GLM-4.7 vs DeepSeek V3.2：哪个编码模型适合您的生产工作流？

为生产编码选择正确的 AI 模型不仅仅看基准分数。随着开源模型达到前沿性能，开发者面临一个关键决策：是优化速度和稳定性，还是优先考虑成本和深度推理能力？

GLM-4.7 和 DeepSeek V3.2 代表了两种不同的方法。两者都是采用 MIT 许可的 MoE 模型，具备推理能力，于 2025 年底相隔数周发布。它们的架构差异——GLM-4.7 的“先思考后行动”与 DeepSeek 的稀疏注意力优化——为生产工作流创造了根本不同的性能特征。本对比将检查基准测试、速度指标和社区反馈，以帮助团队在 Novita AI 平台上做出明智的部署决策。

尝试 GLM 4.7

尝试 DeepSeek V3.2

模型概览

特性	GLM-4.7	DeepSeek V3.2
组织	Z.ai	DeepSeek AI
发布日期	2025年12月22日	2025年12月1日
参数	总355B / 激活32B	总671B / 激活37B
架构	带推理模式的 MoE	带稀疏注意力 (DSA) 的 MoE
上下文窗口	200K 输入 / 128K 输出	163.84K 输入 / 64K 输出
许可证	MIT (开源)	MIT (开源)
Novita AI 上的定价	输入 $0.60/M，输出 $2.20/M	输入 $0.269/M，输出 $0.40/M

• GLM-4.7：专注于生产级稳定性，采用“先思考后行动”设计，结合 200K 上下文窗口和极快的生成速度，非常适合低延迟、高准确率的交互式编码工作流。
• DeepSeek V3.2：通过 DeepSeek 稀疏注意力优化成本效率，提供更便宜的输入和输出，同时使用更长的思考时间支持深度推理以及批量或异步工作负载。

性能基准

两个模型都支持推理和非推理模式，在编码、推理和智能体任务上具有不同的性能特征。

编码与指令遵循

基准	GLM-4.7 (非/推理)	DeepSeek V3.2 (非/推理)
SciCode	35% / 45%	39% / 39%
IFBench	55% / 68%	49% / 61%
SWE-Bench	73.8%	73.1%

在编码和指令遵循任务中，GLM-4.7 在 IFBench 上持续优于 DeepSeek V3.2，在 SWE-Bench 上略有优势，表明其对复杂指令的遵循能力更强。DeepSeek V3.2 在 SciCode 上表现出一定优势，但总体性能两者十分接近。

推理与知识

基准	GLM-4.7 (非/推理)	DeepSeek V3.2 (非/推理)
GPQA Diamond	66% / 86%	75% / 84%
AA-Omniscience 非幻觉	8% / 10%	7% / 18%
人类最后考试	6.1% / 25.1%	10.5% / 22.2%

在推理和知识基准上，DeepSeek V3.2 在 GPQA Diamond 和人类最后考试上表现更强，而 GLM-4.7 在特定设置下的非幻觉精度上略有优势。总体来看，结果暗示了互补优势：DeepSeek 倾向于更高的推理准确性，而 GLM 在某些情况下展现出更稳定的事实可靠性。

智能体与工具使用

基准	GLM-4.7 (非/推理)	DeepSeek V3.2 (非/推理)
τ²-Bench 电信	94% / 96%	79% / 91%
Terminal-Bench 困难	30% / 32%	33% / 36%
GDPval-AA	35% / 35%	20% / 34%

在智能体和工具使用任务中，GLM-4.7 在 τ²-Bench 电信和 GDPval-AA 上表现出明显优势，表明在结构化工具执行上具有更强的可靠性。DeepSeek V3.2 在 Terminal-Bench 困难上略好，但整体而言 GLM-4.7 在面向智能体的基准上表现更一致。

长上下文推理

基准	GLM-4.7 (非/推理)	DeepSeek V3.2 (非/推理)
AA-LCR	36% / 64%	39% / 65%

在非推理模式下，DeepSeek V3.2 在 AA-LCR 上略微优于 GLM-4.7（39%/65% 对比 36%/64%）。差异很小，表明长上下文推理性能大致相似。

速度与延迟分析

性能速度直接影响生产环境中的开发者效率。

	GLM-4.7 (非/推理)	DeepSeek V3.2 (非/推理)
首个令牌时间	0.68s / 0.78s	1.17s / 1.17s
思考时间	— / 14.7s	— / 61.6s
输出速度	127-136 tok/s	31-32 tok/s

• 延迟： GLM-4.7 的首个令牌时间明显低于 DeepSeek V3.2，能实现更快的初始响应和更好的交互性。
• 效率： 在推理模式下，GLM-4.7 所需的思考时间显著更少，表明内部计算更高效。
• 吞吐量： GLM-4.7 的输出速度为 127–136 tok/s，远超 DeepSeek V3.2 的 31–32 tok/s，更适合高吞吐量场景。

Novita AI 上的成本分析

成本组件	GLM-4.7	DeepSeek V3.2	差异
输入	$0.60/M	$0.269/M	便宜 55%
缓存读取	$0.11/M	$0.1345/M	贵 18%
输出	$2.20/M	$0.40/M	便宜 82%

令牌成本对比：

• DeepSeek V3.2 的输入便宜 55%，输出处理便宜 82%
• 对于典型会话（10K 输入，5K 输出）：GLM-4.7 成本 $0.017，DeepSeek 成本 $0.00469（便宜 72%）
• 缓存读取定价相近，DeepSeek 略高（$0.1345 对比 $0.11/M）

GLM 4.7 定价 DeepSeek V3.2 定价

如何部署：API、SDK 和第三方集成

您可以先在 Novita AI Playground 上尝试 GLM-4.7 和 DeepSeek V3.2：

无需代码，无需设置。

前往 Playground

Novita AI Playground

选项 A：API

在 Novita AI 上获取 API 密钥

获取 API 密钥

• 步骤 1：创建或登录您的账户：访问 [https://novita.ai](https://novita.ai) 并注册或登录。
• 步骤 2：导航到密钥管理：登录后，找到“API Keys”。
• 步骤 3：创建新密钥：点击“Add New Key”按钮。
• 步骤 4：立即保存您的密钥：生成后立即复制并存储密钥；仅显示一次。

通过端点调用 Novita

只需更改：

• base_url：https://api.novita.ai/openai
• api_key：您的 Novita 密钥
• model：deepseek/deepseek-v3.2 或 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)

选项 B：SDK

如果您正在构建智能体工作流（路由、转交、工具/函数调用），Novita 可与 OpenAI 兼容的 SDK 配合使用，仅需最小改动：

• 即插即用兼容：保留您现有的客户端逻辑；只需更改 base_url + model
• 可编排：易于实现路由（Flash 默认 → GLM-4.7 升级）
• 设置：指向 https://api.novita.ai/openai，设置 NOVITA_API_KEY，选择 deepseek/deepseek-v3.2 或 zai-org/glm-4.7

选项 C：第三方平台

您也可以通过流行的生态系统运行 Novita 托管的模型：

• 智能体框架和应用构建器：按照 Novita 的分步集成指南连接到 Continue、AnythingLLM、LangChain 和 Langflow 等流行工具。
• Hugging Face Hub：Novita 在 Hugging Face 上被列为推理提供者，因此您可以通过 Hugging Face 的提供者工作流和生态系统运行受支持的模型。
• OpenAI 兼容 API：Novita 的 LLM 端点与 OpenAI API 标准兼容，使得迁移现有的 OpenAI 风格应用并连接许多 OpenAI 兼容工具变得容易（Cline、Cursor、Trae 和 Qwen Code）。
• Anthropic 兼容 API：Novita 还提供 Anthropic SDK 兼容的访问，以便您将 Novita 支持的模型集成到 Claude Code 风格的智能体编码工作流中。
• OpenCode：Novita AI 现已直接集成到 OpenCode 中作为受支持的提供者，因此用户可以在 OpenCode 中选择 Novita，而无需手动配置。

使用场景建议

选择 GLM-4.7 适用于：

• 交互式编码/IDE 助手（快速：0.68s 首个令牌，127–136 tok/s 生成速度）
• 生产关键型工具使用（高可靠性：94–96% 在 τ²-Bench 上）
• 前端/UI 工作（根据社区反馈，通常生成更干净、更具美感的 UI 代码）
• 低等待的推理（思考时间约 14.7s：对于设计、审查、复杂功能来说平衡良好）
• 大型代码库（200K 上下文；强大的长上下文处理能力，尤其是在非推理模式下）

选择 DeepSeek V3.2 适用于：

• 预算/高负载工作负载（节省 ~55% 输入和 ~82% 输出成本）
• 深度推理与安全意识分析（更长的 61.6s 思考时间；强大的长上下文推理能力和低幻觉）
• 异步/批量任务（较慢的 31–32 tok/s 对于过夜文档、计划分析、批量测试生成来说不是问题）
• 研究/探索阶段，其中延迟比全面性次要

结论

GLM-4.7 和 DeepSeek V3.2 针对不同的优先级进行了优化。GLM-4.7 提供速度（127-136 令牌/秒）、稳定性和生产可靠性，但成本较高（$2.20/M 输出）。DeepSeek V3.2 节省 82% 的成本，并提供更深的推理能力（长上下文 65%，非幻觉 18%），但输出较慢（31-32 令牌/秒）。

两个模型均可在 Novita AI 上使用，具有有竞争力的定价、OpenAI 兼容的 API 和完整的 MIT 许可。Novita AI 的基础设施提供对两个模型的可靠访问，支持缓存和灵活的部署选项。

Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时也提供经济实惠且可靠的 GPU 云，用于构建和扩展。

常见问题

什么是 GLM-4.7？

GLM-4.7 是一个开源 MoE 模型，拥有 355B 参数（激活 32B），由 Z.ai 于 2025 年 12 月发布。它提供快速输出生成（127-136 令牌/秒）、200K 上下文窗口和“先思考后行动”架构，针对生产编码工作流进行优化，强调速度和稳定性。

什么是 DeepSeek V3.2？

DeepSeek V3.2 是一个采用 MIT 许可的 MoE 模型，拥有 671B 参数（激活 37B），于 2025 年 12 月发布。它使用 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 架构实现成本效率——输入便宜 55%，输出便宜 82%。针对深度推理和批量处理任务进行优化。

哪个更好：GLM-4.7 还是 DeepSeek V3.2？

没有一个模型是普遍“更好”的——它们针对不同的优先级进行了优化。对于需要速度（4 倍更快的输出）和稳定性的交互式工作流，选择 GLM-4.7。对于成本敏感的项目（便宜 82%）和深度推理任务，选择 DeepSeek V3.2。