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 83.4, 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
13 von 73
87.1
Immer noch das GLM der Wahl, wenn die Lizenz am meisten zählt: MIT, eine Million Token, keine Bedingungen.
DeepSeek V4 Pro
28 von 73
83.4
DeepSeeks Reasoning-Flaggschiff, jetzt raus aus der Preview und vom eigenen Flash-Modell übertroffen.
Die vier Punktzahlen nebeneinander
| Punktzahl | GLM-5.2 | DeepSeek V4 Pro | Differenz |
|---|---|---|---|
| Handwerk | 84 | 82 | +2 |
| Tempo | 82 | 74 | +8 |
| Kontrolle | 95 | 94 | +1 |
| Preis-Leistung | 92 | 84 | +8 |
| Index-Punktzahl | 87.1 | 83.4 | +3.7 |
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 hat die Debatte offen gegen geschlossen im Sommer greifbar gemacht: nah an den geschlossenen Flaggschiffen bei Coding und Reasoning, eine Million Token Kontext und Gewichte unter MIT ohne Nutzerschwelle oder Klausel zum Verwendungszweck. GLM-5.3 hat es seither übertroffen, allerdings unter Zhipus eigener Lizenz statt MIT, was 5.2 für alle relevant hält, die bei einem so fähigen Modell die schlichtesten möglichen Bedingungen brauchen. Man kann es betreiben, feinabstimmen und ausliefern, ohne ein einziges Byte an irgendwen zu schicken.
Wo es glänzt
- MIT-Lizenz ohne Einschränkungen bei Nutzerzahl oder Verwendungszweck
- Million-Token-Kontext auf Gewichten, die man selbst halten kann
- Teilt sein Basismodell mit dem stärkeren GLM-5.3
DeepSeek V4 Pro
V4 Pro hat die Preview im August als V4-Pro-0813 verlassen: ein sehr großes Sparse-Modell, das vor dem Antworten nachdenkt, mit MIT-lizenzierten Gewichten und einem Fenster von einer Million Token. Bei schwerem Reasoning ist es nach wie vor gut, aber V4.1 Flash, gebaut auf DeepSeeks neuerer Architektur, erzielt inzwischen auf beiden unabhängigen Leaderboards höhere Werte, zu etwa einem Viertel des Preises. Pro bleibt ein fähiges MIT-lizenziertes Reasoning-Modell, doch für die meiste neue Arbeit ist Flash die bessere Wahl.
Wo es glänzt
- MIT-Lizenz, auch für die Reasoning-Traces
- Sehr langer Kontext, sodass ganze Repositorys in einen Aufruf passen
- Preise außerhalb der Spitzenzeiten halbieren die Rechnung