DeepSeek V4 Pro 的每個 token 成本大約只有 GLM 5.2 的五分之一，所以看起來在你開始之前，成本問題就已經有了答案。但事實並非如此。在實際的程式撰寫執行中，較便宜的模型有時候總成本反而更高，因為它為了完成同樣的任務會消耗更多 token。而且這兩個模型擅長的領域不同：GLM 5.2 在真實世界的軟體工程基準測試中領先，而 DeepSeek V4 Pro 則在競賽程式設計基準中居首。這篇比較會使用截至 2026 年 7 月的經過驗證數據，釐清哪一種 GLM 5.2 與 DeepSeek V4 Pro 的取捨才真正適用於你的工作。
簡短版：依工作負載路由。將 DeepSeek V4 Pro 作為適合日常使用的低成本選擇，用於例行與演算法編碼；而在長週期的 agent 任務上，則選擇 GLM 5.2，因為微小的品質優勢會隨時間累積。其餘部分將解釋原因。
兩種不同的「擅長寫程式」
這兩個模型都是優秀的程式碼生成器，具備開放的 MIT 權重以及 1M token 的上下文視窗，但它們的基準測試輪廓明顯分化。在共同、同類型的程式設計基準測試上（兩個模型皆由廠商回報，因此請將其視為主張，而非金科玉律）：
基準測試 | GLM 5.2 | DeepSeek V4 Pro | 領先者 |
|---|---|---|---|
SWE-bench Pro | 62.1 | 55.4 | GLM 5.2 |
Terminal-Bench 2.1 | 81.0 | 64.0 | GLM 5.2 |
FrontierSWE | 74.4 | 29.0 | GLM 5.2 |
ProgramBench | 63.7 | 47.8 | GLM 5.2 |
LiveCodeBench (Pass@1) | not published | 93.5 | DeepSeek |
Codeforces (rating) | not published | 3206 | DeepSeek |
Tool-Decathlon (agentic) | 48.2 | 52.8 | DeepSeek |
來源： Z.ai 和 DeepSeek 模型卡，並與 Artificial Analysis 交叉核對，存取於 2026 年 7 月 13 日。兩個模型的編碼分數均由供應商報告。
模式是：GLM 5.2 在看起來像真實軟體工程的基準測試中勝出，例如解決 GitHub issues、驅動 terminal agent，以及多步驟 repo 工作，而且任務執行時間越長，它的領先幅度就越大（FrontierSWE 是一場壓倒性勝利）。DeepSeek V4 Pro 在演算法與競賽程式設計基準測試中勝出，像是 LiveCodeBench 和 Codeforces，並且在 Tool-Decathlon agentic suite 上也略勝一籌。因此，「哪個更擅長寫程式」沒有單一答案；這取決於你的寫程式更像是在大型 repo 中交付功能，還是解決獨立的問題。
實務上：如果你的日常工作是「這裡有一個在 200 個檔案的服務中失敗的測試，把它修好而且不能破壞任何東西」，那就是 GLM 5.2 的主場——它的 FrontierSWE 和 Terminal-Bench 指標所衡量的，多檔案、保持狀態、不能偏離的工作。如果是「實作這個演算法、最佳化這個函式、解這道競賽風格的題目」，DeepSeek V4 Pro 的競技程式設計底子（3206 的 Codeforces rating 已經是 grandmaster 等級）讓它成為更銳利而且便宜得多的工具。大多數真實的 codebase 都同時需要這兩種工作，因此只有很少團隊會只選定一個。
定價現實與成本悖論
大多數速評在這裡都會出錯。按每個 token 來看，差得很遠：
輸入 / 1M | 輸出 / 1M | 最大輸出 | 上下文 | |
|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4 Pro | $0.435 | $0.87 | 384K | 1M |
GLM 5.2 | $1.40 | $4.40 | 131K | 1M |
DeepSeek V4 Pro 在輸出成本上大約便宜五倍，整體混合成本也大約便宜四倍，而且最大輸出視窗更大，達 384K。就原始費率而言，差距相當明顯：一個典型的程式開發日，約 5M 輸入與 1M 輸出 tokens 的成本，在 DeepSeek V4 Pro 上約為 $3，而在 GLM 5.2 上約為 $11。從標價來看，DeepSeek 完勝。
但標價是按 token 計算，而這兩個模型花費 token 的方式並不相同。每 token 較便宜的模型，最終可能會產生 更高 的總帳單，因為它為了完成一項任務會消耗更多嘗試與推理 tokens；而 GLM 5.2 能用更少的 token 搞定，實際世界的報告對於這種情況何時發生也說法不一。在一個 18 項任務的程式碼測試中，DeepSeek V4 Pro 的絕對美元成本（$3.05）比 GLM 5.2 更高，儘管其單價低得多，因為它為達成結果使用了更多 tokens。另一個實作型的 成本比較則得出相反結果：同一項工作中，GLM 5.2 為 $4.15，而 DeepSeek 為 $2.56。誠實的結論是：DeepSeek 的每 token 成本較低，但每完成一項任務是否更便宜，取決於任務本身，以及每個模型為解決它花了多少 tokens。 對於常規、範圍明確的工作，DeepSeek 通常仍然更便宜。對於棘手的長期任務，若 GLM 5.2 一次就成功而 DeepSeek 不斷迴圈，差距就會縮小，甚至反轉。
為了具體說明原始費率差距，以下是三種編碼強度下的每月 API 支出（22 個工作日，未計入任何快取折扣，也未計入上述 token 使用量影響之前）：
每日使用量 | DeepSeek V4 Pro | GLM 5.2 |
|---|---|---|
輕度（1M 輸入 + 0.2M 輸出） | ~$13/月 | ~$50/月 |
中度（5M 輸入 + 1M 輸出） | ~$67/月 | ~$251/月 |
重度（15M 輸入 + 3M 輸出） | ~$201/月 | ~$752/月 |
將這些視為上限：DeepSeek 幾乎免費的快取命中輸入與 GLM 的聚合計價都會把實際帳單拉低，而 GLM 以較少 tokens 完成的任務也會縮小原本 4 倍的差距。
關於基準測試的一點說明
將兩個模型的程式碼分數都視為由供應商報告，因為事實上就是如此：DeepSeek 和 Z.ai 的數字都來自它們自己的 model cards，而不是中立裁判。唯一獨立的訊號來自 Artificial Analysis，其將 DeepSeek V4 Pro 的整體 Intelligence Index 排名為 52，在 open-weight reasoning models 中位居第二。這證實了該模型確實處於前沿附近，但它尚未針對任一模型發布自己的 SWE-bench 或 Terminal-Bench 跑分。因此，上方的一對一對照表在方向上是可靠的（分歧的 形狀 在各來源之間是一致的），但不要把任何單一小數點視為定論。在投入實際成本之前，先用你自己的 repo 做基準測試。
95/5 分配：開發者實際上如何在兩者之間路由
最有用的說法來自同時在 production 中運行兩者的開發者。社群討論中的反覆出現的模式，包括這個 Hacker News thread，是分工：DeepSeek V4 Pro 以低成本處理例行的 95% coding，而 GLM 5.2 則在困難的 5% 時出場。
不過，有一個尖銳的反論值得認真看待。正如一位評論者所說，那最後的 5%「正是使用 AI agents 的大部分價值所在……在長時程任務中，失誤會層層累積。」一個在 95% 的步驟中都足夠好的模型，仍然可能讓一場持續數小時的 agent 執行偏離正軌，因為一個錯誤步驟就會把後面的一切都污染掉。如果你的工作主要是自主、長時間運行的 agents，那麼 GLM 5.2 在 SWE 和 FrontierSWE 基準上的優勢，就是你付費所換來的東西，而且這個溢價可能是值得的。如果你是在做互動式、範圍有限的 coding，DeepSeek 的省錢效果是真實的，而且失敗風險很低。
如何以低成本執行每個項目
兩者都在 Hugging Face 上以 MIT 授權開放權重，因此如果你有 GPU，可以選擇自架。大多數人會使用 API。DeepSeek V4 Pro 直接從 DeepSeek 自家平台 取得最便宜，價格為 $0.435 / $0.87，而且其快取命中輸入費率對於重複前綴幾乎是免費的。GLM 5.2 的標價在來源端最高；透過像 OpenRouter 這樣的聚合器會更便宜，如果你選擇 GLM，值得先了解一下。關於在哪裡以最低成本取得 GLM 5.2 的完整分析，請參閱我們的 GLM 5.2 API 存取指南。若想看另一組前沿模型對決，請參閱 GLM 5.2 vs Opus 4.6。
常見問題
DeepSeek V4 Pro 比 GLM 5.2 更便宜嗎？
以每個 token 計算，沒錯，輸出成本大約便宜 5 倍（每 1M 為 $0.87 vs $4.40），整體混合後大約便宜 4 倍。以每個完成的任務來看，通常也會更便宜，但不一定：在複雜工作上，它可能會消耗足夠多的額外 token，從而縮小甚至逆轉這個差距。
哪一個更適合寫程式，GLM 5.2 還是 DeepSeek V4 Pro？
GLM 5.2 在實際軟體工程基準（SWE-bench Pro、Terminal-Bench、FrontierSWE）與長週期 agent 工作表現領先。DeepSeek V4 Pro 在競賽程式設計基準（LiveCodeBench、Codeforces）表現領先，而且成本低得多。請依照您的工作負載選擇合適的模型。
DeepSeek V4 Pro 足以取代 GLM 5.2 嗎？
對於日常大多數程式碼工作，是的；許多開發者會將它作為預設。保留 GLM 5.2 的理由在於長時程的 agentic 任務，在這類任務中，每一步微小的品質差異會在數小時內逐漸累積。
GLM 5.2 和 DeepSeek V4 Pro 是開源的嗎？
兩者都以 MIT 授權釋出開放權重，並可在 Hugging Face 下載，因此你可以自行託管其中任一個。
他們支援多大的上下文視窗？
兩者都提供 1M-token 的上下文視窗。DeepSeek V4 Pro 允許更大的最大輸出（384K tokens），相較之下 GLM 5.2 約為 131K。
重點結論
在 GLM 5.2 與 DeepSeek V4 Pro 之間，沒有單一的贏家；把所有事情都交給其中一個，會讓你錯失價值。將 DeepSeek V4 Pro 作為你具成本效益的預設選擇，用於互動式與演算法式程式設計；它的價格約便宜 5 倍，而且表現接近前沿。保留 GLM 5.2 給長期、自治代理工作，因為它在真實軟體工程基準上的領先，能防止小錯誤層層累積。大多數重度使用者最後採取的務實配置是兩者都用：DeepSeek 處理 95%，GLM 處理決定整個任務能否成功的 5%。