GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro: Benchmarks, Preise und welches Modell man wirklich verwenden sollte (2026)

Technische Daten im Vergleich

Auf dem Papier wirken diese beiden Modelle wie Geschwister: Beide sind chinesische, MIT-lizenzierte Open-Weight-Mixture-of-Experts-Modelle und verfügen über ein echtes Kontextfenster von 1 Mio. Token. Die zugrunde liegenden Architekturphilosophien unterscheiden sich jedoch, und dieser Unterschied erklärt einen großen Teil des Benchmark-Musters, das du gleich sehen wirst.

Warum ist die Architektur hier wichtig? Weil ein Fenster von 1 Mio. Token nur dann nützlich ist, wenn das Modell es sich leisten kann, es zu nutzen. Z.ais Antwort darauf heißt IndexShare – derselbe Attention-Indexer wird über jeweils vier Sparse-Attention-Layer hinweg wiederverwendet –, wodurch laut Model Card die Berechnung pro Token bei einem vollständigen 1-Mio.-Token-Kontext um das 2,9-Fache sinkt. DeepSeeks Antwort ist ein hybrides Attention-System, das laut Model Card bei gleicher Länge mit 27 % der FLOPs und 10 % des KV-Caches seines Vorgängers V3.2 auskommt. Einfach gesagt: GLM-5.2 hat sein Effizienzbudget dafür eingesetzt, über sehr lange Agentenverläufe hinweg konsistent zu bleiben; DeepSeek hat es dafür eingesetzt, lange Kontexte günstig bereitzustellen. Das ist im Grunde der gesamte Vergleich in Kurzform.

Benchmarks: Was die Zahlen tatsächlich aussagen

Beginnen wir mit der einzigen verfügbaren unabhängigen Zahl, bei der die Bedingungen direkt vergleichbar sind. Artificial Analysis führt seinen Intelligence Index v4.1 durch – neun Bewertungen, darunter GDPval-AA, Terminal-Bench v2.1, Humanity's Last Exam und GPQA Diamond – und testet die Modelle unter identischen Bedingungen. GLM-5.2 erreicht mit maximaler Anstrengung 51 Punkte, den höchsten Wert aller Open-Weight-Modelle. DeepSeek V4 Pro kommt mit maximalem Reasoning-Aufwand auf 44 Punkte und liegt damit zusammen mit MiniMax-M3 auf Platz zwei unter den offenen Modellen. Zum Vergleich: Claude Opus 4.8 liegt bei 56 und GPT-5.5 bei 55. Der Abstand zwischen diesen beiden offenen Modellen ist also real, aber keines ist weit von der proprietären Spitzenklasse entfernt. Das ist unabhängig gemessene Tatsache.

Alles unterhalb dieser Zeile stammt von den Anbietern, und ich behandle es entsprechend.

Wo sich die Tabellen der beiden Anbieter überschneiden, liegt GLM-5.2 vorn: SWE-bench Pro 62,1 gegenüber 55,4, MCP-Atlas 77,0 gegenüber 73,6 und Humanity's Last Exam mit Tools 54,7 gegenüber 48,2. Wichtig zu wissen: Für den DeepSeek-Wert bei SWE-bench Pro gibt es keinen unabhängigen Eintrag auf der SEAL-Rangliste von Scale. Die Differenz von 6,7 Punkten beruht daher vollständig auf Angaben des Anbieters.

Dann gibt es DeepSeeks unbestrittenes Terrain – Benchmarks, die GLM-5.2 schlicht nicht veröffentlicht hat. DeepSeek V4 Pro meldet 93,5 % bei LiveCodeBench, den höchsten Wert aller offenen und geschlossenen Modelle. Eine Codeforces-Wertung von 3206. 90,1 % bei GPQA Diamond. 95,2 % bei HMMT. Und 80,6 % bei SWE-bench Verified, der höchste Wert unter den Open-Weight-Modellen. Z.ai hat Verified vollständig ausgelassen und sich direkt auf das anspruchsvollere SWE-bench Pro konzentriert. Meine Einschätzung: Beide Labore haben ihre Benchmarks auf ihre Stärken ausgerichtet und dort geschwiegen, wo sie verlieren würden – genau deshalb ist die unabhängige AA-Zahl wichtiger als jede einzelne Anbietertabelle.

Eine Falle, auf die meines Wissens kein anderer Vergleich hinweist: Die kursierenden Terminal-Bench-Werte sind nicht vergleichbar. Z.ai gibt für GLM-5.2 bei Terminal-Bench 2.1 einen Wert von 81,0 an. Die Model Card von DeepSeek nennt 67,9 bei Terminal-Bench 2.0 – einer anderen Benchmark-Version. Wenn du einen Artikel siehst, der diese beiden Zahlen in dieselbe Spalte setzt, schließe den Tab.

Coding: Zwei unterschiedliche Denkweisen

Die ehrliche Zusammenfassung lautet: Diese Modelle sind in unterschiedlichen Bereichen des Codings gut, und die Trennlinie ist klar genug, um danach zu routen.

GLM-5.2 ist für den langen Atem konzipiert. Laut den von Z.ai gemeldeten Zahlen erreicht es 74,4 % bei FrontierSWE – einem Benchmark für offene Engineering-Projekte im Umfang von Stunden bis zu mehreren Dutzend Stunden – und liegt damit vor GPT-5.5 (72,6 %) sowie innerhalb von 1 % von Claude Opus 4.8. Der Wert von 81,0 bei Terminal-Bench 2.1 bedeutet einen Sprung von 19 Punkten gegenüber dem eigenen Vorgänger GLM-5.1. Das Muster über alle Bewertungen für langfristige Aufgaben hinweg ist eindeutig: Dieses Modell wurde darauf trainiert, einen Plan über einen unübersichtlichen, mehrstufigen Verlauf hinweg aufrechtzuerhalten, ohne den roten Faden zu verlieren.

DeepSeek V4 Pro ist der Spezialist für algorithmische Aufgaben. LiveCodeBench testet Probleme aus dem Wettbewerbsprogrammieren – präzise, in sich geschlossen und mit dem Anspruch, entweder korrekt zu sein oder nicht zu bestehen – und kein Modell weltweit hat einen höheren Wert veröffentlicht. Die Codeforces-Wertung von 3206 und 95,2 % bei HMMT erzählen dieselbe Geschichte: Liegt eine vollständige Spezifikation vor, liefert das Modell eine korrekte, präzise Lösung.

Stell dir also die beiden Arbeitslasten vor. „Lies diesen aus 200 Dateien bestehenden Service, verstehe die Konventionen, schlage ein Refactoring vor und führe es aus“ – das ist GLM-5.2s Heimspiel; bei ungefähr 3.000 Token pro Datei sind 200 Dateien 600.000 Token Kontext, die es tatsächlich halten kann. „Hier ist ein vollständig spezifiziertes Problem, gib mir einen korrekten Patch mit 200 Zeilen“ – das erledigt DeepSeek den ganzen Tag zu einem Bruchteil der Kosten.

Die Diskussion in der Community auf Hacker News bringt den Kompromiss besser auf den Punkt als jeder Benchmark. Die eine Seite sagt: DeepSeek ist günstig genug und für 95 % der täglichen Arbeit gut genug. Die Erwiderung der anderen Seite: Bei langfristigen Aufgaben summieren sich Fehler – ein Modell, das für 95 % „ausreicht“, verwandelt einen mehrstündigen Agentenlauf in ein Chaos, weil sich die 5 % Fehler stapeln. Beide Seiten haben recht. Sie beschreiben lediglich unterschiedliche Aufgaben.

Preisgestaltung: Listenpreis vs. tatsächliche Rechnung

Hier liegen die meisten Vergleiche stillschweigend falsch, denn DeepSeeks Preise haben sich in diesem Jahr zweimal geändert, und die Hälfte der Artikel, die für diese Suchanfrage ranken, verwendet noch immer die Preise vom April.

Zunächst die Fakten. DeepSeek brachte V4 Pro am 24. April zu einem Richtpreis von 1,74 $ für Eingabe und 3,48 $ für Ausgabe pro 1 Mio. Token auf den Markt, einschließlich eines Einführungsrabatts von 75 %. Am 31. Mai wurde dieser Rabatt zum dauerhaften offiziellen Preis: 0,435 $ Eingabe / 0,87 $ Ausgabe pro 1 Mio. Token, wobei Cache-Hits bei der Eingabe 0,0036 $ pro 1 Mio. Token kosten (laut offizieller DeepSeek-Preisseite). Dieser Cache-Preis ist wichtiger, als er zunächst wirkt – DeepSeek cached wiederholte Präfixe automatisch. Sendet ein Agent also bei jeder Runde denselben Repository-Kontext und System-Prompt erneut, zahlt er für diese Token ungefähr 1 % des Cache-Miss-Preises. Bei cache-intensiven Agenten-Workloads kann die effektive Eingaberechnung dadurch deutlich unter dem ohnehin niedrigen Richtwert von 0,435 $ liegen.

Der Listenpreis von GLM-5.2 über die eigenständige API von Z.ai beträgt 1,40 $ für Eingabe und 4,40 $ für Ausgabe pro 1 Mio. Token. (Über unseren GLM-5.2-Endpunkt kostet es 1,26 $ / 3,96 $ – 10 % unter dem Listenpreis.)

Pro Token ist DeepSeek V4 Pro bei der Eingabe also ungefähr 3-mal und bei der Ausgabe 5-mal günstiger. Fall abgeschlossen? Nicht ganz – und genau diesen Punkt übersehen Preisübersichten in der Überschrift.

Der Preis pro Token und die Kosten pro Aufgabe weichen immer dann voneinander ab, wenn zwei Modelle unterschiedlich viel Denkaufwand benötigen, um dieselbe Aufgabe abzuschließen. GLM-5.2 denkt intensiv: Die Tokenverbrauchsdaten von Artificial Analysis setzen den Verbrauch bei maximaler Anstrengung auf etwa 42.000 Ausgabetoken pro Intelligence-Index-Aufgabe – mehr als GPT-5.5 bei seiner höchsten Einstellung verwendet. Die Rechnung: 42.000 Ausgabetoken zum GLM-Listenpreis von 4,40 $ kosten etwa 0,18 $ Ausgabe pro Aufgabe. Dieselben 42.000 Token würden bei DeepSeek mit 0,87 $ weniger als 0,04 $ kosten – der tatsächliche Tokenverbrauch von DeepSeek pro Aufgabe wurde jedoch nicht in vergleichbarer Form veröffentlicht. Behandle jedes Verhältnis der Aufgabenkosten daher als Schätzung, nicht als Messwert. Die Richtung ist klar, auch wenn das genaue Vielfache nicht feststeht: GLMs realer Kostenaufschlag pro abgeschlossener Aufgabe entspricht der Preisdifferenz pro Token multipliziert mit seinem Bedarf an Reasoning-Token. Plane mit der tatsächlichen Rechnung, nicht mit dem Listenpreis.

Meine Einschätzung, soweit sie etwas wert ist: Wenn die Kosten deine entscheidende Einschränkung sind, hat dieser Abschnitt deine Entscheidung bereits getroffen – und sie lautet DeepSeek. Der Rest des Artikels richtet sich an alle, deren Einschränkung die Leistungsfähigkeit ist.

Welches Modell passt zu deinem Projekt?

Du entwickelst einen Coding-Agenten für ein Repository in großem Maßstab. Wähle GLM-5.2. Der unabhängige Vorsprung bei der Intelligenz (51 gegenüber 44), das Benchmark-Muster bei langfristigen Aufgaben und der 1-Mio.-Token-Kontext, für dessen konsistente Nutzung es speziell trainiert wurde, weisen alle in dieselbe Richtung. Der Preis: Pro Aufgabe zahlst du ein Mehrfaches, und bei schnellen, klar spezifizierten Aufgaben bezahlst du für eine Tiefe, die du nicht benötigst.

Deine Arbeitslast besteht aus Algorithmen, Mathematik oder MINT-Reasoning. Wähle DeepSeek V4 Pro. Die Ergebnisse bei LiveCodeBench und Codeforces sind die besten veröffentlichten Werte überhaupt, und du erhältst sie für 0,87 $ pro 1 Mio. Ausgabetoken. Der Preis: Bei offenen, mehrstündigen Engineering-Aufgaben deuten die niedrigeren Werte bei langfristigen Aufgaben auf mehr sich aufaddierende Fehler hin – genau das Fehlermuster, das die Skeptiker auf HN beschreiben.

Du bist kosten- und durchsatzorientiert. DeepSeek, ohne große Diskussion – und strukturiere deine Prompts mit stabilen Präfixen, damit der Cache-Hit-Preis von 0,0036 $ seine Wirkung voll entfalten kann. Der Preis: Du akzeptierst das zweitbeste offene Modell bei allgemeiner Intelligenz, was du bei Klassifizierung, Extraktion und routinemäßigem Coding wahrscheinlich nie bemerken wirst.

Beide über eine API nutzen

Der praktische Vorteil, diese Modelle parallel zu betreiben: Beide sind über einen einzigen Endpunkt mit einem einzigen Schlüssel verfügbar, sodass ein A/B-Test mit deiner tatsächlichen Arbeitslast nur eine Codezeile Änderung erfordert. Beide verwenden das OpenAI-kompatible Chat-Completions-Format.

import requests
import json
 
url = "https://gptproto.com/v1/chat/completions"
 
def ask(model: str, prompt: str) -> str:
    payload = json.dumps({
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "stream": False
    })
    headers = {
        "Authorization": "GPTPROTO_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
 
task = "Refactor this function to be idempotent: ..."
 
# Dieselbe Anfrage, zwei Modelle – vergleiche sie mit deiner eigenen Arbeitslast
print(ask("glm-5.2", task))
print(ask("deepseek-v4-pro", task))

Oder mit cURL:

curl --location 'https://gptproto.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: GPTPROTO_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "glm-5.2",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Who are you?"}],
  "stream": false
}'

Ersetze "glm-5.2" durch "deepseek-v4-pro", und derselbe Aufruf erreicht das andere Modell. Der vollständige Katalog befindet sich unter gptproto.com/model.