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DeepSeek V4 Flash vs GLM-5.2: test dell'aggiornamento 0731

Ultimo Aggiornamento: 2026-07-31 07:31:51

Un aggiornamento silenzioso di DeepSeek ha ricostruito oggi deepseek-v4-flash. Nei miei quattro task valutati ha pareggiato con GLM-5.2 in tre prove, ha prevalso nella quarta e ha richiesto un costo 19 volte inferiore. Sulla carta, però, GLM-5.2 resta il modello con i punteggi più alti: il motivo per cui ha perso il mio quarto test è una trappola in cui ci si può finire deliberatamente.

La trappola è il budget di reasoning. Tramite l'endpoint usato per il test, GLM-5.2 ha ragionato a lungo anche su prompt brevi; in un task ricco di specifiche ha consumato 16.000 token in output senza mai produrre una risposta. Flash ha concluso lo stesso task in 2.525 token.

Cosa cambia con l'update 0731 di deepseek-v4-flash

La documentazione API di DeepSeek indica ora DeepSeek-V4-Flash-0731 come versione del modello deepseek-v4-flash. Il metodo di invocazione non cambia e l'alias continua a puntare alla build più recente: il codice non si rompe, ma non segnala neppure che il modello sottostante è cambiato.

Documentazione API DeepSeek con versione del modello DeepSeek-V4-Flash-0731, contesto da 1M e output massimo da 384K

Nella pagina dei prezzi non compare alcuna voce di changelog per questo update e, quando l'ho controllato il 2026-07-31, l'indice delle news di DeepSeek non riportava pubblicazioni per luglio 2026. È un dettaglio importante per interpretare qualsiasi confronto: un punteggio pubblicato per Flash misura la build disponibile al momento del test. Vanno quindi verificati sia la data della valutazione sia la variante, perché "Flash Base", "Flash (Reasoning)" e "Flash (Reasoning, Max Effort)" sono tre righe distinte con numeri differenti.

La stessa pagina della documentazione conferma le specifiche rilevanti nel confronto diretto: contesto da 1M, output massimo di 384K, modalità thinking attiva di default con una modalità non-thinking disponibile, e limite di concorrenza pari a 2.500 contro i 500 di Pro. Al momento, la Responses API supporta soltanto deepseek-v4-flash; deepseek-v4-pro è previsto per l'inizio di agosto 2026.

Quattro task identici: i risultati reali

Il 2026-07-31 ho inviato prompt identici a entrambi i modelli tramite un relay compatibile con OpenAI, lasciando il thinking sulle impostazioni predefinite e impostando max_tokens a 8.000 salvo dove diversamente indicato. I risultati sono stati valutati meccanicamente, non a occhio: i due task di coding sono stati eseguiti su test case nascosti, rispettivamente 6 e 8; il task JSON è stato controllato chiave per chiave rispetto allo schema richiesto; per il retrieval esisteva un'unica stringa corretta.

TaskDeepSeek V4 Flash (0731)GLM-5.2
t1 — individuare e correggere un edge case nel merge di intervalli6/6 test, 5,0s, 361 out6/6 test, 19,0s, 990 out
t2 — implementare next_version() secondo una specifica di 8 regole8/8 test, 29,9s, 2.525 outnessuna risposta restituita
t3 — JSON rigoroso, chiavi esatte, senza fencepass, 5,2s, 327 outpass, 11,2s, 826 out
t4 — recuperare e combinare 3 fatti da ~45K tokencorretto, 5,2s, 172 outcorretto, 9,7s, 317 out

Tre test su quattro sono pareggi reali. Entrambi hanno trovato in t1 lo stesso bug: un < stretto che non unisce intervalli adiacenti come (1,4) e (4,5); entrambi hanno applicato la medesima correzione di un carattere. Hanno inoltre superato il task JSON rigoroso byte per byte. Anche t4 è andato a buon fine per entrambi: combinando un segreto nascosto nel record 211 con una regola nel record 1290, hanno restituito quartz-mallard-90.

Grafico a barre raggruppate dei secondi effettivi per task, DeepSeek V4 Flash contro GLM-5.2

Il caso anomalo è t2, e merita precisione più che toni trionfalistici. GLM-5.2 non ha fornito una risposta sbagliata: non ne ha fornita alcuna. Con un limite di 8.000 token ha speso tutti gli 8.000 token nel reasoning e ha restituito contenuto vuoto dopo 110s. Ho ripetuto la prova con 16.000 token per escludere che il problema fosse il mio limite: 16.000 token consumati, ancora contenuto vuoto, 214s. Un terzo tentativo con 24.000 token è terminato con errore dopo 301s. Flash ha prodotto una funzione che supera tutti e otto i casi, inclusi i tre che devono sollevare ValueError.

Va chiarito il perimetro del test: si tratta di n=1 per task su un solo relay endpoint, non di un benchmark. Qui i token di reasoning sono fatturati all'interno di completion_tokens, mentre l'endpoint ufficiale Z.ai potrebbe eseguirne lo streaming o contabilizzarli diversamente. Ciò che questi dati supportano è l'andamento generale, non un rapporto numerico preciso: GLM-5.2 impiega molti più token e più tempo effettivo per task.

Dove GLM-5.2 è davvero superiore

Secondo le metriche realmente usate nel settore, GLM-5.2 è il modello più forte: leggere i miei risultati come una vittoria assoluta del modello economico sarebbe sbagliato. Artificial Analysis assegna a GLM-5.2 (max) 51 punti nel proprio Intelligence Index, contro i 40 di DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort): un divario di 11 punti per un modello molto più grande, con 753B parametri totali e ~40B attivi, contro i 284B totali e 13B attivi di Flash.

I dati pubblicati da Z.ai per GLM-5.2 sono quelli attesi da un flagship: SWE-bench Pro 62,1%, Terminal-Bench 2.1 81,0, AIME 2026 99,2%, GPQA Diamond 91,2% e HLE con strumenti 54,7%. Si tratta di risultati dichiarati dal vendor e Flash non dispone di dati comparabili sulla maggior parte di questi benchmark.

Proprio questa assenza è il dato più onesto sul fronte benchmark: i due modelli non condividono praticamente alcuna valutazione. Il sito di tracking benchlm li mette a confronto ma non indica un vincitore, osservando che la coppia non ha righe equivalenti. I numeri pubblici di Flash arrivano da una suite per modelli base — MMLU 88,7%, HumanEval 69,5%, GSM8K 90,8% — mentre quelli di GLM-5.2 provengono da una suite di coding agentico.

La conoscenza è l'unica categoria in cui le valutazioni si sovrappongono, e qui benchlm dà GLM-5.2 in vantaggio, 59,6 contro 56,4. Quando due pagine di confronto non concordano su questo scontro, la causa abituale è che hanno valutato varianti diverse su suite diverse. Il numero da considerare è quello la cui variante e data corrispondono a ciò che si intende chiamare.

Anche gli utilizzatori descrivono la differenza nello stesso modo in cui l'ho rilevata. Da un thread di r/opencodeCLI che esegue lo stesso task su entrambi:

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] …

In una riga, il compromesso è questo: il reasoning di GLM-5.2 è un vantaggio sui problemi difficili e puro overhead su quelli semplici.

Il divario di costo supera quello del listino

Partiamo dai prezzi di listino, entrambi verificati sulle pagine ufficiali dei vendor il 2026-07-31.

Per 1M tokenDeepSeek V4 FlashGLM-5.2Multiplo GLM
Input (cache miss)$0.14$1.4010.0x
Input (cache hit)$0.0028$0.2692.9x
Output$0.28$4.4015.7x
Output massimo384K128K—
Righe dei prezzi nella documentazione API DeepSeek: cache hit $0.0028, cache miss $0.14, output $0.28 per 1M token Tabella prezzi Z.ai che mostra GLM-5.2 a $1.4 input, $0.26 input in cache e $4.4 output per 1M token

Applicando poi queste tariffe ai token effettivamente consumati dai modelli nei quattro task, il divario va ben oltre il rapporto di 15,7x sull'output: il modello più costoso è anche quello più verboso.

TaskFlash in→outCosto FlashGLM-5.2 in→outCosto GLM-5.2Multiplo
t1 correzione bug165→361$0.000124170→990$0.00459437.0x
t2 implementazione182→2,525$0.000732196→16,000$0.07067496.5x
t3 JSON rigoroso171→327$0.000116177→826$0.00388233.5x
t4 contesto lungo45,225→172$0.00638044,164→317$0.0632249.9x
Tutti e quattro45,743→3,385$0.00735244,707→18,133$0.14237519.4x

Tutti i prompt sono stati inviati senza cache, quindi ogni input è fatturato alla tariffa cache miss; per riprodurre qualsiasi cifra basta moltiplicare le colonne qui sopra per la tabella precedente.

Grafico a barre del costo di GLM-5.2 diviso per il costo di DeepSeek V4 Flash per task, da 9.9x a 96.5x

t4 presenta il divario più contenuto, 9,9x: quando un job è dominato dall'input, prevale il rapporto di prezzo 10x sull'input e la verbosità dell'output incide meno. È l'unica forma di carico in cui il premium di GLM-5.2 rimane circoscritto.

La pagina prezzi di DeepSeek afferma che l'API "adopterà presto una politica di prezzi peak/off-peak" con un moltiplicatore di 2x su tutte le voci di fatturazione dalle 09:00 alle 12:00 e dalle 14:00 alle 18:00, ora di Pechino (UTC+8); la data di entrata in vigore sarà comunicata in seguito. Durante le ore lavorative asiatiche, questo ridurrebbe il vantaggio di Flash sull'output a circa 5x. Nella direzione opposta, l'input cache hit di Flash a $0.0028 costa 93x meno dei $0.26 di GLM-5.2: ripetere un grande prefisso stabile amplia quindi il divario. Se l'uso è specificamente il coding, il Coding Plan di Z.ai parte da $18/mese, include GLM-5.2 e offre utilizzo off-peak a metà tariffa: una fattura diversa rispetto ai prezzi per token indicati sopra.

Quale modello usare in base al carico di lavoro

Carico di lavoroSceltaMotivo
Modifiche di coding semplici o intermedie ad alto volumeV4 FlashStessa risposta di GLM-5.2 nel mio t1, 3,8x più veloce e 37x più economico
Output strutturato o in formato rigoroso su larga scalaV4 FlashRisultato identico byte per byte a 1/34 del costo
Retrieval su contesto lungo e documenti grandiV4 FlashStessa risposta corretta; divario minimo, ma ancora 9,9x
Coding agentico difficile o su più fileGLM-5.251 contro 40 nell'Intelligence Index, e la sua suite agentica è quella in cui ottiene i risultati
Qualsiasi task con max_tokens restrittivoV4 FlashNel mio t2, GLM-5.2 non ha restituito nulla con limiti di 8K e 16K
Output oltre 128K token in una sola chiamataV4 FlashOutput massimo di 384K contro i 128K di GLM-5.2

Questo va considerato come un'impostazione predefinita di routing dei costi da validare, non una regola definitiva, perché si basa su una sola esecuzione da quattro task: instradate verso Flash e passate a GLM-5.2 per il sottoinsieme di task in cui una risposta sbagliata costa più di 19 volte la spesa in token. Se scegliete GLM-5.2, lasciategli margine: un limite che sarebbe generoso per Flash può trasformarsi in una non-risposta comunque fatturata.

Questo confronto non può però risolvere un punto: da quando 0731 è arrivato oggi non è ancora apparsa una nuova valutazione di terze parti per Flash. Il divario 51 contro 40 descrive quindi la build di aprile. La distanza attuale in termini di capacità non è misurata e l'unico modo per quantificarla sul proprio carico di lavoro è eseguire valutazioni interne contro entrambi gli alias.

FAQ

DeepSeek V4 Flash 0731 è un nuovo modello o un aggiornamento?

È un aggiornamento del modello esistente, non un modello nuovo. La documentazione DeepSeek riporta DeepSeek-V4-Flash-0731 come versione e specifica che il metodo di invocazione non cambia: deepseek-v4-flash continua quindi a risolvere alla build più recente senza modifiche al codice.

DeepSeek V4 Flash ha battuto GLM-5.2?

Non sul piano delle capacità: Artificial Analysis assegna a GLM-5.2 (max) 51 punti, contro i 40 di DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort). Flash ha vinto sul costo per task risolto, pareggiando tre dei quattro task valutati con un costo totale inferiore di 19,4x.

GLM-5.3 è già disponibile?

No, al 2026-07-31: GLM-5.2 è la voce più recente sia nella tabella prezzi ufficiale di Z.ai sia nell'elenco dei modelli del suo Coding Plan; in nessuna delle due compare una riga 5.3.

Quale costa meno per un job con contesto da 1M token?

DeepSeek V4 Flash: costa 10x meno sull'input cache miss e 93x meno sull'input cache hit. Il mio task di retrieval da ~45K token è costato $0.006380 con Flash contro $0.063224 con GLM-5.2.

Posso usare entrambi in Claude Code?

Sì, entrambi i vendor documentano un endpoint in formato Anthropic. DeepSeek elenca https://api.deepseek.com/anthropic accanto al proprio base URL in formato OpenAI; la guida Claude Code di Z.ai indica di impostare ANTHROPIC_BASE_URL su https://api.z.ai/api/anthropic e di mappare gli slot Sonnet e Opus a glm-5.2[1m].

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Fonti