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 83.4, 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
73 में से 13
87.1
जब लाइसेंस सबसे ज़्यादा मायने रखता हो, तब अब भी चुनने लायक GLM: MIT, दस लाख टोकन, कोई शर्त नहीं।
DeepSeek V4 Pro
73 में से 28
83.4
DeepSeek का रीज़निंग फ्लैगशिप, अब preview से बाहर और अपने ही Flash मॉडल से पीछे।
चारों स्कोर, आमने-सामने
| स्कोर | GLM-5.2 | DeepSeek V4 Pro | अंतर |
|---|---|---|---|
| शिल्प | 84 | 82 | +2 |
| गति | 82 | 74 | +8 |
| नियंत्रण | 95 | 94 | +1 |
| मूल्य | 92 | 84 | +8 |
| सूचकांक स्कोर | 87.1 | 83.4 | +3.7 |
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 ने गर्मियों में ओपन-बनाम-बंद बहस को ठोस बना दिया: coding और रीज़निंग पर बंद फ्लैगशिप मॉडलों के क़रीब, दस लाख टोकन का context, और MIT के तहत वेट्स, बिना किसी user threshold या field-of-use clause के। तब से GLM-5.3 ने इसमें सुधार किया है, लेकिन MIT के बजाय Zhipu के अपने लाइसेंस के तहत, जो 5.2 को उन सभी के लिए प्रासंगिक बनाए रखता है जिन्हें इतने सक्षम मॉडल पर सबसे सीधी संभव शर्तें चाहिए। आप इसे किसी को एक byte भेजे बिना चला सकते हैं, ट्यून कर सकते हैं और ship कर सकते हैं।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- MIT लाइसेंस, बिना user-count या field-of-use प्रतिबंधों के
- उन वेट्स पर दस लाख-टोकन context जिन्हें आप ख़ुद रख सकते हैं
- अपना base मॉडल ज़्यादा मज़बूत GLM-5.3 के साथ साझा करता है
DeepSeek V4 Pro
V4 Pro अगस्त में V4-Pro-0813 के रूप में preview से बाहर आया: एक बहुत बड़ा sparse मॉडल जो जवाब देने से पहले सोचता है, MIT-लाइसेंस प्राप्त वेट्स और दस लाख-टोकन window के साथ। कठिन रीज़निंग पर यह अब भी अच्छा है, लेकिन DeepSeek के नए architecture पर बना V4.1 Flash अब लगभग एक-चौथाई कीमत पर दोनों स्वतंत्र लीडरबोर्ड पर अधिक स्कोर करता है। Pro एक सक्षम MIT-लाइसेंस प्राप्त रीज़निंग मॉडल बना हुआ है, लेकिन अधिकांश नए काम के लिए Flash बेहतर ख़रीद है।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- MIT लाइसेंस, reasoning traces के लिए भी
- बहुत लंबा context, इसलिए पूरी repositories एक call में आ जाती हैं
- Off-peak pricing बिल को आधा कर देती है