프로덕션 코딩에 적합한 AI 모델을 선택하는 것은 단순히 벤치마크 점수만의 문제가 아닙니다. 오픈소스 모델이 최첨단 성능에 도달함에 따라 개발자들은 중요한 결정을 내려야 합니다: 속도와 안정성을 최적화할 것인가, 아니면 비용과 심층 추론 능력을 우선시할 것인가?
GLM-4.7과 DeepSeek V3.2는 서로 다른 접근 방식을 대표합니다. 두 모델 모두 MIT 라이선스의 MoE 모델로 사고 기능을 갖추고 있으며, 2025년 말에 몇 주 간격으로 출시되었습니다. 아키텍처 차이 — GLM-4.7의 ‘생각한 후 행동’ 방식과 DeepSeek의 희소 어텐션 최적화 — 는 프로덕션 워크플로우에서 근본적으로 다른 성능 프로필을 만듭니다. 이 비교는 벤치마크, 속도 메트릭 및 커뮤니티 피드백을 분석하여 팀이 Novita AI 플랫폼에서 정보에 기반한 배포 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
모델 개요
| 기능 | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 |
| 조직 | Z.ai | DeepSeek AI |
| 출시일 | 2025년 12월 22일 | 2025년 12월 1일 |
| 파라미터 | 355B 전체 / 32B 활성화 | 671B 전체 / 37B 활성화 |
| 아키텍처 | 사고 모드를 갖춘 MoE | 희소 어텐션(DSA)을 갖춘 MoE |
| 컨텍스트 윈도우 | 200K 입력 / 128K 출력 | 163.84K 입력 / 64K 출력 |
| 라이선스 | MIT (오픈소스) | MIT (오픈소스) |
| Novita AI 가격 | $0.60/M 입력, $2.20/M 출력 | $0.269/M 입력, $0.40/M 출력 |
- GLM-4.7: “생각한 후 행동” 설계로 프로덕션 등급 안정성에 초점을 맞추며, 200K 컨텍스트 윈도우와 매우 빠른 생성 속도를 결합하여 지연 시간이 짧고 정확도가 높은 대화형 코딩 워크플로우에 적합합니다.
- DeepSeek V3.2: DeepSeek Sparse Attention을 통해 비용 효율성에 최적화되어 더 저렴한 입력 및 출력을 제공하는 동시에 더 긴 사고 시간을 활용하여 심층 추론 및 배치 또는 비동기 워크로드를 지원합니다.
성능 벤치마크
두 모델 모두 사고 모드와 비사고 모드를 지원하며 코딩, 추론 및 에이전트 작업에서 서로 다른 성능 프로필을 보여줍니다.
코딩 및 명령 수행
| 벤치마크 | GLM-4.7 (비사고/사고) | DeepSeek V3.2 (비사고/사고) |
| SciCode | 35% / 45% | 39% / 39% |
| IFBench | 55% / 68% | 49% / 61% |
| SWE-Bench | 73.8% | 73.1% |
코딩 및 명령 수행 작업에서 GLM-4.7은 IFBench와 SWE-Bench에서 DeepSeek V3.2보다 일관되게 더 나은 성능을 보여주며, 복잡한 명령을 더 잘 따르는 것으로 나타났습니다. DeepSeek V3.2는 SciCode에서 약간의 우위를 보이지만, 전반적인 성능은 두 모델 간에 매우 근접합니다.
추론 및 지식
| 벤치마크 | GLM-4.7 (비사고/사고) | DeepSeek V3.2 (비사고/사고) |
| 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% |
추론 및 지식 벤치마크 전반에서 DeepSeek V3.2는 GPQA Diamond와 Humanity’s Last Exam에서 더 강력한 성능을 보이는 반면, GLM-4.7은 특정 설정에서 비환각 정밀도에서 약간의 우위를 보입니다. 전반적으로 DeepSeek은 더 높은 추론 정확도에, GLM은 일부 경우 더 안정적인 사실적 신뢰성에 강점을 보이는 상호 보완적인 결과를 나타냅니다.
에이전트 및 도구 사용
| 벤치마크 | GLM-4.7 (비사고/사고) | DeepSeek V3.2 (비사고/사고) |
| τ²-Bench Telecom | 94% / 96% | 79% / 91% |
| Terminal-Bench Hard | 30% / 32% | 33% / 36% |
| GDPval-AA | 35% / 35% | 20% / 34% |
에이전트 및 도구 사용 작업에서 GLM-4.7은 τ²-Bench Telecom과 GDPval-AA에서 확실한 우위를 보여 구조화된 도구 실행에서 더 높은 신뢰성을 나타냅니다. DeepSeek V3.2는 Terminal-Bench Hard에서 약간 더 나은 성능을 보이지만, 에이전트 지향 벤치마크 전반에서는 GLM-4.7이 더 일관된 모습을 보입니다.
긴 컨텍스트 추론
| 벤치마크 | GLM-4.7 (비사고/사고) | DeepSeek V3.2 (비사고/사고) |
| AA-LCR | 36% / 64% | 39% / 65% |
DeepSeek V3.2는 비사고 모드에서 AA-LCR에서 GLM-4.7보다 약간 더 나은 성능을 보입니다(39%/65% 대 36%/64%). 차이가 작아 장문 컨텍스트 추론 성능이 대체로 유사함을 시사합니다.
속도 및 지연 시간 분석
성능 속도는 프로덕션 환경에서 개발자 생산성에 직접적인 영향을 미칩니다.
| GLM-4.7 (비사고/사고) | DeepSeek V3.2 (비사고/사고) | |
| 첫 번째 토큰까지 시간 | 0.68초 / 0.78초 | 1.17초 / 1.17초 |
| 사고 시간 | — / 14.7초 | — / 61.6초 |
| 출력 속도 | 127-136 tok/s | 31-32 tok/s |
- 지연 시간: GLM-4.7은 DeepSeek V3.2보다 첫 번째 토큰까지 시간이 현저히 낮아 더 빠른 초기 응답과 더 나은 상호작용성을 제공합니다.
- 효율성: 사고 모드에서 GLM-4.7은 훨씬 적은 사고 시간을 필요로 하여 더 효율적인 내부 계산을 보여줍니다.
- 처리량: 127–136 tok/s의 출력 속도로 GLM-4.7은 DeepSeek V3.2의 31–32 tok/s를 크게 능가하므로 높은 처리량이 필요한 시나리오에 더 적합합니다.
Novita AI 비용 분석
| 비용 구성 요소 | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 | 차이 |
| 입력 | $0.60/M | $0.269/M | 55% 저렴 |
| 캐시 읽기 | $0.11/M | $0.1345/M | 18% 더 비쌈 |
| 출력 | $2.20/M | $0.40/M | 82% 저렴 |
토큰 비용 비교:
- DeepSeek V3.2는 55% 저렴한 입력과 82% 저렴한 출력 처리를 제공합니다.
- 일반적인 세션(입력 10K, 출력 5K) 기준: GLM-4.7 $0.017, DeepSeek $0.00469 (72% 저렴)
- 캐시 읽기 가격은 비슷하며 DeepSeek이 약간 더 높습니다($0.1345 vs $0.11/M).
배포 방법: API, SDK 및 타사 통합
GLM-4.7과 DeepSeek V3.2를 Novita AI Playground에서 바로 시도해 볼 수 있습니다:
코드 불필요, 설정 불필요.
Novita AI Playground
옵션 A: API
Novita AI에서 API 키 받기
- 1단계: 계정 생성 또는 로그인:
[https://novita.ai](https://novita.ai)를 방문하여 가입하거나 로그인합니다. - 2단계: 키 관리로 이동: 로그인 후 "API 키"를 찾습니다.
- 3단계: 새 키 생성: “새 키 추가” 버튼을 클릭합니다.
- 4단계: 키 즉시 저장: 키가 생성되면 바로 복사하여 저장합니다. 한 번만 표시됩니다.
엔드포인트를 통해 Novita 호출
다음만 변경하세요:
base_url:https://api.novita.ai/openaiapi_key: 귀하의 Novita 키model:deepseek/deepseek-v3.2또는zai-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)
옵션 B: SDK
에이전트 워크플로우(라우팅, 핸드오프, 도구/함수 호출)를 구축하는 경우, Novita는 최소한의 변경만으로 OpenAI 호환 SDK와 함께 작동합니다:
- 드롭인 호환: 기존 클라이언트 로직을 유지하고 base_url과 model만 변경하세요.
- 오케스트레이션 준비: 라우팅(Flash 기본 → GLM-4.7 에스컬레이션)을 쉽게 구현할 수 있습니다.
- 설정:
https://api.novita.ai/openai를 가리키고NOVITA_API_KEY를 설정한 후deepseek/deepseek-v3.2또는zai-org/glm-4.7을 선택하세요.
옵션 C: 타사 플랫폼
Novita에서 호스팅하는 모델을 널리 사용되는 생태계를 통해 실행할 수도 있습니다:
- 에이전트 프레임워크 및 앱 빌더: Novita의 단계별 통합 가이드를 따라 Continue, AnythingLLM, LangChain, Langflow 같은 인기 도구와 연결하세요.
- Hugging Face Hub: Novita는 Hugging Face에 추론 제공자로 등록되어 있으므로 지원되는 모델을 Hugging Face의 제공자 워크플로우와 생태계를 통해 실행할 수 있습니다.
- OpenAI 호환 API: Novita의 LLM 엔드포인트는 OpenAI API 표준과 호환되므로 기존 OpenAI 스타일 앱을 쉽게 마이그레이션하고 많은 OpenAI 호환 도구( Cline, Cursor, Trae 및 Qwen Code )와 연결할 수 있습니다.
- Anthropic 호환 API: Novita는 또한 Anthropic SDK 호환 액세스를 제공하므로 Novita 지원 모델을 Claude Code 스타일의 에이전트 코딩 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
- OpenCode: Novita AI는 이제 OpenCode 에 지원 제공자로 직접 통합되어 사용자가 별도 설정 없이 OpenCode에서 Novita를 선택할 수 있습니다.
사용 사례 추천
다음과 같은 경우 GLM-4.7을 선택하세요:
- 대화형 코딩/IDE 어시스턴트(빠름: 0.68초 첫 토큰, 127–136 tok/s 생성)
- 프로덕션에 중요한 도구 사용(높은 신뢰성: τ²-Bench 94–96%)
- 프론트엔드/UI 작업(커뮤니티 피드백에 따르면 종종 더 깔끔하고 미적인 UI 코드 생성)
- 대기 시간이 짧은 추론(약 14.7초 사고: 설계, 리뷰, 복잡한 기능에 적합한 균형)
- 대규모 코드베이스(200K 컨텍스트; 특히 비사고 모드에서 강력한 장문 컨텍스트 처리)
다음과 같은 경우 DeepSeek V3.2를 선택하세요:
- 예산 중심/대량 워크로드(~55% 입력 및 ~82% 출력 비용 절감)
- 심층 추론 및 안전 중심 분석(더 긴 61.6초 사고; 강력한 장문 컨텍스트 추론 및 낮은 환각)
- 비동기/배치 작업(느린 31–32 tok/s는 야간 문서 생성, 예약 분석, 대량 테스트 생성에 적합)
- 연구/탐색 단계(지연 시간보다 철저함이 더 중요한 경우)
결론
GLM-4.7과 DeepSeek V3.2는 서로 다른 우선순위에 최적화되어 있습니다. GLM-4.7은 더 높은 비용($2.20/M 출력)으로 속도(127–136 tok/s), 안정성 및 프로덕션 신뢰성을 제공합니다. DeepSeek V3.2는 82%의 비용 절감과 더 깊은 추론 능력(장문 컨텍스트 65%, 비환각 18%)을 제공하지만 출력 속도는 느립니다(31–32 tok/s).
두 모델 모두 Novita AI 에서 경쟁력 있는 가격, OpenAI 호환 API, 완전한 MIT 라이선스로 제공됩니다. Novita AI 인프라는 캐싱 지원과 유연한 배포 옵션을 통해 두 모델에 대한 안정적인 액세스를 제공합니다.
Novita AI는 개발자가 간단한 API로 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼입니다. 또한 구축 및 확장에 적합한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공합니다.
자주 묻는 질문
GLM-4.7이란 무엇인가요?
GLM-4.7은 Z.ai가 2025년 12월에 출시한 오픈소스 MoE 모델로, 355B 파라미터(32B 활성화)를 갖추고 있습니다. 빠른 출력 생성(127–136 tok/s), 200K 컨텍스트 윈도우, 속도와 안정성에 중점을 둔 프로덕션 코딩 워크플로우에 최적화된 “생각한 후 행동” 아키텍처를 특징으로 합니다.
DeepSeek V3.2란 무엇인가요?
DeepSeek V3.2는 2025년 12월에 출시된 MIT 라이선스 MoE 모델로, 671B 파라미터(37B 활성화)를 가지고 있습니다. DeepSeek Sparse Attention(DSA) 아키텍처를 사용하여 경쟁사 대비 55% 저렴한 입력과 82% 저렴한 출력을 제공하는 비용 효율성에 최적화되어 있습니다. 심층 추론 및 배치 처리 작업에 적합합니다.
GLM-4.7과 DeepSeek V3.2 중 어느 것이 더 나은가요?
어느 한 모델이 보편적으로 "더 낫다"고 할 수 없습니다. 서로 다른 우선순위에 최적화되어 있기 때문입니다. 속도(4배 빠른 출력)와 안정성이 필요한 대화형 워크플로우에는 GLM-4.7을 선택하세요. 비용 민감형 프로젝트(82% 저렴)와 심층 추론 작업에는 DeepSeek V3.2를 선택하세요.
