GLM vs DeepSeek-V4-Pro é a comparação que mais importa se já decidiu correr pesos abertos. Ambos os modelos vêm do mundo de pesos abertos e não de uma API alojada, pelo que a escolha não é sobre posse ou localização dos dados — é puramente sobre qual deles faz melhor o trabalho e onde estão realmente as forças de cada um.
Nas 16 avaliações publicadas em que ambos os modelos têm pontuação, o GLM-5.2 vence 13, o DeepSeek-V4-Pro vence duas e uma linha empata exatamente. Como em todas as páginas aqui, os números são resultados tal como publicados pelos autores do modelo e os indicadores são aritmética sobre esses números; o glmmodel.com não executa as avaliações.
O GLM-5.2 lidera esta comparação de forma decisiva, vencendo 13 de 16 linhas. O bloco de programação é uma vitória total e várias margens são enormes: DeepSWE 46.2 contra 8.0, FrontierSWE Dominance 74.4 contra 29.0, ProgramBench 63.7 contra 47.8 e Terminal-Bench 2.1 81.0 contra 64.0. Vale a pena conhecer as duas vitórias do DeepSeek-V4-Pro, porque não são acidentes — o Tool-Decathlon com 52.8 contra 48.2 é uma das poucas linhas em que algum modelo bate o GLM-5.2 em ferramentas agênticas, e o HMMT Fev. 2026 com 95.2 contra 92.5 mostra força real em matemática de competição. O HMMT Nov. 2025 empata em 94.4.
Esta é uma comparação entre modelos abertos, pelo que o habitual argumento da abertura se anula em grande medida e a tabela abaixo reflete isso honestamente. O que não se anula é a janela de contexto publicada e o controlo explícito do nível de esforço, ambos documentados para o modelo GLM e ausentes do conjunto de comparação publicado do DeepSeek-V4-Pro.
| Característica | GLM-5.2 | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|---|
| Janela de contexto | 1.000.000 tokens | Não publicado |
| Abertura | Pesos abertos | Família de pesos abertos |
| Licença | Licença MIT | Ver os termos de lançamento do fornecedor |
| Controlo de esforço | Explícito — Non-Thinking, High, Max | Não publicado |
| Auto-alojamento | Sim — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | Depende do fornecedor |
No bloco de programação e longo alcance, o GLM-5.2 vence as seis linhas, e as diferenças alargam-se à medida que as tarefas se prolongam — uma vantagem de nove pontos no Terminal-Bench torna-se uma vantagem de quarenta e cinco pontos no FrontierSWE Dominance. O bloco de raciocínio é mais renhido: o GLM-5.2 vence o HLE, o HLE com ferramentas, o CritPt, o AIME 2026, o IMOAnswerBench e o GPQA-Diamond, o DeepSeek leva o HMMT Fev. 2026 e o Tool-Decathlon, e o HMMT Nov. 2025 cai exatamente na mesma pontuação para ambos. Esse resultado idêntico no HMMT Nov. 2025 é um lembrete útil de como estas tabelas devem ser lidas. Dois modelos com 94.4 no mesmo benchmark não são modelos equivalentes; são dois modelos que convergiram numa avaliação saturada. As linhas que os separam são as que estão longe do teto, o que nesta página significa quase exclusivamente o bloco de programação de longo alcance.
| Benchmark | GLM-5.2 | DeepSeek-V4-Pro | Vencedor |
|---|---|---|---|
| Programação e longo alcance | |||
| 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 |
| Raciocínio e agêntico | |||
| 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 |
* pontuação no conjunto completo.
Todos os valores desta página são resultados tal como publicados pelos autores do modelo. O glmmodel.com apenas os reporta; não executa estas avaliações.
Ver os 17 benchmarks GLM em detalhe →Para engenharia agêntica com pesos abertos, os dados publicados não deixam muito espaço para discussão. O GLM-5.2 vence todas as linhas de programação e todas as de longo alcance em que existe pontuação do DeepSeek, e acrescenta uma janela de contexto publicada de 1.000.000 de tokens e níveis de esforço explícitos, sob licença MIT.
O DeepSeek-V4-Pro conquista duas linhas aqui e elas apontam para forças genuínas, não para ruído. É o único modelo deste conjunto de comparação que bate o GLM-5.2 no Tool-Decathlon, e o seu resultado de matemática de competição no HMMT Fev. 2026 é o mais forte do par. Ambas são razões estreitas mas reais para o testar na sua própria carga de trabalho.
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