GLM-4.7 對比 DeepSeek V3.2：哪款編碼模型更適合你的生產工作流程？

為生產環境的編碼任務選擇合適的 AI 模型，不僅僅是看基準測試分數。隨著開源模型達到前沿效能，開發者正面臨一個關鍵抉擇：要優化速度與穩定性，還是優先考慮成本與深度推理能力？

GLM-4.7 與 DeepSeek V3.2 代表了兩種截然不同的技術路線。兩款都是 MIT 授權、具備推理能力的 MoE（混合專家）模型，在 2025 年底相隔數週相繼發布。兩者的架構差異——GLM-4.7 的「先思考後執行」設計，對比 DeepSeek 的稀疏注意力優化——為生產工作流程帶來了根本性的效能差異。本次對比將從基準測試、速度指標與社群反饋三個維度分析，幫助團隊在 Novita AI 平台上做出明智的部署決策。

Try GLM 4.7

Try DeepSeek V3.2

模型概覽

特性	GLM-4.7	DeepSeek V3.2
開發團隊	Z.ai	DeepSeek AI
發布日期	2025 年 12 月 22 日	2025 年 12 月 1 日
參數量	355B 總參數 / 32B 激活參數	671B 總參數 / 37B 激活參數
架構	具備推理模式的 MoE 模型	搭載稀疏注意力（DSA）的 MoE 模型
上下文視窗	200K 輸入 / 128K 輸出	163.84K 輸入 / 64K 輸出
授權協議	MIT（開源）	MIT（開源）
Novita AI 定價	$0.60/百萬輸入 token，$2.20/百萬輸出 token	$0.269/百萬輸入 token，$0.40/百萬輸出 token

• GLM-4.7：專注於生產級穩定性，採用「先思考後執行」設計，結合 200K 上下文視窗與極快的生成速度，非常適合低延遲、高準確度的互動式編碼工作流程。
• DeepSeek V3.2：透過 DeepSeek 稀疏注意力技術優化成本效率，提供更低的輸入與輸出定價，同時使用更長的推理時間來支援深度推理與批次/非同步工作負載。

效能基準測試

兩款模型都支援推理與非推理模式，在編碼、推理和智能體任務上呈現不同的效能特徵。

編碼與指令遵循

基準測試	GLM-4.7（非推理/推理模式）	DeepSeek V3.2（非推理/推理模式）
SciCode	35% / 45%	39% / 39%
IFBench	55% / 68%	49% / 61%
SWE-Bench	73.8%	73.1%

在編碼與指令遵循任務中，GLM-4.7 在 IFBench 上持續優於 DeepSeek V3.2，在 SWE-Bench 上也略有領先，表明其對複雜指令的遵循能力更強。DeepSeek V3.2 在 SciCode 上表現略勝一籌，但整體效能兩款模型非常接近。

推理與知識

基準測試	GLM-4.7（非推理/推理模式）	DeepSeek V3.2（非推理/推理模式）
GPQA Diamond	66% / 86%	75% / 84%
AA-Omniscience 非幻覺測試	8% / 10%	7% / 18%
Humanity’s Last Exam	6.1%/ 25.1%	10.5% / 22.2%

在推理與知識類基準測試中，DeepSeek V3.2 在 GPQA Diamond 與 Humanity’s Last Exam 上表現更強，而 GLM-4.7 在特定設定下的非幻覺精準度略有優勢。總體來看，兩款模型互補性鮮明：DeepSeek 偏向更高的推理準確度，而 GLM 在部分場景下的事實可靠性更穩定。

智能體與工具使用

基準測試	GLM-4.7（非推理/推理模式）	DeepSeek V3.2（非推理/推理模式）
τ²-Bench Telecom	94% / 96%	79% / 91%
Terminal-Bench Hard	30% / 32%	33% / 36%
GDPval-AA	35% / 35%	20% / 34%

在智能體與工具使用任務中，GLM-4.7 在 τ²-Bench Telecom 與 GDPval-AA 上表現出明顯優勢，表明其在結構化工具執行上的可靠性更強。DeepSeek V3.2 在 Terminal-Bench Hard 上表現略好，但總體而言 GLM-4.7 在面向智能體的基準測試中表現更一致。

長上下文推理

基準測試	GLM-4.7（非推理/推理模式）	DeepSeek V3.2（非推理/推理模式）
AA-LCR	36% / 64%	39% / 65%

DeepSeek V3.2 在 AA-LCR 的非推理模式下略優於 GLM-4.7（39%/65% 對比 36%/64%），差異很小，表明兩款模型的長上下文推理效能大體相近。

速度與延遲分析

效能速度直接影響生產環境中開發者的生產力。

	GLM-4.7（非推理/推理模式）	DeepSeek V3.2（非推理/推理模式）
首 Token 延遲	0.68s / 0.78s	1.17s / 1.17s
推理耗時	— / 14.7s	— / 61.6s
輸出速度	127-136 tok/s	31-32 tok/s

• 延遲：GLM-4.7 的首 Token 延遲遠低於 DeepSeek V3.2，能實現更快的初始回應與更好的互動性。
• 效率：在推理模式下，GLM-4.7 的推理耗時顯著更短，表明其內部計算效率更高。
• 吞吐量：GLM-4.7 的輸出速度達到 127–136 tok/s，遠超 DeepSeek V3.2 的 31–32 tok/s，更適合高吞吐量場景。

Novita AI 平台成本分析

成本項目	GLM-4.7	DeepSeek V3.2	差異
輸入	$0.60/百萬	$0.269/百萬	55% 更便宜
快取讀取	$0.11/百萬	$0.1345/百萬	18% 更貴
輸出	$2.20/百萬	$0.40/百萬	82% 更便宜

Token 成本對比：

• DeepSeek V3.2 的輸入與輸出處理成本分別便宜 55% 與 82%
• 對於典型會話（1 萬輸入 token、5 千輸出 token）：GLM-4.7 成本為 $0.017，DeepSeek 為 $0.00469（便宜 72%）
• 快取讀取定價相近，DeepSeek 略高（$0.1345 對比 $0.11/百萬）

GLM 4.7 定價詳情 DeepSeek V3.2 定價詳情

部署方式：API、SDK 與第三方整合

你可以先在 Novita AI Playground 上試用 GLM-4.7 與 DeepSeek V3.2：無需程式碼，也无需任何設定。

Go to Playground

Novita AI Playground

選項 A：API

在 Novita AI 取得 API 金鑰

Get API Key

• 步驟 1：建立或登入帳號：造訪 [https://novita.ai](https://novita.ai) 註冊或登入。
• 步驟 2：前往金鑰管理頁面：登入後找到「API Keys」選項。
• 步驟 3：建立新金鑰：點擊「Add New Key」按鈕。
• 步驟 4：立即保存金鑰：金鑰生成後請立即複製儲存，頁面僅會顯示一次。

透過端點呼叫 Novita

只需修改以下參數：

• base_url：https://api.novita.ai/openai
• api_key：你的 Novita 金鑰
• 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)

選項 B：SDK

如果你正在構建智能體工作流程（路由、交接、工具/函數呼叫），Novita 支援相容 OpenAI 的 SDK，只需少量修改即可使用：

• 即插即用：保留你現有的客戶端邏輯，只需修改 base_url 與 model 參數
• 支援工作流程編排：輕鬆實現路由功能（預設使用 Flash → 需要時切換至 GLM-4.7）
• 設定方式：指向 https://api.novita.ai/openai，設定 NOVITA_API_KEY，選擇 deepseek/deepseek-v3.2 或 zai-org/glm-4.7

選項 C：第三方平台

你也可以透過主流生態系統使用 Novita 托管的模型：

• 智能體框架與應用構建工具：參閱 Novita 的逐步整合指南，連接熱門工具如 Continue、AnythingLLM、LangChain 與 Langflow。
• Hugging Face Hub：Novita 是 Hugging Face 認證的推理供應商，你可以透過 Hugging Face 的供應商工作流程與生態系統運行支援的模型。
• OpenAI 相容 API：Novita 的 LLM 端點相容 OpenAI API 標準，能輕鬆遷移現有的 OpenAI 風格應用，並連接眾多 OpenAI 相容工具（Cline、Cursor、Trae 與 Qwen Code）。
• Anthropic 相容 API：Novita 也提供相容 Anthropic SDK的存取方式，可將 Novita 支援的模型整合到**Claude Code** 風格的智能體編碼工作流程中。
• OpenCode：Novita AI 現已直接整合到 OpenCode 作為支援的供應商，使用者無需手動設定即可在 OpenCode 中選擇 Novita。

使用場景建議

選擇 GLM-4.7 的場景：

• 互動式編碼/IDE 助手（速度快：0.68 秒首 Token 延遲，127–136 tok/s 生成速度）
• 生產關鍵工具使用（高可靠性：τ²-Bench 得分 94–96%）
• 前端/UI 開發（根據社群反饋，生成的程式碼通常更簡潔、UI 美觀度更高）
• 低延遲推理需求（推理耗時約 14.7 秒：在設計、審查、複雜功能開發場景中能取得良好平衡）
• 大型程式碼庫處理（200K 上下文；強大的長上下文處理能力，尤其在非推理模式下表現優異）

選擇 DeepSeek V3.2 的場景：

• 預算有限/高體量工作負載（輸入節省 ~55%、輸出節省 ~82% 成本）
• 深度推理與注重安全性的分析任務（更長的 61.6 秒 推理耗時；強大的長上下文推理能力與低幻覺率）
• 非同步/批次任務（較慢的 31–32 tok/s 速度足以應對夜間文件生成、排程分析、批量測試生成等場景）
• 研究/探索階段：當延遲要求低於推理嚴謹度時

總結

GLM-4.7 與 DeepSeek V3.2 優化的核心優先級不同。GLM-4.7 提供速度（127-136 token/秒）、穩定性與生產可靠性，但成本較高（輸出 $2.20/百萬）。DeepSeek V3.2 則提供 82% 的成本節省與更強的深度推理能力（長上下文準確率 65%、非幻覺率 18%），但輸出速度較慢（31-32 token/秒）。

兩款模型都可以在 Novita AI 上使用，提供有競爭力的定價、OpenAI 相容 API 與完整的 MIT 授權。Novita AI 的基礎設施為兩款模型提供可靠的存取服務，支援快取與彈性的部署選項。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 介面來部署 AI 模型，同時也提供實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於構建與擴展 AI 應用。

常見問題

GLM-4.7 是什麼？

GLM-4.7 是 Z.ai 於 2025 年 12 月發布的開源 MoE 模型，總參數量 355B（激活參數 32B）。它具備快速的輸出生成速度（127-136 token/秒）、200K 上下文視窗，以及「先思考後執行」的架構，專為生產編碼工作流程優化，強調速度與穩定性。

DeepSeek V3.2 是什麼？

DeepSeek V3.2 是 2025 年 12 月發布的 MIT 授權 MoE 模型，總參數量 671B（激活參數 37B）。它採用 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）架構以提升成本效率——輸入成本比競爭對手的模型便宜 55%，輸出成本便宜 82%。專為深度推理與批次處理任務優化。

哪款更好：GLM-4.7 還是 DeepSeek V3.2？

兩者沒有絕對的「更好」之分，它們優化的核心優先級不同。如果你需要互動式工作流程、追求速度（輸出速度快 4 倍）與穩定性，選擇 GLM-4.7。如果你專注於成本敏感的專案（成本低 82%）與深度推理任務，選擇 DeepSeek V3.2。