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DeepSeek V4 Flash vs GLM-5.2：0731 更新實測

最近更新: 2026-07-31 07:35:41

DeepSeek 今天悄悄重建了 deepseek-v4-flash。我以四項可評分任務對比 GLM-5.2，Flash 在其中三項打平、第四項勝出，執行成本更低至 19 分之 1。不過，若看紙面能力，GLM-5.2 仍是分數更高的模型；它在第四項任務失利的原因，則是一個你甚至可以刻意踩進去的陷阱。

問題出在推理預算。透過我測試的端點，GLM-5.2 即使面對很短的提示詞也會進行大量推理；其中一項規格繁複的任務，它耗盡 16,000 個輸出 token，卻始終沒有給出答案。Flash 完成同一任務只用了 2,525 個 token。

deepseek-v4-flash 0731 更新了什麼

DeepSeek 官方 API 文件目前將 deepseek-v4-flash 的模型版本列為 DeepSeek-V4-Flash-0731。呼叫方式沒有改變，別名仍會解析到最新版本，因此既有程式碼不會壞掉，也不會主動告訴你底層模型已經換版。

DeepSeek API 文件顯示模型版本 DeepSeek-V4-Flash-0731、1M 上下文長度與 384K 最大輸出

該定價頁面沒有這次更新的 changelog，而我在 2026-07-31 查看 DeepSeek 新聞索引時，也沒有看到 2026 年 7 月的條目。這會直接影響所有比較結果的解讀：已發布的 Flash 分數，只代表測試當下線上的版本。除了看評測日期，也要確認具體變體，因為「Flash Base」、「Flash (Reasoning)」與「Flash (Reasoning, Max Effort)」是三個不同的列項，數字也各不相同。

同一份文件也確認了這場對比最關鍵的規格：1M 上下文、384K 最大輸出；預設開啟 thinking mode，也可切換成 non-thinking mode；並發上限為 2,500，高於 Pro 的 500。目前 Responses API 僅支援 deepseek-v4-flash，deepseek-v4-pro 預計於 2026 年 8 月初加入。

四個相同任務，兩個模型的實際表現

我在 2026-07-31 經由 OpenAI 相容 relay，向兩個模型送出完全相同的提示詞。thinking 保持預設設定，除非另有註明，max_tokens 設為 8,000；結果以機械方式驗證，而非憑肉眼判斷。兩項程式任務分別以 6 與 8 個隱藏測試案例執行；JSON 任務逐一依照要求的 schema 檢查鍵值；檢索任務則只有一個正確字串。

任務DeepSeek V4 Flash (0731)GLM-5.2
t1 — 找出並修正區間合併的邊界案例6/6 測試通過，5.0s，361 out6/6 測試通過，19.0s，990 out
t2 — 依 8 條規則實作 next_version()8/8 測試通過，29.9s，2,525 out未回傳答案
t3 — 嚴格 JSON、鍵名精確、不使用 fence通過，5.2s，327 out通過，11.2s，826 out
t4 — 從約 45K token 中檢索並整合 3 項事實正確，5.2s，172 out正確，9.7s，317 out

四項裡有三項其實是貨真價實的平手。t1 中，兩個模型都找到了相同的 bug：嚴格的 < 會讓相接區間如 (1,4) 與 (4,5) 無法合併；兩者也都給出完全相同、只改一個字元的修正。嚴格 JSON 任務同樣是逐位元組一致。t4 則都答對，從第 211 筆資料裡埋藏的祕密，以及第 1290 筆的規則，組合出 quartz-mallard-90。

比較 DeepSeek V4 Flash 與 GLM-5.2 各任務實際耗時秒數的分組長條圖

t2 是唯一的異常值，值得精準說明，而不是急著慶功。GLM-5.2 並非答錯，而是根本沒回答。在 8,000-token 上限下，它把 8,000 token 全花在推理，110 秒後回傳空內容。我再以 16,000 重跑一次，排除是我自己設定的上限造成問題：耗盡 16,000 token，依然空白，耗時 214 秒。第三次將上限拉到 24,000，則在 301 秒後報錯。Flash 則產出通過全部八項案例的函式，包括三個必須拋出 ValueError 的案例。

有幾點限制必須說清楚：這是同一個 relay endpoint 上，每項任務 n=1 的測試，不是 benchmark。此處推理 token 被計入 completion_tokens 並計費，官方 Z.ai endpoint 的串流或計費方式可能不同。從這批資料中，我認為能成立的是趨勢，而非精確倍數：GLM-5.2 每項任務花費的 token 與實際時間都明顯更多。

GLM-5.2 真正領先的地方

以業界實際採用的能力指標來看，GLM-5.2 是更強的模型；若把我的測試解讀成便宜就能贏一切，並不正確。Artificial Analysis 將 GLM-5.2 (max) 的 Intelligence Index 評為 51，DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) 則為 40，相差 11 分。而且 GLM-5.2 是大得多的模型：總參數 753B、活躍參數約 40B；Flash 則是總參數 284B、活躍參數 13B。

Z.ai 公布的 GLM-5.2 成績也符合旗艦模型的定位：SWE-bench Pro 62.1%、Terminal-Bench 2.1 81.0、AIME 2026 99.2%、GPQA Diamond 91.2%，以及使用工具時的 HLE 54.7%。這些數據由廠商自行發布，而 Flash 在多數項目上沒有可對照的成績。

這正是 benchmark 最誠實的結論：兩個模型幾乎沒有共通的評測。模型追蹤網站 benchlm 雖然將兩者放在一起比較，卻拒絕判定勝者，因為它們沒有任何可直接對照的列項。Flash 的公開數據來自基礎模型評測套件，包括 MMLU 88.7%、HumanEval 69.5%、GSM8K 90.8%；GLM-5.2 的數字則出自 agentic coding 評測套件。

知識能力是唯一有重疊的類別，benchlm 在此給出 GLM-5.2 領先的結果，59.6 對 56.4。若兩個比較頁面對這組對決得出不同結論，通常是因為它們拿不同變體跑了不同評測套件。最值得信任的數字，是變體與日期都對得上你準備呼叫的模型那一筆。

實務使用者描述的差異，也與我的測試觀察一致。r/opencodeCLI 有一篇在兩個模型上執行相同任務的討論串寫道：

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] …

這句話已經說完核心取捨：GLM-5.2 的推理能力在困難問題上是優勢，在簡單問題上卻可能只是純粹的額外開銷。

實際成本差距，比價目表看起來更大

先看牌價。以下價格皆於 2026-07-31 在兩家廠商官方頁面確認。

每 1M tokensDeepSeek V4 FlashGLM-5.2GLM 倍數
輸入（cache miss）$0.14$1.4010.0x
輸入（cache hit）$0.0028$0.2692.9x
輸出$0.28$4.4015.7x
最大輸出384K128K—
DeepSeek API 文件定價列：cache hit 每 1M token $0.0028、cache miss $0.14、輸出 $0.28 Z.ai 定價表顯示 GLM-5.2 每 1M token 輸入 $1.4、快取輸入 $0.26、輸出 $4.4

接著把費率套用到兩個模型在四項任務實際消耗的 token，差距會比輸出價格的 15.7 倍更大，因為較昂貴的模型同時也輸出得更多：

任務Flash in→outFlash 成本GLM-5.2 in→outGLM-5.2 成本倍數
t1 修 bug165→361$0.000124170→990$0.00459437.0x
t2 實作182→2,525$0.000732196→16,000$0.07067496.5x
t3 嚴格 JSON171→327$0.000116177→826$0.00388233.5x
t4 長上下文45,225→172$0.00638044,164→317$0.0632249.9x
四項合計45,743→3,385$0.00735244,707→18,133$0.14237519.4x

所有提示詞都以冷啟動方式送出，因此全部輸入都按 cache-miss 費率計費；要重算任一數字，只要把上表 token 欄位乘上前一張價目表即可。

比較各任務中 GLM-5.2 成本除以 DeepSeek V4 Flash 成本的長條圖，範圍從 9.9x 到 96.5x

t4 的差距最小，為 9.9 倍：當工作負載以輸入為主時，10 倍的輸入價格差會主導總成本，輸出冗長的影響則降低。這也是 GLM-5.2 溢價最能受控的一種工作型態。

DeepSeek 定價頁面表示，API「即將採用尖峰／離峰定價政策」：北京時間（UTC+8）09:00–12:00 與 14:00–18:00，所有計費項目將按 2x 計價，生效日則待公告。這會讓 Flash 在亞洲辦公時間的輸出成本優勢縮小至約 5 倍。另一方面，Flash 的 cache-hit 輸入價格為 $0.0028，比 GLM-5.2 的 $0.26 低 93 倍；若反覆使用大型且穩定的前綴內容，差距反而會拉大。若你的使用情境專注於程式開發，Z.ai 的 Coding Plan 每月 $18 起，包含 GLM-5.2，離峰用量半價；這是與上述逐 token 計費不同的帳單模式。

依工作負載選模型

工作負載建議呼叫原因
高量、簡單到中等難度的程式修改V4 Flash我的 t1 與 GLM-5.2 答案相同，速度快 3.8 倍，成本低 37 倍
大規模嚴格格式／結構化輸出V4 Flash結果逐位元組一致，成本僅 1/34
大型文件的長上下文檢索V4 Flash答案同樣正確；雖是最小的成本差距，仍有 9.9 倍
困難的 agentic 或多檔案程式開發GLM-5.2Intelligence Index 為 51 對 40，其 agentic 評測套件也是強項所在
任何 max_tokens 很緊的情境V4 Flash我的 t2 中，GLM-5.2 在 8K 與 16K 上限都沒有回傳內容
單次呼叫需要超過 128K token 輸出V4 Flash最大輸出 384K，GLM-5.2 則為 128K

這應視為一個有待驗證的成本路由預設，而不是定論，因為它建立在一次四任務測試之上：預設路由至 Flash，只有在答錯的代價超過 19 倍 token 花費的任務子集，才升級交給 GLM-5.2。若要使用 GLM-5.2，記得留足預算，因為對 Flash 而言很寬裕的上限，可能讓你付了錢卻沒有答案。

這份比較還無法解答一件事：0731 今天上線後，尚未出現 Flash 的第三方重新評測，因此 51 對 40 的差距描述的是 4 月版本。目前的能力差距尚未量化；若要知道它對你的工作負載有多大影響，唯一的方法就是親自針對兩個別名執行評測。

FAQ

DeepSeek V4 Flash 0731 是新模型還是更新？

它是既有模型的更新，不是新模型。DeepSeek 文件將版本列為 DeepSeek-V4-Flash-0731，並說明呼叫方式不變，因此 deepseek-v4-flash 會持續解析到最新版本，你不需要修改程式碼。

DeepSeek V4 Flash 打贏 GLM-5.2 了嗎？

若談能力，沒有：Artificial Analysis 給 GLM-5.2 (max) 51 分，DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) 則為 40 分。Flash 贏在每個成功解決任務的成本，四項可評分任務中三項打平，總成本低了 19.4 倍。

GLM-5.3 已經推出了嗎？

截至 2026-07-31，尚未推出：Z.ai 自家的定價表與 Coding Plan 模型清單中，GLM-5.2 都是最新項目，沒有 5.3 這一列。

處理 1M-token 上下文任務，哪一個比較便宜？

DeepSeek V4 Flash。cache-miss 輸入便宜 10 倍，cache-hit 輸入便宜 93 倍。我的約 45K-token 檢索任務，Flash 成本為 $0.006380，GLM-5.2 則為 $0.063224。

兩者都能在 Claude Code 使用嗎？

可以，兩家廠商都提供 Anthropic 格式的 endpoint。DeepSeek 在 OpenAI 格式 base URL 之外，也列出 https://api.deepseek.com/anthropic；Z.ai 的 Claude Code 指南則要求將 ANTHROPIC_BASE_URL 設為 https://api.z.ai/api/anthropic，並將 Sonnet 與 Opus 槽位映射到 glm-5.2[1m]。

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