Elegir el modelo de IA adecuado para la codificación en producción no se trata solo de puntuaciones en pruebas de referencia. A medida que los modelos de código abierto alcanzan un rendimiento de vanguardia, los desarrolladores se enfrentan a una decisión crítica: optimizar por velocidad y estabilidad, o priorizar el costo y las capacidades de razonamiento profundo.
GLM-4.7 y DeepSeek V3.2 representan dos enfoques distintos. Ambos son modelos MoE con licencia MIT y capacidades de razonamiento, lanzados con semanas de diferencia a finales de 2025. Sus diferencias arquitectónicas —«pensar antes de actuar» de GLM-4.7 frente a la optimización de atención dispersa de DeepSeek— crean perfiles de rendimiento fundamentalmente diferentes para flujos de trabajo de producción. Esta comparación examina puntos de referencia, métricas de velocidad y comentarios de la comunidad para ayudar a los equipos a tomar decisiones informadas de implementación en la plataforma de Novita AI.
Resumen del modelo
| Característica | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 |
| Organización | Z.ai | DeepSeek AI |
| Fecha de lanzamiento | 22 de diciembre de 2025 | 1 de diciembre de 2025 |
| Parámetros | 355B total / 32B activados | 671B total / 37B activados |
| Arquitectura | MoE con modos de razonamiento | MoE con atención dispersa (DSA) |
| Ventana de contexto | 200K entrada / 128K salida | 163.84K entrada / 64K salida |
| Licencia | MIT (Código abierto) | MIT (Código abierto) |
| Precio en Novita AI | $0.60/M entrada, $2.20/M salida | $0.269/M entrada, $0.40/M salida |
- GLM-4.7: Se centra en la estabilidad de grado de producción con un diseño de «pensar antes de actuar», combinando una ventana de contexto de 200K y una generación muy rápida, lo que lo hace adecuado para flujos de trabajo de codificación interactivos de baja latencia y alta precisión.
- DeepSeek V3.2: Optimizado para eficiencia de costos mediante DeepSeek Sparse Attention, ofreciendo entrada y salida más baratas mientras utiliza un mayor tiempo de razonamiento para apoyar el razonamiento profundo y cargas de trabajo por lotes o asíncronas.
Puntos de referencia de rendimiento
Ambos modelos admiten modos de razonamiento y no razonamiento con diferentes perfiles de rendimiento en tareas de codificación, razonamiento y agente.
Codificación y seguimiento de instrucciones
| Punto de referencia | GLM-4.7 (no/razonamiento) | DeepSeek V3.2 (no/razonamiento) |
| SciCode | 35% / 45% | 39% / 39% |
| IFBench | 55% / 68% | 49% / 61% |
| SWE-Bench | 73.8% | 73.1% |
En tareas de codificación y seguimiento de instrucciones, GLM-4.7 supera consistentemente a DeepSeek V3.2 en IFBench y ligeramente en SWE-Bench, lo que sugiere una mayor adherencia a instrucciones complejas. DeepSeek V3.2 muestra una ventaja modesta en SciCode, pero el rendimiento general sigue siendo muy similar entre los dos modelos.
Razonamiento y conocimiento
| Punto de referencia | GLM-4.7 (no/razonamiento) | DeepSeek V3.2 (no/razonamiento) |
| GPQA Diamond | 66% / 86% | 75% / 84% |
| AA-Omniscience Non-Hallucination | 8% / 10% | 7% / 18% |
| Examen Final de la Humanidad | 6.1% / 25.1% | 10.5% / 22.2% |
En los puntos de referencia de razonamiento y conocimiento, DeepSeek V3.2 muestra un rendimiento más sólido en GPQA Diamond y el Examen Final de la Humanidad, mientras que GLM-4.7 tiene una ligera ventaja en precisión sin alucinaciones bajo ciertas configuraciones. En general, los resultados sugieren fortalezas complementarias: DeepSeek se inclina hacia una mayor precisión en el razonamiento, mientras que GLM demuestra una fiabilidad fáctica más estable en algunos casos.
Uso de agente y herramientas
| Punto de referencia | GLM-4.7 (no/razonamiento) | DeepSeek V3.2 (no/razonamiento) |
| τ²-Bench Telecom | 94% / 96% | 79% / 91% |
| Terminal-Bench Hard | 30% / 32% | 33% / 36% |
| GDPval-AA | 35% / 35% | 20% / 34% |
En tareas de agente y uso de herramientas, GLM-4.7 muestra una clara ventaja en τ²-Bench Telecom y GDPval-AA, lo que indica una mayor fiabilidad en la ejecución estructurada de herramientas. DeepSeek V3.2 tiene un rendimiento ligeramente mejor en Terminal-Bench Hard, pero en general, GLM-4.7 parece más consistente en todos los puntos de referencia orientados a agentes.
Razonamiento de contexto largo
| Punto de referencia | GLM-4.7 (no/razonamiento) | DeepSeek V3.2 (no/razonamiento) |
| AA-LCR | 36% / 64% | 39% / 65% |
DeepSeek V3.2 supera ligeramente a GLM-4.7 en AA-LCR (39%/65% frente a 36%/64%) en modo no razonamiento. Las diferencias son pequeñas, lo que sugiere un rendimiento de razonamiento de contexto largo ampliamente similar.
Análisis de velocidad y latencia
La velocidad de rendimiento impacta directamente en la productividad del desarrollador en entornos de producción.
| GLM-4.7 (no/razonamiento) | DeepSeek V3.2 (no/razonamiento) | |
| Tiempo hasta el primer token | 0.68s / 0.78s | 1.17s / 1.17s |
| Tiempo de razonamiento | — / 14.7s | — / 61.6s |
| Velocidad de salida | 127-136 tok/s | 31-32 tok/s |
- Latencia: GLM-4.7 logra un tiempo hasta el primer token notablemente menor que DeepSeek V3.2, lo que permite respuestas iniciales más rápidas y una mejor interactividad.
- Eficiencia: En modo de razonamiento, GLM-4.7 requiere significativamente menos tiempo de razonamiento, lo que indica un cómputo interno más eficiente.
- Rendimiento: Con una velocidad de salida de 127-136 tok/s, GLM-4.7 supera con creces los 31-32 tok/s de DeepSeek V3.2, lo que lo hace más adecuado para escenarios de alto rendimiento.
Análisis de costos en Novita AI
| Componente de costo | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 | Diferencia |
| Entrada | $0.60/M | $0.269/M | 55% más barato |
| Lectura de caché | $0.11/M | $0.1345/M | 18% más caro |
| Salida | $2.20/M | $0.40/M | 82% más barato |
Comparación de costos por token:
- DeepSeek V3.2 ofrece entrada un 55% más barata y procesamiento de salida un 82% más barato
- Para sesiones típicas (10K entrada, 5K salida): GLM-4.7 cuesta $0.017, DeepSeek $0.00469 (72% más barato)
- El precio de lectura de caché es comparable, con DeepSeek ligeramente más alto ($0.1345 vs $0.11/M)
Cómo implementar: API, SDK e integraciones de terceros
Puedes empezar probando GLM-4.7 y DeepSeek V3.2 en el Novita AI Playground:
sin código necesario, sin configuración.
Novita AI Playground
Opción A: API
Obtener tu clave API en Novita AI
- Paso 1: Crear o iniciar sesión en tu cuenta: Visita
[https://novita.ai](https://novita.ai)y regístrate o inicia sesión. - Paso 2: Navegar a Gestión de claves: Después de iniciar sesión, encuentra «API Keys”.
- Paso 3: Crear una nueva clave: Haz clic en el botón “Add New Key”.
- Paso 4: Guarda tu clave inmediatamente: Copia y almacena la clave tan pronto como se genere; solo se muestra una vez.
Llamar a Novita a través del endpoint
Solo cambia:
base_url:https://api.novita.ai/openaiapi_key: tu clave de Novitamodel:deepseek/deepseek-v3.2ozai-org/glm-4.7
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Tu clave API>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2",
messages=[
{"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo estás?"}
],
max_tokens=262144,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
Opción B: SDK
Si estás construyendo flujos de trabajo de agente (enrutamiento, traspasos, llamadas a herramientas/funciones), Novita funciona con SDKs compatibles con OpenAI con cambios mínimos:
- Compatible de forma directa: mantén tu lógica de cliente existente; solo cambia base_url + model
- Listo para orquestación: fácil de implementar enrutamiento (Flash predeterminado → escalada a GLM-4.7)
- Configuración: apunta a
https://api.novita.ai/openai, estableceNOVITA_API_KEY, seleccionadeepseek/deepseek-v3.2ozai-org/glm-4.7
Opción C: Plataformas de terceros
También puedes ejecutar modelos alojados por Novita a través de ecosistemas populares:
- Frameworks de agentes y creadores de aplicaciones: Sigue las guías de integración paso a paso de Novita para conectar con herramientas populares como Continue, AnythingLLM, LangChain y Langflow.
- Hugging Face Hub: Novita está listado como un Proveedor de inferencia en Hugging Face, por lo que puedes ejecutar modelos compatibles a través del flujo de trabajo y ecosistema de proveedores de Hugging Face.
- API compatible con OpenAI: Los endpoints LLM de Novita son compatibles con el estándar de API de OpenAI , lo que facilita migrar aplicaciones existentes con estilo OpenAI y conectar muchas herramientas compatibles con OpenAI ( Cline, Cursor , Trae y Qwen Code) .
- API compatible con Anthropic: Novita también proporciona acceso compatible con SDK de Anthropic para que puedas integrar modelos respaldados por Novita en flujos de trabajo de codificación de agente con estilo Claude Code .
- OpenCode: Novita AI ahora está integrado directamente en OpenCode como un proveedor compatible , por lo que los usuarios pueden seleccionar Novita en OpenCode sin configuración manual.
Recomendaciones de casos de uso
Elige GLM-4.7 para:
- Asistentes de codificación/IDE interactivos (rápido: 0.68s primer token, 127–136 tok/s de generación)
- Uso de herramientas críticas para la producción (alta fiabilidad: 94–96% en τ²-Bench)
- Trabajo de frontend/UI (a menudo código de UI más limpio y estético según comentarios de la comunidad)
- Razonamiento con baja espera (aproximadamente 14.7s de razonamiento: buen equilibrio para diseño, revisiones, funciones complejas)
- Grandes bases de código (200K de contexto; manejo sólido de contexto largo, especialmente sin razonamiento)
Elige DeepSeek V3.2 para:
- Cargas de trabajo de presupuesto/alto volumen (~55% de entrada y ~82% de salida en ahorro de costos)
- Razonamiento profundo y análisis centrado en la seguridad (razonamiento más largo de 61.6s; fuerte razonamiento de contexto largo y baja alucinación)
- Tareas asíncronas/por lotes (la salida más lenta de 31–32 tok/s está bien para documentación nocturna, análisis programados, generación masiva de pruebas)
- Fases de investigación/exploración donde la latencia importa menos que la exhaustividad
Conclusión
GLM-4.7 y DeepSeek V3.2 optimizan para diferentes prioridades. GLM-4.7 ofrece velocidad (127-136 tokens/s), estabilidad y fiabilidad de producción a un costo mayor ($2.20/M de salida). DeepSeek V3.2 proporciona un 82% de ahorro en costos y capacidades de razonamiento más profundas (65% de contexto largo, 18% sin alucinaciones) con una salida más lenta (31-32 tokens/s).
Ambos modelos están disponibles en Novita AI con precios competitivos, API compatibles con OpenAI y licencia MIT completa. La infraestructura de Novita AI proporciona acceso fiable a ambos modelos con soporte de caché y opciones de implementación flexibles.
Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA utilizando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona GPU en la nube asequible y fiable para construir y escalar.
Preguntas frecuentes
¿Qué es GLM-4.7?
GLM-4.7 es un modelo MoE de código abierto con 355B parámetros (32B activados) lanzado por Z.ai en diciembre de 2025. Cuenta con generación rápida de salida (127-136 tokens/s), ventana de contexto de 200K y arquitectura de «pensar antes de actuar» optimizada para flujos de trabajo de codificación de producción con énfasis en velocidad y estabilidad.
¿Qué es DeepSeek V3.2?
DeepSeek V3.2 es un modelo MoE con licencia MIT con 671B parámetros (37B activados) lanzado en diciembre de 2025. Utiliza la arquitectura DeepSeek Sparse Attention (DSA) para eficiencia de costos: entrada un 55% más barata y salida un 82% más barata que la competencia. Optimizado para razonamiento profundo y tareas de procesamiento por lotes.
¿Cuál es mejor: GLM-4.7 o DeepSeek V3.2?
Ninguno es universalmente «mejor»: optimizan para diferentes prioridades. Elige GLM-4.7 para flujos de trabajo interactivos que requieran velocidad (4× más rápido en salida) y estabilidad. Elige DeepSeek V3.2 para proyectos sensibles al costo (82% más barato) y tareas de razonamiento profundo.
