Die Wahl des richtigen KI-Modells für die Produktionscodierung hängt nicht nur von Benchmark-Ergebnissen ab. Da Open-Source-Modelle inzwischen Spitzenleistungen erreichen, stehen Entwickler vor einer kritischen Entscheidung: Optimieren Sie für Geschwindigkeit und Stabilität, oder priorisieren Sie Kosten und tiefe Argumentationsfähigkeiten?
GLM-4.7 und DeepSeek V3.2 repräsentieren zwei unterschiedliche Ansätze. Beide sind MoE-Modelle mit MIT-Lizenz, die über Denkfähigkeiten verfügen und im späten Jahr 2025 innerhalb weniger Wochen veröffentlicht wurden. Ihre architektonischen Unterschiede – GLM-4.7s „Denken vor dem Handeln“ versus DeepSeeks Sparse-Attention-Optimierung – führen zu grundlegend unterschiedlichen Leistungsprofilen für Produktionsworkflows. Dieser Vergleich untersucht Benchmarks, Geschwindigkeitsmetriken und Community-Feedback, um Teams bei fundierten Bereitstellungsentscheidungen auf der Plattform von Novita AI zu unterstützen.
Modellübersicht
| Funktion | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 |
| Organisation | Z.ai | DeepSeek AI |
| Veröffentlichungsdatum | 22. Dezember 2025 | 1. Dezember 2025 |
| Parameter | 355B gesamt / 32B aktiviert | 671B gesamt / 37B aktiviert |
| Architektur | MoE mit Denkmodi | MoE mit Sparse Attention (DSA) |
| Kontextfenster | 200K Eingabe / 128K Ausgabe | 163,84K Eingabe / 64K Ausgabe |
| Lizenz | MIT (Open Source) | MIT (Open Source) |
| Preise auf Novita AI | $0,60/M Eingabe, $2,20/M Ausgabe | $0,269/M Eingabe, $0,40/M Ausgabe |
- GLM-4.7: Konzentriert sich auf produktionsgerechte Stabilität mit einem „Denken vor dem Handeln“-Design, kombiniert ein 200K-Kontextfenster und sehr schnelle Generierung, was es gut für interaktive Codierungsworkflows mit niedriger Latenz und hoher Genauigkeit geeignet macht.
- DeepSeek V3.2: Optimiert für Kosteneffizienz über die DeepSeek Sparse Attention, bietet günstigere Eingabe und Ausgabe und nutzt gleichzeitig längere Denkzeiten, um tiefe Argumentation und Batch- oder asynchrone Workloads zu unterstützen.
Leistungsbenchmarks
Beide Modelle unterstützen Denk- und Nicht-Denk-Modi mit unterschiedlichen Leistungsprofilen bei Codierungs-, Argumentations- und agentischen Aufgaben.
Codierung & Anweisungsbefolgung
| Benchmark | GLM-4.7 (Nicht-Denk/Denk) | DeepSeek V3.2 (Nicht-Denk/Denk) |
| SciCode | 35 % / 45 % | 39 % / 39 % |
| IFBench | 55 % / 68 % | 49 % / 61 % |
| SWE-Bench | 73,8 % | 73,1 % |
Bei Codierungs- und Anweisungsbefolgungsaufgaben übertrifft GLM-4.7 DeepSeek V3.2 konsistent bei IFBench und leicht bei SWE-Bench, was auf eine stärkere Einhaltung komplexer Anweisungen hindeutet. DeepSeek V3.2 zeigt einen moderaten Vorteil bei SciCode, aber insgesamt sind die Leistungen der beiden Modelle eng beieinander.
Argumentation & Wissen
| Benchmark | GLM-4.7 (Nicht-Denk/Denk) | DeepSeek V3.2 (Nicht-Denk/Denk) |
| GPQA Diamond | 66 % / 86 % | 75 % / 84 % |
| AA-Omniscience Nicht-Halluzination | 8 % / 10 % | 7 % / 18 % |
| Humanity’s Last Exam | 6,1 % / 25,1 % | 10,5 % / 22,2 % |
Bei Argumentations- und Wissensbenchmarks zeigt DeepSeek V3.2 stärkere Leistungen bei GPQA Diamond und Humanity’s Last Exam, während GLM-4.7 unter bestimmten Einstellungen einen leichten Vorteil bei der Nicht-Halluzinationsgenauigkeit hat. Insgesamt deuten die Ergebnisse auf komplementäre Stärken hin: DeepSeek neigt zu höherer Argumentationsgenauigkeit, während GLM in einigen Fällen stabilere faktische Zuverlässigkeit demonstriert.
Agentische Aufgaben & Tool-Nutzung
| Benchmark | GLM-4.7 (Nicht-Denk/Denk) | DeepSeek V3.2 (Nicht-Denk/Denk) |
| τ²-Bench Telecom | 94 % / 96 % | 79 % / 91 % |
| Terminal-Bench Hard | 30 % / 32 % | 33 % / 36 % |
| GDPval-AA | 35 % / 35 % | 20 % / 34 % |
Bei agentischen und Tool-Nutzungsaufgaben zeigt GLM-4.7 einen klaren Vorteil bei τ²-Bench Telecom und GDPval-AA, was auf stärkere Zuverlässigkeit bei der strukturierten Tool-Ausführung hindeutet. DeepSeek V3.2 schneidet bei Terminal-Bench Hard leicht besser ab, aber insgesamt scheint GLM-4.7 bei agentenorientierten Benchmarks konsistenter zu sein.
Langkontext-Argumentation
| Benchmark | GLM-4.7 (Nicht-Denk/Denk) | DeepSeek V3.2 (Nicht-Denk/Denk) |
| AA-LCR | 36 % / 64 % | 39 % / 65 % |
DeepSeek V3.2 übertrifft GLM-4.7 im Nicht-Denk-Modus bei AA-LCR (39 %/65 % vs. 36 %/64 %) leicht. Die Unterschiede sind gering, was auf eine weitgehend ähnliche Langkontext-Argumentationsleistung hindeutet.
Geschwindigkeits- & Latenzanalyse
Die Leistungsgeschwindigkeit wirkt sich direkt auf die Produktivität von Entwicklern in Produktionsumgebungen aus.
| GLM-4.7 (Nicht-Denk/Denk) | DeepSeek V3.2 (Nicht-Denk/Denk) | |
| Zeit bis zum ersten Token | 0,68 s / 0,78 s | 1,17 s / 1,17 s |
| Denkzeit | — / 14,7 s | — / 61,6 s |
| Ausgabegeschwindigkeit | 127–136 tok/s | 31–32 tok/s |
- Latenz: GLM-4.7 erreicht eine deutlich geringere Zeit bis zum ersten Token als DeepSeek V3.2, was schnellere erste Antworten und bessere Interaktivität ermöglicht.
- Effizienz: Im Denkmodus benötigt GLM-4.7 deutlich weniger Denkzeit, was auf eine effizientere interne Berechnung hindeutet.
- Durchsatz: Mit einer Ausgabegeschwindigkeit von 127–136 tok/s übertrifft GLM-4.7 DeepSeek V3.2s 31–32 tok/s deutlich, was es besser für Szenarien mit hohem Durchsatz geeignet macht.
Kostenanalyse auf Novita AI
| Kostenkomponente | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 | Differenz |
| Eingabe | $0,60/M | $0,269/M | 55 % günstiger |
| Cache-Lesen | $0,11/M | $0,1345/M | 18 % teurer |
| Ausgabe | $2,20/M | $0,40/M | 82 % günstiger |
Token-Kostenvergleich:
- DeepSeek V3.2 bietet 55 % günstigere Eingabe- und 82 % günstigere Ausgabeverarbeitung
- Für typische Sitzungen (10K Eingabe, 5K Ausgabe): GLM-4.7 kostet $0,017, DeepSeek $0,00469 (72 % günstiger)
- Die Cache-Lesepreise sind vergleichbar, wobei DeepSeek leicht höher liegt ($0,1345 vs. $0,11/M)
Bereitstellung: API, SDK und Drittanbieter-Integrationen
Sie können beginnen, indem Sie GLM-4.7 und DeepSeek V3.2 im Novita AI Playground testen: Kein Code erforderlich, keine Einrichtung nötig.
Novita AI Playground
Option A: API
Abrufen Ihres API-Schlüssels auf Novita AI
- Schritt 1: Konto erstellen oder anmelden: Besuchen Sie
[https://novita.ai](https://novita.ai)und registrieren Sie sich oder melden Sie sich an. - Schritt 2: Zum Schlüsselverwaltung navigieren: Nach der Anmeldung finden Sie „API-Schlüssel“.
- Schritt 3: Neuen Schlüssel erstellen: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Neuen Schlüssel hinzufügen“.
- Schritt 4: Schlüssel sofort speichern: Kopieren und speichern Sie den Schlüssel, sobald er generiert wurde; er wird nur einmal angezeigt.
Aufruf von Novita über den Endpunkt
Ändern Sie einfach:
base_url:https://api.novita.ai/openaiapi_key: Ihr Novita-Schlüsselmodel:deepseek/deepseek-v3.2oderzai-org/glm-4.7
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=262144,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
Option B: SDK
Wenn Sie agentische Workflows (Routing, Übergaben, Tool-/Funktionsaufrufe) erstellen, funktioniert Novita mit OpenAI-kompatiblen SDKs mit minimalen Änderungen:
- Drop-in kompatibel: Behalten Sie Ihre bestehende Client-Logik; ändern Sie einfach base_url + model
- Orchestrierungsbereit: Einfach zu implementierendes Routing (Flash-Standard → GLM-4.7-Eskalation)
- Einrichtung: Zeigen Sie auf
https://api.novita.ai/openai, setzen SieNOVITA_API_KEY, wählen Siedeepseek/deepseek-v3.2oderzai-org/glm-4.7
Option C: Drittanbieter-Plattformen
Sie können Novita-gehostete Modelle auch über beliebte Ökosysteme ausführen:
- Agent-Frameworks & App-Builder: Befolgen Sie Novitas Schritt-für-Schritt-Integrationsanleitungen, um sich mit beliebten Tools wie Continue, AnythingLLM, LangChain und Langflow zu verbinden.
- Hugging Face Hub: Novita ist als Inferenzanbieter auf Hugging Face gelistet, sodass Sie unterstützte Modelle über den Anbieter-Workflow und das Ökosystem von Hugging Face ausführen können.
- OpenAI-kompatible API: Novitas LLM-Endpunkte sind kompatibel mit dem OpenAI-API-Standard, was die Migration bestehender OpenAI-Apps und die Verbindung vieler OpenAI-kompatibler Tools ( Cline, Cursor , Trae und Qwen Code) einfach macht.
- Anthropic-kompatible API: Novita bietet auch Anthropic-SDK-kompatiblen Zugriff, sodass Sie Novita-unterstützte Modelle in agentische Codierungsworkflows im Stil von Claude Code integrieren können.
- OpenCode: Novita AI ist jetzt direkt als unterstützter Anbieter in OpenCode integriert, sodass Benutzer Novita in OpenCode ohne manuelle Konfiguration auswählen können.
Anwendungsfall-Empfehlungen
Wählen Sie GLM-4.7, wenn:
- Interaktive Codierungs-/IDE-Assistenten (schnell: 0,68 s erstes Token, 127–136 tok/s Generierung)
- Produktionskritische Tool-Nutzung (hohe Zuverlässigkeit: 94–96 % bei τ²-Bench)
- Frontend-/UI-Arbeit (laut Community-Feedback oft sauberer, ästhetischerer UI-Code)
- Argumentation mit kurzer Wartezeit (ca. 14,7 s Denkzeit: gute Balance für Design, Reviews, komplexe Funktionen)
- Große Codebasen (200K Kontext; starke Langkontext-Verarbeitung, insbesondere im Nicht-Denk-Modus)
Wählen Sie DeepSeek V3.2, wenn:
- Budget- / hochvolumige Workloads (~55 % Eingabe- und ~82 % Ausgabe-Kostenersparnis)
- Tiefe Argumentation und sicherheitsbewusste Analysen (längere 61,6 s Denkzeit; starke Langkontext-Argumentation und geringe Halluzination)
- Asynchrone/Batch-Aufgaben (langsamere 31–32 tok/s ist okay für über Nacht erstellte Dokumentationen, geplante Analysen, Massentestgenerierung)
- Forschungs-/Explorationsphasen, bei denen Latenz weniger wichtig ist als Gründlichkeit.
Fazit
GLM-4.7 und DeepSeek V3.2 optimieren für unterschiedliche Prioritäten. GLM-4.7 bietet Geschwindigkeit (127–136 Token/s), Stabilität und Produktionszuverlässigkeit zu höheren Kosten ($2,20/M Ausgabe). DeepSeek V3.2 bietet 82 % Kostenersparnis und tiefere Argumentationsfähigkeiten (65 % Langkontext, 18 % Nicht-Halluzination) mit langsamerer Ausgabe (31–32 Token/s).
Beide Modelle sind auf Novita AI mit wettbewerbsfähigen Preisen, OpenAI-kompatiblen APIs und vollständiger MIT-Lizenz verfügbar. Die Infrastruktur von Novita AI bietet zuverlässigen Zugriff auf beide Modelle mit Caching-Unterstützung und flexiblen Bereitstellungsoptionen.
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen, und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Erstellen und Skalieren bereitstellt.
Häufig gestellte Fragen
Was ist GLM-4.7?
GLM-4.7 ist ein Open-Source-MoE-Modell mit 355B Parametern (32B aktiviert), das im Dezember 2025 von Z.ai veröffentlicht wurde. Es zeichnet sich durch schnelle Ausgabegenerierung (127–136 Token/s), ein 200K-Kontextfenster und eine „Denken vor dem Handeln“-Architektur aus, die für produktionsgerechte Codierungsworkflows mit Schwerpunkt auf Geschwindigkeit und Stabilität optimiert ist.
Was ist DeepSeek V3.2?
DeepSeek V3.2 ist ein MoE-Modell mit MIT-Lizenz und 671B Parametern (37B aktiviert), das im Dezember 2025 veröffentlicht wurde. Es nutzt die DeepSeek Sparse Attention (DSA)-Architektur für Kosteneffizienz – 55 % günstigere Eingabe und 82 % günstigere Ausgabe im Vergleich zu Konkurrenten. Optimiert für tiefe Argumentations- und Batch-Verarbeitungsaufgaben.
Was ist besser: GLM-4.7 oder DeepSeek V3.2?
Keines ist universell „besser“ – sie optimieren für unterschiedliche Prioritäten. Wählen Sie GLM-4.7 für interaktive Workflows, die Geschwindigkeit (4× schnellere Ausgabe) und Stabilität erfordern. Wählen Sie DeepSeek V3.2 für kostensensitive Projekte (82 % günstiger) und Aufgaben mit tiefer Argumentation.
