GLM vs DeepSeek-V4-Pro es la comparativa que más importa si ya has decidido ejecutar pesos abiertos. Ambos modelos vienen del mundo de los pesos abiertos y no de una API alojada, así que la elección no va de propiedad ni de localidad de los datos: va exclusivamente de qué modelo hace mejor el trabajo y dónde están realmente las fortalezas de cada uno.
En las 16 evaluaciones publicadas en las que ambos modelos tienen puntuación, GLM-5.2 gana 13, DeepSeek-V4-Pro gana dos y una fila queda exactamente empatada. Como en todas las páginas de aquí, las cifras son resultados publicados por los autores del modelo y las etiquetas son aritmética sobre esas cifras; glmmodel.com no ejecuta las evaluaciones.
GLM-5.2 lidera esta comparativa con claridad y se lleva 13 de 16 filas. El bloque de programación es un pleno y varios márgenes son enormes: DeepSWE 46.2 frente a 8.0, FrontierSWE Dominance 74.4 frente a 29.0, ProgramBench 63.7 frente a 47.8 y Terminal-Bench 2.1 81.0 frente a 64.0. Las dos victorias de DeepSeek-V4-Pro conviene conocerlas porque no son accidentes: Tool-Decathlon con 52.8 frente a 48.2 es una de las pocas filas donde algún modelo supera a GLM-5.2 en herramientas agénticas, y HMMT Feb. 2026 con 95.2 frente a 92.5 muestra una fuerza real en matemáticas de competición. HMMT Nov. 2025 queda empatado en 94.4.
Esta es una comparativa entre modelos abiertos, así que el argumento habitual de la apertura se cancela en gran medida y la tabla siguiente lo refleja con honestidad. Lo que no se cancela es la ventana de contexto publicada y el control explícito del nivel de esfuerzo, ambos documentados para el modelo GLM y ausentes del conjunto de comparación publicado de DeepSeek-V4-Pro.
| Característica | GLM-5.2 | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|---|
| Ventana de contexto | 1.000.000 tokens | No publicado |
| Apertura | Pesos abiertos | Familia de pesos abiertos |
| Licencia | Licencia MIT | Consulta los términos del proveedor |
| Control de esfuerzo | Explícito — Non-Thinking, High, Max | No publicado |
| Autoalojamiento | Sí — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | Depende del proveedor |
En el bloque de programación y largo recorrido, GLM-5.2 gana las seis filas, y las brechas se ensanchan a medida que las tareas se alargan: una ventaja de nueve puntos en Terminal-Bench se convierte en una de cuarenta y cinco puntos en FrontierSWE Dominance. El bloque de razonamiento está más reñido: GLM-5.2 se lleva HLE, HLE con herramientas, CritPt, AIME 2026, IMOAnswerBench y GPQA-Diamond, DeepSeek gana HMMT Feb. 2026 y Tool-Decathlon, y HMMT Nov. 2025 cae exactamente en la misma puntuación para ambos. Ese resultado idéntico en HMMT Nov. 2025 es un recordatorio útil de cómo deben leerse estas tablas. Dos modelos que sacan 94.4 en el mismo benchmark no son modelos equivalentes; son dos modelos que coincidieron en una evaluación saturada. Las filas que los separan son las que están lejos del techo, lo que en esta página significa casi exclusivamente el bloque de programación de largo recorrido.
| Benchmark | GLM-5.2 | DeepSeek-V4-Pro | Ganador |
|---|---|---|---|
| Programación y largo recorrido | |||
| FrontierSWE Dominance | 74.4 | 29.0 | GLM-5.2 |
| SWE-bench Pro | 62.1 | 55.4 | GLM-5.2 |
| NL2Repo | 48.9 | 35.5 | GLM-5.2 |
| ProgramBench | 63.7 | 47.8 | GLM-5.2 |
| DeepSWE | 46.2 | 8.0 | GLM-5.2 |
| Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2) | 81.0 | 64.0 | GLM-5.2 |
| Razonamiento y agéntico | |||
| MCP-Atlas (public set) | 76.8 | 73.6 | GLM-5.2 |
| Tool-Decathlon | 48.2 | 52.8 | DeepSeek-V4-Pro |
| HLE | 40.5 | 37.7 | GLM-5.2 |
| HLE w/ Tools | 54.7 | 48.2 | GLM-5.2 |
| CritPt | 20.9 | 12.9 | GLM-5.2 |
| AIME 2026 | 99.2 | 94.6 | GLM-5.2 |
| HMMT Nov. 2025 | 94.4 | 94.4 | Empate |
| HMMT Feb. 2026 | 92.5 | 95.2 | DeepSeek-V4-Pro |
| IMOAnswerBench | 91.0 | 89.8 | GLM-5.2 |
| GPQA-Diamond | 91.2 | 90.1 | GLM-5.2 |
* puntuación sobre el conjunto completo.
Todas las cifras de esta página son resultados publicados por los autores del modelo. glmmodel.com los reproduce; no ejecuta estas evaluaciones.
Ver los 17 benchmarks de GLM en detalle →Para ingeniería agéntica sobre pesos abiertos, los datos publicados no dejan mucho margen a la discusión. GLM-5.2 gana todas las filas de programación y todas las de largo recorrido en las que existe una puntuación de DeepSeek, y añade una ventana de contexto publicada de 1.000.000 de tokens más niveles de esfuerzo explícitos sobre una licencia MIT.
DeepSeek-V4-Pro se gana dos filas aquí y apuntan a fortalezas genuinas, no a ruido. Es el único modelo de este conjunto de comparación que supera a GLM-5.2 en Tool-Decathlon, y su resultado de matemáticas de competición en HMMT Feb. 2026 es el mejor de la pareja. Ambos son motivos estrechos pero reales para probarlo en tu propia carga de trabajo.
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