AIREITERDeepSeek 今天悄然更新了 deepseek-v4-flash。我用四项可评分任务将它与 GLM-5.2 对比：前三项战平，第四项由 Flash 胜出，运行成本则低了 19 倍。不过，若看纸面能力，GLM-5.2 依然是分数更高的模型；它在我的第四项任务中失利，也不是答错，而是踩进了一个可以刻意规避的陷阱。
这个陷阱就是推理预算。通过我测试的端点，GLM-5.2 即使面对很短的提示词也会进行长篇推理；在一项规格要求密集的任务里，它消耗了 16,000 个输出 token，却始终没有给出答案。Flash 完成同一任务只用了 2,525 个 token。
deepseek-v4-flash 的 0731 更新到底变了什么
DeepSeek 的 API 文档目前将 deepseek-v4-flash 的模型版本标为 DeepSeek-V4-Flash-0731。调用方式没有变化，别名仍会自动解析到最新构建版本，因此现有代码不会中断，但你也不会收到模型底层已更新的提示。
该定价页面没有提供这次更新的变更日志；我在 2026-07-31 查看 DeepSeek 新闻索引时，其中也没有 2026 年 7 月的条目。这意味着，阅读任何 Flash 对比测试时，都要看清评测日期和具体变体：公开分数只代表测试当时在线的构建版本，而“Flash Base”“Flash (Reasoning)”和“Flash (Reasoning, Max Effort)”是三行不同的数据，成绩也各不相同。
同一份文档还确认了这场对比最关键的规格：1M 上下文、384K 最大输出、默认开启思考模式且可切换为非思考模式，以及 2,500 的并发限制，相比之下 Pro 为 500。目前 Responses API 仅支持 deepseek-v4-flash，deepseek-v4-pro 计划于 2026 年 8 月初上线。
四项任务逐一实测：两边实际表现如何
我在 2026-07-31 通过一个 OpenAI 兼容中转端点，向两款模型发送完全相同的提示词。思考模式保留默认设置，除非另有说明，max_tokens 均设为 8,000。结果采用机械化方式判定，不依赖主观观感：两项编程题分别运行在隐藏测试用例中，共 6 个和 8 个；JSON 题逐键验证是否符合指定 schema；检索题则只有唯一正确字符串。
| 任务 | DeepSeek V4 Flash (0731) | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| t1 — 找出并修复区间合并的边界问题 | 6/6 测试通过，5.0 秒，361 输出 | 6/6 测试通过，19.0 秒，990 输出 |
t2 — 按 8 条规则规格实现 next_version() | 8/8 测试通过，29.9 秒，2,525 输出 | 未返回答案 |
| t3 — 严格 JSON、键名精确、禁止代码围栏 | 通过，5.2 秒，327 输出 | 通过，11.2 秒，826 输出 |
| t4 — 从约 45K token 中检索并组合 3 项事实 | 正确，5.2 秒，172 输出 | 正确，9.7 秒，317 输出 |
四项中有三项可以诚实地算作平局。t1 里，两款模型都找到了同一个问题：严格的 < 无法合并相接的区间，例如 (1,4) 和 (4,5)；两者给出的修复也完全相同，都是改动一个字符。严格 JSON 任务中，两者输出逐字节一致。t4 中，两者都成功结合了记录 211 中隐藏的密钥与记录 1290 中的规则，返回 quartz-mallard-90。
真正的异常项是 t2，但这里需要讲清楚，而不是急着庆祝胜利。GLM-5.2 不是给错了答案，而是根本没有作答。在 8,000 token 上限下，它将全部 8,000 token 用于推理，110 秒后返回空内容。我随后将上限提高到 16,000，以排除是我自己的限制导致问题：它消耗了 16,000 token，依然没有内容，耗时 214 秒。第三次尝试设为 24,000，301 秒后报错。Flash 则生成了一个通过全部 8 个用例的函数，其中包括必须抛出 ValueError 的 3 个用例。
有几个限制必须直说：这是单个中转端点上、每项任务 n=1 的测试，不是基准评测。这里的推理 token 被计入 completion_tokens 计费，而官方 Z.ai 端点可能采用不同的流式返回或计费方式。这份数据能支持的结论是趋势，而不是精确倍率：GLM-5.2 在每项任务上都消耗了明显更多的 token 和实际时间。
GLM-5.2 真正领先的地方
按行业真正采用的能力指标衡量，GLM-5.2 是更强的模型；若仅凭这次测试就得出“便宜的模型全面胜出”，那是错误的解读。Artificial Analysis 给出的 Intelligence Index 中，GLM-5.2 (max) 得分为 51，DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) 为 40，相差 11 分。模型规模也明显不同：GLM-5.2 总参数 753B、激活参数约 40B；Flash 则为总参数 284B、激活参数 13B。
Z.ai 公布的 GLM-5.2 成绩也符合旗舰模型定位：SWE-bench Pro 为 62.1%，Terminal-Bench 2.1 为 81.0，AIME 2026 为 99.2%，GPQA Diamond 为 91.2%，使用工具的 HLE 为 54.7%。这些均为厂商自行报告的数据，而 Flash 在其中大多数项目没有可直接比较的成绩。
这恰恰是基准测试层面最诚实的结论：两款模型几乎没有共享评测。模型追踪网站 benchlm 虽然将两者并列比较，却拒绝判定胜负，原因是它们没有任何可一对一比较的项目。Flash 的公开数据来自基础模型评测集，例如 MMLU 88.7%、HumanEval 69.5%、GSM8K 90.8%；GLM-5.2 的数据则来自智能体编程评测集。
知识能力是两者唯一存在重叠的类别，benchlm 在这里给出 GLM-5.2 领先，59.6 对 56.4。如果两个对比页面对这组型号得出了不同结论，通常是因为它们拿不同变体跑了不同评测集。应当相信的，是模型变体和测试日期都与你计划调用的版本一致的数字。
实践者对两者差异的描述，也与我的测量结果一致。来自 r/opencodeCLI 一个使用两款模型执行相同任务的讨论帖：
GLM 5.2 在任何事情上都会用力推理。V4 会根据任务调整，简单修复几乎不做铺垫；但只要任务不再是极其简单的那种，GLM 5.2 就会领先……
这句话概括了核心取舍：面对困难问题，GLM-5.2 的推理能力是优势；面对简单问题，它则可能只是额外开销。
实际成本差距，比价目表显示的更大
先看标价。以下价格均已于 2026-07-31 在厂商官方页面核实。
| 每 1M token | DeepSeek V4 Flash | GLM-5.2 | GLM 倍数 |
|---|---|---|---|
| 输入（缓存未命中） | $0.14 | $1.40 | 10.0x |
| 输入（缓存命中） | $0.0028 | $0.26 | 92.9x |
| 输出 | $0.28 | $4.40 | 15.7x |
| 最大输出 | 384K | 128K | — |
再将这些费率代入两款模型在四项任务中实际消耗的 token，差距会超过输出单价的 15.7 倍。原因很简单：价格更高的模型，输出也更多。
| 任务 | Flash 输入→输出 | Flash 成本 | GLM-5.2 输入→输出 | GLM-5.2 成本 | 倍数 |
|---|---|---|---|---|---|
| t1 修复 bug | 165→361 | $0.000124 | 170→990 | $0.004594 | 37.0x |
| t2 实现功能 | 182→2,525 | $0.000732 | 196→16,000 | $0.070674 | 96.5x |
| t3 严格 JSON | 171→327 | $0.000116 | 177→826 | $0.003882 | 33.5x |
| t4 长上下文 | 45,225→172 | $0.006380 | 44,164→317 | $0.063224 | 9.9x |
| 全部四项 | 45,743→3,385 | $0.007352 | 44,707→18,133 | $0.142375 | 19.4x |
所有提示词均以冷缓存发送，因此全部输入都按缓存未命中费率计费；用上表的 token 数据乘以前一张表的价格，即可复算任意一项结果。
t4 的差距最小，为 9.9 倍。对于输入占比很高的工作负载，10 倍的输入价格差会成为主导因素，输出冗长的影响则会减弱；这是 GLM-5.2 溢价最容易被控制住的一类场景。
DeepSeek 的定价页面写明，API“即将采用峰谷定价政策”：北京时间（UTC+8）09:00–12:00 和 14:00–18:00 的所有计费项目均为 2x，生效日期尚待公告。这会让 Flash 在亚洲工作时间的输出价格优势缩小至约 5 倍。另一方面，Flash 的缓存命中输入价格为 $0.0028，较 GLM-5.2 的 $0.26 低 93 倍，因此反复使用大型稳定前缀时，差距反而会进一步扩大。若使用场景专门是编程，Z.ai 的 Coding Plan 起价为 $18/月，包含 GLM-5.2，且非高峰时段用量半价；这与上面的按 token 计费是不同账单。
按工作负载选模型
| 工作负载 | 建议调用 | 原因 |
|---|---|---|
| 高频、简单到中等难度的代码修改 | V4 Flash | 在我的 t1 中答案与 GLM-5.2 相同，速度快 3.8 倍，成本低 37 倍 |
| 大规模严格格式 / 结构化输出 | V4 Flash | 结果逐字节相同，成本仅为 1/34 |
| 大型文档的长上下文检索 | V4 Flash | 答案同样正确；虽然成本差距最小，仍有 9.9 倍 |
| 困难的智能体任务或多文件编程 | GLM-5.2 | Intelligence Index 为 51 对 40，而且它的高分主要出现在智能体评测集 |
任何 max_tokens 很紧的任务 | V4 Flash | 在我的 t2 中，GLM-5.2 在 8K 和 16K 上限下都没有返回内容 |
| 单次调用需要超过 128K token 输出 | V4 Flash | 最大输出 384K，而 GLM-5.2 为 128K |
这更适合作为待验证的成本路由默认策略，而不是定论，因为它基于一次四任务测试：优先路由到 Flash；只有当错误答案的代价超过 19 倍 token 支出时，再升级到 GLM-5.2。如果要运行 GLM-5.2，应给它足够的输出空间，因为对 Flash 已经相当宽松的上限，可能让 GLM-5.2 产生一次收费但无答案的调用。
还有一点，这次对比无法下定论：0731 在今天上线后，尚未出现第三方对 Flash 的重新评分。因此，51 对 40 的差距描述的是 4 月版本。当前两者实际能力距离尚未测量；想知道它在你的工作负载下有多大，只能亲自针对两个别名运行评测。
常见问题
DeepSeek V4 Flash 0731 是新模型还是更新？
这是现有模型的一次更新，不是新模型。DeepSeek 文档将版本标为 DeepSeek-V4-Flash-0731，并说明调用方式不变，因此 deepseek-v4-flash 会继续自动解析到最新构建版本，你无需修改代码。
DeepSeek V4 Flash 打败 GLM-5.2 了吗？
若看能力，没有：Artificial Analysis 给 GLM-5.2 (max) 的评分是 51，而 DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) 是 40。若看每个已解决任务的成本，Flash 胜出：四项评分任务中三项打平，总成本低 19.4 倍。
GLM-5.3 已经发布了吗？
截至 2026-07-31，尚未发布：GLM-5.2 仍是 Z.ai 官方定价表和 Coding Plan 模型列表中最新的条目，两者都没有 5.3 这一行。
处理 1M-token 上下文任务，哪款更便宜？
DeepSeek V4 Flash。缓存未命中输入便宜 10 倍，缓存命中输入便宜 93 倍。我的约 45K-token 检索任务中，Flash 成本为 $0.006380，而 GLM-5.2 为 $0.063224。
两者都能在 Claude Code 中使用吗？
可以。两家厂商都提供 Anthropic 格式兼容端点。DeepSeek 在其 OpenAI 格式基础 URL 之外，还列出了 https://api.deepseek.com/anthropic；Z.ai 的 Claude Code 指南则要求将 ANTHROPIC_BASE_URL 设为 https://api.z.ai/api/anthropic，并将 Sonnet 和 Opus 槽位映射到 glm-5.2[1m]。
延伸阅读
来源
- DeepSeek Models & Pricing — 0731 版本说明、价格、峰谷定价政策，核实日期：2026-07-31
- Z.ai pricing — GLM-5.2 费率，核实日期：2026-07-31
- Z.ai Coding Plan — 订阅档位及 GLM-5.2 覆盖范围，核实日期：2026-07-31
- Z.ai: Claude Code setup — Anthropic 兼容基础 URL 与模型映射
- DeepSeek news index — 于 2026-07-31 检查，无 2026 年 7 月条目
- Artificial Analysis: GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Flash — Intelligence Index、参数规模
- benchlm: DeepSeek V4 Flash Base vs GLM-5.2 — 共享基准覆盖情况、知识得分
- r/opencodeCLI: DeepSeek V4 vs GLM 5.2 for coding — 实践者报告