deepseek-v3.2-speciale vs glm-4.7

deepseek-v3.2-speciale и glm-4.7: ключевые отличия

deepseek-v3.2-speciale и glm-4.7 — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости deepseek-v3.2-speciale в 2.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.5x раз — glm-4.7 принимает до 202 752 токенов.

deepseek-v3.2-speciale — deepseek-v3.2-speciale от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 53.76 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов.

glm-4.7 — glm-4.7 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у deepseek-v3.2-speciale: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 4 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость deepseek-v3.2-speciale и glm-4.7 в рублях

deepseek-v3.2-speciale дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: deepseek-v3.2-speciale обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 23.04 ₽ (30%), вывод дешевле на 207.36 ₽ (72%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст deepseek-v3.2-speciale vs glm-4.7

glm-4.7 принимает до 202 752 токенов — это в 1.5x больше, чем 131 072 у deepseek-v3.2-speciale. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: deepseek-v3.2-speciale генерирует до 65 536 токенов за запрос, glm-4.7 — до 65 535. deepseek-v3.2-speciale лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности deepseek-v3.2-speciale и glm-4.7

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности deepseek-v3.2-speciale и glm-4.7

glm-4.7 предлагает возможности, недоступные в deepseek-v3.2-speciale: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K. Общие: Reasoning.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры deepseek-v3.2-speciale и glm-4.7 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: deepseek-v3.2-speciale или glm-4.7?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, deepseek-v3.2-speciale обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит glm-4.7 — контекст 202 752 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать deepseek-v3.2-speciale

deepseek-v3.2-speciale от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — deepseek-v3.2-speciale дешевле на 23.04 ₽ (30%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — deepseek-v3.2-speciale дешевле на 207.36 ₽ (72%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать glm-4.7

glm-4.7 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 202 752 vs 131 072 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение deepseek-v3.2-speciale и glm-4.7

deepseek-v3.2-speciale (DEEPSEEK) и glm-4.7 (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "deepseek-v3.2-speciale" или "glm-4.7"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2-speciale",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между deepseek-v3.2-speciale и glm-4.7 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: deepseek-v3.2-speciale vs glm-4.7 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует deepseek-v3.2-speciale (ввод 53.76 ₽, вывод 80.64 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-4.7 с контекстом 202 752. glm-4.7 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.