GLM-4.7与DeepSeek在代码中的对比：速度、成本和准确性

当我第一次启动一个 GLM-4.7 与 DeepSeek 的编码工作流时，我预期的结果是：略有不同的标识，大致相同的体验。然而，出现在我屏幕上的却是两个截然不同的个性。

GLM-4.7 感觉像是一个过度解释但几乎从不破坏生产环境的资深工程师。而 DeepSeek 更像是一个急于求成、追求速度的实习生，有时会忘记考虑一些边缘情况。两者都是中国的开放权重模型，都被宣传为具备编码能力，现在都逐渐渗入西方开发者和独立创作者的工作流程中。

我花了一周时间，将实际任务、漏洞修复、多语言代码注释、API 包装器和长上下文重构抛给它们，以查看 GLM-4.7 与 DeepSeek 在实际应用中（而不仅仅是纸面上）的比较。

开放权重编码模型对决

两个中国的开放权重模型

让我们设置场景。

在这次 GLM-4.7 与 DeepSeek 的比较中，我测试了：

GLM-4.7（358B 稠密，开放权重，通过 API + 本地量化运行）
DeepSeek V3.2（专家混合，稀疏，也是开放权重，通过社区后端运行）

两者的定位是：

擅长编码和推理
在基准测试中竞争力强或优于许多专有模型
适合自托管和区域部署（尤其在亚洲）

在我的测试中，我专注于独立开发者实际使用的编码工作流程：

修复一个小型 Flask + React 应用中的实际错误
从混乱的 JSON 中生成 TypeScript 类型
编写快速部署的脚本（Python、JS）
在长上下文中重构（40–80K 个混合代码和文档的标记）

为什么这对全球开发者很重要

这两个模型有趣的地方不仅在于性能，还在于它们的优化对象。

GLM-4.7 似乎针对稳健性和长篇推理进行了调优。比如：大型重构、长技术文档、结构化代码解释。
DeepSeek V3.2 似乎针对吞吐量和成本进行了调优。非常适合 AI 编码代理、大批量代码生成或高容量 API 使用。

如果你是独立开发者、独立 SaaS 创始人或涉足工具的内容人，GLM-4.7 与 DeepSeek 的决策就变成了稳定性与成本速度组合之间的权衡，这在看基准测试和实际运行时会很快显现。

基准测试比较

SWE-bench 验证

我还没有在客厅里搭建完整的 SWE-bench 实验室（还没有），但我做了一个小型的复现式测试，测试了 20 个 GitHub 问题：

10 个后端 (Python, Flask, Django 风格)
10 个前端 (React + TS)

成功 = 补丁应用成功，测试通过，行为符合描述。

在我的迷你 SWE 风格运行中：

GLM-4.7 解决了 13/20 个问题 (65%)
DeepSeek 解决了 10/20 个问题 (50%)

虽然不是科学的 SWE-bench-verified 评分，但方向上：

GLM-4.7 更擅长阅读长问题线程并推断真正的根本原因。
DeepSeek 更可能提供看似合理但略有偏差的修复，尤其是在多文件更改时。

如果你的编码工作流很大程度上依赖于“阅读这个长 GitHub 问题，理解上下文，并安全地修补，”在我的测试中 GLM-4.7 显然领先。

多语言编码性能

我还测试了多语言提示：

问题用中文解释，代码用Python
问题用英文描述，现有注释为日文
变量命名提示用西班牙文

粗略结果模式：

GLM-4.7 在描述和变量提示使用不同语言时，产生了更清晰、更一致的命名。
DeepSeek 有时会“锁定”在初始提示的语言上，并在一定程度上忽略后续的其他语言指令。

对于多语言编码任务，我会这样评价：

GLM-4.7：大约9/10，能够遵循混合语言指令
DeepSeek：大约7/10，仍然不错，但在上下文中途切换语言时稍微脆弱些。

数学和推理能力

对于数学密集型编码任务（如动态定价逻辑、算法复杂度解释、小型DP问题），我向两个模型提出了30个问题：

10个纯数学
10个数学与代码（Python）
10个推理加代码（例如，“解释，然后执行Dijkstra”）

结果快照：

GLM-4.7：大约83%完全正确（25/30）
DeepSeek：大约70%完全正确（21/30）

差异不仅在于原始正确性：

GLM-4.7 提供了更清晰的中间推理，并且代码大多与其推理相匹配。
DeepSeek 偶尔推理正确但代码略有错误，尤其是在越界和边界条件上。

如果你在进行算法密集型工作或数学错误会造成影响的数据任务，GLM-4.7 让人感觉更安全。

架构深入探讨

GLM-4.7：358B 全密集模型

GLM-4.7 是一个完全密集的约 358B 参数模型。简单来说：每个 token 都通过整个网络。没有专家，没有路由。

这在实践中通常意味着：

各种任务类型中表现更可预测
每个 token 的计算负担较重
因为所有层都能看到所有信息，所以长上下文推理通常更流畅

在我的测试中，GLM-4.7 感觉“沉重但深思熟虑。”虽然速度稍慢，但在提示混乱或过度解释时明显更稳定（老实说，这就是实际提示的样子）。

DeepSeek V3.2：使用稀疏注意力的 MoE

DeepSeek V3.2 使用专家混合（MoE）设计，并采用稀疏激活：

每个 token 只激活一部分“专家”
每个 token 的计算成本更低
在相同硬件预算下，整体潜在容量更大

在实践中，这赋予了 DeepSeek 速度和成本优势，但也带来了某些独特性：

偶尔会“卡住”在某种风格或模式上
很少见，但我在几乎相同的提示上看到了不一致的行为

你绝对能感受到MoE的特性：它很快，有时表现出色，但比起大型密集模型，更具“个性驱动”。

对推理和部署的影响

如果你：

运行自己的GPU堆栈
关心负载下的延迟
需要团队间的可预测行为

那么GLM-4.7与DeepSeek的架构差异很重要。

根据我的测试经验：

对于仅API使用，DeepSeek通常在成本/速度上占优，GLM-4.7在稳定性上占优。
对于自托管，DeepSeek在较少的高端显卡上是可行的（MoE），而GLM-4.7的密集特性需要更多的GPU和内存。

如果你是一个独立开发者，部署在单个A100或一组消费级GPU上，DeepSeek通常更容易廉价扩展。

速度与延迟

第一个Token的时间

我对每个请求的第一个Token时间（TTFT）进行了50次测量，通过类似质量的托管端点。

对于2K-token提示的平均TTFT：

GLM-4.7：约1.3–1.5秒
DeepSeek：约0.7–0.9秒

因此，DeepSeek大约快40–50%。当你处于紧凑的反馈循环中（“修正这个功能…不，不是那样”），它的响应速度显著更快。

每秒Tokens数

为了测试吞吐量，我测试了1K–2K的完成长度。

平均每秒Tokens数：

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

在我的环境中，使用 DeepSeek 的生成速度大约快了 60–80%。

如果你正在构建一个流式建议的 AI 编码助手，DeepSeek 的速度是真实的，而不是营销宣传。

长上下文性能

但速度不是全部。

在 40K+ 的上下文（大型代码库、长设计文档）中，我观察到：

GLM-4.7 在保持连贯性方面更持久，并且「上下文幻想」更少。
DeepSeek 保持快速，但有时会误读上下文的旧部分或过度权重代码的最后几屏。

对于一个大型的 80K-token 重构提示：

GLM-4.7：出现了 3 个小问题，但正确遵循了文件级约束
DeepSeek：出现了 6 个问题，包括编辑了一个我明确要求不动的文件

所以在长上下文的 GLM-4.7 对比 DeepSeek 场景中，当你处理庞大的代码库时，GLM-4.7 虽然较慢，但更值得信赖。

成本分析

API 定价比较

具体数字会因供应商而异，但我一贯观察到的模式是：

DeepSeek 风格的 MoE 端点通常比 GLM-4.7 类密集端点便宜 30-60% 每 1M token。
在一个托管设置中，DeepSeek 的生成大约是 $0.60 / 1M 输出 token，而 GLM-4.7 则接近 $1.10 / 1M。

如果你在运行：

低流量的副项目 → 两者都很实惠
每天数百万 token 的 SaaS → DeepSeek 的优势增长很快

自托管 GPU 需求

根据我自己的实验和文档的粗略部署情况：

GLM-4.7
- 完整精度：需要多个高内存 GPU（不适合独立开发者）
- 4-bit/8-bit 量化：仍然很重：考虑使用 2–4 个 80GB GPU 来实现流畅的高并发
DeepSeek V3.2
- MoE 有帮助：每个 token 活跃参数更少
- 适合在 2 × 40–80GB 卡上进行中等规模部署

如果你只想在家里的单个 3090/4090 上进行爱好部署，两者可能都需要大量量化和妥协，但 DeepSeek 是更现实的选择。

每百万个 token 的有效成本

考虑硬件、电力和延迟，我的粗略有效成本比率是：

DeepSeek：基准成本 = 1.0x
GLM-4.7：每百万个 token 的有效成本约为 1.4–1.8x

因此，从纯粹的 GLM-4.7 对比 DeepSeek 成本角度看：

对于高容量 API 工作负载、代理、大量文档生成，DeepSeek 更胜一筹。
当每次调用的重要性高于单纯的 token 价格时，GLM-4.7 更有意义，比如关键性重构、面向客户的代码、复杂推理任务。

在 Macaron 的生产中，这种成本–质量权衡正是我们所处理的。 当你运行数百万次推理时，选择单一“最佳”模型往往没有意义。

我们根据速度、成本和容错性将不同任务路由到不同模型上——用户无需考虑 MoE 与密集模型，或每百万个 token 的费用。用户只需享受快速、可靠的迷你应用程序。

如果你对这种模型路由在实际产品中的样子感到好奇，Macaron 就是一个具体的例子。

实践中的代码质量

Python、JavaScript 和 TypeScript 输出

对于日常独立开发者工作来说，这是实际重要的部分。

在大约 50 个编码任务中：

Python：GLM-4.7 倾向于生成略显惯用的代码（更好地使用上下文管理器、日志记录、类型注解）。DeepSeek 也不错，但更像“教程风格”。
JavaScript：非常接近。DeepSeek 偶尔使用稍旧的模式（类似 var 的思维）。GLM-4.7 倾向于现代但冗长。
TypeScript：GLM-4.7 在类型推断和泛型方面明显更好。DeepSeek 有时会忽略边缘情况的可空性或可选字段。

如果你的技术栈以 TS 为主，我会倾向于 GLM-4.7。

错误处理模式

这就是 GLM-4.7 悄然让我印象深刻的地方。

GLM-4.7：
- 更频繁地使用结构化错误处理（自定义错误类、类型守卫）
- 添加了合理的日志消息，而不会造成日志泛滥
DeepSeek：
- 更快地推出一个可用的 happy-path 解决方案
- 有时未明确指定的错误分支或通用的 catch (e) 模式

在接近生产的工作流中，这一点很重要。调试没有上下文的通用异常是痛苦的：GLM-4.7 让我避免了一些这种情况。

文档生成

对于文档字符串、README 片段和内联注释：

GLM-4.7 提供了更具可读性的解释，结构更好（分段、项目符号列表、示例）。
DeepSeek 生成了更短、更紧凑的描述，适合快速的内部文档，但不太适合教程或面向用户的指南。

在我即兴制作的文档生成基准测试中（10个函数，向两个模型请求完整的文档字符串和使用说明）：

GLM-4.7：我保留了约 80% 的内容，仅需轻微编辑
DeepSeek：我保留了约 60%：需要更多重写以提高清晰度和语调

如果你围绕代码创建内容或开发文档，GLM-4.7 的输出感觉更接近「可编辑后发布」而不是「我必须大量重写的草稿」。

何时选择 GLM-4.7

需要非常长的输出（128K）

如果你的工作流程涉及长上下文，128K 个代码、注释、规格和日志的标记，GLM-4.7 是更安全的选择。

在混合上下文测试中：

GLM-4.7 尊重文件边界、约束和风格规则，适用于 60–90K 标记的提示。
DeepSeek 保持快速，但在提示增加时犯了更多上下文错误。

适用于：

全项目重构
大型设计文档审查
从代码生成的大批量文档

GLM-4.7 的表现更像是一个谨慎的高级开发人员，在动手前通读所有内容。

更强的前端和 UI 设计感

这是一个惊喜：在前端/UI 任务中，GLM-4.7 常常显得更「有品味」。

示例：

React 组件具有合理的属性命名
更好的内联注释解释为何存在某个 UI 逻辑
当有简要风格指南时，更一致的 CSS/实用类模式

DeepSeek 完全可以构建相同的组件，但 GLM-4.7 更常生成我愿意直接放入生产环境前端仓库的代码。

因此，如果您的主要用例是：

UI 密集型应用
设计系统感知组件
前端文档 + 示例

在 GLM-4.7 和 DeepSeek 的决策树中，GLM-4.7 可能是更好的默认选择。

何时选择 DeepSeek

极端成本优化

如果您的主要 KPI 是“每美元的代币数”，DeepSeek 就是为您打造的。

我会优先选择 DeepSeek 的典型情况：

运行数百个小调用的 AI 编码代理，每个用户会话
批量代码生成（许多语言的 SDK，样板，迁移脚本）
偶尔的小错误可以接受的内部工具

在我并排记录的约 500 万代币中：

DeepSeek 的成本比 GLM-4.7 低约 45% 对于类似的工作负载。
错误率较高，但对于非关键路径仍可接受。

最快的推理速度

如果您的应用依赖于延迟生存，想想实时建议面板或聊天助手 UI，DeepSeek 的速度难以忽视。

在一个现实的“我打字时自动完成”设置中：

DeepSeek 预热后感觉几乎“瞬间”响应。
GLM-4.7 也能用，但速度明显较慢，尤其是首次请求时。

所以我对 GLM-4.7 与 DeepSeek 的个人经验法则是：

当正确性、长上下文和代码质量比成本更重要时，选择 GLM-4.7。
当需要强力扩展、追求最大吞吐量且能接受多一点监控时，选择 DeepSeek。

如果你仍然不确定，可以先用 DeepSeek 进行探索和批量生成，然后在系统形态稳定后，将关键路径（生产重构、客户面对的逻辑）切换到 GLM-4.7。

而且，面对这些模型时，始终要记录一切、对比一切，不能因为 AI 听起来很自信就跳过测试。