GLM vs DeepSeek-V4-Pro est la comparaison la plus importante si vous avez déjà décidé de faire tourner des poids ouverts. Les deux modèles viennent du monde des poids ouverts plutôt que d'une API hébergée : le choix ne porte donc ni sur la propriété ni sur la localisation des données — uniquement sur celui qui fait le mieux le travail, et sur les points forts réels de chacun.
Sur les 16 évaluations publiées où les deux modèles ont un score, GLM-5.2 en remporte 13, DeepSeek-V4-Pro en gagne deux et une ligne finit à égalité parfaite. Comme sur chaque page d'ici, les chiffres sont des résultats tels que publiés par les auteurs du modèle et les pastilles sont de l'arithmétique sur ces chiffres ; glmmodel.com n'exécute pas ces évaluations.
GLM-5.2 domine nettement cette comparaison, avec 13 des 16 lignes. Le bloc programmation est un carton plein, et plusieurs marges sont énormes : DeepSWE 46.2 contre 8.0, FrontierSWE Dominance 74.4 contre 29.0, ProgramBench 63.7 contre 47.8 et Terminal-Bench 2.1 81.0 contre 64.0. Les deux victoires de DeepSeek-V4-Pro méritent d'être connues car elles ne doivent rien au hasard — Tool-Decathlon à 52.8 contre 48.2 est l'une des rares lignes où un modèle bat GLM-5.2 sur l'outillage agentique, et HMMT fév. 2026 à 95.2 contre 92.5 montre une vraie force en mathématiques de compétition. HMMT nov. 2025 finit à égalité, à 94.4.
C'est une comparaison ouvert contre ouvert : l'argument habituel de l'ouverture s'annule donc largement, et le tableau ci-dessous le reflète honnêtement. Ce qui ne s'annule pas, c'est la fenêtre de contexte publiée et le contrôle explicite du niveau d'effort, tous deux documentés pour le modèle GLM et absents du panel de comparaison publié pour DeepSeek-V4-Pro.
| Caractéristique | GLM-5.2 | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|---|
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 de tokens | Non publié |
| Ouverture | Poids ouverts | Famille à poids ouverts |
| Licence | Licence MIT | Voir les conditions de publication de l'éditeur |
| Contrôle de l'effort | Explicite — Non-Thinking, High, Max | Non publié |
| Auto-hébergement | Oui — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | Dépend de l'éditeur |
Dans le bloc programmation et longue haleine, GLM-5.2 remporte les six lignes, et les écarts se creusent à mesure que les tâches s'allongent — neuf points d'avance sur Terminal-Bench deviennent quarante-cinq points sur FrontierSWE Dominance. Le bloc raisonnement est plus serré : GLM-5.2 prend HLE, HLE avec outils, CritPt, AIME 2026, IMOAnswerBench et GPQA-Diamond, DeepSeek prend HMMT fév. 2026 et Tool-Decathlon, et HMMT nov. 2025 tombe exactement sur le même score pour les deux. Ce résultat identique sur HMMT nov. 2025 rappelle utilement comment lire ces tableaux. Deux modèles qui obtiennent 94.4 sur le même benchmark ne sont pas des modèles équivalents ; ce sont deux modèles qui ont convergé sur une évaluation saturée. Les lignes qui les séparent sont celles qui restent loin du plafond, ce qui, sur cette page, désigne presque exclusivement le bloc de programmation de longue haleine.
| Benchmark | GLM-5.2 | DeepSeek-V4-Pro | Vainqueur |
|---|---|---|---|
| Programmation et horizon long | |||
| 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 |
| Raisonnement et agentique | |||
| 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 | Égalité |
| 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 |
* score sur l'ensemble complet.
Tous les chiffres de cette page sont des résultats tels que publiés par les auteurs du modèle. glmmodel.com les rapporte ; il n'exécute pas ces évaluations.
Voir en détail les 17 benchmarks GLM →Pour l'ingénierie agentique sur poids ouverts, les données publiées laissent peu de place au débat. GLM-5.2 remporte toutes les lignes de programmation et toutes les lignes de longue haleine où un score DeepSeek existe, et il ajoute une fenêtre de contexte publiée de 1 000 000 de tokens et des niveaux d'effort explicites par-dessus une licence MIT.
DeepSeek-V4-Pro remporte ici deux lignes, et elles pointent vers de véritables forces plutôt que vers du bruit. C'est le seul modèle de ce panel qui bat GLM-5.2 sur Tool-Decathlon, et son résultat en mathématiques de compétition sur HMMT fév. 2026 est le meilleur de la paire. Deux raisons étroites mais réelles de le tester sur votre propre charge de travail.
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