Nang una kong i-spin up ang isang GLM-4.7 vs DeepSeek workflow para sa coding, inaasahan ko ang karaniwan: bahagyang magkaibang mga logo, halos parehas na karanasan. Sa halip, natapos ko na may dalawang napakaibang personalidad sa aking screen.

GLM-4.7 ay parang senior na inhinyero na laging nagpapaliwanag ngunit halos hindi kailanman nasisira ang production. Ang DeepSeek naman ay parang intern na obsessed sa bilis na nagshi-ship ng mabilis at mura, at paminsan-minsan nakakalimutan ang isang edge case. Pareho silang Chinese open-weight models, parehong ibinebenta bilang coding-capable, at pareho na ngayong gumagapang sa Western dev at indie creator workflows.

Gumugol ako ng isang linggo sa pagbato ng mga tunay na gawain sa kanila, mga pag-aayos ng bug, komento sa multilingual code, API wrappers, at mahabang konteksto ng refactors, upang makita kung paano talaga ikinumpara ang GLM-4.7 vs DeepSeek sa praktika, hindi lamang sa papel.

Ang Pagpapakitang Gilas ng Open-Weight Coding Model

Dalawang Chinese open-weight models

Ihanda na natin ang entablado.

Sa GLM-4.7 vs DeepSeek na paghahambing na ito, sinubukan ko:

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

Pareho silang naglalagay ng kanilang sarili bilang:

• Malakas sa coding at pangangatwiran
• Kompetitibo o mas mahusay kaysa sa maraming proprietary models sa mga benchmarks
• Magiliw para sa self-hosting at lokal na deployment (lalo na sa Asya)

Para sa aking mga pagsusuri, tumutok ako sa mga coding workflow na talagang ginagamit ng mga indie builders:

• Pag-aayos ng totoong mga bug mula sa isang maliit na Flask + React app
• Pagbuo ng mga TypeScript na uri mula sa magulong JSON
• Pagsusulat ng mabilis na nade-deploy na mga script (Python, JS)
• Pagre-refactor na may mahabang konteksto (40–80K na mga token ng halo-halong code + docs)

Bakit ito mahalaga para sa mga global na developer

Ang kawili-wiling bagay tungkol sa dalawang ito ay hindi lamang ang pagganap, kundi kung para kanino sila na-optimize.

• Ang GLM-4.7 ay parang tinono para sa tibay at mahabang anyong pangangatwiran. Isipin: malalaking refactors, mahabang teknikal na dokumento, naka-istrukturang paliwanag ng code.
• Ang DeepSeek V3.2 ay parang tinono para sa throughput at gastos. Perpekto para sa mga AI coding agents, batch code generation, o paggamit ng API na may mataas na dami.

Kung ikaw ay isang solo dev, indie SaaS founder, o content person na nag-eeksperimento sa mga tool, ang desisyon sa GLM-4.7 vs DeepSeek ay nagiging isang trade-off sa pagitan ng katatagan kumpara sa kumbinasyon ng bilis at gastos, at makikita ito agad kapag tiningnan mo ang mga benchmark at aktwal na pagtakbo.

Paghahambing ng Benchmark

SWE-bench Verified

Wala pa akong buong SWE-bench lab sa sala ko (ngunit malapit na), pero nagsagawa ako ng maliit na test-style replication sa 20 GitHub issues:

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

Tagumpay = na-apply ang patch, pumasa ang mga test, ang kilos ay tumutugma sa paglalarawan.

Sa aking mini-SWE-like run:

• Solved ng GLM-4.7 ang 13/20 na mga isyu (65%)
• Solved ng DeepSeek ang 10/20 na mga isyu (50%)

Hindi ito siyentipikong SWE-bench-verified na score, pero sa direksyon:

• Mas mahusay ang GLM-4.7 sa pagbasa ng mahabang thread ng isyu at pagkilala sa tunay na ugat ng problema.
• Mas madalas magbigay ng mukhang tama pero bahagyang mali na mga pag-aayos ang DeepSeek, lalo na sa mga pagbabago sa maraming file.

Kung ang iyong coding workflow ay mas nakasalalay sa "basahin ang mahabang GitHub issue na ito, intindihin ang konteksto, at ligtas na mag-patch," malinaw na nangunguna ang GLM-4.7 sa aking mga pagsusuri.

Pagganap sa Multilingual Coding

Sinubukan ko rin ang mga multilingual na prompt:

• Problema ay ipinaliwanag sa Chinese, code sa Python
• Problema ay inilarawan sa Ingles, umiiral na mga komento sa Japanese
• Mga paalala sa pagbibigay ng pangalan ng variable sa Espanyol

Magaspang na pattern ng resulta:

• Ang GLM-4.7 ay nagbigay ng mas malinis at mas pare-parehong pagbibigay ng pangalan kapag ang deskripsyon at mga paalala ng variable ay nasa iba't ibang wika.
• Minsan ang DeepSeek ay "nakakandado" sa wika ng panimulang prompt at bahagyang hindi pinapansin ang mga kasunod na tagubilin sa ibang wika.

Para sa mga gawain sa coding na maraming wika, irerate ko ito ng ganito:

• GLM-4.7: ~9/10 para sa pagsunod sa mga tagubiling halo-halo ang wika
• DeepSeek: ~7/10, magaling pa rin, ngunit medyo mas marupok kapag nagpalit ng wika ang mga konteksto sa gitna ng prompt.

Kakayahan sa Math at pangangatwiran

Para sa mga gawain sa coding na mabigat sa math (dynamic pricing logic, algorithm complexity explanations, maliliit na problema sa DP), naglagay ako ng 30 problema sa parehong mga modelo:

• 10 purong math
• 10 math-in-code (Python)
• 10 pangangatwiran + code (hal., "ipaliwanag, pagkatapos isagawa ang Dijkstra")

Snapshot ng resulta:

• GLM-4.7: ~83% ganap na tama (25/30)
• DeepSeek: ~70% ganap na tama (21/30)

Hindi lang pagkakatama ang pagkakaiba:

• Nagbigay ang GLM-4.7 ng mas malinaw na panggitnang pangangatwiran, at ang code ay kadalasang tumutugma sa pangangatwiran nito.
• Paminsan-minsan ay may tamang pangangatwiran ang DeepSeek ngunit bahagyang maling code, lalo na sa paligid ng off-by-one at mga kundisyon sa hangganan.

Kung gumagawa ka ng trabaho na mabigat sa algorithm o mga gawain sa datos kung saan ang mga pagkakamali sa math ay nakakasakit, mas ligtas ang GLM-4.7.

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

Mga 60–80% mas mabilis na pagbuo gamit ang DeepSeek sa aking kapaligiran.

Kung ikaw ay nagtatayo ng AI coding assistant na nag-i-stream ng mga mungkahi, ang bilis ng DeepSeek ay totoo, hindi lamang marketing.

Pagganap sa mahabang konteksto

Ngunit hindi lamang bilis ang buong kwento.

Sa mga konteksto na may 40K+ na token (malalaking repo, mahahabang design docs), nakita ko ito:

• Ang GLM-4.7 ay nanatiling mas matagal na may kaayusan, na may mas kaunting "context hallucinations."
• Ang DeepSeek ay nanatiling mabilis ngunit minsan ay mali ang pagkakaintindi sa mas lumang bahagi ng konteksto o masyadong binigyang-diin ang huling ilang mga screen ng code.

Para sa isang malaking 80K-token na refactor prompt:

• GLM-4.7: 3 menor de edad na isyu, ngunit sinunod ang mga limitasyon sa antas ng file nang tama
• DeepSeek: 6 na isyu, kasama na ang pag-edit ng file na tahasan kong sinabi na huwag pakialaman

Kaya sa isang mahabang konteksto na GLM-4.7 vs DeepSeek na sitwasyon, ang GLM-4.7 ay mas mabagal ngunit mas mapagkakatiwalaan kapag ikaw ay humahawak ng malalaking codebases.

Pagsusuri sa Gastos

Paghahambing ng presyo ng API

Mag-iiba ang eksaktong mga numero ayon sa provider, ngunit ang pattern na nakita ko ay palaging:

• Ang mga endpoint na DeepSeek-style MoE ay karaniwang 30–60% na mas mura sa bawat 1M na token kaysa sa mga GLM-4.7-class na dense endpoints.
• Sa isang naka-host na setup, ang pagbuo para sa DeepSeek ay humigit-kumulang $0.60 / 1M na output tokens, habang ang GLM-4.7 ay mas malapit sa $1.10 / 1M.

Kung ikaw ay nagpapatakbo:

• Isang side project na may mababang dami → parehong abot-kaya
• Isang SaaS na may milyon-milyong mga token/araw → ang bentahe ng DeepSeek ay mabilis na lumalaki

Mga pangangailangan sa self-hosting na GPU

Rough deployment picture mula sa aking sariling mga eksperimento at docs:

• GLM-4.7
  • Buong katumpakan: maraming high-memory GPUs (hindi pang-indie)
  • 4-bit/8-bit na quantized: mabigat pa rin: isipin 2–4 × 80GB GPUs para sa maayos na mataas na sabay-sabay na paggamit
• DeepSeek V3.2
  • MoE ay nakakatulong: mas kaunti ang aktibong parameters kada token
  • Makatwirang deployments sa 2 × 40–80GB na card para sa mid-scale na paggamit

Kung gusto mo lang ng pang-hobby na deployment sa isang 3090/4090 sa bahay, parehong mangangailangan ng mabigat na quantization at mga kompromiso, ngunit ang DeepSeek ang mas praktikal na pagpipilian.

Epektibong gastos kada 1M token

Isinasaalang-alang ang hardware + kuryente + latency, ang aking magaspang na epektibong ratio ng gastos ay:

• DeepSeek: baseline na gastos = 1.0x
• GLM-4.7: mga 1.4–1.8x epektibong gastos kada 1M token

Kaya mula sa purong GLM-4.7 vs DeepSeek na perspektiba ng gastos:

• Panalo ang DeepSeek para sa mataas na volume na API workloads, mga ahente, bulk na pagbuo ng dokumento.
• Mas may saysay ang GLM-4.7 kapag bawat tawag ay "mahalaga" kaysa sa hilaw na presyo ng token, halimbawa, kritikal na mga refactor, code na humaharap sa kustomer, kumplikadong mga trabaho sa pangangatwiran.

Ang trade-off na ito sa gastos at kalidad ang saktong kinakaharap namin sa produksyon sa Macaron. Kapag nagpapatakbo ka ng milyon-milyong inferences, bihirang may saysay ang pagpili ng isang "pinakamahusay" na modelo.

Ikinakarga namin ang iba't ibang gawain sa iba't ibang modelo base sa bilis, gastos, at tolerance sa pagkabigo — kaya't hindi na kailangang isipin ng mga gumagamit ang MoE vs dense, o ang mga sentimo kada milyong token. Mabilis at maaasahan lang na mini-apps ang natatanggap nila.

Kung ikaw ay interesado kung ano ang hitsura ng ganitong uri ng model routing sa isang tunay na produkto, ang Macaron ay isang konkretong halimbawa.

Kalidad ng Code sa Praktika

Output ng Python, JavaScript, at TypeScript

Para sa pang-araw-araw na indie dev work, ito ang bahagi na talagang mahalaga.

Sa humigit-kumulang 50 gawain sa pagkodigo:

• Python: Karaniwang gumagawa ang GLM-4.7 ng mas idiomatic na code (mas mahusay na paggamit ng context managers, pag-log, pag-type). Ayos ang DeepSeek, pero mas "tutorial-style."
• JavaScript: Napakalapit. Paminsan-minsan ay gumagamit ang DeepSeek ng bahagyang mas lumang pattern (parang "var" na pag-iisip). Ang GLM-4.7 ay mas moderno ngunit verbose.
• TypeScript: Malinaw na mas mahusay ang GLM-4.7 sa type inference at generics. Minsan ay hindi pinapansin ng DeepSeek ang mga edge-case nullability o optional fields.

Kung ang iyong stack ay mabigat sa TS, mas pipiliin ko ang GLM-4.7.

Mga pattern ng paghawak ng error

Dito tahimik na humanga sa akin ang GLM-4.7.

• GLM-4.7:
  • Mas madalas gumamit ng structured error handling (mga custom na error class, typed guards)
  • Nagdagdag ng makatuwirang mga mensahe ng log nang hindi labis-labis
• DeepSeek:
  • Mas mabilis maglabas ng gumagana at masayang solusyon
  • Minsan ay kulang sa tukoy na mga error branch o generic na catch (e) patterns

Sa mga production-ish na workflows, ito ay mahalaga. Ang pag-debug ng generic na Exception nang walang konteksto ay sakit: ang GLM-4.7 ay nagligtas sa akin sa ilan sa mga iyon.

Pagbuo ng Dokumentasyon

Para sa mga docstring, mga snippet ng README, at mga inline na komento:

• Ang GLM-4.7 ay sumulat ng mas madaling basahin na mga paliwanag na may mas mahusay na istruktura (mga seksyon, bullet list, mga halimbawa).
• Nag-produce ang DeepSeek ng mas maiikli, mas compact na mga deskripsyon, na maganda para sa mabilisang internal na dokumento ngunit hindi gaano para sa mga tutorial o mga gabay na nakatuon sa mga user.

Sa isang benchmark sa pagbuo ng dokumento na inimbento ko (10 na mga function, humingi sa parehong modelo ng buong docstrings + mga tala sa paggamit):

• GLM-4.7: Pinanatili ko ang ~80% ng nilalaman na may kaunting pag-edit
• DeepSeek: Pinanatili ko ang ~60%: mas marami ang kailangan gawing muling pagsulat para sa kalinawan at tono

Kung ikaw ay lumilikha ng nilalaman o developer docs para sa iyong code, ang output ng GLM-4.7 ay mas malapit sa "maaaring ilathala na may mga pag-edit" kumpara sa "draft na kailangan kong muling isulat nang mabigat."

Kailan Piliin ang GLM-4.7

Pangangailangan para sa napakahabang output (128K)

Kung ang iyong workflow ay nasa mahabang konteksto, 128K na token ng code, mga tala, specs, at logs, ang GLM-4.7 ang mas ligtas na pagpipilian.

Sa mga mixed-context na pagsubok:

• Ang GLM-4.7 ay iginalang ang mga hangganan ng file, mga limitasyon, at mga patakaran sa estilo sa buong 60–90K-token na mga prompt.
• Ang DeepSeek ay nanatiling mabilis ngunit gumawa ng mas maraming pagkakamali sa konteksto habang lumalaki ang mga prompt.

Para sa:

• Buong-proyekto na refactors
• Malaking pagsusuri ng design doc
• Malaking-batch na pagbuo ng dokumentasyon mula sa code

Ang GLM-4.7 ay mas kumilos na parang isang maingat na senior dev na binabasa ang lahat bago hawakan ang keyboard.

Mas malakas na sensibilidad sa frontend at UI

Ito ay isang sorpresa: sa mga gawain sa frontend/UI, ang GLM-4.7 ay madalas na mas mukhang "may panlasa."

Mga halimbawa:

• React components na may makatwirang pagpapangalan ng prop
• Mas mahusay na inline comments na nagpapaliwanag kung bakit umiiral ang isang piraso ng UI logic
• Mas pare-parehong CSS/utility class patterns kapag nabigyan ng maikling style guide

Kaya ng DeepSeek na bumuo ng parehong mga components, pero mas madalas na nagpro-produce ang GLM-4.7 ng code na komportable akong ilagay direkta sa isang production-ish frontend repo.

Kaya kung ang pangunahing gamit mo ay:

• UI-heavy apps
• Mga component na may kamalayan sa design system
• Dokumentasyon + mga halimbawa para sa iyong frontend

Maaaring mas mahusay na default ang GLM-4.7 sa desisyon sa pagitan ng GLM-4.7 at DeepSeek.

Kailan Pumili ng DeepSeek

Matinding pag-optimize ng gastos

Kung ang iyong pangunahing KPI ay "tokens per dollar", DeepSeek ay ginawa para sa iyo.

Karaniwang mga kaso kung saan pipiliin ko muna ang DeepSeek:

• AI coding agents na nagpapatakbo ng daan-daang maliliit na tawag sa bawat session ng user
• Bulk code generation (mga SDK para sa maraming wika, boilerplate, migration scripts)
• Mga internal na tool kung saan katanggap-tanggap ang paminsan-minsang menor de edad na pagkakamali

Sa aking side-by-side logs sa mahigit ~5M tokens:

• Ang gastos sa DeepSeek ay ~45% na mas mababa kaysa sa GLM-4.7 para sa magkatulad na mga workload.
• Mas mataas ang error rate ngunit katanggap-tanggap pa rin para sa mga non-critical paths.

Pinakamabilis na posibleng bilis ng inference

Kung ang iyong app ay nakasalalay sa latency, isipin ang real-time suggestion panels o chatty assistant UIs, mahirap balewalain ang bilis ng DeepSeek.

Sa isang makatotohanang "autocomplete habang nagta-type ako" setup:

• Ang DeepSeek ay halos "instant" ang pakiramdam kapag nainitan na.
• Ang GLM-4.7 ay nagagamit ngunit kapansin-pansing mas mabagal, lalo na sa mga unang hiling.

Kaya ang aking personal na patakaran para sa GLM-4.7 kumpara sa DeepSeek:

• Piliin ang GLM-4.7 kapag: mas mahalaga ang tamang resulta, mahabang konteksto, at kalidad ng code kaysa sa gastos.
• Piliin ang DeepSeek kapag: nagpapalaki ka talaga, gusto mo ng maksimum na throughput, at handang tumanggap ng kaunting dagdag na pag-aalaga.

Kung hindi ka pa rin sigurado, magsimula sa DeepSeek para sa eksplorasyon at maramihang pagbuo, pagkatapos ay lumipat sa mahahalagang landas (mga pagbabago sa produksyon, lohika na para sa mga kustomer) sa GLM-4.7 kapag matatag na ang hugis ng iyong sistema.

At, gaya ng palaging payo sa mga modelong ito: i-log ang lahat, i-diff ang lahat, at huwag laktawan ang mga pagsusuri dahil lang sa mukhang kampante ang AI.