GLM 4.7 против DeepSeek и Qwen: реальное сравнение для разработки на Python и React

Проблема: какой ИИ-помощник действительно помогает в разработке?

Каждый день разработчики сталкиваются с выбором: какую LLM использовать для помощи в кодинге? ChatGPT стал стандартом, но китайские модели — GLM 4.7, DeepSeek и Qwen — предлагают бесплатные альтернативы с впечатляющими возможностями. Проблема в том, что большинство сравнений поверхностны: они тестируют общие знания, но не проверяют, как модели справляются с реальными задачами разработки.

Методология тестирования: что и как мы проверяли

Для честного сравнения я создал набор из 12 задач разной сложности:

• 5 задач на Python (от простых скриптов до асинхронных API)
• 4 задачи на React (компоненты, хуки, оптимизация)
• 3 комплексные задачи (интеграция Python бэкенда с React фронтендом)

Все модели тестировались через их официальные API с одинаковыми промптами. Температура: 0.3 для детерминированных ответов, максимальная длина токенов: 2048.

Python разработка: кто лучше понимает код?

1 Задача 1: Асинхронный парсер с обработкой ошибок

Попросил написать асинхронный парсер сайта с retry-логикой и обработкой rate limits.

# Пример кода от GLM 4.7
import asyncio
import aiohttp
from typing import List, Optional
import logging

class AsyncParser:
    def __init__(self, max_retries: int = 3, delay: float = 1.0):
        self.max_retries = max_retries
        self.delay = delay
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
    
    async def fetch_url(self, session: aiohttp.ClientSession, url: str) -> Optional[str]:
        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                async with session.get(url, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)) as response:
                    if response.status == 429:  # Too Many Requests
                        await asyncio.sleep(self.delay * (2 ** attempt))
                        continue
                    response.raise_for_status()
                    return await response.text()
            except Exception as e:
                self.logger.warning(f"Attempt {attempt + 1} failed for {url}: {e}")
                if attempt < self.max_retries - 1:
                    await asyncio.sleep(self.delay * (2 ** attempt))
        return None

2 Задача 2: FastAPI с Pydantic v2 и SQLAlchemy 2.0

Создание CRUD API с современными версиями библиотек — отличный тест на актуальность знаний модели.

# GLM 4.7 правильно использовал async/await для SQLAlchemy 2.0
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, create_async_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from contextlib import asynccontextmanager

engine = create_async_engine("postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/db")
AsyncSessionLocal = sessionmaker(engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False)

@asynccontextmanager
async def get_db():
    async with AsyncSessionLocal() as session:
        try:
            yield session
            await session.commit()
        except Exception:
            await session.rollback()
            raise

React разработка: компоненты, хуки и оптимизация

3 Задача 3: Кастомный хук useFetch с кешированием

// Решение от GLM 4.7 - наиболее полное
import { useState, useEffect, useRef, useCallback } from 'react';

const useFetch = (url, options = {}) => {
  const [data, setData] = useState(null);
  const [loading, setLoading] = useState(true);
  const [error, setError] = useState(null);
  const cache = useRef(new Map());
  
  const fetchData = useCallback(async () => {
    const cacheKey = JSON.stringify({ url, options });
    
    // Проверка кеша
    if (cache.current.has(cacheKey)) {
      setData(cache.current.get(cacheKey));
      setLoading(false);
      return;
    }
    
    try {
      const response = await fetch(url, options);
      if (!response.ok) throw new Error(`HTTP ${response.status}`);
      const result = await response.json();
      
      // Сохранение в кеш
      cache.current.set(cacheKey, result);
      setData(result);
    } catch (err) {
      setError(err.message);
    } finally {
      setLoading(false);
    }
  }, [url, options]);
  
  useEffect(() => {
    fetchData();
  }, [fetchData]);
  
  return { data, loading, error, refetch: fetchData };
};

В этой задаче GLM 4.7 снова лидировал:

• GLM 4.7: Полная реализация с кешированием, обработкой ошибок и refetch функцией
• DeepSeek: Базовый хук без кеширования, но с правильной структурой
• Qwen: Пропустил useCallback, что могло привести к бесконечным ререндерам

Комплексные задачи: интеграция Python + React

Самое интересное — как модели справляются с полным циклом разработки. Я дал задачу: "Создай приложение для управления задачами с FastAPI бэкендом и React фронтендом".

Производительность и стоимость

Для локального запуска стоит учитывать требования к железу. Как я писал в предыдущей статье, даже облегченные версии требуют значительных ресурсов.

Итоговый вердикт: когда какую модель использовать?

GLM 4.7 — лучший для production кода

Если вам нужен код, который можно сразу использовать в продакшене, GLM 4.7 — явный лидер. Модель понимает нюансы:

• Обработка ошибок и edge cases
• Оптимизация производительности
• Современные паттерны разработки
• Безопасность (CORS, валидация)

DeepSeek — хороший баланс для обучения

DeepSeek отлично подходит для обучения и прототипирования. Модель быстрая, дает понятные объяснения, но иногда упускает production-нюансы.

Qwen — специалист по нишевым задачам

Как показало исследование WeDLM от Tencent, Qwen сильна в математике и логике, но для веб-разработки уступает конкурентам.

Частые ошибки и как их избежать

FAQ: ответы на частые вопросы

Можно ли полностью заменить ChatGPT этими моделями?

Для задач разработки на Python и React — да, особенно GLM 4.7. Для творческих задач и работы с английским языком ChatGPT пока лидирует.

Какая модель лучше для новичков?

DeepSeek — дает более простые и понятные объяснения. GLM 4.7 иногда слишком углубляется в детали, что может запутать начинающего.

Стоит ли запускать модели локально?

Только если у вас мощное железо. Для RTX 3060 12GB, как я писал ранее, подойдут только квантованные версии. API обычно экономичнее.

Как улучшить результаты от ИИ-помощника?

Используйте техники из статьи про написание инструкций для ИИ-агентов: конкретные промпты, примеры ожидаемого вывода, ограничения по стилю.

Заключение

GLM 4.7 подтвердил свою репутацию, которую отмечали в официальных тестах. Для разработки на Python и React это самая сильная из бесплатных моделей. DeepSeek — отличная альтернатива для быстрого прототипирования, Qwen — для специфических задач.

Ключевой вывод: не существует "лучшей модели вообще". Есть "лучшая модель для конкретной задачи". Экспериментируйте, тестируйте на своих реальных задачах и создавайте свой стек ИИ-инструментов.