Passei as últimas semanas deliberadamente quebrando meus próprios fluxos de trabalho para ver como o GLM-4.7 e o GPT-5 realmente se comportam quando você os enfrenta a projetos reais, repositórios bagunçados, especificações inacabadas e tudo mais.

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

Aviso rápido 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: experimentos pequenos, mas reproduzíveis, usando os mesmos prompts, repositórios e ferramentas em ambos os modelos. Considere isso como notas de campo, não dogma.

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

Por que Esta Comparação Importa

Ambos os modelos destacam capacidades de agentes e codificação

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 uma pequena estrutura de agente que tinha acesso a:

• um shell (sandbox restrito),
• 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 ao estilo SWE-bench com cerca de 40 problemas de projetos Python de código aberto,
• algumas tarefas de TypeScript/Next.js do meu próprio trabalho com clientes.

1. Eles permanecem dentro do orçamento?

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

Tanto o GLM-4.7 quanto o GPT-5 estão claramente otimizados para esses cenários, mas as compensações são diferentes:

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

Impacto real nas decisões de seleção de modelo

Isso não é um confronto teórico entre GLM-4.7 e GPT-5. A escolha infiltra-se em tudo:

• Se você está executando agentes 24/7, o preço do modelo e a eficiência de chamadas de ferramentas basicamente determinam se sua ideia é viável.
• Se você está trabalhando dentro de 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 direitos de se gabar em benchmarks brutos.

Já mudei o "assistente de desenvolvimento de IA" interno de um cliente de uma pilha somente GPT para um híbrido: GPT-5 para trabalho de especificação de produto 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 sentido.

Confronto de Benchmark

Não vou fingir que repliquei benchmarks acadêmicos completos, mas rodei uma versão enxuta de cada.

SWE-bench Verificado

Em um pequeno conjunto verificado de correção de bugs (30 problemas em 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 a porcentagem bruta foi como eles falharam:

• As falhas do GPT-5 eram geralmente um caso extremo faltante.
• O GLM-4.7 às vezes interpretava mal a descrição original do problema, mas quando guiado com passos mais claros, se recuperava surpreendentemente bem.

SWE-bench Multilíngue

Eu montei um pseudo SWE-bench multilíngue por:

• manter o código em inglês,
• mas escrever relatórios de bugs e comentários em uma mistura de chinês e inglês.

Aqui o GLM-4.7 vs GPT-5 inverteu:

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

O GLM-4.7 lidou com descrições de bugs em chinês notavelmente melhor e não se confundiu com comentários em linguagem mista nos docstrings. O GPT-5 geralmente resolvia o problema quando eu reescrevia o relatório totalmente em inglês, mas isso é um atrito extra que você não quer em larga escala.

Terminal Bench 2.0

Para tarefas em estilo terminal (instalar dependências, executar testes, inspecionar logs, pequenas edições de arquivos), 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.

Não é catastrófico, mas se seu agente paga por chamada, você sentirá.

HLE com Ferramentas

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

1. Pesquisar documentos (via 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 foi melhor em planejamento: antecipou quais ferramentas precisaria 2–3 passos à frente.
• O GLM-4.7 ocasionalmente usou excessivamente a ferramenta de busca na web e trouxe novamente páginas similares.

No geral, neste pequeno teste HLE-com-ferramentas:

• O GPT-5 deu o que eu chamaria de respostas prontas para produção em ~88% das vezes.
• O GLM-4.7 pareceu pronto para produção ~78% das vezes, com o restante precisando de pequenas correções humanas.

Se seu principal caso de uso é codificação + ferramentas, ambos são sólidos. Se seu caso de uso é análise estratégica com ferramentas, o GPT-5 ainda tem uma vantagem mais clara na minha experiência.

Comparação de Preços

Para desenvolvedores independentes, o preço é onde o 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 olhando para:

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

O GLM-4.7, por outro lado, está posicionado agressivamente em termos de custo, especialmente em 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 (contexto de entrada de 200K, 20–40K tokens de saída ao longo das etapas), vi situações onde:

• O custo do GLM-4.7 foi ≈ $0,40–$0,60
• O custo do GPT-4.1/o3 foi ≈ $0,90–$1,40 para desempenho similar

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

Custo total para fluxos de trabalho típicos de agentes

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

Para meu benchmark de 30 tarefas no estilo SWE:

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

Então, mesmo com modelos no estilo GPT resolvendo mais tarefas, GLM ainda venceu em dólares por PR funcionando.

Se você está executando:

• Agentes de revisão de código contínua
• 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
• Exigências legais/de segurança de que o código nunca toque um fornecedor dos EUA ou de terceiros
• Você deseja executar muitos agentes menores em paralelo sem acréscimos 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 um certo limite (para mim, foi em torno de 15–20M tokens/dia sustentado), o GLM-4.7 auto-hospedado começa a parecer muito atraente em relação a uma estratégia de API pura do GPT-5.

Diferenças de Arquitetura Que Importam

Janela de contexto (200K vs ?)

Para o GLM-4.7, consistentemente obtive uma janela de contexto de cerca de 200K tokens para trabalhar. Isso é suficiente para:

• uma fatia de repositório de tamanho médio,
• além de algumas questões abertas,
• além de alguns logs e instruções.

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

A diferença significativa não era o número bruto, mas como eles o usavam:

• O GPT-5 frequentemente fazia uma melhor sumarização implícita, 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 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 despejando grandes blocos de código de uma só vez.
• O GPT-5 preferia um estilo mais iterativo e conversacional ("Aqui está a parte 1… agora a parte 2…"), o que é mais agradável para humanos, mas um pouco irritante para pipelines automatizados.

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

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

Desempenho de Codificação no Mundo Real

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

Refatoração de múltiplos arquivos

Dei o mesmo cenário para ambos os modelos:

• Um pequeno monorepo TypeScript (cerca de 60 arquivos).
• Objetivo: extrair um auxiliar de análise compartilhado e remover 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 empurrãozinho para encontrar o último.
  • Produziu patches que compilaram na primeira tentativa com mais frequência.

Tempo para "testes verdes" após 2–3 iterações de ida e volta:

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

Honestamente? Isso é 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 intermediário rápido e cuidadoso que verifica os tipos duas vezes.

Loops de correção de bugs

Nas tarefas menores 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 vi:

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

Qualidade da 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 convenções reais do projeto (nomeação, estrutura de pastas) quando eu dei 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 de "repetição boba".
• GLM-4.7: excelente relação custo-benefício, forte quando você fornece prompts estruturados e um pouco de lógica de segurança.

Quando Escolher o GLM-4.7

Casos de uso sensíveis a custos

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

Dos meus registros:

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

Essa troca vale a pena para:

• manutenção de código em segundo plano,
• refatorações em massa,
• 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
• querem executar tudo em infraestrutura privada,

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

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

Bases de código com predominância de chinês

Se sua base de código:

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

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 que nativamente.
• O GPT-5 alcançou quando traduzi tudo, mas isso é um trabalho extra.

Então, se você está operando em um ambiente de primeiro chinês ou bilíngue, o GLM-4.7 simplesmente se encaixa mais naturalmente na vida diária de desenvolvimento.

Quando Escolher o GPT-5

Ecossistema maduro

O principal argumento não técnico na comparação GLM-4.7 vs GPT-5 é o ecossistema.

Atualmente, o GPT-5 ganha em:

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

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

Fluxos de trabalho com ênfase em inglês

Para fluxos de trabalho com ênfase em inglês:

• especificações de produto,
• cópia de UX,
• documentos estratégicos,
• tarefas de raciocínio complexo,

O GPT-5 simplesmente parece mais refinado.

Nos meus testes, seu:

• redação de especificações,
• análise de tradeoffs,
• e qualidade das explicações

estavam consistentemente mais "prontas para o cliente" sem edições. GLM-4.7 também pode lidar com isso, mas me peguei editando o tom e a estrutura com mais frequência.

Requisitos máximos de estabilidade

Se suas prioridades são:

• latência ultra-previsível,
• tolerância extremamente baixa a alucinações sobre conhecimento geral,
• e fortes SLAs de fornecedores,

GPT-5 é a aposta mais segura por agora.

Em agentes de longa duração, onde uma única alucinação estranha pode causar danos reais (como a má configuração de infraestrutura), as proteções e o conjunto de monitoramento do GPT-5 parecem mais maduros. O GLM-4.7 se comportou bem nos meus testes, mas o ecossistema ao redor (avaliações, proteções, ferramentas prontas) ainda não é tão testado em batalhas.

O Panorama Geral: Modelos Estão se Commoditizando

Ampliando a visão, a parte mais interessante de GLM-4.7 vs GPT-5 não é quem "vence". É que, para muito do trabalho do dia a dia, ambos são bons o suficiente.

O que realmente importa agora é:

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

Minha conclusão prática após todos esses testes:

• Use GPT-5 quando precisar de máxima qualidade de raciocínio, saída de inglês polida e suporte rico de ecossistema.
• Use GLM-4.7 quando se importar mais com capacidade de processamento e custo, ou precisar de hospedagem própria e melhor desempenho em chinês.

E honestamente? Não tenha medo de misturá-los.

Na minha própria pilha agora:

• Especificações, decisões de produto e escrita 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 começando, eu sugeriria isso:

1. Escolha um fluxo de trabalho representativo, digamos, "consertar um teste falho no meu repositório com um agente."
2. Execute-o 10 vezes com GLM-4.7 e 10 vezes com GPT-5 usando os mesmos prompts e ferramentas.
3. Acompanhe: taxa de sucesso, total de tokens, custo e o quão irritado você se sente ao 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 entrega trabalho para você, não aquele com 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 em torno dele.

É exatamente isso que estamos construindo na 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 você valoriza, 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 gratuitamente →]