DeepSeek-V4.1-Flash vs GLM-5.2
DeepSeek-V4.1-Flash 在综合、编码领先；GLM-5.2 在多模态领先。下方逐字段对比，并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。
结论速览
选 DeepSeek-V4.1-Flash，如果你……
- 1M 上下文，全局 KV 约 890 字节/token
- 智能体编码顶尖（DeepSWE 74.2、Terminal-Bench 2.1 90.6）
- 有界重放把持久化 KV 压到约 1/8
- 开源权重，服务成本极低
- 最适合：长上下文 AI 智能体、智能体编码、高吞吐部署
选 GLM-5.2，如果你……
- 开源生态强
- 中文好
- 企业服务成熟
- 最适合：中文、开源、编码
正面对比综合分
分数为 0–100，由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。
聚合自公开信息并独立加权，方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。
规格与价格——逐字段并排
标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。
| 维度 | DeepSeek-V4.1-Flash | GLM-5.2 | 结论 |
|---|---|---|---|
| 厂商 | DeepSeek（CN） | Zhipu AI（CN） | 不同厂商 |
| 发布时间 | 2026.09 | 2026.06 | DeepSeek-V4.1-Flash 更新 |
| 综合（名次） | 76 · 第12 | 73 · 第13 | DeepSeek-V4.1-Flash 高 3 分 |
| 编码 | 89 · 第5 | 66 · 第20 | DeepSeek-V4.1-Flash 高 23 分 |
| 多模态 | 78 · 第16 | 79 · 第15 | GLM-5.2 高 1 分 |
| 上下文窗口 | 1M | 128K | DeepSeek-V4.1-Flash 更大 |
| 最大输出 | 128K | 64K | GLM-5.2 更长 |
| 有效上下文 | 98 | 88 | DeepSeek-V4.1-Flash 更可靠 |
| 输入 $/百万 token | $0.14 | $1.4 | DeepSeek-V4.1-Flash 更便宜 |
| 输出 $/百万 token | $0.28 | $4.4 | DeepSeek-V4.1-Flash 更便宜 |
| 缓存折扣 | 无 | 无 | 持平 |
| 速度 | 约 85 tok/s | 约 50 tok/s | DeepSeek-V4.1-Flash 更快 |
| 首 token 延迟 | 0.3s | 0.6s | DeepSeek-V4.1-Flash 响应更快 |
| 函数调用 | 84 | 80 | DeepSeek-V4.1-Flash 领先 |
| 拒答率 | 约 5% | 约 8% | DeepSeek-V4.1-Flash 限制更少 |
| 英文 | 84 | 70 | DeepSeek-V4.1-Flash |
| 中文 | 86 | 90 | GLM-5.2 |
| 模态 | text、image | text、image | 相同 |
| 开源权重 | 是 | 是 | 两者均开源 |
| 微调 | 是 | 是 | |
| 免费档 | DeepSeek App 免费；开源权重可自托管 | ChatGLM 免费；开放平台有免费额度 | |
| SOC2 / 不训练 | 否 / 是 | 否 / 是 | |
| 私有化部署 | 是 | 是 | 两者均支持 |
字段来自厂商公开文档与 Modelspectra 27 款模型数据集；速度随网络、并发与提示长度变化。采购前请核对实时定价。
逐维度分析
推理与综合智能
DeepSeek-V4.1-Flash 综合分领先 3 分（76 对 73）。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势；而 GLM-5.2 仍是强劲的通用模型，处理常规任务并不吃力。
智能体编码
这是决定性差距：DeepSeek-V4.1-Flash 得 89 分，GLM-5.2 得 66 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中，DeepSeek-V4.1-Flash 需要的纠错轮次更少；GLM-5.2 写脚本和补全仍然胜任，但任务复杂度上来后会落后。
多模态
多模态上 GLM-5.2 领先，79 对 78。两者都不原生生成视频，因此这里比的是图像与文档的解析，而非生成。
速度与延迟
交互场景下 DeepSeek-V4.1-Flash 更快：约 85 tok/s、首 token 0.3s，对比 GLM-5.2 的 约 50 tok/s、首 token 0.6s（吞吐约为 1.7 倍）。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言，即便原始推理分略低，这份速度优势也是真实的产品因素。
上下文：窗口大小 vs 可用记忆
名义上下文窗口：DeepSeek-V4.1-Flash 为 1M，GLM-5.2 为 128K。有效上下文得分与窗口大小方向一致——DeepSeek-V4.1-Flash 在可用记忆上领先（98 对 88），处理不容有失的长文档时应优先选它。
价格与总成本
DeepSeek-V4.1-Flash 的 API 更便宜，每百万输入/输出 token 为 $0.14/$0.28，而 GLM-5.2 为 $1.4/$4.4——标价输入约低 10.0 倍。
中文 vs 英文
英文：DeepSeek-V4.1-Flash 84 对 GLM-5.2 70。中文：86 对 90。面向中文生产环境，GLM-5.2 是更强的选择。注意非中国大陆模型的 API 一般需要海外网络访问。
工具调用与生态
函数调用得分：DeepSeek-V4.1-Flash 84 对 GLM-5.2 80，结构化工具使用上 DeepSeek-V4.1-Flash 占优。DeepSeek-V4.1-Flash 和 GLM-5.2 支持微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。
成本示例——相同工作量、真实 token 测算
假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token，其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。
| 场景 · 每月 | DeepSeek-V4.1-Flash | GLM-5.2 | 差距 |
|---|---|---|---|
| 标价未使用缓存 | $221 亿输入 × $0.14 + 3000 万输出 × $0.28 | $2721 亿输入 × $1.4 + 3000 万输出 × $4.4 | 12.36×有差距 |
| 计入缓存90% 输入命中缓存 | $22无公开缓存折扣 | $272无公开缓存折扣 | 12.36×有差距 |
示意模型；你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。