GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: Hangi Kodlama Modeli Kazanıyor?

DeepSeek V4 Pro, token başına yaklaşık olarak GLM 5.2’den beş kat daha ucuz olduğu için, maliyet sorusu daha siz başlamadan çözülmüş gibi görünüyor. Öyle değil. Gerçek kodlama çalışmalarında daha ucuz model, aynı görevi tamamlamak için daha fazla token yaktığı için toplamda bazen daha fazla maliyete yol açabiliyor. Ve iki model farklı şeylerde iyidir: GLM 5.2, gerçek dünya yazılım mühendisliği benchmark’larında öne çıkarken, DeepSeek V4 Pro rekabetçi programlama benchmark’larında zirvede yer alıyor. Bu karşılaştırma, Temmuz 2026 itibarıyla doğrulanmış sayıları kullanarak, GLM 5.2 ile DeepSeek V4 Pro arasındaki hangi ödünleşimin gerçekten sizin işinize uyduğunu ortaya koyuyor.

Kısa versiyon: iş yüküne göre yönlendirin. Rutin ve algoritmik kodlama için ucuz günlük sürücü olarak DeepSeek V4 Pro'yu kullanın ve küçük bir kalite avantajının zamanla biriktiği uzun ufuklu ajan görevlerinde GLM 5.2'ye başvurun. Geri kalanı bunun nedenini açıklıyor.

Kodlamada “iyi” olmanın iki farklı türü

Her iki model de açık MIT ağırlıkları ve 1M-token bağlam penceresiyle güçlü kodlayıcılardır, ancak benchmark profilleri net biçimde ayrışır. Her iki model için de satıcı tarafından bildirilen ortak, birebir aynı kodlama benchmark’larında (bu nedenle bunları kesin gerçekler değil, iddialar olarak okuyun):

Kaynaklar: Z.ai ve DeepSeek model kartları, Artificial Analysis ile çapraz doğrulandı, 13 Temmuz 2026 tarihinde erişildi. Her iki modelin kodlama puanları satıcı tarafından raporlanmıştır.

Desen: GLM 5.2, gerçek yazılım mühendisliğine benzeyen benchmark’larda öne çıkıyor; örneğin GitHub sorunlarını çözme, bir terminal agent’i çalıştırma ve çok adımlı repo çalışmaları gibi görevlerde ve görev uzadıkça farkı daha da açılıyor (FrontierSWE tam bir farklı galibiyet). DeepSeek V4 Pro ise algoritmik ve yarışma programlama benchmark’larında kazanıyor; LiveCodeBench ve Codeforces gibi, ayrıca Tool-Decathlon agentic paketinde de az farkla öne geçiyor. Bu yüzden "kodlama için hangisi daha iyi" sorusunun tek bir cevabı yok; bu, kodlamanızın büyük bir repoda özellik yayınlamaya mı yoksa bağımsız problemleri çözmeye mi daha çok benzediğine bağlı.

Pratikte: eğer gününüz "200 dosyalık bir serviste başarısız olan bir test var, hiçbir şeyi bozmadan geçmesini sağla" ise, bu GLM 5.2'nin kendi sahasıdır — FrontierSWE ve Terminal-Bench liderliklerinin ölçtüğü çok dosyalı, durumu koruyan, sapmayan çalışma. Eğer mesele "bu algoritmayı uygula, bu fonksiyonu optimize et, bu yarışma tarzı problemi çöz" ise, DeepSeek V4 Pro'nun rekabetçi programlama geçmişi (3206 Codeforces puanı büyükusta seviyesidir) onu daha keskin ve çok daha ucuz bir araç yapar. Gerçek kod tabanlarının çoğu her iki tür işi de gerektirir; bu yüzden çok az ekip yalnızca bir tanesine karar verir.

Fiyatlandırma gerçeği ve maliyet paradoksu

İşte çoğu kısa değerlendirmenin yanlış yaptığı yer burası. Token başına, hiç de yakın değil:

DeepSeek V4 Pro, çıktı tarafında yaklaşık beş kat daha ucuz ve karışık maliyette yaklaşık dört kat daha ucuz; ayrıca çok daha büyük, 384K maksimum çıktı penceresine sahip. Ham oranlarda ise rekabet yakın değil: ~5M giriş ve ~1M çıkış token’lık tipik bir kodlama günü DeepSeek V4 Pro’da yaklaşık $3, GLM 5.2’de ise yaklaşık $11 tutuyor. Etiket fiyatında DeepSeek açık ara kazanıyor.

Ama etiket fiyatı token başınadır ve iki model tokenları aynı şekilde harcamaz. Token başına daha ucuz olan model, bir görevi tamamlamak için daha fazla deneme ve muhakeme tokenı yaktığı için daha yüksek toplam faturayla sonuçlanabilir; GLM 5.2’nin daha az sayıda tokenla başardığı işi böyle yapar ve gerçek dünya raporları bunun ne zaman gerçekleştiği konusunda farklılık gösterir. Bir 18 görevlik kodlama testinde, DeepSeek V4 Pro, çok daha düşük oranına rağmen GLM 5.2’den mutlak dolar bazında ($3.05) daha pahalıya mal oldu; çünkü oraya ulaşmak için daha fazla token kullandı. Bir başka uygulamalı maliyet karşılaştırması ise tersini buldu: aynı işte GLM 5.2 için $4.15, DeepSeek için $2.56. Dürüst çıkarım şu: DeepSeek token başına daha ucuzdur, ancak bitmiş görev başına daha ucuz olup olmadığı göreve ve her modelin onu çözmek için harcadığı token sayısına bağlıdır. Rutin, sınırları belirli işlerde DeepSeek genellikle daha ucuz kalır. GLM 5.2’nin tek geçişte başarıya ulaştığı ve DeepSeek’in döngüye girdiği zor, uzun ufuklu işlerdeyse fark daralır ya da tersine döner.

Ham oran farkını somutlaştırmak için, işte üç kodlama yoğunluğunda aylık API harcaması (22 iş günü, herhangi bir önbellekleme indirimi öncesi ve yukarıdaki token kullanımı etkisi öncesi):

Bunları tavanlar olarak değerlendirin: DeepSeek'in neredeyse ücretsiz cache-hit girişi ve GLM'in toplayıcı fiyatlandırması, gerçek faturayı aşağı çeker; ayrıca GLM'in daha az tokenla tamamladığı bir görev, ham 4 katlık farkı daraltır.

Benchmarkler hakkında bir not

Her iki modelin kodlama skorlarını da satıcı tarafından raporlanan değerler olarak değerlendirin, çünkü öyleler: DeepSeek’in ve Z.ai’nin sayıları, tarafsız bir hakemden değil, kendi model kartlarından geliyor. Tek bağımsız sinyal Artificial Analysis; bu kaynak, DeepSeek V4 Pro’nun genel Intelligence Index puanını 52 olarak ve açık ağırlıklı reasoning modeller arasında ikinci sırada veriyor. Bu, modelin ön saflara yakın bir yerde olduğunu doğruluyor, ancak şirket kendi SWE-bench ya da Terminal-Bench çalıştırmalarını modellerden herhangi biri için yayımlamadı. Bu yüzden yukarıdaki bire bir karşılaştırma tablosu yön olarak güvenilir olsa da (ayrımın şekli kaynaklar arasında tutarlı), tek tek hiçbir ondalık değeri kesinleşmiş gibi görmeyin. Gerçek harcama yapmadan önce kendi reposunda benchmark yapın.

95/5 ayrımı: geliştiriciler aslında bunlar arasında nasıl yönlendiriyor

En kullanışlı çerçeveleme, her ikisini de üretimde çalıştıran geliştiricilerden geliyor. Topluluk tartışmalarında, bu Hacker News başlığı dahil, tekrar eden kalıp bir ayrışma: DeepSeek V4 Pro, kodlamanın rutin %95’ini ucuza hallediyor ve GLM 5.2 zor %5 için devreye alınıyor.

Ancak ciddiye alınması gereken keskin bir karşı argüman var. Bir yorumcunun dediği gibi, o son %5 "AI ajanlarını kullanmanın değerinin büyük kısmının bulunduğu yerdir... uzun ufuklu görevler sırasında hatalar birikir." Adımların %95'i için yeterince iyi olan bir model, tek bir kötü adım sonrasını zehirlediği için, saatler süren bir ajan çalışmasını yine de rayından çıkarabilir. Çalışmanız çoğunlukla otonom, uzun süreli ajanlardan oluşuyorsa, GLM 5.2'nin SWE ve FrontierSWE benchmark'larındaki üstünlüğü için ödeme yapıyorsunuz demektir ve bu premium buna değebilir. Etkileşimli, sınırlı kodlama yapıyorsanız, DeepSeek'in tasarrufu gerçektir ve hata riski düşüktür.

Her birini nasıl ucuza çalıştırırsınız

Her ikisi de MIT altında Hugging Face üzerinde açık ağırlıklar sunuyor, bu yüzden GPU'larınız varsa self-hosting bir seçenektir. Çoğu kişi bir API kullanır. DeepSeek V4 Pro, DeepSeek'in kendi platformu üzerinden doğrudan en ucuzudur; fiyatı $0.435 / $0.87'dir ve cache-hit input rate, tekrar eden önekler için neredeyse ücretsizdir. GLM 5.2'nin liste fiyatı kaynakta en yüksektir; GLM sizin tercihinizse hakkında bilgi edinmeye değer olan OpenRouter gibi bir aggregator üzerinden daha ucuzdur. GLM 5.2'yi en düşük maliyetle nereden alacağınıza dair tam döküm, GLM 5.2 API access guide içindedir. Farklı bir frontier karşılaşması için GLM 5.2 vs Opus 4.6'ya bakın.

SSS

DeepSeek V4 Pro, GLM 5.2’den daha mı ucuz?

Token başına, evet; çıktı tarafında yaklaşık 5x daha ucuz ($0.87 vs $4.40 per 1M) ve karışık olarak ~4x. Tamamlanmış görev başına da genellikle daha ucuzdur, ancak her zaman değil: karmaşık işlerde farkı kapatacak ya da tersine çevirecek kadar ekstra token tüketebilir.

Kodlama için hangisi daha iyi, GLM 5.2 mi yoksa DeepSeek V4 Pro mu?

GLM 5.2, gerçek dünya yazılım mühendisliği benchmark’larında (SWE-bench Pro, Terminal-Bench, FrontierSWE) ve uzun vadeli agent çalışmalarında liderdir. DeepSeek V4 Pro, rekabetçi programlama benchmark’larında (LiveCodeBench, Codeforces) liderdir ve çok daha düşük maliyetlidir. Onu iş yükünüze göre eşleştirin.

DeepSeek V4 Pro, GLM 5.2'nin yerini almak için yeterince iyi mi?

Kodlamanın rutin çoğunluğu için evet; birçok geliştirici onu varsayılan olarak kullanıyor. GLM 5.2'yi korumak için gerekçe, küçük adım başına kalite farklılıklarının saatler boyunca birikim gösterdiği uzun vadeli ajan görevleridir.

GLM 5.2 ve DeepSeek V4 Pro açık kaynak mı?

Her ikisi de MIT lisansı altında açık ağırlıklar sunar ve Hugging Face üzerinden indirilebilir, bu nedenle ikisini de kendi sunucunuzda barındırabilirsiniz.

Hangi bağlam penceresini destekliyorlar?

Her ikisi de 1M tokenlık bir bağlam penceresi sunar. DeepSeek V4 Pro, GLM 5.2'nin yaklaşık 131K değerine kıyasla daha büyük bir maksimum çıktı (384K token) sağlar.

Sonuç

GLM 5.2 ve DeepSeek V4 Pro arasında tek bir kazanan yoktur ve her şey için birini seçmek masada değer bırakır. DeepSeek V4 Pro’yu etkileşimli ve algoritmik kodlama için maliyet açısından verimli varsayılanınız olarak kullanın; yaklaşık 5 kat daha ucuzdur ve en ileri seviyeye yakındır. GLM 5.2’yi, gerçek yazılım mühendisliği kıyaslamalarındaki üstünlüğünün küçük hataların birikmesini engellediği uzun vadeli, otonom ajan işleri için saklayın. Çoğu yoğun kullanıcının ulaştığı pragmatik kurulum her ikisidir: %95 için DeepSeek, tüm çalışmanın başarılı olup olmadığını belirleyen %5 için GLM.