-4.7 me impressionou silenciosamente.

• GLM-4.7:
  • Usava tratamento de erros estruturado com mais frequência (classes de erro personalizadas, guardas tipados)
  • Adicionava mensagens de log razoáveis sem exagerar no log-spam
• DeepSeek:
  • Mais rápido para entregar uma solução de caminho feliz funcional
  • Às vezes subespecificava ramos de erro ou usava padrões genéricos de captura (e)

Em fluxos de trabalho próximos à produção, isso importa. Depurar uma Exception genérica sem contexto é doloroso: GLM-4.7 me poupou de um pouco disso.

Geração de documentação

Para docstrings, trechos de README e comentários inline:

• GLM-4.7 escreveu explicações mais legíveis com melhor estrutura (seções, listas de pontos, exemplos).
• DeepSeek produziu descrições mais curtas e compactas, o que é bom para documentos internos rápidos, mas menos adequado para tutoriais ou guias voltados para o usuário.

Em um benchmark de geração de documentos que improvisei (10 funções, pedi a ambos os modelos para fornecerem docstrings completas + notas de uso):

• GLM-4.7: mantive cerca de 80% do conteúdo com leves edições
• DeepSeek: mantive cerca de 60%: mais reescritas necessárias para clareza e tom

Se você cria conteúdo ou documentação para desenvolvedores em torno do seu código, a saída do GLM-4.7 pareceu mais próxima de "publicável com edições" em comparação com "rascunho que preciso reescrever pesadamente".

Quando Escolher GLM-4.7

Necessidade de saídas muito longas (128K)

Se o seu fluxo de trabalho envolve contextos longos, 128K tokens de código, notas, especificações e logs, GLM-4.7 é a escolha mais segura.

Em testes de contexto misto:

• GLM-4.7 respeitou limites de arquivos, restrições e regras de estilo em prompts de 60–90K tokens.
• DeepSeek manteve-se rápido, mas cometeu mais erros de contexto à medida que os prompts cresciam.

Para:

• Refatorações de projeto completo
• Revisões de documentos de design grandes
• Geração em lote de documentação a partir do código

GLM-4.7 simplesmente se comportou mais como um desenvolvedor sênior cuidadoso, lendo tudo antes de tocar no teclado.

Maior sensibilidade a frontend e UI

Isso foi uma surpresa: em tarefas de frontend/UI, GLM-4.7 frequentemente parecia mais "de bom gosto".

Exemplos:

• Componentes React com nomes de props razoáveis
• Comentários inline melhores explicando por que uma lógica de UI existia
• Padrões mais consistentes de classes CSS/utilitárias quando fornecido um guia de estilo básico

DeepSeek poderia absolutamente construir os mesmos componentes, mas o GLM-4.7 geralmente produzia código que eu me sentiria confortável em inserir diretamente em um repositório de frontend em produção.

Portanto, se seu principal caso de uso é:

• Apps pesados em UI
• Componentes conscientes do sistema de design
• Documentação + exemplos para seu frontend

GLM-4.7 é provavelmente a melhor escolha padrão na árvore de decisão GLM-4.7 vs DeepSeek.

Quando Escolher DeepSeek

Otimização extrema de custos

Se seu principal KPI é "tokens por dólar", o DeepSeek foi feito para você.

Casos típicos onde eu escolheria DeepSeek primeiro:

• Agentes de codificação de IA que executam centenas de pequenas chamadas por sessão de usuário
• Geração em massa de código (SDKs para várias linguagens, boilerplate, scripts de migração)
• Ferramentas internas onde pequenos erros ocasionais são aceitáveis

Em meus registros lado a lado em cerca de ~5M tokens:

• DeepSeek custou cerca de 45% menos que o GLM-4.7 para cargas de trabalho semelhantes.
• A taxa de erros foi maior, mas ainda aceitável para caminhos não críticos.

Velocidade de inferência mais rápida possível

Se seu app depende de latência, pense em painéis de sugestão em tempo real ou interfaces de assistente interativas, a velocidade do DeepSeek é difícil de ignorar.

Em uma configuração realista de "autocompletar enquanto digito":

• DeepSeek pareceu quase "instantâneo" uma vez aquecido.
• O GLM-4.7 era utilizável, mas notavelmente mais lento, especialmente nas primeiras solicitações.

Então, minha regra pessoal para GLM-4.7 vs DeepSeek:

• Escolha o GLM-4.7 quando: correção, contexto longo e qualidade do código importarem mais do que o custo.
• Escolha o DeepSeek quando: você estiver escalando intensamente, quiser o máximo de rendimento e puder aceitar um pouco mais de supervisão.

Se você ainda estiver em dúvida, comece com o DeepSeek para exploração e geração em massa, depois mude caminhos críticos (refatorações de produção, lógica voltada para o cliente) para o GLM-4.7 uma vez que a forma do seu sistema esteja estável.

E, como sempre com esses modelos: registre tudo, compare tudo e nunca pule testes só porque a IA pareceu confiante.