GLM vs DeepSeek-V4-Pro to porównanie, które liczy się najbardziej, jeśli już zdecydowałeś się na otwarte wagi. Oba modele pochodzą ze świata otwartych wag, a nie z hostowanego API, więc wybór nie dotyczy własności ani lokalności danych — chodzi wyłącznie o to, który model lepiej wykonuje pracę i gdzie naprawdę leżą mocne strony każdego z nich.
W 16 opublikowanych ewaluacjach, w których oba modele mają wynik, GLM-5.2 wygrywa 13, DeepSeek-V4-Pro dwie, a jeden wiersz kończy się dokładnym remisem. Jak na każdej stronie tego serwisu, liczby to wyniki opublikowane przez autorów modelu, a plakietki to arytmetyka na tych liczbach; glmmodel.com nie przeprowadza tych ewaluacji.
GLM-5.2 zdecydowanie prowadzi w tym porównaniu, biorąc 13 z 16 wierszy. Blok kodowania to czyste zwycięstwo, a kilka przewag jest ogromnych: DeepSWE 46,2 do 8,0, FrontierSWE Dominance 74,4 do 29,0, ProgramBench 63,7 do 47,8 i Terminal-Bench 2.1 81,0 do 64,0. Dwa zwycięstwa DeepSeek-V4-Pro warto znać, bo nie są przypadkowe — Tool-Decathlon 52,8 do 48,2 to jeden z niewielu wierszy, w których jakikolwiek model bije GLM-5.2 w narzędziach agentowych, a HMMT luty 2026 95,2 do 92,5 pokazuje realną siłę w matematyce olimpijskiej. HMMT listopad 2025 kończy się remisem 94,4.
To porównanie otwartego z otwartym, więc typowy argument o otwartości w dużej mierze się znosi i poniższa tabela uczciwie to odzwierciedla. Nie znosi się natomiast opublikowane okno kontekstu ani jawna kontrola poziomu wysiłku — oba udokumentowane dla modelu GLM i nienależące do opublikowanego zestawu porównawczego dla DeepSeek-V4-Pro.
| Cecha | GLM-5.2 | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|---|
| Okno kontekstu | 1 000 000 tokenów | Nieopublikowane |
| Otwartość | Otwarte wagi | Rodzina z otwartymi wagami |
| Licencja | Licencja MIT | Zobacz warunki wydania dostawcy |
| Kontrola wysiłku | Jawna — Non-Thinking, High, Max | Nieopublikowane |
| Self-hosting | Tak — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | Zależnie od dostawcy |
W bloku kodowania i pracy długodystansowej GLM-5.2 wygrywa wszystkie sześć wierszy, a różnice rosną wraz z długością zadań — dziewięciopunktowa przewaga w Terminal-Bench zamienia się w czterdziestopięciopunktową w FrontierSWE Dominance. Blok rozumowania jest bardziej wyrównany: GLM-5.2 bierze HLE, HLE z narzędziami, CritPt, AIME 2026, IMOAnswerBench i GPQA-Diamond, DeepSeek bierze HMMT luty 2026 i Tool-Decathlon, a HMMT listopad 2025 kończy się identycznym wynikiem dla obu. Ten identyczny rezultat w HMMT listopad 2025 dobrze przypomina, jak należy czytać takie tabele. Dwa modele z wynikiem 94,4 w tym samym benchmarku nie są równoważne; to po prostu dwa modele, które zbiegły się w jednej nasyconej ewaluacji. Rozdzielają je wiersze dalekie od sufitu, co na tej stronie oznacza niemal wyłącznie blok długodystansowego kodowania.
| Benchmark | GLM-5.2 | DeepSeek-V4-Pro | Zwycięzca |
|---|---|---|---|
| Kodowanie i praca długodystansowa | |||
| 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 |
| Rozumowanie i zadania agentowe | |||
| 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 | Remis |
| 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 |
* wynik na pełnym zestawie.
Wszystkie liczby na tej stronie to wyniki opublikowane przez autorów modelu. glmmodel.com je raportuje; nie przeprowadza tych ewaluacji.
Zobacz szczegółowo wszystkie 17 benchmarków GLM →Dla inżynierii agentowej na otwartych wagach opublikowane dane nie zostawiają wiele miejsca na dyskusję. GLM-5.2 wygrywa każdy wiersz kodowania i każdy wiersz długodystansowy, w którym istnieje wynik DeepSeek, a do tego dokłada opublikowane okno kontekstu 1 000 000 tokenów i jawne poziomy wysiłku na licencji MIT.
DeepSeek-V4-Pro zdobywa tu dwa wiersze i wskazują one na realne mocne strony, a nie na szum. To jedyny model w tym zestawie porównawczym, który bije GLM-5.2 w Tool-Decathlon, a jego wynik w matematyce olimpijskiej HMMT luty 2026 jest lepszy z tej pary. Oba to wąskie, ale prawdziwe powody, by przetestować go na własnym obciążeniu.
Przeczytaj benchmarki modeli GLM, a potem sprawdź działający model w praktyce. Playground powyżej jest darmowy i niczego od Ciebie nie wymaga; jeśli chcesz pełniejszego zestawu narzędzi AI, darmowy plan naszego partnera zaczyna się tutaj.