GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Flash

本页面向正在比较 GLM-5.2 与 DeepSeek V4 Flash 的开发团队：前者更偏向长周期软件工程与持续 Agent 执行，后者更适合成本敏感的高吞吐长文本任务。你可以据此核对智谱 GLM API 与 DeepSeek API 的价格、最大输出、上下文和协议支持。

综合建议

GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Flash 的关键不在于上下文长度：两者当前都可处理 1M token。要做长周期软件工程、连续工具调用或项目级代码 Agent，先评估 GLM-5.2；要做批量摘要、RAG 回答或高吞吐长文本生成，DeepSeek V4 Flash 的当前价格和 384K 最大输出更有优势。

对比亮点

GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek
适合场景
代码库改造持续工具调用工程 Agent
批量摘要RAG 生成高吞吐长文本任务
选择参考先按你的实际任务选择，不要只看模型名称。
关键差异
GLM API长周期执行可调推理深度
DeepSeek API384K 最大输出成本优先
选择参考这一行说明两者在使用方式上的核心差别。
输入
$1.1429/M
$0.4286/M优势
选择参考提示词或检索内容较大时，价格越低越好。
输出
$4/M
$1.2857/M优势
选择参考推理密集或长文本生成场景中，价格越低越好。
上下文长度
1M
1M
选择参考处理代码仓库、检索资料与长转录时，容量越大越好。
输入模态
文本
文本
选择参考输入类型越丰富，越不需要额外接入视觉或视频模型。

模型选择指南

GLM-5.2Z.ai

适合选择 GLM-5.2 的情况

  • 智谱将 GLM-5.2 定位于持续编程和长周期端到端执行，适合需要反复读取、修改和验证代码的任务
  • TokenHub 当前列出 1M 上下文、131K 最大输出、工具调用，以及 OpenAI、Anthropic、Gemini 三类端点
  • 可按请求调整 reasoning effort；在任务复杂度和响应时间之间需要取舍时更好控制
DeepSeek V4 FlashDeepSeek

适合选择 DeepSeek V4 Flash 的情况

  • DeepSeek V4 Flash 面向高效的百万 token 推理，适合需要把大量文档或检索结果转成输出的流程
  • 当前目录中的 384K 最大输出高于 GLM-5.2 的 131K，更适合一次生成较长报告或批量结果
  • 在 TokenHub 当前目录数据中，Flash 的输入和输出价格更低；应结合实际输入与输出比例计算预算

基础信息

GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek

名称

GLM-5.2GLM-5.2

模型 ID

GLM-5.2glm-5.2

数据来源

GLM-5.2TokenHub 线上目录

简介

GLM-5.2GLM-5.2 是 Z.ai 面向长程工程任务的旗舰基础模型，重点提升了可用的 1M token 上下文能力，可承载项目级代码、系统文档和工程背景信息。它强调长任务执行稳定性、工程规范遵循能力，以及从需求分析、仓库理解到实现、测试和多平台部署的完整开发流程能力。相比普通对话模型，GLM-5.2 更适合需要大上下文、持续规划和可靠 Agent 执行的工程场景。

供应商

GLM-5.2Z.ai

发布日期

GLM-5.22026-06-13

上下文长度

GLM-5.21M

最大输出 Token

GLM-5.2131.1K

名称

DeepSeek V4 FlashDeepSeek V4 Flash

模型 ID

DeepSeek V4 Flashdeepseek-v4-flash

数据来源

DeepSeek V4 FlashTokenHub 线上目录

简介

DeepSeek V4 FlashDeepSeek V4 Flash 保留了 V4 系列的 1M token 长上下文能力，但采用更轻量的 MoE 配置，常见模型卡描述为 284B 总参数、13B 激活参数。它的重点不是最大推理深度，而是更快推理、更低调用成本和更适合生产环境的吞吐量。对于高频请求、批量处理和长上下文但不一定需要最高推理强度的任务，Flash 会比 Pro 更合适。

供应商

DeepSeek V4 FlashDeepSeek

发布日期

DeepSeek V4 Flash2026-04-24

上下文长度

DeepSeek V4 Flash1M

最大输出 Token

DeepSeek V4 Flash384K

价格

GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek

输入

GLM-5.2$1.1429/M

输出

GLM-5.2$4/M

缓存输入

GLM-5.2$0.2857/M

输入

DeepSeek V4 Flash$0.4286/M

输出

DeepSeek V4 Flash$1.2857/M

缓存输入

DeepSeek V4 Flash$0.0143/M

能力特性

GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek

推理

GLM-5.2

知识

GLM-5.2暂无

附件

GLM-5.2

输入模态

GLM-5.2文本

输出模态

GLM-5.2文本

温度参数

GLM-5.2

工具调用

GLM-5.2

推理

DeepSeek V4 Flash

知识

DeepSeek V4 Flash2025-05-01

附件

DeepSeek V4 Flash

输入模态

DeepSeek V4 Flash文本

输出模态

DeepSeek V4 Flash文本

温度参数

DeepSeek V4 Flash

工具调用

DeepSeek V4 Flash

基准测试

GLM-5.2Z.ai
DeepSeek V4 FlashDeepSeek

综合能力

领先51.1

代码能力

领先68.8

综合能力

40.3

代码能力

38.7

知识与推理

GPQA

领先89.5%

HLE

领先40.1%

GPQA

89.4%

HLE

32.1%

代码能力

SciCode

领先50.5%

Terminal-Bench Hard

领先50.8%

SciCode

44.9%

Terminal-Bench Hard

35.6%

指令遵循与 Agent 任务

IFBench

73.3%

AA-LCR

领先71.3%

Tau2

领先99.1%

IFBench

领先79.2%

AA-LCR

63%

Tau2

95.0%

常见问题

GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Flash，代码 Agent 应该选哪个？

+

需要让 Agent 长时间读取仓库、调用工具、修改并验证代码时，先试 GLM-5.2。若主要是 RAG 回答、批量摘要或高吞吐长文本生成，且更关心输入/输出成本和一次输出长度，先试 DeepSeek V4 Flash。两者都支持 1M 上下文，真正的差别在工作流和输出规模。

智谱 GLM API 和 DeepSeek API 都能兼容现有 SDK 吗？

+

不要只看“兼容 OpenAI”。先按你的 SDK 和请求格式，在目录中核对 GLM API、DeepSeek API 各自支持的 OpenAI Chat、Responses 或 Anthropic 端点，以及工具调用和流式输出。端点相同也不代表所有参数行为完全一致。

Z.ai GLM 和 DeepSeek 哪个更便宜？

+

在当前目录价格下，DeepSeek V4 Flash 的输入和输出成本更低，但“更便宜”要看请求结构。长提示词、缓存命中、以及是否经常生成很长的结果都会改变月度成本；请同时比较输入、输出和缓存读取的百万 Token 价格。