GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro: 벤치마크, 가격 및 실제로 사용할 모델 (2026)

사양 한눈에 비교

서류상으로 보면 이 두 모델은 형제처럼 보입니다. 둘 다 중국산이고, MIT 라이선스를 따르는 오픈 웨이트 Mixture-of-Experts 모델이며, 실제로 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 하지만 underlying 아키텍처 철학은 서로 다르며, 이 차이가 곧 살펴볼 벤치마크 패턴을 상당 부분 설명해 줍니다.

여기서 아키텍처가 중요한 이유는 무엇일까요? 1M 토큰 윈도우는 모델이 이를 사용할 여력이 있을 때만 유용하기 때문입니다. Z.ai의 해법은 IndexShare입니다. 4개의 희소 어텐션 레이어마다 동일한 어텐션 인덱서를 재사용하는 방식으로, 모델 카드에 따르면 전체 1M 컨텍스트에서 토큰당 컴퓨팅 비용을 2.9× 줄입니다. DeepSeek의 해법은 하이브리드 어텐션 시스템입니다. 모델 카드에 따르면 동일한 길이에서 이전 모델 V3.2 대비 FLOPs의 27%, KV 캐시의 10%만 사용합니다. 쉽게 말하면 GLM-5.2는 매우 긴 에이전트 궤적 전반에서 일관성을 유지하는 데 효율성 예산을 썼고, DeepSeek은 긴 컨텍스트를 저렴하게 제공하는 데 예산을 썼습니다. 솔직히 말해 이것이 이 비교의 축소판 전체입니다.

벤치마크: 수치가 실제로 말해 주는 것

먼저 현재 이용 가능한 유일한 독립적이고 공정한 비교 수치부터 살펴보겠습니다. Artificial Analysis는 GDPval-AA, Terminal-Bench v2.1, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond 등 9개의 평가를 포함하는 Intelligence Index v4.1을 모델마다 동일한 조건에서 실행합니다. GLM-5.2는 최대 노력 설정에서 51점을 기록해 모든 오픈 웨이트 모델 중 가장 높았습니다. DeepSeek V4 Pro는 최대 추론 노력 설정에서 44점을 기록해 오픈 모델 중 MiniMax-M3와 함께 2위를 차지했습니다. 참고로 Claude Opus 4.8은 56점, GPT-5.5는 55점이므로 이 두 오픈 모델 사이의 격차는 분명하지만, 어느 쪽도 독점 프런티어 모델과 크게 떨어져 있지는 않습니다. 이는 독립적으로 측정된 사실입니다.

이 줄 아래의 모든 내용은 공급업체가 보고한 수치이며, 그에 맞게 다루겠습니다.

두 공급업체의 자체 표가 겹치는 부분에서는 GLM-5.2가 앞섭니다. SWE-bench Pro는 62.1 대 55.4, MCP-Atlas는 77.0 대 73.6, 도구를 사용한 Humanity's Last Exam은 54.7 대 48.2입니다. 알아둘 점은 DeepSeek의 SWE-bench Pro 수치가 Scale의 SEAL 리더보드에 독립 항목으로 등록되어 있지 않다는 것입니다. 따라서 6.7점의 격차는 전적으로 공급업체 보고에 기반합니다.

다음은 DeepSeek이 독점적으로 강점을 보이는 영역, 즉 GLM-5.2가 아직 발표하지 않은 벤치마크입니다. DeepSeek V4 Pro는 LiveCodeBench에서 93.5%를 기록했으며, 공개 모델과 비공개 모델을 통틀어 가장 높은 점수입니다. Codeforces 레이팅은 3206점입니다. GPQA Diamond에서는 90.1%, HMMT에서는 95.2%, SWE-bench Verified에서는 80.6%를 기록해 오픈 웨이트 모델 중 가장 높았습니다. Z.ai는 Verified를 건너뛰고 곧바로 더 어려운 SWE-bench Pro에 도전했습니다. 제 판단으로는 두 연구소 모두 각자의 강점에 맞춰 벤치마크를 선택했고 불리한 영역에서는 조용히 있었던 것 같습니다. 이것이 바로 독립적인 AA 수치가 어떤 단일 공급업체 표보다 중요한 이유입니다.

제가 다른 비교 글에서는 단 한 번도 지적된 것을 보지 못한 함정이 하나 있습니다. 여기저기 떠도는 Terminal-Bench 수치는 비교할 수 없습니다. Z.ai는 Terminal-Bench 2.1에서 GLM-5.2가 81.0점을 기록했다고 보고합니다. DeepSeek의 모델 카드는 Terminal-Bench 2.0에서 67.9점을 기록했다고 보고합니다. 서로 다른 버전의 벤치마크입니다. 어떤 글에서 이 두 수치를 같은 열에 넣었다면 해당 탭을 닫으세요.

코딩: 서로 다른 두뇌

솔직히 요약하면 이 모델들은 서로 다른 유형의 코딩에 강하며, 그 차이가 충분히 뚜렷해 라우팅 기준으로 삼을 수 있습니다.

GLM-5.2는 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. Z.ai가 보고한 수치에 따르면, 수 시간에서 수십 시간 규모의 개방형 엔지니어링 프로젝트를 측정하는 벤치마크인 FrontierSWE에서 74.4%를 기록했습니다. 이는 GPT-5.5의 72.6%를 앞서며 Claude Opus 4.8과는 1% 이내의 차이입니다. Terminal-Bench 2.1에서는 81.0점으로, 이전 모델 GLM-5.1보다 19점 상승했습니다. 모든 장기 추론 평가에서 나타나는 패턴은 분명합니다. 이 모델은 복잡한 다단계 작업 과정에서 흐트러지지 않고 계획을 유지하도록 학습되었습니다.

DeepSeek V4 Pro는 알고리즘 전문 모델입니다. LiveCodeBench는 정확하고 독립적이며 정답 여부가 전부인 경쟁 프로그래밍 문제를 테스트하며, 지금까지 이보다 높은 점수를 발표한 모델은 없습니다. 3206점의 Codeforces 레이팅과 95.2%의 HMMT 점수도 같은 이야기를 들려줍니다. 완전한 사양이 주어지면 정확하고 간결한 해법을 만들어 냅니다.

두 가지 작업을 떠올려 보세요. "이 200개 파일로 구성된 서비스를 읽고, 규칙을 파악하고, 리팩터링을 제안하고 실행해 줘"라는 작업은 GLM-5.2의 주특기입니다. 파일당 대략 3K 토큰이라면 200개 파일은 600K 토큰의 컨텍스트이며, 실제로 처리할 수 있는 범위입니다. 반면 "완전히 명세화된 문제가 있습니다. 정확한 200줄 패치를 작성해 주세요"라는 작업은 DeepSeek이 훨씬 저렴한 비용으로 하루 종일 수행할 수 있습니다.

Hacker News 커뮤니티의 논쟁은 어떤 벤치마크보다 이 트레이드오프를 잘 보여 줍니다. 한쪽은 DeepSeek이 일상 업무의 95%를 처리하기에 충분히 저렴하고 충분히 뛰어나다고 말합니다. 다른 쪽은 장기 작업에서는 실패가 누적된다고 반박합니다. "95%에 충분한" 모델이 다단계 에이전트 실행을 엉망으로 만들 수 있다는 것입니다. 5%의 오류가 쌓이기 때문입니다. 양쪽 모두 옳습니다. 단지 서로 다른 업무를 설명하고 있을 뿐입니다.

가격: 표시 가격과 실제 청구액

대부분의 비교가 조용히 잘못된 결론을 내리는 부분입니다. DeepSeek의 가격이 올해 두 번 변경되었는데도 이 검색어로 순위에 오른 글의 절반은 여전히 4월 수치를 인용하고 있기 때문입니다.

먼저 사실부터 살펴보겠습니다. DeepSeek은 4월 24일 V4 Pro를 출시하면서 1M 토큰당 입력 $1.74 / 출력 $3.48의 기준 가격을 제시했고, 출시 할인으로 75%를 적용했습니다. 5월 31일 이 할인은 영구적인 공식 가격으로 전환되었습니다. $0.435 입력 / 1M 토큰당 $0.87 출력, 캐시 적중 입력은 1M당 $0.0036입니다(DeepSeek 공식 가격 페이지 기준). 이 캐시 요금은 보이는 것보다 훨씬 중요합니다. DeepSeek은 반복되는 접두사를 자동으로 캐시하므로, 에이전트가 매 턴 동일한 저장소 컨텍스트와 시스템 프롬프트를 다시 전송할 경우 해당 토큰에 대해 캐시 미적중 요금의 약 1%만 지불합니다. 캐시 사용량이 많은 에이전트 작업에서는 실제 입력 비용이 헤드라인 가격인 $0.435보다도 훨씬 낮아질 수 있습니다.

Z.ai의 독립 API에서 GLM-5.2의 정가 요금은 1M 토큰당 입력 $1.40 / 출력 $4.40입니다. (저희 GLM-5.2 엔드포인트를 이용하면 $1.26 / $3.96으로 정가보다 10% 저렴합니다.)

따라서 토큰당 가격만 보면 DeepSeek V4 Pro가 입력에서 약 3배, 출력에서 약 5배 저렴합니다. 결론이 난 것일까요? 아직 아닙니다. 바로 이 부분을 헤드라인 가격표에서는 놓칩니다.

두 모델이 동일한 작업을 완료하는 데 사용하는 추론량이 서로 다르면 토큰당 가격과 작업당 비용은 달라집니다. GLM-5.2는 깊이 생각하는 모델입니다. Artificial Analysis의 토큰 소비 데이터에 따르면 최대 노력 설정에서 Intelligence Index 작업 하나당 약 42,000개의 출력 토큰을 사용하며, 이는 최고 설정의 GPT-5.5보다도 많습니다. 계산해 보겠습니다. GLM의 정가인 $4.40으로 출력 토큰 42K를 사용하면 작업당 출력 비용은 약 $0.18입니다. 같은 42K 토큰을 DeepSeek의 $0.87 요금으로 처리하면 $0.04 미만입니다. 하지만 DeepSeek의 실제 작업당 토큰 소비량은 비교 가능한 형태로 공개되지 않았으므로, 작업당 비용 비율은 측정값이 아니라 추정치로 봐야 합니다. 정확한 배수가 분명하지 않더라도 방향은 명확합니다. 완료된 작업당 GLM의 실제 비용 프리미엄은 토큰 가격 차이에 추론 토큰을 사용하는 양을 곱한 값입니다. 표시 가격이 아니라 실제 청구액을 기준으로 예산을 책정하세요.

제 판단을 말씀드리자면, 비용이 가장 큰 제약이라면 이 섹션만으로 이미 결론을 내릴 수 있습니다. DeepSeek입니다. 이 글의 나머지 부분은 제약 조건이 성능인 분들을 위한 내용입니다.

프로젝트에 맞는 모델은 무엇일까요?

저장소 규모의 코딩 에이전트를 만들고 있습니다. GLM-5.2를 선택하세요. 독립적인 지능 평가 우위(51 대 44), 장기 추론 벤치마크 패턴, 그리고 일관된 활용을 위해 특별히 학습된 1M 컨텍스트가 모두 같은 결론을 가리킵니다. 비용은 작업당 몇 배 더 지불해야 한다는 것입니다. 빠르고 명확하게 명세된 작업에서는 필요하지 않은 깊이에 비용을 지불하게 됩니다.

작업이 알고리즘, 수학 또는 STEM 추론입니다. DeepSeek V4 Pro를 선택하세요. LiveCodeBench와 Codeforces 결과는 공개된 수치 중 최고 수준이며, 출력 1M 토큰당 $0.87에 이용할 수 있습니다. 단점은 개방형 다시간 엔지니어링 작업에서 낮은 장기 추론 점수가 더 많은 누적 실패를 시사한다는 점입니다. HN 회의론자들이 설명하는 바로 그 실패 방식입니다.

비용 제약이 있고 높은 처리량이 필요합니다. 큰 논쟁 없이 DeepSeek을 선택하세요. 그리고 안정적인 접두사를 사용하도록 프롬프트를 구성해 $0.0036의 캐시 적중 요금이 최대한 효과를 내도록 하세요. 단점은 일반 지능 기준 오픈 모델 2위를 선택하게 된다는 점입니다. 분류, 추출 및 일반적인 코딩에서는 이 차이를 거의 느끼지 못할 가능성이 높습니다.

하나의 API로 두 모델에 액세스하는 방법

두 모델을 나란히 실행하는 실용적인 이유는 다음과 같습니다. 하나의 키로 하나의 엔드포인트를 통해 두 모델을 모두 사용할 수 있으므로 실제 작업에서 A/B 테스트를 수행하는 것은 한 줄만 변경하면 됩니다. 두 모델 모두 OpenAI 호환 채팅 완성 형식을 사용합니다.

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: ..."
 
# Same request, two models — compare on your own workload
print(ask("glm-5.2", task))
print(ask("deepseek-v4-pro", task))

또는 cURL을 사용하세요:

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
}'

"glm-5.2"를 "deepseek-v4-pro"로 바꾸면 동일한 호출로 다른 모델에 요청할 수 있습니다. 전체 카탈로그는 gptproto.com/model에서 확인할 수 있습니다.