Choisir le bon modèle IA pour le codage en production ne se résume pas aux scores de benchmark. Alors que les modèles open source atteignent des performances de pointe, les développeurs doivent prendre une décision cruciale : optimiser pour la vitesse et la stabilité, ou privilégier le coût et les capacités de raisonnement approfondi ?
GLM-4.7 et DeepSeek V3.2 représentent deux approches distinctes. Tous deux sont des modèles MoE sous licence MIT dotés de capacités de réflexion, publiés à quelques semaines d’intervalle fin 2025. Leurs différences architecturales — le mode « réfléchir avant d’agir » de GLM-4.7 contre l’optimisation d’attention éparse de DeepSeek — créent des profils de performance fondamentalement différents pour les flux de travail de production. Cette comparaison examine les benchmarks, les métriques de vitesse et les retours de la communauté pour aider les équipes à prendre des décisions de déploiement éclairées sur la plateforme Novita AI.
Aperçu du modèle
| Fonctionnalité | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 |
| Organisation | Z.ai | DeepSeek AI |
| Date de publication | 22 décembre 2025 | 1er décembre 2025 |
| Paramètres | 355B total / 32B activés | 671B total / 37B activés |
| Architecture | MoE avec modes de réflexion | MoE avec attention éparse (DSA) |
| Fenêtre de contexte | 200K entrées / 128K sorties | 163,84K entrées / 64K sorties |
| Licence | MIT (Open Source) | MIT (Open Source) |
| Tarification sur Novita AI | 0,60 $/M entrées, 2,20 $/M sorties | 0,269 $/M entrées, 0,40 $/M sorties |
- GLM-4.7 : Se concentre sur la stabilité de niveau production avec une conception « réfléchir avant d’agir », combinant une fenêtre de contexte de 200K et une génération très rapide, ce qui le rend particulièrement adapté aux flux de travail de codage interactifs à faible latence et haute précision.
- DeepSeek V3.2 : Optimisé pour l’efficacité des coûts via l’attention éparse de DeepSeek, offrant des entrées et sorties moins chères tout en utilisant un temps de réflexion plus long pour prendre en charge le raisonnement approfondi et les charges de travail par lots ou asynchrones.
Benchmarks de performance
Les deux modèles prennent en charge les modes avec et sans réflexion, avec des profils de performance différents sur les tâches de codage, de raisonnement et agentiques.
Codage et respect des instructions
| Benchmark | GLM-4.7 (sans réflexion/avec réflexion) | DeepSeek V3.2 (sans réflexion/avec réflexion) |
| SciCode | 35 % / 45 % | 39 % / 39 % |
| IFBench | 55 % / 68 % | 49 % / 61 % |
| SWE-Bench | 73,8 % | 73,1 % |
Lors des tâches de codage et de respect des instructions, GLM-4.7 surpasse systématiquement DeepSeek V3.2 sur IFBench et légèrement sur SWE-Bench, ce qui suggère une adhésion plus forte aux instructions complexes. DeepSeek V3.2 présente un avantage modeste sur SciCode, mais les performances globales restent très proches entre les deux modèles.
Raisonnement et connaissances
| Benchmark | GLM-4.7 (sans réflexion/avec réflexion) | DeepSeek V3.2 (sans réflexion/avec réflexion) |
| GPQA Diamond | 66 % / 86 % | 75 % / 84 % |
| AA-Omniscience Non-Hallucination | 8 % / 10 % | 7 % / 18 % |
| Humanity’s Last Exam | 6,1 % / 25,1 % | 10,5 % / 22,2 % |
Sur les benchmarks de raisonnement et de connaissances, DeepSeek V3.2 affiche de meilleures performances sur GPQA Diamond et Humanity’s Last Exam, tandis que GLM-4.7 conserve un léger avantage en termes de précision de non-hallucination dans certains paramétrages. Dans l’ensemble, les résultats suggèrent des forces complémentaires : DeepSeek penche vers une plus grande précision de raisonnement, tandis que GLM démontre une fiabilité factuelle plus stable dans certains cas.
Tâches agentiques et utilisation d’outils
| Benchmark | GLM-4.7 (sans réflexion/avec réflexion) | DeepSeek V3.2 (sans réflexion/avec réflexion) |
| τ²-Bench Telecom | 94 % / 96 % | 79 % / 91 % |
| Terminal-Bench Hard | 30 % / 32 % | 33 % / 36 % |
| GDPval-AA | 35 % / 35 % | 20 % / 34 % |
Lors des tâches agentiques et d’utilisation d’outils, GLM-4.7 présente un avantage clair sur τ²-Bench Telecom et GDPval-AA, indiquant une plus grande fiabilité dans l’exécution d’outils structurés. DeepSeek V3.2 performe légèrement mieux sur Terminal-Bench Hard, mais dans l’ensemble GLM-4.7 semble plus cohérent sur les benchmarks orientés agent.
Raisonnement sur long contexte
| Benchmark | GLM-4.7 (sans réflexion/avec réflexion) | DeepSeek V3.2 (sans réflexion/avec réflexion) |
| AA-LCR | 36 % / 64 % | 39 % / 65 % |
DeepSeek V3.2 surpasse légèrement GLM-4.7 sur AA-LCR (39 %/65 % contre 36 %/64 %) en mode sans réflexion. Les différences sont faibles, ce qui suggère des performances de raisonnement sur long contexte globalement similaires.
Analyse de la vitesse et de la latence
La vitesse de performance a un impact direct sur la productivité des développeurs dans les environnements de production.
| GLM-4.7 (sans réflexion/avec réflexion) | DeepSeek V3.2 (sans réflexion/avec réflexion) | |
| Temps jusqu’au premier jeton | 0,68s / 0,78s | 1,17s / 1,17s |
| Temps de réflexion | — / 14,7s | — / 61,6s |
| Vitesse de sortie | 127-136 tok/s | 31-32 tok/s |
- Latence : GLM-4.7 atteint un temps jusqu’au premier jeton nettement inférieur à celui de DeepSeek V3.2, permettant des réponses initiales plus rapides et une meilleure interactivité.
- Efficacité : En mode réflexion, GLM-4.7 nécessite un temps de réflexion significativement plus court, indiquant un calcul interne plus efficace.
- Débit : Avec une vitesse de sortie de 127 à 136 tok/s, GLM-4.7 dépasse largement les 31 à 32 tok/s de DeepSeek V3.2, ce qui le rend mieux adapté aux scénarios à haut débit.
Analyse des coûts sur Novita AI
| Composant de coût | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 | Différence |
| Entrée | 0,60 $/M | 0,269 $/M | 55 % moins cher |
| Lecture de cache | 0,11 $/M | 0,1345 $/M | 18 % plus cher |
| Sortie | 2,20 $/M | 0,40 $/M | 82 % moins cher |
Comparaison des coûts par jeton :
- DeepSeek V3.2 offre des entrées 55 % moins chères et des sorties 82 % moins chères
- Pour des sessions typiques (10K entrées, 5K sorties) : GLM-4.7 coûte 0,017 $, DeepSeek 0,00469 $ (72 % moins cher)
- La tarification de lecture de cache est comparable, DeepSeek étant légèrement plus élevé (0,1345 $ contre 0,11 $ par million)
Comment déployer : API, SDK et intégrations tierces
Vous pouvez commencer par essayer GLM-4.7 et DeepSeek V3.2 sur l’espace de travail Novita AI : pas de code requis, aucune configuration nécessaire.
Espace de travail Novita AI
Option A : API
Récupérer votre clé API sur Novita AI
- Étape 1 : Créer un compte ou se connecter : Rendez-vous sur
[https://novita.ai](https://novita.ai)et inscrivez-vous ou connectez-vous. - Étape 2 : Accéder à la gestion des clés : Après connexion, recherchez « Clés API ».
- Étape 3 : Créer une nouvelle clé : Cliquez sur le bouton « Ajouter une nouvelle clé ».
- Étape 4 : Enregistrez votre clé immédiatement : Copiez et stockez la clé dès qu’elle est générée ; elle n’est affichée qu’une seule fois.
Appeler Novita via le point de terminaison
Modifiez simplement :
base_url:https://api.novita.ai/openaiapi_key: votre clé Novitamodel:deepseek/deepseek-v3.2ouzai-org/glm-4.7
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Votre clé API>",
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
Si vous développez des flux de travail agentiques (routage, transferts, appels d’outils/fonctions), Novita fonctionne avec des SDK compatibles OpenAI avec des modifications minimales :
- Compatible sans modification : conservez votre logique client existante ; modifiez simplement
base_url+model - Prêt pour l’orchestration : facile à mettre en œuvre pour le routage (par défaut Flash → escalade vers GLM-4.7)
- Configuration : pointez vers
https://api.novita.ai/openai, définissezNOVITA_API_KEY, sélectionnezdeepseek/deepseek-v3.2ouzai-org/glm-4.7
Option C : Plateformes tierces
Vous pouvez également exécuter des modèles hébergés par Novita via des écosystèmes populaires :
- Frameworks agent et outils de création d’applications : Suivez les guides d’intégration étape par étape de Novita pour vous connecter à des outils populaires tels que Continue, AnythingLLM, LangChain et Langflow.
- Hub Hugging Face : Novita est répertorié comme fournisseur d’inférence sur Hugging Face, vous pouvez donc exécuter les modèles pris en charge via le flux de travail et l’écosystème de fournisseur de Hugging Face.
- API compatible OpenAI : Les points de terminaison LLM de Novita sont compatibles avec la norme d’API OpenAI, ce qui facilite la migration d’applications existantes de type OpenAI et la connexion à de nombreux outils compatibles OpenAI ( Cline, Cursor , Trae et Qwen Code ).
- API compatible Anthropic : Novita propose également un accès compatible avec le SDK Anthropic pour intégrer des modèles alimentés par Novita dans des flux de travail de codage agentiques de type Claude Code.
- OpenCode : Novita AI est désormais intégré directement à OpenCode en tant que fournisseur pris en charge, les utilisateurs peuvent donc sélectionner Novita dans OpenCode sans configuration manuelle.
Recommandations de cas d’usage
Choisissez GLM-4.7 pour :
- Assistants de codage interactifs/IDE (rapide : premier jeton en 0,68s, génération à 127–136 tok/s)
- Utilisation d’outils critique pour la production (haute fiabilité : 94–96 % sur τ²-Bench)
- Travaux frontend/UI (code UI souvent plus propre et plus esthétique selon les retours de la communauté)
- Raisonnement avec peu d’attente (environ 14,7s de réflexion : bon équilibre pour la conception, les revues, les fonctionnalités complexes)
- Bases de code volumineuses (fenêtre de contexte de 200K ; forte gestion du long contexte, notamment en mode sans réflexion)
Choisissez DeepSeek V3.2 pour :
- Charges de travail budgétaires/à haut volume (~55 % d’économies sur les entrées et ~82 % d’économies sur les sorties)
- Raisonnement approfondi et analyses soucieuses de la sécurité (temps de réflexion plus long de 61,6s ; fort raisonnement sur long contexte et faible hallucination)
- Tâches asynchrones/par lots (la vitesse de sortie plus lente de 31–32 tok/s est adaptée pour la documentation nocturne, les analyses planifiées, la génération de tests en masse)
- Phases de recherche/exploration où la latence importe moins que l’exhaustivité
Conclusion
GLM-4.7 et DeepSeek V3.2 optimisent des priorités différentes. GLM-4.7 offre de la vitesse (127 à 136 jetons/s), de la stabilité et une fiabilité de production à un coût plus élevé (2,20 $ par million de sorties). DeepSeek V3.2 permet des économies de 82 % et des capacités de raisonnement plus approfondies (65 % sur long contexte, 18 % de non-hallucination) avec une sortie plus lente (31 à 32 jetons/s).
Les deux modèles sont disponibles sur Novita AI avec des tarifs compétitifs, des API compatibles OpenAI et une licence MIT complète. L’infrastructure de Novita AI offre un accès fiable aux deux modèles avec support de mise en cache et options de déploiement flexibles.
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA via notre API simple, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour la construction et la mise à l’échelle.
Foire aux questions
Qu’est-ce que GLM-4.7 ?
GLM-4.7 est un modèle MoE open source avec 355 milliards de paramètres (32 milliards activés) publié par Z.ai en décembre 2025. Il dispose d’une génération de sortie rapide (127 à 136 jetons/s), d’une fenêtre de contexte de 200K et d’une architecture « réfléchir avant d’agir » optimisée pour les flux de travail de codage en production, avec un accent sur la vitesse et la stabilité.
Qu’est-ce que DeepSeek V3.2 ?
DeepSeek V3.2 est un modèle MoE sous licence MIT avec 671 milliards de paramètres (37 milliards activés) publié en décembre 2025. Il utilise l’architecture d’attention éparse de DeepSeek (DSA) pour l’efficacité des coûts — 55 % d’entrées moins chères et 82 % de sorties moins chères que les concurrents. Optimisé pour le raisonnement approfondi et les tâches de traitement par lots.
Quel est le meilleur : GLM-4.7 ou DeepSeek V3.2 ?
Aucun n’est universellement « meilleur » — ils optimisent des priorités différentes. Choisissez GLM-4.7 pour les flux de travail interactifs nécessitant de la vitesse (sortie 4 fois plus rapide) et de la stabilité. Choisissez DeepSeek V3.2 pour les projets sensibles aux coûts (82 % moins cher) et les tâches de raisonnement approfondi.
