GLM-4.7 vs DeepSeek V3.2：本番ワークフローに最適なコーディングモデルは？

本番環境でのコーディングに適したAIモデルを選ぶ際、単なるベンチマークスコアだけでは不十分です。オープンソースモデルが最先端のパフォーマンスを達成する中、開発者は重要な決断を迫られます。速度と安定性を最適化するか、コストと深い推論能力を優先するか。

GLM-4.7とDeepSeek V3.2は、異なるアプローチを代表するモデルです。どちらもMITライセンスのMoEモデルで思考機能を備え、2025年末に数週間間隔でリリースされました。アーキテクチャの違い（GLM-4.7の「行動前の思考」対DeepSeekのスパースアテンション最適化）は、本番ワークフローにおいて根本的に異なるパフォーマンスプロファイルを生み出します。この比較では、ベンチマーク、速度指標、コミュニティのフィードバックを検証し、チームがNovita AIプラットフォーム上で情報に基づいたデプロイ判断を下せるよう支援します。

GLM 4.7を試す

DeepSeek V3.2を試す

モデル概要

機能	GLM-4.7	DeepSeek V3.2
開発元	Z.ai	DeepSeek AI
リリース日	2025年12月22日	2025年12月1日
パラメータ数	355B 合計 / 32B 活性化	671B 合計 / 37B 活性化
アーキテクチャ	MoE（思考モード搭載）	MoE（スパースアテンション DSA）
コンテキストウィンドウ	200K 入力 / 128K 出力	163.84K 入力 / 64K 出力
ライセンス	MIT（オープンソース）	MIT（オープンソース）
Novita AIでの料金	入力 $0.60/M、出力 $2.20/M	入力 $0.269/M、出力 $0.40/M

• GLM-4.7：プロダクショングレードの安定性に焦点を当て、「行動前の思考」設計を採用。200Kのコンテキストウィンドウと非常に高速な生成を組み合わせ、低レイテンシ・高精度なインタラクティブコーディングワークフローに最適。
• DeepSeek V3.2：DeepSeek Sparse Attentionによるコスト効率の最適化が特徴。入力と出力が安価である一方、より長い思考時間を利用して深い推論やバッチ・非同期ワークロードをサポート。

パフォーマンスベンチマーク

両モデルは思考モードと非思考モードをサポートし、コーディング、推論、エージェントタスクにおいて異なるパフォーマンスプロファイルを示します。

コーディングと指示追従

ベンチマーク	GLM-4.7（非思考/思考）	DeepSeek V3.2（非思考/思考）
SciCode	35% / 45%	39% / 39%
IFBench	55% / 68%	49% / 61%
SWE-Bench	73.8%	73.1%

コーディングと指示追従タスクでは、GLM-4.7がIFBenchで一貫して優れ、SWE-Benchでもわずかに上回っており、複雑な指示への遵守性が高いことを示しています。DeepSeek V3.2はSciCodeでわずかに有利ですが、全体的なパフォーマンスは両モデルで非常に近いものです。

推論と知識

ベンチマーク	GLM-4.7（非思考/思考）	DeepSeek V3.2（非思考/思考）
GPQA Diamond	66% / 86%	75% / 84%
AA-Omniscience 非幻覚	8% / 10%	7% / 18%
Humanity’s Last Exam	6.1% / 25.1%	10.5% / 22.2%

推論と知識ベンチマークでは、DeepSeek V3.2がGPQA DiamondとHumanity’s Last Examでより強いパフォーマンスを示し、GLM-4.7は特定の設定で非幻覚精度においてわずかに優位です。全体として、結果は補完的な強みを示唆しています。DeepSeekはより高い推論精度に傾き、GLMは一部のケースでより安定した事実信頼性を発揮します。

エージェントとツール使用

ベンチマーク	GLM-4.7（非思考/思考）	DeepSeek V3.2（非思考/思考）
τ²-Bench Telecom	94% / 96%	79% / 91%
Terminal-Bench Hard	30% / 32%	33% / 36%
GDPval-AA	35% / 35%	20% / 34%

エージェントおよびツール使用タスクでは、GLM-4.7がτ²-Bench TelecomとGDPval-AAで明確な優位性を示し、構造化されたツール実行における信頼性の高さを示しています。DeepSeek V3.2はTerminal-Bench Hardでわずかに優れていますが、全体としてGLM-4.7はエージェント指向のベンチマークでより一貫性があります。

長文脈推論

ベンチマーク	GLM-4.7（非思考/思考）	DeepSeek V3.2（非思考/思考）
AA-LCR	36% / 64%	39% / 65%

DeepSeek V3.2はAA-LCRでGLM-4.7をわずかに上回ります（39%/65% vs 36%/64%、非思考モード）。その差は小さく、長文脈推論のパフォーマンスはほぼ同等です。

速度とレイテンシ分析

パフォーマンス速度は、本番環境での開発者の生産性に直接影響します。

	GLM-4.7（非思考/思考）	DeepSeek V3.2（非思考/思考）
最初のトークンまでの時間	0.68s / 0.78s	1.17s / 1.17s
思考時間	— / 14.7s	— / 61.6s
出力速度	127-136 tok/s	31-32 tok/s

• レイテンシ：GLM-4.7はDeepSeek V3.2よりも最初のトークンまでの時間が顕著に短く、初期応答が速くインタラクティブ性が高い。
• 効率：思考モードでは、GLM-4.7は必要な思考時間が大幅に短く、内部計算がより効率的であることを示す。
• スループット：GLM-4.7の出力速度127～136 tok/sは、DeepSeek V3.2の31～32 tok/sを大幅に上回り、高スループットシナリオに適している。

Novita AIでのコスト分析

コスト要素	GLM-4.7	DeepSeek V3.2	差
入力	$0.60/M	$0.269/M	55% 安い
キャッシュ読み取り	$0.11/M	$0.1345/M	18% 高い
出力	$2.20/M	$0.40/M	82% 安い

トークンコスト比較：

• DeepSeek V3.2は入力が55%安く、出力処理が82%安い
• 一般的なセッション（入力10K、出力5K）の場合：GLM-4.7は$0.017、DeepSeekは$0.00469（72%安い）
• キャッシュ読み取り価格は同等で、DeepSeekがわずかに高い（$0.1345 vs $0.11/M）

GLM 4.7の料金について DeepSeek V3.2の料金について

デプロイ方法：API、SDK、サードパーティ統合

GLM-4.7とDeepSeek V3.2は、Novita AI Playgroundで簡単にお試しいただけます：

コード不要、セットアップ不要です。

Playgroundへ移動

Novita AI Playground

オプションA：API

Novita AIでAPIキーを取得する

APIキーを取得

• ステップ1：アカウントを作成またはログイン：[https://novita.ai](https://novita.ai)にアクセスし、サインアップまたはログインします。
• ステップ2：キー管理に移動：ログイン後、「API Keys」を見つけます。
• ステップ3：新しいキーを作成：「Add New Key」ボタンをクリックします。
• ステップ4：キーをすぐに保存：生成されたらすぐにキーをコピーして保存します。一度しか表示されません。

エンドポイント経由でNovitaを呼び出す

以下の変更のみ必要：

• base_url：https://api.novita.ai/openai
• api_key：あなたのNovitaキー
• model：deepseek/deepseek-v3.2 または zai-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)

オプションB：SDK

エージェントワークフロー（ルーティング、ハンドオフ、ツール/関数呼び出し）を構築する場合、NovitaはOpenAI互換SDKと最小限の変更で動作します。

• ドロップイン互換：既存のクライアントロジックを維持し、base_urlとmodelのみ変更
• オーケストレーション準備完了：ルーティングの実装が容易（FlashデフォルトからGLM-4.7エスカレーション）
• セットアップ：https://api.novita.ai/openaiを指定し、NOVITA_API_KEYを設定、deepseek/deepseek-v3.2またはzai-org/glm-4.7を選択

オプションC：サードパーティプラットフォーム

Novitaでホストされたモデルは、人気のあるエコシステムを通じて実行することもできます。

• エージェントフレームワークとアプリビルダー：Novitaのステップバイステップ統合ガイドに従って、Continue、AnythingLLM、LangChain、Langflow などの一般的なツールと接続できます。
• Hugging Face Hub：NovitaはHugging Faceで推論プロバイダーとしてリストされており、サポートされているモデルをHugging Faceのプロバイダーワークフローとエコシステムを通じて実行できます。
• OpenAI互換API：NovitaのLLMエンドポイントはOpenAI API標準と互換性があり、既存のOpenAIスタイルのアプリを簡単に移行でき、多くのOpenAI互換ツール（Cline、Cursor、Trae、Qwen Code）に接続できます。
• Anthropic互換API：NovitaはAnthropic SDK互換のアクセスも提供しており、Novita対応モデルを**Claude Code** スタイルのエージェントコーディングワークフローに統合できます。
• OpenCode：Novita AIは現在、OpenCode にサポートプロバイダーとして直接統合されているため、ユーザーは手動設定なしでOpenCode内でNovitaを選択できます。

ユースケースの推奨

GLM-4.7を選ぶべき場合：

• インタラクティブなコーディング/IDEアシスタント（高速：0.68s最初のトークン、127～136 tok/s生成）
• プロダクションクリティカルなツール使用（高い信頼性：τ²-Benchで94～96%）
• フロントエンド/UI作業（コミュニティのフィードバックによくよりクリーンで美しいUIコード）
• 待機時間の少ない推論（思考時間約14.7s：設計、レビュー、複雑な機能に適したバランス）
• 大規模コードベース（200Kコンテキスト；特に非思考モードで長文脈処理に強い）

DeepSeek V3.2を選ぶべき場合：

• 予算重視／高ボリュームワークロード（入力約55%、出力**約82%**のコスト削減）
• 深い推論と安全性重視の分析（思考時間61.6sと長め；長文脈推論と低幻覚に強い）
• 非同期／バッチタスク（遅い31～32 tok/sでも、夜間のドキュメント生成、定期分析、一括テスト生成には問題なし）
• 研究／探索フェーズ：レイテンシよりも徹底性が重要な場合

結論

GLM-4.7とDeepSeek V3.2は、異なる優先事項に最適化されています。GLM-4.7は速度（127～136トークン/秒）、安定性、プロダクション信頼性を提供しますが、コストは高め（出力$2.20/M）。DeepSeek V3.2は82%のコスト削減とより深い推論能力（長文脈65%、非幻覚18%）を提供しますが、出力は遅い（31～32トークン/秒）。

両モデルは**Novita AI** で利用可能で、競争力のある料金、OpenAI互換API、完全なMITライセンスを提供しています。Novita AIのインフラストラクチャは、キャッシュサポートと柔軟なデプロイオプションを備え、両モデルへの信頼性の高いアクセスを提供します。

Novita AI は、開発者がシンプルなAPIを使用してAIモデルを簡単にデプロイできるAIクラウドプラットフォームであり、また、構築とスケーリングのための手頃で信頼性の高いGPUクラウドを提供しています。

よくある質問

GLM-4.7とは？

GLM-4.7は、Z.aiが2025年12月にリリースした、355Bパラメータ（32B活性化）のオープンソースMoEモデルです。高速な出力生成（127～136トークン/秒）、200Kのコンテキストウィンドウ、速度と安定性を重視したプロダクションコーディングワークフロー向けに最適化された「行動前の思考」アーキテクチャが特徴です。

DeepSeek V3.2とは？

DeepSeek V3.2は、2025年12月にリリースされたMITライセンスのMoEモデルで、671Bパラメータ（37B活性化）を備えています。DeepSeek Sparse Attention（DSA）アーキテクチャにより、競合他社と比較して入力が55%、出力が82%安いコスト効率を実現。深い推論とバッチ処理タスクに最適化されています。

GLM-4.7とDeepSeek V3.2、どちらが優れていますか？

どちらが「優れている」とは一概に言えません。それぞれ異なる優先事項に最適化されています。速度（4倍高速な出力）と安定性を必要とするインタラクティブなワークフローにはGLM-4.7を、コスト重視のプロジェクト（82%安い）や深い推論タスクにはDeepSeek V3.2を選びましょう。