GLM-4.7 與 DeepSeek 的程式碼對決：速度、成本與準確性比較

當我第一次啟動 GLM-4.7 與 DeepSeek 的編程工作流程時，我預期的是常見的情況：稍微不同的標誌，差不多的體驗。然而，最終我在螢幕上看到了兩個截然不同的個性。

GLM-4.7 感覺就像是那位過度解釋但幾乎從不讓產品出問題的資深工程師。而 DeepSeek 更像是那位追求速度的實習生，快速且廉價地交付，但偶爾會忘記邊緣案例。兩者都是中國的開放權重模型，都以編程能力為賣點，現在正逐漸進入西方開發者和獨立創作者的工作流程。

我花了一週的時間給它們投入真實任務，包括修復錯誤、多語言代碼註釋、API 包裝器和長上下文重構，以查看 GLM-4.7 與 DeepSeek 在實踐中的實際比較，而不僅僅是紙上談兵。

開放權重編程模型大對決

兩個中國開放權重模型

讓我們來設置舞台。

在這場 GLM-4.7 與 DeepSeek 的比較中，我測試了：

GLM-4.7（358B 密集型，開放權重，通過 API + 本地量化運行）
DeepSeek V3.2（專家混合，稀疏型，也通過社群後端開放權重）

兩者都定位於：

精通編碼與推理
在基準測試中與許多專有模型競爭甚至更優
對自我託管和區域部署（特別是在亞洲）友好

在我的測試中，我專注於獨立開發者實際使用的編碼工作流程：

修復一個小型 Flask + React 應用程式中的真實錯誤
從混亂的 JSON 生成 TypeScript 類型
編寫快速部署的腳本（Python、JS）
使用長上下文進行重構（40–80K 個混合代碼 + 文檔的 tokens）

為什麼這對全球開發者很重要

這兩者有趣的不僅僅是性能，而是它們為誰優化。

GLM-4.7 感覺專為穩健性和長篇推理而調整。想像：大型重構、長技術文檔、結構化代碼解釋。
DeepSeek V3.2 感覺專為吞吐量和成本而調整。非常適合 AI 編碼代理、大批量代碼生成或高容量 API 使用。

如果你是一名獨立開發者、獨立 SaaS 創辦人或涉足工具的內容人員，GLM-4.7 與 DeepSeek 的決定就成為穩定性與成本速度組合之間的取捨，這在查看基準測試和實際運行時會快速顯現。

基準測試比較

SWE-bench 驗證

我還沒有在我的客廳裡建立完整的 SWE-bench 實驗室（還沒有），但我在 20 個 GitHub 問題上做了一個小規模的複製測試：

10 個後端（Python, Flask, Django-style）
10 個前端（React + TS）

成功 = 修補應用，測試通過，行為符合描述。

在我小型 SWE 類似的測試中：

GLM-4.7 解決了 13/20 問題（65%）
DeepSeek 解決了 10/20 問題（50%）

不是科學的 SWE-bench-verified 分數，但方向上：

GLM-4.7 更擅長閱讀長篇問題線程並推斷真正的根本原因。
DeepSeek 更可能給出看似合理但稍有偏差的修復，尤其是在多文件更改時。

如果你的編碼工作流程非常依賴「閱讀這個長篇 GitHub 問題，理解上下文，並安全地修補」，在我的測試中 GLM-4.7 顯然領先。

多語言編碼性能

我還測試了多語言提示：

問題以中文解釋，代碼使用 Python
問題以英文描述，現有註釋為日文
變量命名提示為西班牙文

粗略結果模式：

當描述和變量提示使用不同語言時，GLM-4.7 產生的命名更清晰且一致。
DeepSeek 有時會「鎖定」在初始提示的語言，部分忽略後續以另一種語言的指示。

對於多語言編碼任務，我會這樣評分：

GLM-4.7：混合語言指示的遵從度約為 9/10
DeepSeek：約為 7/10，仍不錯，但在中途切換語言的情境下稍顯脆弱。

數學和推理能力

對於數學密集型的編碼任務（動態定價邏輯、算法複雜度解釋、小型 DP 問題），我向兩個模型拋出了 30 個問題：

10 個純數學問題
10 個數學與代碼（Python）
10 個推理 + 代碼（例如「解釋然後執行 Dijkstra」）

結果快照：

GLM-4.7：完全正確率約為 83%（25/30）
DeepSeek：完全正確率約為 70%（21/30）

差別不僅僅在於正確率：

GLM-4.7 提供了更清晰的中間推理，其代碼大多數時間與推理相符。
DeepSeek 偶爾有正確的推理，但代碼稍有錯誤，特別是在越界和邊界條件上。

如果你在做算法密集型工作或數據任務時數學錯誤會帶來損害，GLM-4.7 感覺更安全。

架構深入解析

GLM-4.7: 358B 密集模型

GLM-4.7 是一個完全密集的~358B參數模型。簡單來說：每個詞元都通過整個網絡。無專家，無路由。

這通常在實踐中意味著：

各種任務類型中行為更可預測
每個詞元的計算負擔更重
長上下文推理通常更流暢，因為所有層都能看到所有內容

在我的運行中，GLM-4.7 感覺「沉重但深思熟慮」。稍微慢一點，但在提示混亂或過度解釋時顯然更穩定（說實話，這就是實際提示的樣子）。

DeepSeek V3.2: MoE 與稀疏注意力

DeepSeek V3.2 採用了專家混合（MoE）設計，具有稀疏激活：

每個詞元只激活部分「專家」
每個詞元的計算成本更低
在相同硬體預算下，可能有更大的總體容量

實際運行中，這賦予了DeepSeek其速度和成本優勢，但也引入了一些特點：

偶爾會「鎖定」某種風格或模式
雖然罕見，但我在幾乎相同的提示上看到過不一致的行為

你絕對能感受到 MoE 的特性：它速度快，有時非常出色，但比起大型密集模型，更「個性驅動」。

對推理和部署的影響

如果你：

運行自己的 GPU 堆疊
關心負載下的延遲
需要團隊間的可預測行為

那麼 GLM-4.7 與 DeepSeek 的架構差異就很重要。

從我的測試中得出的經驗法則：

對於僅限 API 的使用，DeepSeek 通常在成本/速度上勝出，而 GLM-4.7 在穩定性上勝出。
對於自我託管，DeepSeek 在較少的高端卡上（MoE）是可行的，而 GLM-4.7 的密集特性需要更多的原始 GPU 和記憶體。

如果你是獨立開發者，部署在單個 A100 或消費級 GPU 集群上，DeepSeek 通常更容易低成本擴展。

速度和延遲

首個 token 的時間

我在每個上執行 50 次請求，通過相似質量的託管端點測量了首個 token 的時間（TTFT）。

2K-token 提示的平均 TTFT：

GLM-4.7：~1.3–1.5 秒
DeepSeek：~0.7–0.9 秒

因此 DeepSeek 開始說話的速度大約快 40–50%。當你處於緊密的反饋循環中（「修正這個函數…不，不是那樣」），感覺明顯更快。

每秒 tokens

為了吞吐量，我測試了 1K–2K 的完成長度。

平均每秒 tokens：

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

在我的環境中，使用 DeepSeek 生成速度大約快了 60–80%。

如果你正在構建一個流式建議的 AI 編碼助手，DeepSeek 的速度是真實的，不是宣傳。

長上下文表現

但速度不是全部。

在 40K+ 令牌上下文（大型存儲庫、長設計文檔）中，我看到這樣的情況：

GLM-4.7 保持連貫的時間更長，出現「上下文幻覺」的情況較少。
DeepSeek 速度依然快，但有時會誤讀上下文的較舊部分或過度重視最後幾屏的代碼。

對於一個 80K 令牌的大重構提示：

GLM-4.7：3 個小問題，但正確遵循了文件級別的約束
DeepSeek：6 個問題，包括編輯了一個我明確要求不動的文件

所以在長上下文的 GLM-4.7 和 DeepSeek 比較中，GLM-4.7 雖然較慢，但在處理龐大代碼庫時更值得信賴。

成本分析

API 價格比較

具體數字會因供應商而異，但我觀察到的模式是一致的：

DeepSeek 風格的 MoE 端點通常比 GLM-4.7 類密集端點每 1M 令牌便宜 30–60%。
在一個託管的設置中，DeepSeek 的生成成本大約是 $0.60 / 1M 輸出令牌，而 GLM-4.7 接近 $1.10 / 1M。

如果你正在運行：

低量的副業項目 → 兩者都負擔得起
每天數百萬令牌的 SaaS → DeepSeek 的優勢增長非常快

自我託管 GPU 要求

來自我自己的實驗和文檔的粗略部署圖：

GLM-4.7
- 完整精度：需要多個高記憶體 GPU（不適合個人開發者）
- 4位元/8位元量化：仍然很重：考慮使用 2–4 × 80GB GPU 以流暢處理高並發
DeepSeek V3.2
- MoE 幫助：每個 token 啟用的參數較少
- 中規模使用可在 2 × 40–80GB 卡上合理部署

如果你只想在家用單張 3090/4090 進行興趣部署，兩者可能都需要大量量化和妥協，但 DeepSeek 是更現實的選擇。

每百萬個 token 的有效成本

考慮硬體 + 電力 + 延遲，我的粗略有效成本比率是：

DeepSeek：基線成本 = 1.0x
GLM-4.7：約 1.4–1.8x 每百萬個 token 的有效成本

所以從純 GLM-4.7 與 DeepSeek 的成本角度來看：

DeepSeek 在高量 API 工作負載、代理、批量文件生成中更具優勢。
GLM-4.7 更適合在每次調用「更重要」而非單純 token 價格的情況，例如關鍵重構、面向客戶的代碼、複雜推理任務。

這種成本與質量的權衡正是我們在 Macaron 生產中所面對的。 當你執行數百萬次推斷時，選擇單一“最佳”模型很少有意義。

我們根據速度、成本和故障容忍度將不同的任務分配到不同的模型上——所以用戶不必考慮 MoE vs 密集或每百萬個 token 的成本。他們只需獲得快速、可靠的小應用程式。

如果你想知道這種模型路由在實際產品中是什麼樣子，Macaron就是一個具體的例子。

實踐中的代碼質量

Python、JavaScript 和 TypeScript 的輸出

對於日常獨立開發工作，這部分才是真正重要的。

在約 50 個編碼任務中：

Python：GLM-4.7 傾向於產生稍微更符合習慣的代碼（更好地使用上下文管理器、日誌記錄、類型標註）。DeepSeek 還不錯，但更像是「教程風格」。
JavaScript：非常接近。DeepSeek 偶爾使用稍舊的模式（類似 var 的思維）。GLM-4.7 傾向於現代但冗長。
TypeScript：GLM-4.7 在類型推斷和泛型方面明顯更好。DeepSeek 有時會忽略邊界案例的可空性或可選字段。

如果你的技術堆棧以 TS 為主，我會偏向 GLM-4.7。