GLM-4.7 против DeepSeek V3.2: какая модель для генерации кода подходит для вашего рабочего процесса в продакшене?

Содержание

Обзор модели
Результаты бенчмарков
Анализ скорости и задержки
Анализ стоимости на Novita AI
Как развернуть: API, SDK и интеграции со сторонними платформами
Рекомендации по сценариям использования
Заключение

Выбор правильной модели ИИ для генерации кода в продакшене — это не только про результаты бенчмарков. Поскольку открытые модели достигают производительности уровня передовых решений, разработчики сталкиваются с ключевым выбором: оптимизировать под скорость и стабильность или отдать приоритет стоимости и возможностям глубокого рассуждения?

GLM-4.7 и DeepSeek V3.2 представляют два совершенно разных подхода. Обе являются моделями MoE с лицензией MIT, поддерживающими режимы рассуждения, выпущенными с разницей в несколько недель в конце 2025 года. Их архитектурные отличия — подход GLM-4.7 «сначала рассуждение, потом действие» против оптимизации разреженного внимания DeepSeek — создают кардинально разные профили производительности для рабочих процессов в продакшене. В этом сравнении рассматриваются бенчмарки, метрики скорости и отзывы сообщества, чтобы помочь командам принимать обоснованные решения о развертывании на платформе Novita AI.

Попробовать GLM 4.7

Попробовать DeepSeek V3.2

Обзор модели


Характеристика	GLM-4.7	DeepSeek V3.2
Организация	Z.ai	DeepSeek AI
Дата выпуска	22 декабря 2025 г.	1 декабря 2025 г.
Параметры	355B всего / 32B активированных	671B всего / 37B активированных
Архитектура	MoE с режимами рассуждения	MoE с разреженным вниманием (DSA)
Контекстное окно	200K на вход / 128K на вывод	163.84K на вход / 64K на вывод
Лицензия	MIT (открытый исходный код)	MIT (открытый исходный код)
Цены на Novita AI	$0.60 за 1M токенов на вход, $2.20 за 1M на вывод	$0.269 за 1M токенов на вход, $0.40 за 1M на вывод

GLM-4.7: Сфокусирован на стабильности уровня продакшена с архитектурой «сначала рассуждение, потом действие», сочетая контекстное окно 200K и очень быструю генерацию, что делает его хорошо подходящим для интерактивных рабочих процессов с генерацией кода с низкой задержкой и высокой точностью.
DeepSeek V3.2: Оптимизирован для эффективности по стоимости за счет DeepSeek Sparse Attention, предлагая более дешевую обработку входных и выходных данных при использовании более длительного времени рассуждения для поддержки глубокого анализа и пакетных или асинхронных рабочих нагрузок.

Результаты бенчмарков

Обе модели поддерживают режимы с рассуждением и без него с разными профилями производительности в задачах по генерации кода, рассуждению и агентным задачам.

Генерация кода и следование инструкциям


Бенчмарк	GLM-4.7 (без рассуждения / с рассуждением)	DeepSeek V3.2 (без рассуждения / с рассуждением)
SciCode	35% / 45%	39% / 39%
IFBench	55% / 68%	49% / 61%
SWE-Bench	73.8%	73.1%

В задачах по генерации кода и следованию инструкциям GLM-4.7 стабильно превосходит DeepSeek V3.2 по результатам IFBench и незначительно по SWE-Bench, что говорит о более строгом соблюдении сложных инструкций. DeepSeek V3.2 показывает небольшое преимущество по SciCode, но в целом производительность двух моделей очень близка.

Рассуждение и знания


Бенчмарк	GLM-4.7 (без рассуждения / с рассуждением)	DeepSeek V3.2 (без рассуждения / с рассуждением)
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%

По результатам бенчмарков на рассуждение и знания DeepSeek V3.2 показывает более высокую производительность по GPQA Diamond и Humanity’s Last Exam, в то время как GLM-4.7 имеет небольшое преимущество в точности без галлюцинаций при определенных настройках. В целом результаты указывают на взаимодополняющие сильные стороны: DeepSeek склоняется к более высокой точности рассуждений, тогда как GLM в некоторых случаях демонстрирует более стабильную фактологическую надежность.

Агентные задачи и использование инструментов


Бенчмарк	GLM-4.7 (без рассуждения / с рассуждением)	DeepSeek V3.2 (без рассуждения / с рассуждением)
τ²-Bench Telecom	94% / 96%	79% / 91%
Terminal-Bench Hard	30% / 32%	33% / 36%
GDPval-AA	35% / 35%	20% / 34%

В агентных задачах и задачах на использование инструментов GLM-4.7 показывает явное преимущество по τ²-Bench Telecom и GDPval-AA, что указывает на более высокую надежность при выполнении структурированных операций с инструментами. DeepSeek V3.2 немного лучше справляется с Terminal-Bench Hard, но в целом GLM-4.7 выглядит более стабильной по всем агентным бенчмаркам.

Рассуждение на длинном контексте


Бенчмарк	GLM-4.7 (без рассуждения / с рассуждением)	DeepSeek V3.2 (без рассуждения / с рассуждением)
AA-LCR	36% / 64%	39% / 65%

DeepSeek V3.2 незначительно превосходит GLM-4.7 по AA-LCR (39%/65% против 36%/64%) в режиме без рассуждения. Различия невелики, что говорит о в целом схожей производительности при рассуждении на длинном контексте.

Анализ скорости и задержки

Скорость работы напрямую влияет на продуктивность разработчиков в производственных средах.


	GLM-4.7 (без рассуждения / с рассуждением)	DeepSeek V3.2 (без рассуждения / с рассуждением)
Время до первого токена	0.68с / 0.78с	1.17с / 1.17с
Время рассуждения	— / 14.7с	— / 61.6с
Скорость вывода	127-136 токенов/с	31-32 токенов/с

Задержка: GLM-4.7 достигает заметно более низкого времени до первого токена по сравнению с DeepSeek V3.2, что обеспечивает более быстрые начальные ответы и лучшую интерактивность.
Эффективность: В режиме рассуждения GLM-4.7 требует значительно меньше времени на рассуждение, что указывает на более эффективные внутренние вычисления.
Пропускная способность: При скорости вывода 127–136 токенов/с GLM-4.7 значительно превосходит DeepSeek V3.2 с его 31–32 токенами/с, что делает его лучше подходящим для сценариев с высокой пропускной способностью.

Анализ стоимости на Novita AI


Компонент стоимости	GLM-4.7	DeepSeek V3.2	Разница
Входные данные	$0.60 за 1M	$0.269 за 1M	на 55% дешевле
Чтение из кэша	$0.11 за 1M	$0.1345 за 1M	на 18% дороже
Выходные данные	$2.20 за 1M	$0.40 за 1M	на 82% дешевле

Сравнение стоимости за токены:

DeepSeek V3.2 предлагает на 55% более дешевую обработку входных данных и на 82% более дешевую обработку выходных данных

Для типичных сессий (10K токенов на вход, 5K на вывод): GLM-4.7 стоит $0.017, DeepSeek — $0.00469 (на 72% дешевле)

Цены на чтение из кэша сопоставимы, у DeepSeek они немного выше ($0.1345 против $0.11 за 1M)

Цены на GLM 4.7 Цены на DeepSeek V3.2

Как развернуть: API, SDK и интеграции со сторонними платформами

Вы можете начать с тестирования GLM-4.7 и DeepSeek V3.2 на игровой площадке Novita AI:

не требуется писать код, не нужна настройка.

Перейти на игровую площадку

Игровая площадка Novita AI

Вариант А: API

Получение API-ключа на Novita AI

Получить API-ключ

Шаг 1: Создайте учетную запись или войдите в нее: Перейдите по ссылке [https://novita.ai](https://novita.ai) и зарегистрируйтесь или войдите в существующий аккаунт.
Шаг 2: Перейдите в раздел управления ключами: После входа в аккаунт найдите раздел «API-ключи».
Шаг 3: Создайте новый ключ: Нажмите кнопку «Добавить новый ключ».
Шаг 4: Немедленно сохраните ключ: Скопируйте и сохраните ключ сразу после генерации — он отображается только один раз.

Вызов Novita через endpoint

Просто измените следующие параметры:

base_url: https://api.novita.ai/openai
api_key: ваш ключ Novita
model: deepseek/deepseek-v3.2 или 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)

Вариант Б: SDK

Если вы создаете агентные рабочие процессы (маршрутизация, передача управления, вызовы инструментов/функций), Novita работает с SDK, совместимыми с OpenAI, с минимальными изменениями:

Полная совместимость (drop-in): сохраните существующую логику клиента; просто измените base_url и model
Готово к оркестрации: легко реализовать маршрутизацию (Flash по умолчанию с эскалацией до GLM-4.7)
Настройка: укажите адрес https://api.novita.ai/openai, задайте переменную NOVITA_API_KEY, выберите модель deepseek/deepseek-v3.2 или zai-org/glm-4.7

Вариант В: Сторонние платформы

Вы также можете запускать модели, размещенные на Novita, через популярные экосистемы:

Агентные фреймворки и конструкторы приложений: Следуйте пошаговым руководствам по интеграции Novita, чтобы подключиться к популярным инструментам, таким как Continue, AnythingLLM, LangChain и Langflow.
Hugging Face Hub: Novita указана как Inference Provider на Hugging Face, поэтому вы можете запускать поддерживаемые модели через рабочий процесс и экосистему поставщика Hugging Face.
API, совместимый с OpenAI: Эндпоинты LLM Novita совместимы со стандартом API OpenAI, что упрощает миграцию существующих приложений, работающих с OpenAI, и подключение множества совместимых с OpenAI инструментов ( Cline, Cursor, Trae и Qwen Code).
API, совместимый с Anthropic: Novita также предоставляет доступ, совместимый с SDK Anthropic, поэтому вы можете интегрировать модели, работающие на Novita, в агентные рабочие процессы с генерацией кода в стиле Claude Code.
OpenCode: Novita AI теперь напрямую интегрирована в OpenCode как поддерживаемый поставщик, поэтому пользователи могут выбрать Novita в OpenCode без ручной настройки.

Заключение

GLM-4.7 и DeepSeek V3.2 оптимизированы под разные приоритеты. GLM-4.7 обеспечивает скорость (127–136 токенов/с), стабильность и надежность в продакшене при более высокой стоимости ($2.20 за 1M выходных токенов). DeepSeek V3.2 дает экономию 82% на стоимости и более глубокие возможности рассуждений (65% на длинном контексте, 18% без галлюцинаций) при более медленном выводе (31–32 токенов/с).

Обе модели доступны на Novita AI с конкурентоспособными ценами, API, совместимыми с OpenAI, и полной лицензией MIT. Инфраструктура Novita AI обеспечивает надежный доступ к обеим моделям с поддержкой кэширования и гибкими вариантами развертывания.

Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предлагает разработчикам простой способ развертывать модели ИИ с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступное и надежное облако GPU для разработки и масштабирования.

Часто задаваемые вопросы

Что такое GLM-4.7?

GLM-4.7 — это открытая модель MoE с 355B параметрами (32B активированных), выпущенная компанией Z.ai в декабре 2025 года. Она имеет быструю генерацию вывода (127–136 токенов/с), контекстное окно 200K и архитектуру «сначала рассуждение, потом действие», оптимизированную для рабочих процессов с генерацией кода в продакшене с акцентом на скорость и стабильность.

Что такое DeepSeek V3.2?

DeepSeek V3.2 — это модель MoE с лицензией MIT, имеющая 671B параметров (37B активированных), выпущенная в декабре 2025 года. Она использует архитектуру DeepSeek Sparse Attention (DSA) для эффективности по стоимости — на 55% дешевле обрабатывает входные данные и на 82% дешевле выходные по сравнению с конкурентами. Оптимизирована для задач глубокого рассуждения и пакетной обработки.

Что лучше: GLM-4.7 или DeepSeek V3.2?

Ни одна из них не является универсально «лучшей» — они оптимизированы под разные приоритеты. Выбирайте GLM-4.7 для интерактивных рабочих процессов, требующих скорости (в 4 раза быстрее выводит данные) и стабильности. Выбирайте DeepSeek V3.2 для проектов с чувствительностью к стоимости (на 82% дешевле) и задач глубокого рассуждения.

GLM-4.7 против DeepSeek V3.2: какая модель для генерации кода подходит для вашего рабочего процесса в продакшене?

Обзор модели