DeepSeek 与 GLM：2026年哪款中文开源模型更胜一筹？

如果您在2026年为生产负载选择两个中文开放权重模型家族，DeepSeek与glm的选择通常取决于三个数字：每百万token的价格、SWE-Bench验证分数以及您实际需要模型完成的代理工作多少。两家实验室都提供MIT许可的权重。它们在成本上都低于Claude和GPT-5。但它们做出了不同的权衡——DeepSeek V4侧重于极端效率和1M-token的上下文窗口，而智谱的GLM-5家族则更注重代理工程和Claude风格的编码行为。本指南将直接给出结论，详细比较在下面，并提供一个您可以将其应用于您自己的工作负载的成本示例。

判决：DeepSeek与GLM的对决胜者是谁

对于大多数团队来说，DeepSeek V4-Flash 是更好的默认选择。 它比每个付费的 GLM 级别都便宜，提供 1M 令牌的上下文窗口，并且旧 IDs 将路由到它，直到它们在 2026 年 7 月 24 日 15:59 UTC 退役。 deepseek-chat / deepseek-reasoner 选择 GLM-5 而不是 避免使用 GLM-4.5 / 4.6 如果您需要一个具有强大长期工具使用能力和Claude风格的代理编码伙伴，并且能够承受价格溢价——它在SWE-bench验证中得分为77.8%，在AIME 2026中得分为92.7%，在GPQA-Diamond中得分为86.0%，Z.ai明确将其定位为Claude Opus的替代品。

Pick DeepSeek V4-Pro 只有当您需要比GLM-5在输出token上的更低成本的前沿级推理，但具有更大的上下文窗口时。 对于新构建——它们是上一代产品。 避免使用旧版 DeepSeek 模型 IDs 退役日期之后。 GLM-4.7

At-a-glance comparison table

来源：DeepSeek V4公告（2026年4月24日）；GLM-4.7在SWE-bench上得分为73.8%，在HumanEval上得分为85.2%；GLM-5 API的价格为每百万输入token 1.00美元，每百万输出token 3.20美元；GLM-4家族的价格从免费的Flash变体到每百万输出token 2.20美元的GLM-4.7不等。

编码：GLM的主场，仅略胜一筹

编码是这次比较变得有趣的地方。Z.ai在代理工程上投入了大量资金——GLM-5旨在进行复杂系统工程和长期代理任务，在后台架构、复杂算法和顽固的bug修复中表现出强大的深度推理性能，同时通过集成DeepSeek稀疏注意力机制来提高token效率，同时保持长上下文质量。借鉴DeepSeek自己的注意力机制是有说服力的：它证实了DeepSeek在架构上的领先地位，即使GLM正在缩小应用差距。

对于DeepSeek来说，需要了解的是其V4-Pro在2026年4月24日发布的公告中SWE-Bench验证的得分为80.6%，略高于GLM-5的77.8%。但原始分数只是故事的一半。实际上：

• 绿野代码生成 ——两者都非常出色。V4-Flash每百万输出令牌0.28美元，比GLM-5在输出上的成本便宜约8倍，这在代理循环输出数十万个令牌时很重要。
• 长期目标代理运行 ——GLM-5.1可以在单次运行中独立工作长达8小时，从规划到执行，再到迭代优化和最终交付，与Claude Opus 4.6全面能力对齐。这是GLM最强的卖点。
• 巨大的代码库 ——DeepSeek V4的1M令牌默认上下文远超GLM-5的20万。如果您需要将整个monorepo输入到单个提示中，DeepSeek默认胜出。

对于日常编码任务，我们的指南介绍了在V4-Flash上效果良好的提示模式，而我们 DeepSeek for coding 的文章则单独覆盖了IDE集成角度。 DeepSeek Coder vs Copilot 在V4-Pro或V4-Flash上，API返回

推理：V4-Pro思考模式与GLM-5

两个系列都配备了专门的推理行为。在DeepSeek V4上，思考模式是一个请求参数——而不是一个单独的模型ID。您设置 reasoning_effort="high" with extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}} 。为了最大努力，使用 reasoning_content alongside the final content，这需要 reasoning_effort="max"覆盖了实际设置。 max_model_len >= 393216 (384K 令牌) to avoid truncation.

GLM-5采取了不同的方法：针对不同延迟/质量权衡的独立模型变体（GLM-5、GLM-5-Turbo、GLM-5.1）。Z.ai于2026年3月27日发布了GLM-5.1，声称编码评估得分为45.3，与Claude Opus 4.6的47.9相比提高了28%，超过了GLM-5基准分数35.4。值得注意的是：这些基准是由Z.ai自行报告的，尚未经过独立验证。

在数学和科学方面，GLM-5在AIME 2026中得分92.7%，在GPQA-Diamond中得分86.0%。在决定使用DeepSeek V4或V4-Pro进行数学密集型工作负载之前，请先交叉检查DeepSeek V4技术报告以确认V4-Pro的匹配数字。 DeepSeek for math 两个提供商首先提供英文和中文版本；对于其他所有内容，我们的

Writing and general chat

对于非编码聊天——翻译、草稿、摘要、面向客户的文案——仅从成本角度来看，V4-Flash是显而易见的选择。GLM系列模型有一个值得注意的特点：2025年12月，麻省理工学院的研究人员记录了，当通过非标准方法查询时，GLM系列模型大约50%的时间会将自己识别为Claude。这并不意味着GLM不可用，但如果您的产品关心模型身份的披露，那么这是一个真正的考虑因素。

Both providers ship in English and Chinese first; for everything else, our DeepSeek languages 参考涵盖了支持的集合。

价格：标题差距

这里是您今天应该输入到电子表格中的费率，所有费用均为每1M个token，美元：

Zhipu对GLM-5.1的收费是每百万输入令牌1.40美元，每百万输出令牌约4.40美元，而Anthropic的Claude Opus 4.6截至2026年2月，每百万输入令牌收费5美元，每百万输出令牌收费25美元。因此，GLM比西方前沿模型便宜——但DeepSeek V4-Flash在输入和输出上都低于每个付费的GLM层级。要进行全面的价格之旅，请参阅。 DeepSeek API pricing.

两个重要的注意事项：

1. DeepSeek API的淡季折扣于2025年9月5日结束，并且没有随着V4的发布而重新引入。不要假设夜间折扣。
2. Z.ai于2026年2月11日取消了每月3美元的促销定价，因此如果您看到这个数字在流传，它不再适用——当前定价从约每月10美元开始。

工作成本示例：每月1百万API调用

具体的数学计算胜过模糊的描述。以一个典型的工作负载为例：每月100万次API调用，系统提示（跨调用缓存）为2000个令牌，用户消息（每个调用未缓存）为200个令牌，响应为300个令牌。我们将据此计算费用。 deepseek-v4-flash然后与GLM-5进行比较。

DeepSeek V4-Flash

Cached input    : 2,000 × 1,000,000 = 2.0B tokens × $0.0028/M = $5.60
Uncached input  :   200 × 1,000,000 = 200M tokens × $0.14/M   = $28.00
Output          :   300 × 1,000,000 = 300M tokens × $0.28/M   = $84.00
                                                              -------
Total                                                         $117.60

GLM-5（无已发布的缓存命中层）

Input           : 2,200 × 1,000,000 = 2.2B tokens × $1.00/M   = $2,200.00
Output          :   300 × 1,000,000 = 300M tokens × $3.20/M   =   $960.00
                                                              ---------
Total                                                         $3,160.00

相同的工作量，成本差异约27倍——主要由DeepSeek的上下文缓存层驱动，该层现在对重复前缀收费为每百万个token 0.0028美元（自2026年4月26日降价以来）。 DeepSeek context caching 解释了实际中缓存命中检测的工作原理。如果您更愿意自己建模数字，请参考以下内容。 DeepSeek pricing calculator 涵盖 V4-Flash 和 V4-Pro。

注意，在V4-Pro上运行相同的示例（列表价格为0.0145美元/美元1.74/美元3.48），费用为1,421.00美元——仍然比GLM-5便宜一半以上，但在前沿层（以及2026年5月31日前的75% V4-Pro促销期间，相同的工作量费用为355.25美元——比GLM-5便宜约9倍）差距急剧缩小。

API人机工程学

两个提供商都暴露了与 OpenAI 兼容的端点。在 DeepSeek 上，聊天请求击中 POST /chat/completions, the OpenAI-compatible endpoint at https://api.deepseek.com. DeepSeek also ships an Anthropic-compatible surface against the same base URL, so the Anthropic SDK works by swapping base_url and api_key。最小 Python：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com", api_key="...")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this PR."}],
    temperature=0.0,
    max_tokens=2000,
)

DeepSeek API是无状态的——您必须在每个请求中重新发送对话历史。Web和应用程序界面维护会话历史；API不维护。以下是一些值得了解的有用参数： temperature （代码为 0.0，通用聊天为 1.3，创意写作为 1.5）， top_p, max_tokens, reasoning_effort，JSON 模式，工具调用，流式传输，上下文缓存，FIM 完成度（Beta — 需要 thinking: {"type": "disabled"}），以及聊天前缀完成度（Beta）。

JSON mode is designed 以返回有效的JSON，但不保证。模型可能会偶尔返回空内容；在您的提示中包含“json”一词以及一个小示例模式，并设置 max_tokens high enough to avoid truncation. See DeepSeek API JSON mode 完整的处理模式。

GLM自带一些特性：请配置您的编码工具指向https://api.z.ai/api/coding/paas/v4上的GLM编码端点，并选择兼容模式——GLM支持OpenAI和Anthropic API格式。注册可以使用国际邮箱，但计费优先考虑支付宝和微信支付，新账户的速率限制较为保守，支持文档主要使用中文，尽管核心API端点的英文文档也存在。对于非中文团队来说，这确实是一大挑战。

如果您维护对旧版 deepseek-chat or deepseek-reasoner ID的集成，目前它们都路由到 deepseek-v4-flash 并将于2026年7月24日15:59 UTC停用。迁移只需一行代码。 model= swap; base_url does not change. DeepSeek OpenAI SDK compatibility 详细说明了交换过程。

隐私、生态系统和许可

两个实验室都为当前一代发布版本（V4-Pro、V4-Flash、V3.2、R1在DeepSeek方面；GLM-5、GLM-4.7及其Flash变体在GLM方面）发布了MIT许可的开源权重。GLM-5在Hugging Face上以MIT许可证发布，可通过Z.ai API和OpenRouter获取。

硬件故事：智谱AI仅在华为Ascend 910B加速器上训练了完整的GLM-5系列，这使得它成为在没有Nvidia GPU访问的情况下构建竞争前沿模型的突出示范之一，尤其是考虑到智谱自2025年1月以来的美国实体名单位置。DeepSeek的培训基础设施在其V3和V4技术报告中得到了很好的记录。两个实验室都在受中国法律管辖的服务器上处理API请求；如果这对您的行业是一个硬性约束，那么自托管开源权重是这两个系列的选择。

When to pick which

• Pick DeepSeek V4-Flash 用于高量级聊天、RAG、分类和通用编码，其中每项任务的费用占主导地位。
• Pick DeepSeek V4-Pro 用于前沿级编码代理和推理工作负载，您需要1M-token的上下文和SWE-Bench验证的Flash提升。
• 选择GLM-5 / GLM-5.1 当您特别需要一个Claude风格的长期视角代理工程伙伴，并且已经验证GLM的工具调用堆栈适合您的框架时。
• 选择GLM-4.7-Flash 仅作为非关键子任务的免费回退；它确实是免费的，但功能有限。
• 而是自行托管 如果您的数据居住地规则禁止使用任何中国云服务——这两个系列都在MIT许可下发布开源权重。

对于更广阔的视野，请参阅 DeepSeek vs Qwen and DeepSeek vs Kimi，或浏览完整的 AI comparison hub.

Bottom line

DeepSeek V4-Flash是性价比之选：比所有付费GLM层级都便宜，拥有1M个token的上下文窗口，并在需要前沿层级行为时，可以依赖V4-Pro的SWE-Bench验证数据。如果您特别想要类似Claude风格的代理式工程，愿意承担上述示例中V4-Flash每调用成本的大约19倍，并且不需要1M个token的窗口，那么GLM-5是更好的选择。对于大多数阅读这篇文档的团队来说，DeepSeek与GLM的选择最终取决于 model="deepseek-v4-flash" 并设置一个日历提醒，在2026年7月24日之前迁移离旧版ID。

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.