
DeepSeek V4 Flash 对比 GLM-5.2:廉价智能体编码器 vs 开放权重编码模型
- qwen新Qwen: Qwen3.8 Max2026-08-03$2.00 / $6.00 每百万 tokens · 56 tok/s
- deepseek新DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 07312026-07-3150智能69代码
- qwen新Qwen: Qwen3.7 Flash2026-07-27$0.03 / $0.13 每百万 tokens · 199 tok/s
- orca新OrcaDub: OrcaDub 1.02026-07-27orca/dub
- anthropic新Anthropic: Claude Opus 52026-07-2461智能78代码
- googleGoogle: Gemini 3.6 Flash2026-07-2150智能69代码
- googleGoogle: Gemini 3.5 Flash-Lite2026-07-2137智能49代码
- metaMeta: Muse Spark 1.12026-07-1651智能71代码
- kimiMoonshotAI: Kimi K32026-07-1557智能76代码
- openaiOpenAI: GPT-5.6 Luna2026-07-0951智能71代码
- openaiOpenAI: GPT-5.6 Terra2026-07-0955智能77代码
- openaiOpenAI: GPT-5.6 Sol2026-07-0959智能77代码
- grokxAI: Grok 4.52026-07-0854智能72代码
- tencentTencent: Hy32026-07-0641智能59代码
- obsidianQwen3.6 35B A3B Uncensored (Aggressive)2026-07-0232智能42代码
- obsidianGemma4 26B A4B Uncensored (Balanced)2026-07-0226智能39代码
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 52026-06-3053智能72代码
- klingKling: Kling 3.0 Turbo2026-06-1757智能52代码57数学
- z-aiZ.ai: GLM 5.22026-06-1651智能69代码60数学
- kimiMoonshotAI: Kimi K2.7 Code2026-06-1242智能61代码61数学
中国最具性价比的强模型中的两款一较高下:DeepSeek V4 Flash,刚针对智能体与编码进行了升级,以及GLM-5.2,来自 Zhipu,这是一个采用 MIT 许可证的顶级开源权重编码模型。两者都很便宜,都以编码为重点,且都提供 1M token 的上下文——因此选择取决于开放性、具体能力和价格。数字均标明了来源。
准确性说明:V4 Flash 的得分由 DeepSeek 报告(官方更新日志,2026-07-31);GLM-5.2 的得分由智谱厂商报告;价格取自 OrcaRouter 的透传页面。厂商测试框架的数字往往偏乐观——请在自己的任务上验证。
TL;DR。V4 Flash($0.15 / $0.29)是一款 284B / 13B 激活的 MoE,针对智能体和编码进行了专门调优(Terminal-Bench 2.1 82.7,DeepSeek 报告),仅支持文本,通过 API 访问。GLM-5.2(约 $1.20 / $4.10)是一款 753B MoE,MIT 许可且可自托管,在编码方面表现出色(SWE-bench Pro 62.1%,供应商报告)。Flash 通过 API 访问便宜得多,且针对智能体调优;如果你需要开放权重以便自主拥有和自托管,GLM-5.2 更胜一筹。两者均支持 1M 上下文。
关键要点
• 价格 (API):Flash ~$0.15 / $0.29 远低于 GLM-5.2 的 ~$1.20 / $4.10 托管费率。
• 开放性:GLM-5.2 采用 MIT 开放权重并可自行部署;V4 Flash 通过 API 访问。
• 两者都以编码为核心,拥有1M上下文;Flash 新增了原生 Codex/Responses-API 代理支持。
• Flash 是纯文本的,专为智能体调优;GLM-5.2 是一个多功能的开源编码模型,可进行微调。
• 两者在 OrcaRouter 上均为 0% 加价,便于比较;GLM-5.2 也可以自行托管。
每个模型是什么
V4 Flash 是 DeepSeek 的效率层级:284B 总参数 / 13B 激活参数的 MoE 架构,1M 上下文,最高 384K 输出,纯文本,支持推理/工具/JSON,针对智能体与编码进行了后训练(构建版本 -0731),原生支持 Responses-API 和 Codex,价格约为每百万 token 0.15 / 0.29 美元。GLM-5.2 是智谱 2026 年 6 月发布的开放权重旗舰模型:约 753B 参数的 MoE(约 40B 激活),MIT 许可,可自托管,1M token 上下文,针对编码和智能体进行了调优,通过托管服务商提供的价格为每百万 token 约 1.20 / 4.10 美元。

编程与智能体
两者都是编码专家,成绩均通过各自的评测框架报告。V4 Flash 的 -0731 构建在 Terminal-Bench 2.1 上取得 82.7 分,Toolathlon(已验证)70.3 分,DSBench-FullStack 68.7 分(DeepSeek 报告),并且它适配了 Codex。GLM-5.2 在 SWE-bench Pro 上取得 62.1%,Terminal-Bench 2.1 81.0%(智谱报告),是一款久经考验的开源权重编码模型,拥有不断壮大的生态系统。仅凭厂商数据很难判断两者的正面交锋——它们在智能体编码方面都表现出色——因此决策通常取决于开放性和价格,而非基准测试的胜负。请在你自己的代码库上对两者进行测试。
开放性:GLM的独特优势
最大的结构性差异在于许可协议。GLM-5.2 以 MIT 开放权重发布,因此你可以下载、微调、隔离部署并自行托管——这对数据控制、定制化和避免平台依赖都很有价值。V4 Flash 通过 API 调用(DeepSeek 或路由服务)。如果你在意模型的拥有权和自行托管,GLM-5.2 是首选;如果你乐于使用廉价的 API,Flash 更低的价格和智能体调优则胜出。
价格
通过API,Flash要便宜得多——约0.15美元/0.29美元,而GLM-5.2的托管费约为1.20美元/4.10美元(输入约低8倍,输出约低14倍)。GLM-5.2的反驳点是,其开放权重可以免费自托管(计算成本另算),如果你有基础设施,这就会改变经济账。因此:最便宜的托管使用选Flash;如果是自有且可分摊成本的自托管,GLM-5.2可以竞争。

你该选哪个?
如果…,请选择 DeepSeek V4 Flash
你想要最便宜的托管编码/智能体API、原生Codex/Responses-API支持,以及1M上下文,而且你不需要拥有权重。
选择 GLM-5.2,如果…
你需要MIT开放权重来进行自托管、微调或隔离部署,并且你看重一个经过验证的开放编码器——接受更高的托管价格或自带计算资源。
通过一个端点比较两者
两者均可在 a href="https://www.orcarouter.ai/">OrcaRouter/a> 上以 0% 加价通过一个 OpenAI 兼容端点使用,因此你可以用自己的真实编码提示词将 V4 Flash 与 GLM-5.2 进行基准对比,并按成本或能力进行路由——同时保留在开放性重要的场景下自托管 GLM-5.2 的选项。

常见问题
V4 Flash 比 GLM-5.2 便宜吗?
通过API,是的——差异巨大:约$0.15 / $0.29,对比约$1.20 / $4.10。GLM-5.2的开放权重如果大规模自托管,可以更便宜。
哪个是开放权重的?
GLM-5.2(MIT,可自行托管)。V4 Flash 通过 API 访问。
哪个更适合编程?
根据各自的基准测试,两者都是很强的编码器(Flash:Terminal-Bench 2.1 82.7;GLM-5.2:SWE-bench Pro 62.1%)。请在你自己的代码上测试。
这两者都有1M上下文吗?
是的——两者都提供1M-token的上下文窗口。
我可以两个都用吗?
是的——通过 OrcaRouter 的端点,并在需要开放权重时自托管 GLM-5.2。
底线
V4 Flash 与 GLM-5.2 的对比,是廉价且为智能体调优的 API 与开放权重所有权之间的取舍。Flash 的调用成本要便宜得多,而且刚刚针对编码智能体完成调优;GLM-5.2 则提供 MIT 开放权重,供你拥有、微调并自行托管。两者都是支持 1M 上下文的强大编码模型——因此,请根据开放性和价格做出选择,并在最终确定之前使用 OrcaRouter 对它们进行并排比较。
本文中的对比1
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