आमने-सामने
GLM-5.2 बनाम DeepSeek V4 Pro
कौन बेहतर है, GLM-5.2 या DeepSeek V4 Pro?
GLM-5.2 सूचकांक पर DeepSeek V4 Pro से आगे रहता है, 87.1 बनाम 86.8, और चारों स्कोर पर आगे है: शिल्प, गति, नियंत्रण और मूल्य। दोनों को एक ही कसौटी पर, एक ही सप्ताह में आंका गया है, और किसी का भी स्थान प्रायोजित नहीं है।
को अद्यतन
GLM-5.2
53 में से 06
87.1
फ्रंटियर-स्तरीय आउटपुट, MIT लाइसेंस, और दस लाख टोकन का context। यही संयोजन कहानी है।
DeepSeek V4 Pro
53 में से 07
86.8
MIT के तहत प्रकाशित, फ्रंटियर पर एक रीज़निंग मॉडल, बाद के विचार जैसी कीमत पर।
चारों स्कोर, आमने-सामने
| स्कोर | GLM-5.2 | DeepSeek V4 Pro | अंतर |
|---|---|---|---|
| शिल्प | 84 | 86 | +2 |
| गति | 82 | 74 | +8 |
| नियंत्रण | 95 | 94 | +1 |
| मूल्य | 92 | 90 | +2 |
| सूचकांक स्कोर | 87.1 | 86.8 | +0.3 |
कौन-सा चुनें
हम जिन भी अक्षों पर आंकते हैं, उन सब पर GLM-5.2 सुरक्षित चुनाव है। DeepSeek V4 Pro सूचकांक में अपनी जगह का हक़दार है, पर इन चार संख्याओं में ऐसा कुछ नहीं जो उसे GLM-5.2 से ऊपर रखे।
GLM-5.2
GLM-5.2 वह मॉडल है जो ओपन-बनाम-बंद तर्क को ठोस बनाता है। यह कोडिंग और सामान्य रीज़निंग पर बंद फ्लैगशिप से मुकाबला करता है, दस लाख टोकन का context लेता है, और वेट्स MIT के तहत बिना user threshold और field-of-use clause के प्रकाशित हैं। आप इसे चला सकते हैं, ट्यून कर सकते हैं, किसी उत्पाद में भेज सकते हैं और किसी को एक byte भी नहीं भेज सकते। इस सूचकांक में कोई भी अन्य उन शर्तों पर इतनी क्षमता नहीं देता।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- MIT लाइसेंस बिना user-count या field-of-use प्रतिबंधों के
- कोडिंग बेंचमार्क पर बंद फ्लैगशिप के साथ प्रतिस्पर्धी
- दस लाख-टोकन context उन वेट्स पर जिन्हें आप खुद रख सकते हैं
DeepSeek V4 Pro
Pro, DeepSeek का रीज़निंग फ्लैगशिप है: एक बहुत बड़ा sparse मॉडल जो जवाब देने से पहले सोचता है और गणित और कोड पर सर्वश्रेष्ठ बंद मॉडलों के क़रीब उतरता है। उल्लेखनीय हिस्सा बेंचमार्क नहीं है, बल्कि यह है कि वेट्स MIT-लाइसेंस प्राप्त हैं और होस्टेड API अभी भी किसी भी पश्चिमी समकक्ष के एक अंश पर लागत करती है। यह Flash से धीमा है, और होना चाहिए, क्योंकि सोचना ही उत्पाद है।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- ओपन-वेट्स कीमतों पर फ्रंटियर-आसन्न रीज़निंग
- रीज़निंग traces सहित MIT लाइसेंस
- बहुत लंबा context, इसलिए पूरी repositories एक call में फ़िट