Quand Choisir GLM-5.2
- TokenHub: aucun benchmark publié
- Entrée $1.1429/M · Sortie $4/M
- Contexte 1M · Sortie max. 131.1K · Formats: Texte
GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Flash
GLM-5.2 et DeepSeek V4 Flash sont présentés côte à côte pour comparer les prix, les ID de modèle, les limites de contexte et de sortie, les modalités, l'appel d'outils, les dates de sortie et les benchmarks disponibles.
Recommandation Globale
GLM-5.2 est le choix recommandé d’après les données fixes de TokenHub. Choisissez DeepSeek V4 Flash si ses tarifs, ses limites ou son positionnement correspondent mieux à votre charge de travail.
Points Clés De La Comparaison
GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek
Idéal Pour
IngénierieProgrammationContexte long
Débit élevéMaîtrise des coûtsContexte long
Comment LireSynthèse des usages à partir des capacités et du positionnement du modèle.
Adéquation Aux Usages
Maîtrise des coûtsAgentsTexte
ProductionSortie longueTexte
Comment LireLes charges de travail directement visées par chaque modèle.
Entrée
$1.1429/M
$0.4286/MAvantage
Comment LireUn prix inférieur est préférable pour les prompts ou les données de recherche volumineux.
Sortie
$4/M
$1.2857/MAvantage
Comment LireUn prix inférieur est préférable pour le raisonnement intensif ou les réponses longues.
Longueur du contexte
1M
1M
Comment LireUne capacité supérieure est préférable pour les dépôts, corpus de recherche et transcriptions.
Formats d’entrée
Texte
Texte
Comment LireDavantage de formats d’entrée réduisent le besoin de modèles visuels ou vidéo séparés.
Guide De Sélection Du Modèle
Quand Choisir DeepSeek V4 Flash
- Capacité globale 40.3 · Programmation 38.7
- Entrée $0.15/M · Sortie $0.30/M
- Contexte 1M · Sortie max. 384K · Formats: Texte
Informations de base
GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek
Nom
GLM-5.2GLM-5.2
ID du modèle
GLM-5.2glm-5.2
Data source
GLM-5.2TokenHub production catalog
Présentation
GLM-5.2GLM-5.2 est le modèle fondation phare de Z.ai pour les tâches d’ingénierie de longue durée. Il met l’accent sur une fenêtre de contexte réellement exploitable de 1M de tokens, capable de traiter du code, de la documentation et du contexte système à l’échelle d’un projet. Il vise des workflows complets, de l’analyse des exigences à l’implémentation, aux tests et au déploiement multi-plateforme, avec une exécution agentique plus stable.
Fournisseur
GLM-5.2Z.ai
Date de sortie
GLM-5.22026-06-13
Longueur du contexte
GLM-5.21M
Tokens de sortie max.
GLM-5.2131.1K
Nom
DeepSeek V4 FlashDeepSeek V4 Flash
ID du modèle
DeepSeek V4 Flashdeepseek-v4-flash
Data source
DeepSeek V4 FlashTokenHub production catalog
Présentation
DeepSeek V4 FlashDeepSeek V4 Flash reprend les éléments mis en avant par les sources : MoE 284B total / 13B actifs, 1M-token contexte, inférence orientée débit. Sa valeur principale se situe dans grand volume appels de production, rapide long contextee traitement and sensible aux coûts automatisation. La description doit donc insister sur ces caractéristiques propres au modèle, plutôt que le présenter comme un chatbot générique.
Fournisseur
DeepSeek V4 FlashDeepSeek
Date de sortie
DeepSeek V4 Flash2026-04-24
Longueur du contexte
DeepSeek V4 Flash1M
Tokens de sortie max.
DeepSeek V4 Flash384K
Nom
GLM-5.2GLM-5.2
Nom
DeepSeek V4 FlashDeepSeek V4 Flash
ID du modèle
GLM-5.2glm-5.2
ID du modèle
DeepSeek V4 Flashdeepseek-v4-flash
Data source
GLM-5.2TokenHub production catalog
Data source
DeepSeek V4 FlashTokenHub production catalog
Présentation
GLM-5.2GLM-5.2 est le modèle fondation phare de Z.ai pour les tâches d’ingénierie de longue durée. Il met l’accent sur une fenêtre de contexte réellement exploitable de 1M de tokens, capable de traiter du code, de la documentation et du contexte système à l’échelle d’un projet. Il vise des workflows complets, de l’analyse des exigences à l’implémentation, aux tests et au déploiement multi-plateforme, avec une exécution agentique plus stable.
Présentation
DeepSeek V4 FlashDeepSeek V4 Flash reprend les éléments mis en avant par les sources : MoE 284B total / 13B actifs, 1M-token contexte, inférence orientée débit. Sa valeur principale se situe dans grand volume appels de production, rapide long contextee traitement and sensible aux coûts automatisation. La description doit donc insister sur ces caractéristiques propres au modèle, plutôt que le présenter comme un chatbot générique.
Fournisseur
GLM-5.2Z.ai
Fournisseur
DeepSeek V4 FlashDeepSeek
Date de sortie
GLM-5.22026-06-13
Date de sortie
DeepSeek V4 Flash2026-04-24
Longueur du contexte
GLM-5.21M
Longueur du contexte
DeepSeek V4 Flash1M
Tokens de sortie max.
GLM-5.2131.1K
Tokens de sortie max.
DeepSeek V4 Flash384K
Tarifs
GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek
Entrée
GLM-5.2$1.1429/M
Sortie
GLM-5.2$4/M
Entrée en cache
GLM-5.2$0.2857/M
Entrée
DeepSeek V4 Flash$0.4286/M
Sortie
DeepSeek V4 Flash$1.2857/M
Entrée en cache
DeepSeek V4 Flash$0.0143/M
Entrée
GLM-5.2$1.1429/M
Entrée
DeepSeek V4 Flash$0.4286/M
Sortie
GLM-5.2$4/M
Sortie
DeepSeek V4 Flash$1.2857/M
Entrée en cache
GLM-5.2$0.2857/M
Entrée en cache
DeepSeek V4 Flash$0.0143/M
Capacités
GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek
Raisonnement
GLM-5.2
Connaissances
GLM-5.2indisponible
Pièces jointes
GLM-5.2
Formats d’entrée
GLM-5.2Texte
Formats de sortie
GLM-5.2Texte
Température
GLM-5.2
Utilisation d’outils
GLM-5.2
Raisonnement
DeepSeek V4 Flash
Connaissances
DeepSeek V4 Flash2025-05-01
Pièces jointes
DeepSeek V4 Flash
Formats d’entrée
DeepSeek V4 FlashTexte
Formats de sortie
DeepSeek V4 FlashTexte
Température
DeepSeek V4 Flash
Utilisation d’outils
DeepSeek V4 Flash
Raisonnement
GLM-5.2
Raisonnement
DeepSeek V4 Flash
Connaissances
GLM-5.2indisponible
Connaissances
DeepSeek V4 Flash2025-05-01
Pièces jointes
GLM-5.2
Pièces jointes
DeepSeek V4 Flash
Formats d’entrée
GLM-5.2Texte
Formats d’entrée
DeepSeek V4 FlashTexte
Formats de sortie
GLM-5.2Texte
Formats de sortie
DeepSeek V4 FlashTexte
Température
GLM-5.2
Température
DeepSeek V4 Flash
Utilisation d’outils
GLM-5.2
Utilisation d’outils
DeepSeek V4 Flash
Benchmark
GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek
Capacité globale
en tête51.1
Programmation
en tête68.8
Capacité globale
40.3
Programmation
38.7
Connaissances et raisonnement
GPQA
en tête89.5%
HLE
en tête40.1%
GPQA
89.4%
HLE
32.1%
Programmation
SciCode
en tête50.5%
Terminal-Bench Hard
en tête50.8%
SciCode
44.9%
Terminal-Bench Hard
35.6%
Suivi des instructions et tâches Agent
IFBench
73.3%
AA-LCR
en tête71.3%
Tau2
en tête99.1%
IFBench
en tête79.2%
AA-LCR
63%
Tau2
95.0%
FAQ
Quel modèle choisir entre GLM-5.2 et DeepSeek V4 Flash ?
+
Le choix dépend de la charge de travail. Cette page compare côte à côte les tarifs, le contexte, les limites de sortie, les capacités et les benchmarks de GLM-5.2 et DeepSeek V4 Flash.
DeepSeek V4 Flash est-il moins cher que GLM-5.2 ?
+
Consultez la section Tarifs ci-dessus pour comparer les prix d’entrée, de sortie et d’entrée en cache de GLM-5.2 et DeepSeek V4 Flash.
Quel modèle accepte le contexte le plus long ?
+
GLM-5.2 propose un contexte de 1M, contre 1M pour DeepSeek V4 Flash.
Les deux modèles sont-ils accessibles via TokenHub ?
+
Si les deux modèles figurent dans le catalogue TokenHub, l’API TokenHub peut acheminer les requêtes vers GLM-5.2 et DeepSeek V4 Flash.