Face à face
GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro
Lequel est le meilleur, GLM-5.2 ou DeepSeek V4 Pro ?
GLM-5.2 termine devant DeepSeek V4 Pro dans l'index, 87.1 contre 86.8, et mène sur les quatre notes : soin, vitesse, contrôle et rapport qualité-prix. Les deux sont notés selon la même grille, la même semaine, et aucun des deux placements n'est sponsorisé.
Mis à jour le
GLM-5.2
06 sur 53
87.1
Une sortie de niveau frontier, une licence MIT et un million de tokens de contexte. Cette combinaison est le sujet.
DeepSeek V4 Pro
07 sur 53
86.8
Un modèle de raisonnement au niveau frontier, publié sous MIT, tarifé comme une réflexion après coup.
Les quatre notes, côte à côte
| Note | GLM-5.2 | DeepSeek V4 Pro | Écart |
|---|---|---|---|
| Soin | 84 | 86 | +2 |
| Vitesse | 82 | 74 | +8 |
| Contrôle | 95 | 94 | +1 |
| Rapport | 92 | 90 | +2 |
| Note de l'index | 87.1 | 86.8 | +0.3 |
Lequel choisir
GLM-5.2 est le choix le plus sûr sur tous les axes que nous notons. DeepSeek V4 Pro mérite sa place dans l'index, mais rien dans ces quatre chiffres ne plaide en sa faveur face à GLM-5.2.
GLM-5.2
GLM-5.2 est le modèle qui rend l'argument ouvert contre fermé concret. Il rivalise avec les modèles phares fermés sur le développement et le raisonnement général, accepte un million de tokens de contexte, et les poids sont publiés sous MIT sans seuil d'utilisateurs ni clause de restriction d'usage. Vous pouvez le faire tourner, l'affiner, le livrer à l'intérieur d'un produit sans envoyer un seul octet à quiconque. Rien d'autre dans cet index n'offre autant de capacité dans ces conditions.
Là où il brille
- Licence MIT sans restriction d'utilisateurs ni de domaine d'utilisation
- Compétitif avec les modèles phares fermés sur les benchmarks de développement
- Contexte d'un million de tokens sur des poids que vous pouvez héberger vous-même
DeepSeek V4 Pro
Pro est le modèle de raisonnement phare de DeepSeek : un très grand modèle sparse qui réfléchit avant de répondre et se rapproche des meilleurs modèles fermés en mathématiques et en code. La partie remarquable n'est pas le benchmark, c'est que les poids sont sous licence MIT et que l'API hébergée coûte encore une fraction de tout équivalent occidental. Il est plus lent que Flash, et c'est normal, car la réflexion est le produit.
Là où il brille
- Raisonnement de niveau frontier-adjacent aux prix des poids ouverts
- Licence MIT, y compris pour les traces de raisonnement
- Contexte très long, donc des dépôts entiers tiennent en un seul appel