Escolher o modelo de IA ideal para codificação em produção não se resume apenas a pontuações de benchmark. À medida que modelos de código aberto atingem desempenho de fronteira, os desenvolvedores enfrentam uma decisão crítica: otimizar para velocidade e estabilidade, ou priorizar custo e capacidades de raciocínio profundo?
O GLM-4.7 e o DeepSeek V3.2 representam duas abordagens distintas. Ambos são modelos MoE licenciados pelo MIT com capacidades de raciocínio, lançados com poucas semanas de diferença no final de 2025. Suas diferenças arquiteturais — o modo “pensar antes de agir” do GLM-4.7 versus a otimização de atenção esparsa do DeepSeek — criam perfis de desempenho fundamentalmente diferentes para fluxos de trabalho de produção. Esta comparação examina benchmarks, métricas de velocidade e feedback da comunidade para ajudar equipes a tomar decisões de implantação informadas na plataforma da Novita AI.
Visão Geral do Modelo
| Característica | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 |
| Organização | Z.ai | DeepSeek AI |
| Data de Lançamento | 22 de dezembro de 2025 | 1º de dezembro de 2025 |
| Parâmetros | 355B no total / 32B ativados | 671B no total / 37B ativados |
| Arquitetura | MoE com Modos de Pensamento | MoE com Atenção Esparsa (DSA) |
| Janela de Contexto | 200K de entrada / 128K de saída | 163,84K de entrada / 64K de saída |
| Licença | MIT (Código Aberto) | MIT (Código Aberto) |
| Preço na Novita AI | $0,60/M de entrada, $2,20/M de saída | $0,269/M de entrada, $0,40/M de saída |
- GLM-4.7: Foca em estabilidade de nível de produção com um design de “pensar antes de agir”, combinando uma janela de contexto de 200K e geração muito rápida, sendo ideal para fluxos de trabalho de codificação interativos de baixa latência e alta precisão.
- DeepSeek V3.2: Otimizado para eficiência de custos por meio da Atenção Esparsa DeepSeek, oferecendo entrada e saída mais baratas, enquanto usa um tempo de pensamento mais longo para suportar raciocínio profundo e cargas de trabalho em lote ou assíncronas.
Benchmarks de Desempenho
Ambos os modelos suportam modos com e sem pensamento, com perfis de desempenho diferentes em tarefas de codificação, raciocínio e agentes.
Codificação e Cumprimento de Instruções
| Benchmark | GLM-4.7 (não/pensamento) | DeepSeek V3.2 (não/pensamento) |
| SciCode | 35% / 45% | 39% / 39% |
| IFBench | 55% / 68% | 49% / 61% |
| SWE-Bench | 73,8% | 73,1% |
Em tarefas de codificação e cumprimento de instruções, o GLM-4.7 supera consistentemente o DeepSeek V3.2 no IFBench e levemente no SWE-Bench, sugerindo maior aderência a instruções complexas. O DeepSeek V3.2 mostra uma vantagem modesta no SciCode, mas o desempenho geral permanece muito próximo entre os dois modelos.
Raciocínio e Conhecimento
| Benchmark | GLM-4.7 (não/pensamento) | DeepSeek V3.2 (não/pensamento) |
| GPQA Diamond | 66% / 86% | 75% / 84% |
| AA-Omniscience Sem Alucinação | 8% / 10% | 7% / 18% |
| Exame Final da Humanidade | 6,1% / 25,1% | 10,5% / 22,2% |
Nos benchmarks de raciocínio e conhecimento, o DeepSeek V3.2 mostra desempenho mais forte no GPQA Diamond e no Exame Final da Humanidade, enquanto o GLM-4.7 tem uma leve vantagem na precisão sem alucinação em algumas configurações. No geral, os resultados sugerem forças complementares: o DeepSeek tende a uma maior precisão de raciocínio, enquanto o GLM demonstra maior confiabilidade factual estável em alguns casos.
Agente e Uso de Ferramentas
| Benchmark | GLM-4.7 (não/pensamento) | DeepSeek V3.2 (não/pensamento) |
| τ²-Bench Telecom | 94% / 96% | 79% / 91% |
| Terminal-Bench Hard | 30% / 32% | 33% / 36% |
| GDPval-AA | 35% / 35% | 20% / 34% |
Em tarefas de agente e uso de ferramentas, o GLM-4.7 mostra uma vantagem clara no τ²-Bench Telecom e no GDPval-AA, indicando maior confiabilidade na execução estruturada de ferramentas. O DeepSeek V3.2 tem desempenho levemente melhor no Terminal-Bench Hard, mas no geral o GLM-4.7 parece mais consistente nos benchmarks voltados para agentes.
Raciocínio de Contexto Longo
| Benchmark | GLM-4.7 (não/pensamento) | DeepSeek V3.2 (não/pensamento) |
| AA-LCR | 36% / 64% | 39% / 65% |
O DeepSeek V3.2 supera levemente o GLM-4.7 no AA-LCR (39%/65% vs. 36%/64%) no modo sem pensamento. As diferenças são pequenas, sugerindo desempenho de raciocínio de contexto longo amplamente similar.
Análise de Velocidade e Latência
A velocidade de desempenho impacta diretamente a produtividade dos desenvolvedores em ambientes de produção.
| GLM-4.7 (não/pensamento) | DeepSeek V3.2 (não/pensamento) | |
| Tempo até o Primeiro Token | 0.68s / 0.78s | 1.17s / 1.17s |
| Tempo de Pensamento | — / 14.7s | — / 61.6s |
| Velocidade de Saída | 127-136 tok/s | 31-32 tok/s |
- Latência: O GLM-4.7 alcança um tempo até o primeiro token visivelmente menor que o DeepSeek V3.2, permitindo respostas iniciais mais rápidas e melhor interatividade.
- Eficiência: No modo de pensamento, o GLM-4.7 requer significativamente menos tempo de pensamento, indicando uma computação interna mais eficiente.
- Throughput: Com uma velocidade de saída de 127–136 tok/s, o GLM-4.7 supera amplamente os 31–32 tok/s do DeepSeek V3.2, tornando-o mais adequado para cenários de alto throughput.
Análise de Custos na Novita AI
| Componente de Custo | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 | Diferença |
| Entrada | $0,60/M | $0,269/M | 55% mais barato |
| Leitura de Cache | $0,11/M | $0,1345/M | 18% mais caro |
| Saída | $2,20/M | $0,40/M | 82% mais barato |
Comparação de custo por token:
- O DeepSeek V3.2 oferece entrada 55% mais barata e processamento de saída 82% mais barato
- Para sessões típicas (10K de entrada, 5K de saída): o GLM-4.7 custa $0,017, o DeepSeek $0,00469 (72% mais barato)
- O preço de leitura de cache é comparável, com o DeepSeek ligeiramente mais alto ($0,1345 vs $0,11/M)
Como Implantar: API, SDK e Integrações de Terceiros
Você pode começar experimentando o GLM-4.7 e o DeepSeek V3.2 no playground da Novita AI:
nenhum código necessário, nenhuma configuração necessária.
Playground da Novita AI
Opção A: API
Como Obter sua Chave de API na Novita AI
- Passo 1: Crie ou Faça Login na Sua Conta: Acesse
[https://novita.ai](https://novita.ai)e cadastre-se ou faça login. - Passo 2: Acesse o Gerenciamento de Chaves: Após fazer login, encontre a seção “Chaves de API”.
- Passo 3: Crie uma Nova Chave: Clique no botão “Adicionar Nova Chave”.
- Passo 4: Salve Sua Chave Imediatamente: Copie e armazene a chave assim que ela for gerada; ela é exibida apenas uma vez.
Chamar a Novita via endpoint
Apenas altere:
base_url:https://api.novita.ai/openaiapi_key: sua chave da Novitamodel:deepseek/deepseek-v3.2ouzai-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)
Opção B: SDK
Se você está construindo fluxos de trabalho agentes (roteamento, transferências, chamadas de ferramentas/funções), a Novita funciona com SDKs compatíveis com o OpenAI com alterações mínimas:
- Compatível para drop-in: mantenha a lógica do seu cliente existente; basta alterar base_url + model
- Pronto para orquestração: fácil de implementar roteamento (padrão Flash → escalonamento para GLM-4.7)
- Configuração: aponte para
https://api.novita.ai/openai, definaNOVITA_API_KEY, selecionedeepseek/deepseek-v3.2ouzai-org/glm-4.7
Opção C: Plataformas de Terceiros
Você também pode executar modelos hospedados na Novita por meio de ecossistemas populares:
- Frameworks de agentes e construtores de apps: Siga os guias de integração passo a passo da Novita para conectar-se a ferramentas populares como Continue, AnythingLLM, LangChain e Langflow.
- Hugging Face Hub: A Novita está listada como um Provedor de Inferência no Hugging Face, então você pode executar modelos suportados por meio do fluxo de trabalho e ecossistema de provedores do Hugging Face.
- API compatível com o OpenAI: Os endpoints de LLM da Novita são compatíveis com o padrão de API do OpenAI, facilitando a migração de apps existentes no estilo OpenAI e a conexão com muitas ferramentas compatíveis com o OpenAI ( Cline, Cursor, Trae e Qwen Code).
- API compatível com o Anthropic: A Novita também fornece acesso compatível com o SDK do Anthropic para que você possa integrar modelos suportados pela Novita em fluxos de trabalho de codificação agentes no estilo Claude Code.
- OpenCode: A Novita AI agora está integrada diretamente ao OpenCode como um provedor suportado, para que os usuários possam selecionar a Novita no OpenCode sem configuração manual.
Recomendações de Casos de Uso
Escolha o GLM-4.7 para:
- Assistentes de codificação interativos/IDE (rápidos: primeiro token de 0,68s, geração de 127–136 tok/s)
- Uso de ferramentas crítico para produção (alta confiabilidade: 94–96% no τ²-Bench)
- Trabalho com frontend/UI (geralmente código de UI mais limpo e estético, segundo o feedback da comunidade)
- Raciocínio com tempo de espera baixo (cerca de 14,7s de pensamento: bom equilíbrio para design, revisões e recursos complexos)
- Bases de código grandes (200K de contexto; excelente manipulação de contexto longo, especialmente no modo sem pensamento)
Escolha o DeepSeek V3.2 para:
- Cargas de trabalho com orçamento limitado / alto volume (~55% de economia na entrada e ~82% de economia na saída)
- Raciocínio profundo e análise com foco em segurança (pensamento mais longo de 61,6s; forte raciocínio de contexto longo e baixa alucinação)
- Tarefas assíncronas/em lote (a velocidade mais lenta de 31–32 tok/s é adequada para documentação noturna, análise agendada, geração em massa de testes)
- Fases de pesquisa/exploração onde a latência importa menos do que a minúcia
Conclusão
O GLM-4.7 e o DeepSeek V3.2 são otimizados para prioridades diferentes. O GLM-4.7 oferece velocidade (127-136 tokens/s), estabilidade e confiabilidade de produção a um custo mais alto ($2,20/M de saída). O DeepSeek V3.2 proporciona 82% de economia de custos e capacidades de raciocínio mais profundas (65% de contexto longo, 18% sem alucinação) com saída mais lenta (31-32 tokens/s).
Ambos os modelos estão disponíveis na Novita AI com preços competitivos, APIs compatíveis com o OpenAI e licença MIT completa. A infraestrutura da Novita AI fornece acesso confiável a ambos os modelos com suporte a cache e opções de implantação flexíveis.
A Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer uma nuvem de GPU acessível e confiável para construção e escalonamento.
Perguntas Frequentes
O que é o GLM-4.7?
O GLM-4.7 é um modelo MoE de código aberto com 355B de parâmetros (32B ativados) lançado pela Z.ai em dezembro de 2025. Ele apresenta geração de saída rápida (127-136 tokens/s), janela de contexto de 200K e arquitetura de “pensar antes de agir” otimizada para fluxos de trabalho de codificação em produção, com ênfase em velocidade e estabilidade.
O que é o DeepSeek V3.2?
O DeepSeek V3.2 é um modelo MoE licenciado pelo MIT com 671B de parâmetros (37B ativados) lançado em dezembro de 2025. Ele usa a arquitetura de Atenção Esparsa DeepSeek (DSA) para eficiência de custos — entrada 55% mais barata e saída 82% mais barata que os concorrentes. Otimizado para tarefas de raciocínio profundo e processamento em lote.
Qual é melhor: GLM-4.7 ou DeepSeek V3.2?
Nenhum é universalmente “melhor” — eles são otimizados para prioridades diferentes. Escolha o GLM-4.7 para fluxos de trabalho interativos que exigem velocidade (saída 4× mais rápida) e estabilidade. Escolha o DeepSeek V3.2 para projetos sensíveis a custos (82% mais barato) e tarefas de raciocínio profundo.
