GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Flash

本頁將 Z.ai 的 GLM-5.2 與 DeepSeek 的 DeepSeek V4 Flash 並排呈現，方便比較價格、模型 ID、上下文與輸出上限、模態、工具呼叫、發布日期，以及可用的基準測試表現。

綜合建議

依據 TokenHub 的固定比較資料，建議優先選擇 GLM-5.2；如果 DeepSeek V4 Flash 的價格、限制或任務定位更符合需求，則選擇 DeepSeek V4 Flash。

比較重點

GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek
最適合
工程程式設計長上下文
高吞吐成本控制長上下文
如何解讀根據模型能力與產品定位綜合判斷。
任務定位
成本控制Agent文字處理
生產任務長輸出文字處理
如何解讀模型最直接面向的工作負載。
輸入
$1.1429/M
$0.4286/M優勢
如何解讀提示詞或檢索內容較大時，價格越低越好。
輸出
$4/M
$1.2857/M優勢
如何解讀推理密集或長文字生成場景中，價格越低越好。
上下文長度
1M
1M
如何解讀處理程式碼庫、檢索資料與長篇逐字稿時，容量越大越好。
輸入模態
文字
文字
如何解讀輸入類型越豐富，越不需要額外接入視覺或影片模型。

模型選擇指南

GLM-5.2Z.ai

適合選擇 GLM-5.2 的情況

  • TokenHub: 尚無公開基準測試
  • 輸入 $1.1429/M · 輸出 $4/M
  • 上下文 1M · 最大輸出 131.1K · 輸入模態: 文字
DeepSeek V4 FlashDeepSeek

適合選擇 DeepSeek V4 Flash 的情況

  • 綜合能力 40.3 · 程式設計 38.7
  • 輸入 $0.15/M · 輸出 $0.30/M
  • 上下文 1M · 最大輸出 384K · 輸入模態: 文字

基本資訊

GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek

名稱

GLM-5.2GLM-5.2

模型 ID

GLM-5.2glm-5.2

Data source

GLM-5.2TokenHub 线上目录

簡介

GLM-5.2GLM-5.2 是 Z.ai 面向長程工程任務的旗艦基礎模型，重點提升了可用的 1M token 上下文能力，可承載專案級程式碼、系統文件與工程背景資訊。它強調長任務執行穩定性、工程規範遵循能力，以及從需求分析、倉庫理解到實作、測試與多平台部署的完整開發流程能力。相比一般對話模型，GLM-5.2 更適合需要大上下文、持續規劃與可靠 Agent 執行的工程場景。

供應商

GLM-5.2Z.ai

發布日期

GLM-5.22026-06-13

上下文長度

GLM-5.21M

最大輸出 Token

GLM-5.2131.1K

名稱

DeepSeek V4 FlashDeepSeek V4 Flash

模型 ID

DeepSeek V4 Flashdeepseek-v4-flash

Data source

DeepSeek V4 FlashTokenHub 线上目录

簡介

DeepSeek V4 FlashDeepSeek V4 Flash 保留了 V4 系列的 1M token 長上下文能力，但採用更輕量的 MoE 配置，常见模型卡描述为 284B 總參數、13B 啟用參數。它的重點不是最大推理深度，而是更快推理、更低調用成本和更適合生產環境的吞吐量。对于高頻請求、批次處理和長上下文但不一定需要最高推理强度的任務，Flash 会比 Pro 更合适。

供應商

DeepSeek V4 FlashDeepSeek

發布日期

DeepSeek V4 Flash2026-04-24

上下文長度

DeepSeek V4 Flash1M

最大輸出 Token

DeepSeek V4 Flash384K

價格

GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek

輸入

GLM-5.2$1.1429/M

輸出

GLM-5.2$4/M

快取輸入

GLM-5.2$0.2857/M

輸入

DeepSeek V4 Flash$0.4286/M

輸出

DeepSeek V4 Flash$1.2857/M

快取輸入

DeepSeek V4 Flash$0.0143/M

能力特性

GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek

推理

GLM-5.2

知識

GLM-5.2暫無

附件

GLM-5.2

輸入模態

GLM-5.2文字

輸出模態

GLM-5.2文字

溫度參數

GLM-5.2

工具呼叫

GLM-5.2

推理

DeepSeek V4 Flash

知識

DeepSeek V4 Flash2025-05-01

附件

DeepSeek V4 Flash

輸入模態

DeepSeek V4 Flash文字

輸出模態

DeepSeek V4 Flash文字

溫度參數

DeepSeek V4 Flash

工具呼叫

DeepSeek V4 Flash

基準測試

GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek

綜合能力

領先51.1

程式碼能力

領先68.8

綜合能力

40.3

程式碼能力

38.7

知識與推理

GPQA

領先89.5%

HLE

領先40.1%

GPQA

89.4%

HLE

32.1%

程式碼能力

SciCode

領先50.5%

Terminal-Bench Hard

領先50.8%

SciCode

44.9%

Terminal-Bench Hard

35.6%

指令遵循與 Agent 任務

IFBench

73.3%

AA-LCR

領先71.3%

Tau2

領先99.1%

IFBench

領先79.2%

AA-LCR

63%

Tau2

95.0%

常見問題

GLM-5.2 和 DeepSeek V4 Flash 哪個更好？

+

沒有絕對「更好」的模型。先看上方「模型選擇指南」中與任務對應的建議，再用價格、上下文長度、最大輸出和能力項確認是否符合實際調用需求。

DeepSeek V4 Flash 比 GLM-5.2 便宜嗎？

+

請查看上方價格區，比較 GLM-5.2 與 DeepSeek V4 Flash 的輸入、輸出和快取輸入價格。

哪個模型支援更長的上下文？

+

GLM-5.2 的上下文長度為 1M，DeepSeek V4 Flash 的上下文長度為 1M。

兩個模型都能透過 TokenHub 使用嗎？

+

如果兩個模型都已在 TokenHub 模型目錄上架，就可以透過 TokenHub API 將請求路由到 GLM-5.2 和 DeepSeek V4 Flash。