DeepSeek V4 Flash vs GLM-5.2: atualização 0731 testada

O deepseek-v4-flash foi reconstruído discretamente pela DeepSeek hoje. Em quatro tarefas avaliadas, ele empatou com o GLM-5.2 em três, venceu a quarta e custou 19x menos para rodar. Isso não muda o fato de que, no papel, o GLM-5.2 continua sendo o modelo com maior pontuação — e a falha dele na minha quarta tarefa revela uma armadilha bastante específica.

A questão é o orçamento de raciocínio. No endpoint que testei, o GLM-5.2 raciocinou longamente até em prompts curtos. Em uma tarefa carregada de especificações, consumiu 16.000 tokens de saída sem emitir uma resposta. O Flash concluiu a mesma tarefa com 2.525 tokens.

O que mudou no deepseek-v4-flash com a atualização 0731

A documentação da API da DeepSeek agora identifica a versão de deepseek-v4-flash como DeepSeek-V4-Flash-0731. A forma de invocação não mudou, e o alias continua apontando para a build mais recente. Em outras palavras: seu código não quebra, mas também não há nenhum aviso de que o modelo por trás dele foi atualizado.

Não há entrada de changelog para essa atualização na página de preços, e o índice de notícias da DeepSeek não mostrava nenhuma publicação de julho de 2026 quando o consultei em 2026-07-31. Isso importa ao interpretar comparativos: uma pontuação publicada para o Flash vale para a build disponível no momento do teste. Confira a data da avaliação e a variante, porque “Flash Base”, “Flash (Reasoning)” e “Flash (Reasoning, Max Effort)” são linhas diferentes, com números diferentes.

A mesma página de documentação confirma as especificações mais relevantes para este confronto: contexto de 1M, saída máxima de 384K, modo de thinking ativado por padrão com um modo sem thinking disponível e limite de concorrência de 2.500, contra 500 no Pro. No momento, a Responses API suporta apenas deepseek-v4-flash; o suporte a deepseek-v4-pro está previsto para o início de agosto de 2026.

Quatro tarefas idênticas: o resultado na prática

Enviei prompts idênticos aos dois modelos por um relay compatível com OpenAI em 2026-07-31. Mantive o thinking no padrão e usei max_tokens de 8.000, salvo indicação contrária. A avaliação foi mecânica, não visual: as duas tarefas de código foram executadas contra casos de teste ocultos, 6 e 8 respectivamente; a tarefa de JSON foi conferida chave a chave contra o esquema solicitado; e a tarefa de recuperação tinha uma única string correta.

Três das quatro tarefas foram empates reais. Os dois modelos encontraram o mesmo bug em t1: um < estrito que deixa de mesclar intervalos adjacentes, como (1,4) e (4,5). Ambos entregaram a mesma correção de um caractere. Os dois também acertaram a tarefa de JSON estrito byte a byte e resolveram t4, combinando um segredo escondido no registro 211 com uma regra no registro 1290 para retornar quartz-mallard-90.

A exceção é t2, e ela exige precisão, não comemoração. O GLM-5.2 não respondeu errado — ele simplesmente não respondeu. Com limite de 8.000 tokens, gastou todos os 8.000 em raciocínio e devolveu conteúdo vazio após 110s. Repeti o teste com 16.000 para descartar que o problema fosse o meu limite: 16.000 tokens consumidos, ainda sem conteúdo, em 214s. Uma terceira tentativa, com 24.000, terminou em erro após 301s. O Flash produziu uma função que passou nos oito casos, inclusive nos três que precisavam gerar ValueError.

Vale explicitar as limitações: é n=1 por tarefa em um único endpoint de relay, não um benchmark. Aqui, os tokens de raciocínio são cobrados dentro de completion_tokens, e o endpoint oficial da Z.ai pode transmiti-los ou contabilizá-los de outra forma. O que estes dados sustentam é o padrão, não uma proporção exata: o GLM-5.2 consome muito mais tokens e tempo de execução por tarefa.

Em que o GLM-5.2 realmente leva vantagem

Pelas métricas que o setor efetivamente utiliza, o GLM-5.2 é o modelo mais forte. Seria errado concluir, a partir dos meus resultados, que o mais barato vence em tudo. A Artificial Analysis dá 51 no Intelligence Index ao GLM-5.2 (max), contra 40 para o DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort): uma diferença de 11 pontos em favor de um modelo muito maior, com 753B de parâmetros totais e ~40B ativos, contra 284B totais e 13B ativos no Flash.

Os números publicados pela Z.ai para o GLM-5.2 são os esperados de um modelo flagship: SWE-bench Pro 62.1%, Terminal-Bench 2.1 81.0, AIME 2026 99.2%, GPQA Diamond 91.2% e HLE com ferramentas 54.7%. São dados informados pelo fornecedor, e o Flash não tem resultados comparáveis na maior parte dessas avaliações.

Essa ausência é o principal ponto sobre benchmarks: os dois modelos praticamente não compartilham avaliações. O site de acompanhamento de modelos benchlm os compara, mas não aponta um vencedor, observando que o par não tem nenhuma linha equivalente. Os números públicos do Flash vêm de uma suíte de modelo base — MMLU 88.7%, HumanEval 69.5%, GSM8K 90.8% —, enquanto os do GLM-5.2 vêm de uma suíte de coding agentic.

Conhecimento é a única categoria em que há sobreposição, e nela o benchlm coloca o GLM-5.2 à frente, por 59.6 a 56.4. Quando duas páginas de comparação divergem sobre esse confronto, a explicação mais comum é que avaliaram variantes diferentes em suítes diferentes. Confie no número cuja variante e cuja data correspondam ao que você pretende chamar.

Profissionais descrevem essa divisão da mesma forma que ela apareceu na minha medição. Em uma thread do r/opencodeCLI, alguém que rodou a mesma tarefa nos dois modelos resumiu:

O GLM 5.2 raciocina pesado em tudo. O V4 escala isso, quase não perde tempo na correção simples; o GLM 5.2 passa à frente em qualquer coisa que não seja banalmente [simples] …

Essa é a troca em uma frase: o raciocínio do GLM-5.2 é uma vantagem em problemas difíceis e puro custo adicional nos fáceis.

A diferença de custo vai além da tabela de preços

Comece pelos preços de tabela, ambos verificados nas páginas dos próprios fornecedores em 2026-07-31.

Ao aplicar essas tarifas aos tokens que cada modelo realmente consumiu nas quatro tarefas, a diferença supera a relação de 15.7x do preço de saída. O motivo é simples: além de mais caro, o GLM-5.2 também é mais verboso.

Todos os prompts foram enviados sem cache, portanto toda a entrada foi cobrada pela tarifa de cache miss. Para reproduzir qualquer valor, basta multiplicar as colunas acima pelos preços da tabela anterior.

Em t4, a diferença foi a menor: 9.9x. Quando o trabalho é dominado por tokens de entrada, a relação de 10x na entrada prevalece e a verbosidade da saída deixa de pesar tanto. É o formato de carga em que o prêmio do GLM-5.2 fica mais contido.

A página de preços da DeepSeek informa que a API “em breve adotará uma política de preços de pico/fora de pico”, com 2x em todos os itens de cobrança entre 09:00–12:00 e 14:00–18:00 no horário de Pequim, UTC+8; a data de início ainda depende de anúncio. Isso reduziria a vantagem do Flash na saída para cerca de 5x durante o horário comercial asiático. Na direção oposta, a entrada com cache do Flash, a $0.0028, é 93x mais barata que os $0.26 do GLM-5.2, ampliando a diferença ao reutilizar um grande prefixo estável. E, se o uso for especificamente para programação, o Coding Plan da Z.ai começa em $18/month, inclui GLM-5.2 e oferece uso fora de pico pela metade da tarifa; essa é uma cobrança diferente das tarifas por token mostradas acima.

Qual modelo usar em cada tipo de carga

Trate isso como uma estratégia padrão de roteamento por custo que precisa ser validada, não como uma regra definitiva: a conclusão se apoia em uma única rodada de quatro tarefas. Encaminhe para o Flash e escale para o GLM-5.2 o subconjunto de tarefas em que uma resposta errada custa mais que 19x o gasto com tokens. Se for usar GLM-5.2, dê espaço para ele: um limite generoso para o Flash pode resultar em uma não resposta paga no GLM-5.2.

Há algo que esta comparação não resolve: desde que a 0731 foi lançada hoje, ainda não surgiu nenhuma nova avaliação de terceiros para o Flash. Portanto, a diferença de 51 contra 40 descreve a build de abril. A distância atual de capacidade não foi medida, e a única maneira de dimensioná-la para sua carga de trabalho é rodar suas próprias avaliações contra os dois aliases.

Perguntas frequentes

DeepSeek V4 Flash 0731 é um modelo novo ou uma atualização?

É uma atualização do modelo existente, não um modelo novo. A documentação da DeepSeek lista a versão como DeepSeek-V4-Flash-0731 e informa que a forma de invocação não mudou. Assim, deepseek-v4-flash continua apontando para a build mais recente sem exigir alteração no seu código.

O DeepSeek V4 Flash venceu o GLM-5.2?

Não em capacidade: a Artificial Analysis dá 51 ao GLM-5.2 (max), contra 40 para o DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort). O Flash venceu em custo por tarefa resolvida, empatando três das quatro tarefas avaliadas com custo total 19.4x menor.

O GLM-5.3 já foi lançado?

Não em 2026-07-31: o GLM-5.2 é a entrada mais recente tanto na tabela de preços da Z.ai quanto na lista de modelos do Coding Plan, e nenhuma delas inclui uma linha 5.3.

Qual é mais barato para uma tarefa com contexto de 1M tokens?

O DeepSeek V4 Flash: ele custa 10x menos na entrada sem cache e 93x menos na entrada com cache. Minha tarefa de recuperação com ~45K tokens custou $0.006380 no Flash, contra $0.063224 no GLM-5.2.

Posso usar os dois no Claude Code?

Sim. Os dois fornecedores documentam um endpoint no formato Anthropic. A DeepSeek lista https://api.deepseek.com/anthropic ao lado de sua base URL no formato OpenAI, e o guia de Claude Code da Z.ai orienta definir ANTHROPIC_BASE_URL como https://api.z.ai/api/anthropic e mapear os slots Sonnet e Opus para glm-5.2[1m].

Leituras relacionadas

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

Fontes

• Modelos e preços da DeepSeek — nota sobre a versão 0731, preços, política de pico/fora de pico, verificados em 2026-07-31
• Preços da Z.ai — tarifas do GLM-5.2, verificadas em 2026-07-31
• Z.ai Coding Plan — níveis de assinatura e cobertura do GLM-5.2, verificados em 2026-07-31
• Z.ai: configuração do Claude Code — base URL compatível com Anthropic e mapeamento de modelos
• Índice de notícias da DeepSeek — consultado em 2026-07-31, sem entrada de julho de 2026
• Artificial Analysis: GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Flash — Intelligence Index, parâmetros
• benchlm: DeepSeek V4 Flash Base vs GLM-5.2 — cobertura de benchmarks compartilhados, pontuações de conhecimento
• r/opencodeCLI: DeepSeek V4 vs GLM 5.2 para programação — relato de profissional