맞대결
GLM-5.2 대 DeepSeek V4 Pro
GLM-5.2 대 DeepSeek V4 Pro, 무엇이 더 나을까요?
인덱스에서 앞서는 쪽은 GLM-5.2, 점수는 87.1 대 86.8입니다. 완성도·속도·제어력·가성비 네 항목 모두에서 앞섭니다. 둘 다 같은 주에 같은 기준으로 평가했으며, 어느 쪽 순위도 협찬이 아닙니다.
업데이트
GLM-5.2
53개 중 06위
87.1
프론티어급 출력, MIT 라이선스, 100만 토큰 컨텍스트. 이 조합이 전부입니다.
DeepSeek V4 Pro
53개 중 07위
86.8
프론티어에 위치한 추론 모델, MIT로 공개, 가격은 부수적인 것처럼 책정.
네 가지 점수 나란히 보기
| 점수 | GLM-5.2 | DeepSeek V4 Pro | 차이 |
|---|---|---|---|
| 완성도 | 84 | 86 | +2 |
| 속도 | 82 | 74 | +8 |
| 제어력 | 95 | 94 | +1 |
| 가성비 | 92 | 90 | +2 |
| 인덱스 점수 | 87.1 | 86.8 | +0.3 |
무엇을 고를까
저희가 평가하는 모든 축에서 더 안전한 선택은 GLM-5.2 쪽입니다. DeepSeek V4 Pro 역시 인덱스에 오를 자격이 있지만, 이 네 가지 숫자 중 GLM-5.2 대신 그것을 택할 근거가 되는 것은 하나도 없습니다.
GLM-5.2
GLM-5.2는 오픈 대 클로즈드 논쟁을 구체화하는 모델입니다. 코딩과 범용 추론에서 클로즈드 플래그십과 맞붙고, 100만 토큰 컨텍스트를 받으며, 사용자 임계값도 필드 사용 조항도 없는 MIT로 가중치가 공개됩니다. 실행하고, 파인튜닝하고, 제품에 내장해서 단 한 바이트도 외부에 보내지 않을 수 있습니다. 이 인덱스에서 이 조건으로 이만한 성능을 제공하는 모델은 없습니다.
두드러지는 점
- 사용자 수·필드 사용 제한 없는 MIT 라이선스
- 코딩 벤치마크에서 클로즈드 플래그십과 경쟁
- 직접 보유 가능한 가중치에 100만 토큰 컨텍스트
DeepSeek V4 Pro
Pro는 DeepSeek의 추론 플래그십입니다. 답하기 전에 생각하는 매우 큰 희소 모델로, 수학과 코드에서 최고의 클로즈드 모델과 근접한 결과를 냅니다. 놀라운 점은 벤치마크가 아니라 가중치가 MIT 라이선스이고 호스팅 API 비용이 서구 동급 모델의 극히 일부에 불과하다는 것입니다. Flash보다 느리지만 당연합니다. 생각하는 과정이 곧 제품이니까요.
두드러지는 점
- 오픈 웨이트 가격에 프론티어 인접 추론 능력
- 추론 과정 포함 MIT 라이선스
- 전체 레포지토리가 한 번의 호출에 들어갈 만큼 매우 긴 컨텍스트