DeepSeek V4 Flash vs. GLM-5.2: Das 0731-Update im Test

DeepSeek hat deepseek-v4-flash heute still und leise neu gebaut. In vier bewerteten Aufgaben zog das Modell dreimal mit GLM-5.2 gleich, entschied die vierte für sich und kostete dabei 19-mal weniger. Auf dem Papier bleibt GLM-5.2 dennoch das leistungsstärkere Modell – und sein Ausfall bei meiner vierten Aufgabe hängt mit einer Falle zusammen, in die man durchaus absichtlich geraten kann.

Diese Falle heißt Reasoning-Budget. Über den von mir getesteten Endpoint dachte GLM-5.2 selbst bei kurzen Prompts ausführlich nach. Bei einer Aufgabe mit detaillierter Spezifikation verbrauchte es 16.000 Output-Tokens, ohne jemals eine Antwort auszugeben. Flash erledigte dieselbe Aufgabe mit 2.525 Tokens.

Was das 0731-Update bei deepseek-v4-flash verändert

In DeepSeeks API-Dokumentation ist für deepseek-v4-flash jetzt die Modellversion DeepSeek-V4-Flash-0731 angegeben. Die Aufrufmethode bleibt unverändert, und der Alias verweist weiterhin auf den neuesten Build. Bestehender Code bricht also nicht – allerdings merkt er auch nicht, dass sich das Modell darunter geändert hat.

Auf der Preisseite findet sich kein Changelog zum Update. Auch im News-Index von DeepSeek gab es bei meinem Check am 2026-07-31 keinen Eintrag für Juli 2026. Für Vergleiche ist das relevant: Ein veröffentlichter Flash-Score beschreibt immer den Build, der zum Zeitpunkt des Tests aktiv war. Deshalb sollten sowohl Testdatum als auch Variante geprüft werden – denn „Flash Base“, „Flash (Reasoning)“ und „Flash (Reasoning, Max Effort)“ sind drei unterschiedliche Zeilen mit unterschiedlichen Werten.

Dieselbe Dokumentationsseite bestätigt die für den Direktvergleich relevanten Daten: 1M Kontext, maximal 384K Output-Tokens, standardmäßig aktivierter Thinking-Modus mit optionalem Non-Thinking-Modus sowie ein Concurrency-Limit von 2.500 gegenüber 500 bei Pro. Die Responses API unterstützt derzeit nur deepseek-v4-flash; deepseek-v4-pro soll Anfang August 2026 folgen.

Vier identische Aufgaben: So schnitten beide Modelle ab

Ich habe beiden Modellen am 2026-07-31 über einen OpenAI-kompatiblen Relay dieselben Prompts geschickt. Thinking blieb auf der Standardoption, max_tokens stand – sofern nicht anders erwähnt – auf 8.000. Bewertet wurde nicht nach Eindruck, sondern mechanisch: Die beiden Coding-Aufgaben liefen gegen versteckte Testfälle, jeweils 6 und 8. Die JSON-Aufgabe wurde Schlüssel für Schlüssel gegen das geforderte Schema geprüft. Für die Retrieval-Aufgabe gab es exakt einen korrekten String.

Drei der vier Aufgaben sind ehrliche Unentschieden. Beide Modelle fanden in t1 denselben Fehler: ein striktes <, das direkt angrenzende Intervalle wie (1,4) und (4,5) nicht zusammenführt. Beide lieferten denselben Ein-Zeichen-Fix. Die strikte JSON-Aufgabe lösten beide bytegenau, und bei t4 kombinierten beide ein in Datensatz 211 verstecktes Geheimnis mit einer Regel aus Datensatz 1290 und gaben korrekt quartz-mallard-90 zurück.

t2 ist der Ausreißer – und hier ist Genauigkeit wichtiger als eine Siegesrunde. GLM-5.2 lieferte keine falsche Antwort, sondern gar keine. Mit einem Limit von 8.000 Tokens verbrauchte es sämtliche 8.000 für Reasoning und gab nach 110s leeren Content zurück. Um auszuschließen, dass allein mein Limit die Ursache war, wiederholte ich den Lauf mit 16.000 Tokens: 16.000 Tokens verbraucht, weiterhin leer, 214s. Ein dritter Versuch mit 24.000 Tokens endete nach 301s mit einem Fehler. Flash erzeugte dagegen eine Funktion, die alle acht Fälle bestand, einschließlich der drei Fälle, die ValueError auslösen müssen.

Die Einschränkungen sollten klar sein: Das ist n=1 pro Aufgabe über einen einzelnen Relay-Endpoint, kein Benchmark. Reasoning-Tokens werden hier innerhalb von completion_tokens abgerechnet; der offizielle Z.ai-Endpoint könnte sie anders streamen oder abrechnen. Was die Daten aus meiner Sicht zeigen, ist die Tendenz, nicht ein exaktes Verhältnis: GLM-5.2 benötigt pro Aufgabe deutlich mehr Tokens und Wall-Clock-Zeit.

Worin GLM-5.2 wirklich vorn liegt

Nach den Metriken, die in der Branche tatsächlich verwendet werden, ist GLM-5.2 das stärkere Modell. Aus meinen Ergebnissen abzuleiten, ein günstiges Modell gewinne überall, wäre falsch. Artificial Analysis bewertet GLM-5.2 (max) im Intelligence Index mit 51, DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) mit 40 – ein Abstand von 11 Punkten. Dazu kommt ein wesentlich größeres Modell: 753B Parameter insgesamt und ~40B aktiv gegenüber 284B insgesamt und 13B aktiv bei Flash.

Die von Z.ai veröffentlichten Werte für GLM-5.2 passen zu einem Flaggschiffmodell: SWE-bench Pro 62.1%, Terminal-Bench 2.1 81.0, AIME 2026 99.2%, GPQA Diamond 91.2% und HLE mit Tools 54.7%. Das sind Herstellerangaben; für Flash gibt es bei den meisten dieser Tests keinen vergleichbaren Eintrag.

Genau das ist die ehrliche Benchmark-Schlagzeile: Die beiden Modelle teilen praktisch keine Evaluierungen. Die Modell-Tracking-Seite benchlm vergleicht sie zwar, benennt aber keinen Sieger, weil es keine direkt vergleichbaren Zeilen gibt. Die öffentlichen Werte von Flash stammen aus einer Base-Model-Suite – MMLU 88.7%, HumanEval 69.5%, GSM8K 90.8% –, jene von GLM-5.2 aus einer Suite für agentisches Coding.

Wissen ist die eine Kategorie mit Überschneidung. Dort sieht benchlm GLM-5.2 mit 59.6 gegenüber 56.4 vorn. Wenn zwei Vergleichsseiten bei diesem Duell zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen, liegt es meist daran, dass verschiedene Varianten in unterschiedlichen Suites bewertet wurden. Verlässlich ist der Wert, dessen Variante und Datum zu dem Modell passen, das du tatsächlich aufrufen willst.

Praktiker beschreiben die Aufteilung ähnlich, wie ich sie gemessen habe. Aus einem r/opencodeCLI-Thread, in dem beide Modelle dieselbe Aufgabe bearbeiteten:

GLM 5.2 reasons hard on everything. V4 scales it, almost no wind-up on the simple fix, GLM 5.2 pulls ahead on anything that is not banally [simple] …

Damit ist der Tausch auf den Punkt gebracht: Bei schwierigen Problemen ist das ausgeprägte Reasoning von GLM-5.2 ein Vorteil, bei einfachen Aufgaben hingegen reiner Overhead.

Die tatsächliche Kostendifferenz geht über die Preisliste hinaus

Zunächst die Listenpreise, beide am 2026-07-31 auf den Seiten der jeweiligen Anbieter geprüft.

Wendet man diese Preise auf die Tokens an, die beide Modelle in meinen vier Aufgaben tatsächlich verbrauchten, wächst der Abstand über das 15.7x-Verhältnis beim Output hinaus. Denn das teurere Modell ist zugleich das ausführlichere:

Alle Prompts wurden ohne warmen Cache gesendet, daher wird jeder Input zum Cache-Miss-Preis abgerechnet. Wer die Werte nachrechnen möchte, kann die Spalten oben mit der vorherigen Tabelle multiplizieren.

Bei t4 fällt der Abstand mit 9.9x am kleinsten aus. Ist ein Job vor allem inputlastig, dominiert das 10x-Verhältnis beim Input; die längeren Outputs spielen dann kaum noch eine Rolle. Das ist die eine Workload-Form, bei der der Aufpreis von GLM-5.2 begrenzt bleibt.

Auf DeepSeeks Preisseite steht, dass die API „bald eine Peak-/Off-Peak-Preisgestaltung“ einführen wird: Für alle Abrechnungspositionen gilt dann zwischen 09:00–12:00 und 14:00–18:00 Pekinger Zeit (UTC+8) ein Faktor von 2x. Ein Startdatum soll noch angekündigt werden. Während der asiatischen Geschäftszeiten würde sich Flashs Output-Vorteil dadurch auf ungefähr 5x reduzieren. In die andere Richtung wirkt der Cache-Hit-Input: Mit $0.0028 ist Flash dort 93-mal günstiger als GLM-5.2 mit $0.26, weshalb ein wiederverwendeter großer stabiler Prefix den Abstand vergrößert. Speziell für Coding bietet Z.ai außerdem einen Coding Plan ab $18/Monat mit GLM-5.2 und Off-Peak-Nutzung zum halben Preis an. Das ist allerdings ein anderes Abrechnungsmodell als die oben genannten Tokenpreise.

Welches Modell für welche Workload?

Das ist eher eine Routing-Voreinstellung, die validiert werden sollte, als eine endgültige Regel – schließlich beruht sie auf einem Durchlauf mit vier Aufgaben. Standardmäßig würde ich zu Flash routen und nur für die Teilmenge an GLM-5.2 eskalieren, bei der eine falsche Antwort mehr kostet als das 19-Fache der Token-Ausgaben. Wer GLM-5.2 nutzt, sollte dem Modell genügend Spielraum geben: Ein Limit, das für Flash großzügig wäre, kann hier zu einer kostenpflichtigen Nicht-Antwort führen.

Einen Punkt kann dieser Vergleich nicht entscheiden: Seit dem heutigen 0731-Release gibt es noch keine unabhängige Neubewertung von Flash. Der Abstand von 51 zu 40 beschreibt daher den April-Build. Wie weit die aktuellen Fähigkeiten tatsächlich auseinanderliegen, ist nicht gemessen. Für die eigene Workload lässt sich das nur durch eigene Evaluierungen gegen beide Aliase bestimmen.

FAQ

Ist DeepSeek V4 Flash 0731 ein neues Modell oder ein Update?

Es ist ein Update des bestehenden Modells, kein neues Modell. DeepSeeks Dokumentation nennt DeepSeek-V4-Flash-0731 als Version und bestätigt die unveränderte Aufrufmethode. deepseek-v4-flash verweist damit ohne Anpassung im eigenen Code weiterhin auf den neuesten Build.

Hat DeepSeek V4 Flash GLM-5.2 geschlagen?

Nicht bei der Leistungsfähigkeit: Artificial Analysis bewertet GLM-5.2 (max) mit 51 und DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) mit 40. Flash gewann bei den Kosten pro gelöster Aufgabe und erreichte bei drei von vier bewerteten Aufgaben ein Unentschieden – zu 19.4x niedrigeren Gesamtkosten.

Ist GLM-5.3 bereits verfügbar?

Stand 2026-07-31 nicht: GLM-5.2 ist der neueste Eintrag sowohl in Z.ais eigener Preistabelle als auch in der Modellliste des Coding Plan. In beiden gibt es keine 5.3-Zeile.

Welches Modell ist bei einem Job mit 1M-Token-Kontext günstiger?

DeepSeek V4 Flash: beim Cache-Miss-Input um den Faktor 10 und beim Cache-Hit-Input um den Faktor 93. Meine Retrieval-Aufgabe mit rund 45K Tokens kostete mit Flash $0.006380, mit GLM-5.2 dagegen $0.063224.

Kann ich beide Modelle in Claude Code verwenden?

Ja, beide Anbieter dokumentieren einen Endpoint im Anthropic-Format. DeepSeek führt https://api.deepseek.com/anthropic neben seiner OpenAI-kompatiblen Base URL auf. Die Claude-Code-Anleitung von Z.ai setzt ANTHROPIC_BASE_URL auf https://api.z.ai/api/anthropic und ordnet die Sonnet- und Opus-Slots glm-5.2[1m] zu.

Weiterführende Artikel

• DeepSeek V4 Flash vs DeepSeek V4 Pro
• GLM-5.2 API

Quellen

• DeepSeek Models & Pricing — Versionshinweis zu 0731, Preise, Peak-/Off-Peak-Policy, geprüft am 2026-07-31
• Z.ai pricing — GLM-5.2-Preise, geprüft am 2026-07-31
• Z.ai Coding Plan — Abostufen und GLM-5.2-Abdeckung, geprüft am 2026-07-31
• Z.ai: Claude Code setup — Anthropic-kompatible Base URL und Modellzuordnung
• DeepSeek news index — geprüft am 2026-07-31, kein Eintrag für Juli 2026
• Artificial Analysis: GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Flash — Intelligence Index, Parameter
• benchlm: DeepSeek V4 Flash Base vs GLM-5.2 — Abdeckung gemeinsamer Benchmarks, Wissens-Scores
• r/opencodeCLI: DeepSeek V4 vs GLM 5.2 for coding — Praxisbericht