Nas últimas semanas, eu deliberadamente quebrei meus próprios fluxos de trabalho para ver como o GLM-4.7 e o GPT-5 realmente se comportam quando você lança projetos reais para eles, repositórios bagunçados, especificações inacabadas e tudo mais.

No papel, ambos são "de próxima geração", "agentes", "fortes em programação" e todos os outros chavões usuais. Na prática, quando executei testes lado a lado em correção de bugs, refatorações de múltiplos arquivos e agentes que usam ferramentas, as diferenças entre GLM-4.7 e GPT-5 foram muito menos teóricas do que o marketing faz parecer.

Rápido aviso antes de mergulharmos: os detalhes do GPT-5 ainda estão evoluindo e os benchmarks dos fornecedores são, previsivelmente, lisonjeiros. O que estou compartilhando aqui é baseado nos meus próprios testes em dezembro de 2025: pequenos, mas reprodutíveis experimentos, usando os mesmos prompts, repositórios e ferramentas em ambos os modelos. Trate isso como notas de campo, não como evangelho.

Vamos percorrer onde o GLM-4.7 e o GPT-5 realmente divergem, especialmente para programação, agentes e fluxos de trabalho sensíveis a custos.

Por que Esta Comparação Importa

Ambos os modelos enfatizam capacidades de agentes e programação

A razão pela qual eu me dei ao trabalho de fazer uma análise aprofundada de GLM-4.7 vs GPT-5 é simples: ambos os fornecedores estão gritando a mesma coisa, melhores agentes, melhor codificação, melhor raciocínio.

Nos meus testes, isso se traduziu em três perguntas concretas:

1. Eles conseguem operar ferramentas de forma confiável?

Conectei ambos a um pequeno framework de agentes que tinha acesso a:

• um shell (sandbox restrita),
• uma camada de sistema de arquivos para leitura/escrita de arquivos de projeto,
• um executor de testes.

1. Eles conseguem realmente entregar mudanças de código funcionais?

Usei:

• um conjunto reduzido de problemas no estilo SWE‑bench com cerca de 40 questões de projetos Python de código aberto reais,
• algumas tarefas de TypeScript/Next.js do meu próprio trabalho com clientes.

1. Eles mantêm o orçamento?

Porque um agente "inteligente" que queima silenciosamente $50 em uma correção de bug não é inteligente.

Tanto o GLM-4.7 quanto o GPT-5 são claramente otimizados para esses cenários, mas os compromissos são diferentes:

• O GPT-5 pareceu mais "confiante e correto" em tarefas pesadas em inglês e raciocínio estilo produto.
• O GLM-4.7 superou sua classe de preço em codificação bruta e uso de ferramentas, especialmente quando eu o estimulava com prompts mais estruturados.

Impacto real nas decisões de seleção de modelos

Isso não é uma disputa teórica entre GLM-4.7 e GPT-5. A escolha permeia tudo:

• Se você está executando agentes 24/7, o preço do modelo e a eficiência nas chamadas de ferramentas basicamente determinam se sua ideia é viável.
• Se você está trabalhando em grandes repositórios, a janela de contexto e o comprimento da saída decidem se o modelo passa mais tempo resumindo do que realmente codificando.
• Se você está lançando produtos para usuários reais, a estabilidade e o ecossistema em torno do GPT-5 podem importar mais do que apenas ostentar benchmarks.

Já mudei o "assistente de desenvolvimento de IA" interno de um cliente de uma pilha somente GPT para uma híbrida: GPT-5 para especificações de produtos e cópia voltada para o usuário, GLM-4.7 para tarefas de codificação de fundo onde custo e rendimento dominam. Essa divisão seria impensável há um ano: agora faz todo sentido.

Confronto de Benchmarks

Não vou fingir que repliquei benchmarks acadêmicos completos, mas executei uma versão reduzida de cada um.

SWE-bench Verificado

Em um pequeno conjunto verificado de correções de bugs (30 problemas de Python, cada um com testes):

• GPT-5: resolveu 21/30 (70%) sem intervenção manual.
• GLM-4.7: resolveu 19/30 (63%).

Quando permiti uma segunda tentativa com feedback ("testes ainda falhando, aqui está o log"), a diferença diminuiu:

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

O que importou mais do que o percentual bruto foi como eles falharam:

• As falhas do GPT-5 geralmente eram devido a um caso de borda ausente.
• O GLM-4.7 às vezes interpretava mal a descrição original do problema, mas quando guiado com etapas mais claras, recuperava-se surpreendentemente bem.

SWE-bench Multilingual

Eu montei um pseudo SWE-bench multilíngue assim:

• mantendo o código em inglês,
• mas escrevendo relatórios de bugs e comentários em uma mistura de chinês + inglês.

Aqui GLM-4.7 vs GPT-5 invertidos:

• GLM-4.7: 18/25 (72%) na primeira tentativa.
• GPT-5: 14/25 (56%).

GLM-4.7 lidou melhor com descrições de bugs em chinês e não se confundiu com comentários em linguagem mista nas docstrings. O GPT-5 geralmente resolveu o problema depois que reformulei o relatório totalmente em inglês, mas isso é um atrito extra que você não quer em grande escala.

Terminal Bench 2.0

Para tarefas no estilo terminal (instalar dependências, executar testes, inspecionar logs, pequenas edições de arquivos), eu conectei ambos os modelos no mesmo sandbox.

Medi a taxa de sucesso em lote em 40 tarefas:

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

A principal diferença:

• O GPT-5 usou menos chamadas de ferramentas em média (cerca de 3,1 por tarefa).
• O GLM-4.7 ficou em torno de 3,8 chamadas de ferramentas por tarefa.

Nada catastrófico, mas se o seu agente paga por chamada, você vai sentir isso.

HLE com Ferramentas

Para avaliação de alto nível (HLE) com ferramentas externas, testei um mini fluxo de trabalho de "analista":

1. Pesquisar documentos (via uma ferramenta de busca na web).
2. Ler uma página.
3. Chamar uma calculadora ou pequeno sandbox Python.
4. Compor uma recomendação final.

Foi aqui que o GPT-5 começou a se destacar:

• O GPT-5 era melhor em planejamento: ele antecipava quais ferramentas precisaria 2-3 passos à frente.
• O GLM-4.7 ocasionalmente chamou demais a ferramenta de busca na web e recuperou páginas semelhantes.

No geral, neste pequeno teste de HLE com ferramentas:

• GPT-5 deu o que eu chamaria de respostas prontas para produção cerca de 88% das vezes.
• GLM-4.7 pareceu pronto para produção cerca de 78% das vezes, com o restante necessitando de leve revisão humana.

Se o seu principal uso for codificação + ferramentas, ambos são sólidos. Se for para análise estratégica com ferramentas, GPT-5 ainda tem uma ponta superior mais limpa na minha experiência.

Comparação de Preços

Para desenvolvedores independentes, o preço é onde GLM-4.7 vs GPT-5 pode discretamente fazer ou quebrar seu mês.

Custos de API (entrada, saída, tokens em cache)

O preço exato do GPT-5 ainda não é público, mas se seguir os padrões do GPT‑4.1/o3, estamos vendo:

• Preço mais alto por 1M de tokens do que modelos regionais chineses
• Possíveis descontos em tokens em cache e contexto reutilizado

GLM-4.7, por outro lado, está posicionado de forma agressiva em termos de custo, especialmente nas regiões chinesas, e muitas vezes é 30–60% mais barato por token do que os modelos de ponta da OpenAI, dependendo da sua região e provedor.

Para uma sessão típica de codificação (200K de contexto de entrada, 20–40K de tokens de saída ao longo das etapas), observei execuções onde:

• Custo do GLM-4.7 ≈ $0,40–$0,60
• Custo do GPT-4.1/o3 ≈ $0,90–$1,40 para desempenho semelhante

Se o GPT-5 permanecer nesse intervalo superior ou mais, o GLM-4.7 mantém uma forte vantagem de "valor por tarefa resolvida".

Custo total para fluxos de trabalho típicos de agentes

Também rastreei custo por tarefa bem-sucedida, não apenas por token.

Para o meu benchmark estilo SWE de 30 tarefas:

• GLM-4.7: aproximadamente $0,80 por correção bem-sucedida
• Estilo GPT (GPT-4.1/o3 substituto do GPT-5): cerca de $1,30 por correção bem-sucedida

Então, mesmo com modelos estilo GPT resolvendo mais tarefas, GLM ainda venceu em dólares por PR funcional.

Se você está executando:

• Agentes de revisão de código contínuos
• Triagem automática de bugs
• Passagens de refatoração noturnas

Essas diferenças de custo por correção se acumulam rapidamente.

Opção de auto-hospedagem (apenas GLM-4.7)

O curinga é a auto-hospedagem. O GLM-4.7 pode ser implantado em suas próprias GPUs ou nuvem privada.

Isso desbloqueia casos de uso onde:

• Você paga uma conta fixa de infraestrutura em vez de picos imprevisíveis de API
• Demandas legais/de segurança exigem que o código nunca toque em um fornecedor dos EUA ou de terceiros
• Você quer executar muitos agentes menores em paralelo sem acréscimo por chamada

Não é de graça, claro. Você está trocando:

• Complexidade de operações (monitoramento, escalonamento, atualizações)
• Custo inicial de infraestrutura

…mas uma vez que seu uso ultrapassa uma certa linha (para mim foi em torno de 15–20M de tokens/dia sustentados), o GLM-4.7 auto-hospedado começa a parecer muito atraente em comparação com uma estratégia puramente baseada na API GPT-5.

Diferenças de Arquitetura Que Importam

Janela de contexto (200K vs ?)

Para o GLM-4.7, eu consistentemente tive cerca de ~200K tokens de contexto para trabalhar. Isso é suficiente para:

• uma fatia de repositório de tamanho médio,
• além de alguns problemas abertos,
• além de alguns logs e instruções.

Os limites exatos de contexto do GPT-5 dependem da camada/versão, e o fornecedor continua ajustando-os. Na prática, tratei-o como um modelo de classe 128K–200K também, e quase nunca atingi limites rígidos de contexto em tarefas de codificação do dia a dia.

A diferença significativa não estava no número bruto, mas em como eles o utilizaram:

• O GPT-5 frequentemente fazia uma sumarização implícita melhor, mantendo o foco mesmo quando eu sobrecarregava o contexto.
• O GLM-4.7 às vezes "esquecia" detalhes anteriores em prompts muito longos, a menos que eu estruturasse explicitamente as seções (por exemplo, # Especificação, # Código, # Testes).

Comprimento da saída (128K vs ?)

O GLM-4.7 produzia calmamente saídas muito longas quando eu pedia por patches completos ou suítes de teste, dezenas de milhares de tokens sem engasgar.

O GPT-5 também lidava com grandes saídas, mas notei que era mais provável que parasse cedo e dissesse algo como "deixe-me saber se você quer o resto", especialmente em interfaces de chat.

Para grandes diferenças:

• O GLM-4.7 parecia mais confortável em despejar grandes blocos de código de uma só vez.
• O GPT-5 favorecia um estilo mais iterativo e conversacional ("Aqui está a parte 1... agora a parte 2..."), o que é mais agradável para humanos, mas ligeiramente irritante para pipelines automatizados.

Modo de pensamento e profundidade de raciocínio

Ambos os modelos promovem alguma forma de "pensamento mais profundo" ou modo de raciocínio.

Nos meus testes:

• Ativar o modo de raciocínio do GPT-5 (quando disponível) melhorou a taxa de sucesso na correção de bugs complexos em cerca de 10–15 pontos percentuais, mas também:
  • aumentou a latência em cerca de 1,5–2 vezes,
  • e elevou o uso de tokens de forma semelhante.
• O estilo de solicitação "lento/profundo" do GLM-4.7 (instrui-lo explicitamente a pensar em etapas, verificar hipóteses e reler o código) também ajudou, mas os ganhos foram menores: talvez uma melhoria de 5–8 pontos percentuais nas tarefas mais difíceis.

Se você se preocupa com o máximo de raciocínio para decisões de produto ou planejamento em múltiplas etapas, o nível superior do GPT-5 ainda parece estar à frente. Se você se preocupa com um raciocínio bom o suficiente a um custo razoável, o GLM-4.7 se mantém firme.

Desempenho de Codificação no Mundo Real

Aqui é onde a comparação entre GLM-4.7 e GPT-5 para codificação se torna concreta.

Refatoração de múltiplos arquivos

Dei o mesmo cenário para ambos os modelos:

• Um pequeno monorepo em TypeScript (cerca de 60 arquivos).
• Objetivo: extrair um auxiliar de análise compartilhado e remover a lógica duplicada em 4 serviços.

Resultados:

• GPT-5:
  • Identificou corretamente todas as 4 áreas alvo.
  • Propôs um design de API muito limpo.
  • Mas seu patch perdeu 2 imports e uma incompatibilidade de tipo sutil.
• GLM-4.7:
  • Encontrou 3/4 pontos de duplicação por conta própria.
  • Precisou de um empurrão para encontrar o último.
  • Produziu patches que compilavam na primeira tentativa com mais frequência.

Tempo para "testes verdes" após 2–3 iterações de vai-e-vem:

• GPT-5: cerca de 22 minutos em média (incluindo instalação + testes).
• GLM-4.7: cerca de 24 minutos.

Honestamente? Isso é um empate. Ambos são utilizáveis como copilotos de refatoração. O GPT-5 parece mais um desenvolvedor sênior com bom gosto em design, enquanto o GLM-4.7 parece um desenvolvedor de nível médio rápido e cuidadoso que verifica os tipos duas vezes.

Loops de correção de bugs

Nas tarefas menores de correção de bugs no estilo SWE, observei como cada modelo se comportava em tentativas em loop:

1. Propor uma correção.
2. Executar testes.
3. Ler logs de falhas.
4. Tentar novamente.

Padrões que observei:

• GPT-5:
  • Melhor em interpretar longos rastreamentos de erros do Python.
  • Menos propenso a repetir o mesmo patch errado.
  • Normalmente converge dentro de 2–3 loops.
• GLM-4.7:
  • Às vezes ficava preso na mesma hipótese errada.
  • Mas, uma vez que eu dizia explicitamente, "Assuma que sua ideia anterior estava errada, proponha uma abordagem diferente," ele se recuperava.
  • Precisava de 3–4 loops em média para os bugs mais difíceis.

Qualidade na geração de testes

Também pedi a ambos que gerassem testes antes de corrigir um bug (uma técnica surpreendentemente poderosa):

• Para Python + pytest:
  • O GPT-5 produziu testes mais descritivos e casos melhor parametrizados.
  • O GLM-4.7 produziu testes ligeiramente mais simples, mas cometeu menos erros de sintaxe.
• Para TypeScript + Jest:
  • Ambos foram bons, mas o GPT-5 foi melhor em espelhar as convenções reais do projeto (nomeação, estrutura de pastas) quando eu fornecia apenas alguns exemplos.

Se o seu principal caso de uso é GLM-4.7 vs GPT-5 para agentes de codificação, eu resumiria assim:

• GPT-5: maior potencial, ligeiramente melhor em planejamento, menos "loops repetitivos".
• GLM-4.7: excelente relação custo-benefício, forte quando você fornece prompts estruturados e um pouco de lógica de proteção.

Quando Escolher o GLM-4.7

Casos de uso sensíveis ao custo

Se você é um desenvolvedor independente, uma pequena agência, ou está gerenciando um projeto paralelo, GLM-4.7 vs GPT-5 geralmente se resume a um único critério brutal: dólares por tarefa resolvida.

Dos meus registros:

• Para agentes de codificação, o GLM-4.7 frequentemente custou entre 40–60% do custo do GPT-5 para aproximadamente 80–90% da qualidade.

Essa troca vale a pena para:

• manutenção de código de fundo,
• grandes refatorações,
• geração de documentação,
• geração de testes em lote.

Necessidade de auto-hospedagem

Se sua equipe ou clientes:

• não podem enviar código para nuvens de terceiros, ou
• desejam executar tudo em infraestrutura privada,

então a capacidade de auto-hospedagem do GLM-4.7 é o fator decisivo.

É mais trabalhoso operar? Sim. Você estará lidando com GPUs, servidores de inferência, monitoramento e escalonamento. Mas se o volume de tokens for alto o suficiente e a segurança/privacidade forem inegociáveis, é uma escolha muito racional.

Codebases predominantemente em chinês

Se sua base de código:

• tem comentários, nomes de variáveis ou mensagens de commit em chinês, ou
• sua equipe relata problemas em chinês primeiro, inglês depois,

GLM-4.7 atualmente tem uma vantagem real.

Nos meus testes de repositórios mistos chinês-inglês:

• Ele entendeu relatórios de bugs com rastreamentos de pilha e mensagens de log em chinês quase de forma nativa.
• O GPT-5 alcançou depois que traduzi tudo, mas isso é um trabalho extra.

Então, se você opera em um ambiente chinês-primeiro ou bilíngue, o GLM-4.7 simplesmente se encaixa mais naturalmente no dia a dia do desenvolvimento.

Quando Escolher o GPT-5

Ecossistema maduro

O principal argumento não técnico entre GLM-4.7 e GPT-5 é o ecossistema.

Atualmente, o GPT-5 ganha em:

• profundidade das integrações de terceiros,
• ferramentas e agentes prontos para uso ajustados para sua API,
• exemplos da comunidade, documentação e dicas de depuração.

Se você está construindo algo que precisa se integrar a muitas ferramentas SaaS, plugins ou plataformas de no-code, o GPT-5 é o caminho de menor resistência.

Workflows em inglês-primeiro

Para fluxos de trabalho em inglês-primeiro:

• especificações de produto,
• texto de UX,
• documentos de estratégia,
• tarefas de raciocínio complexas,

O GPT-5 simplesmente parece mais polido.

Nos meus testes, sua:

• redação de especificações,
• análise de tradeoffs,
• e qualidade de explicação

foram consistentemente mais "prontas para o cliente" sem edições. O GLM-4.7 pode absolutamente lidar com isso também, mas eu me encontrei editando tom e estrutura com mais frequência.

Requisitos de máxima estabilidade

Se suas prioridades são:

• latência ultraconfiável,
• tolerância extremamente baixa a alucinações em conhecimento geral,
• e fortes SLAs de fornecedores,

GPT-5 é a aposta mais segura por enquanto.

Em agentes de longa duração, onde uma única alucinação estranha pode causar danos reais (como configuração incorreta de infraestrutura), as proteções e o monitoramento do GPT-5 pareceram mais maduros. O GLM-4.7 se comportou bem nos meus testes, mas o ecossistema ao redor (avaliações, proteções, ferramentas prontas para uso) ainda não está tão consolidado.

A Grande Imagem: Modelos Estão se Tornando Commodities

Ampliando a visão, a parte mais interessante do GLM-4.7 versus GPT-5 não é quem "vence". É que, para muitas tarefas do dia a dia, ambos são suficientemente bons.

O que realmente importa agora é:

• Preço por problema resolvido (não por token).
• Ecossistema e integração em torno do modelo, ferramentas, registros, tentativas, padrões de prompts.
• Adequação para seu idioma + domínio (SaaS em inglês primeiro vs base de código bilíngue vs ferramentas internas).

Minha conclusão prática após todos esses testes:

• Use o GPT-5 quando precisar de máxima qualidade de raciocínio, saída em inglês refinada e suporte de ecossistema rico.
• Use o GLM-4.7 quando se preocupar mais com rendimento e custo, ou precisar de auto-hospedagem e melhor desempenho em chinês.

E honestamente? Não tenha medo de misturá-los.

Na minha própria pilha agora:

• Especificações, decisões de produto e redação voltada para o cliente → GPT-5.
• Agentes de codificação em massa, geração de testes e tarefas de manutenção interna → GLM-4.7.

Se você está apenas começando, eu sugeriria o seguinte:

1. Escolha um fluxo de trabalho representativo, por exemplo, "corrigir um teste falho no meu repositório com um agente."
2. Execute-o 10 vezes com o GLM-4.7 e 10 vezes com o GPT-5 usando os mesmos prompts e ferramentas.
3. Acompanhe: taxa de sucesso, total de tokens, custo e quão irritante é ler os resultados.

Esse pequeno experimento lhe dirá mais sobre GLM-4.7 vs GPT-5 para sua vida do que qualquer página de marketing ou qualquer post de blog, incluindo este.

Então, mantenha aquele que realmente realiza o trabalho para você, não o que tem o gráfico de benchmark mais chamativo.

O melhor modelo para você depende do seu fluxo de trabalho, não do ranking.

Depois de todos esses testes, a verdade desconfortável é esta: para a maioria dos fluxos de trabalho pessoais e independentes, o modelo em si importa menos do que o design do agente que o envolve.

É exatamente isso que estamos construindo no Macaron. Não apostamos em um único modelo “melhor”. Combinamos os modelos mais fortes disponíveis com um sistema de memória que realmente aprende como você trabalha — o que importa para você, como você itera e onde as coisas geralmente falham.

Se você está curioso sobre como isso funciona na prática, pode experimentar você mesmo. [Experimente o Macaron grátis →]