Direktvergleich
GLM-5.2 vs. DeepSeek V4 Pro
Was ist besser, GLM-5.2 oder DeepSeek V4 Pro?
GLM-5.2 landet im Index vor DeepSeek V4 Pro, 87.1 zu 86.8, und liegt bei allen vier Punktzahlen vorn: Handwerk, Tempo, Kontrolle und Preis-Leistung. Beide werden in derselben Woche nach demselben Raster bewertet, und keine der beiden Platzierungen ist gesponsert.
Aktualisiert am
GLM-5.2
06 von 53
87.1
Frontier-Ausgabequalität, eine MIT-Lizenz und eine Million Token Kontext. Diese Kombination ist die Geschichte.
DeepSeek V4 Pro
07 von 53
86.8
Ein Reasoning-Modell an der Frontier, unter MIT veröffentlicht, zu einem Preis wie ein Nachgedanke.
Die vier Punktzahlen nebeneinander
| Punktzahl | GLM-5.2 | DeepSeek V4 Pro | Differenz |
|---|---|---|---|
| Handwerk | 84 | 86 | +2 |
| Tempo | 82 | 74 | +8 |
| Kontrolle | 95 | 94 | +1 |
| Preis-Leistung | 92 | 90 | +2 |
| Index-Punktzahl | 87.1 | 86.8 | +0.3 |
Was Sie nehmen sollten
GLM-5.2 ist auf jeder Achse, die wir bewerten, die sicherere Wahl. DeepSeek V4 Pro verdient seinen Platz im Index, aber keine dieser vier Zahlen spricht dafür, es GLM-5.2 vorzuziehen.
GLM-5.2
GLM-5.2 ist das Modell, das das Open-vs.-Closed-Argument konkret macht. Es misst sich mit den geschlossenen Flaggschiffen bei Coding und allgemeinem Reasoning, nimmt eine Million Token Kontext auf, und die Gewichte sind unter MIT ohne Nutzerschwelle und ohne Verwendungsbeschränkung veröffentlicht. Man kann es betreiben, feinabstimmen, in ein Produkt einbauen und dabei kein einziges Byte an Dritte senden. Nichts anderes in diesem Index bietet so viel Leistungsfähigkeit zu diesen Konditionen.
Wo es glänzt
- MIT-Lizenz ohne Nutzeranzahl- oder Verwendungsbeschränkungen
- Wettbewerbsfähig mit geschlossenen Flaggschiffen bei Coding-Benchmarks
- Million-Token-Kontext auf Gewichten, die man selbst halten kann
DeepSeek V4 Pro
Pro ist DeepSeeks Reasoning-Flaggschiff: ein sehr großes Sparse-Modell, das nachdenkt, bevor es antwortet, und bei Mathematik und Code nahe an die besten geschlossenen Modelle heranreicht. Das Bemerkenswerte ist nicht der Benchmark, sondern dass die Gewichte MIT-lizenziert sind und die gehostete API trotzdem nur einen Bruchteil jedes westlichen Äquivalents kostet. Es ist langsamer als Flash — das Nachdenken ist das Produkt.
Wo es glänzt
- Frontier-nahes Reasoning zu Open-Weights-Preisen
- MIT-Lizenz, auch für die Reasoning-Traces
- Sehr langer Kontext, sodass ganze Repositories in einen Aufruf passen