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DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.1 实测对决：开源第一梯队，应该用哪个？

发布于 2026-04-27

同一道编程题，DeepSeek V4 Pro 输出 1200 行带完整测试用例的工程方案，GLM-5.1 输出 700 行够跑、够交差的精简版。前者花你 2 分钟和两毛钱，后者花你 1 分钟和一毛钱。你选哪个？

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一句话总结

第三方评测机构 Artificial Analysis 把全球 76 个顶级模型放在同一张榜单跑分，DeepSeek V4 Pro 第 2，GLM-5.1 第 3，综合得分相差 0.1 分。听起来打平，分项一拆开差异就出来了。

DeepSeek 是开源世界的理科状元，代码、推理、长文档全压制；GLM-5.1 反应快、幻觉低，是个稳健的工科生。我的建议：主力先上 DeepSeek V4 Pro，遇到怕模型胡说八道的场景，让 GLM-5.1 兜底。

01｜先看简历：两位选手的硬件参数

维度 DeepSeek V4 Pro (Max) GLM-5.1 (Reasoning)
开发者 DeepSeek 智谱 AI（Z AI）
发布时间 2026-04-24（极新） 2026-04-07
总参数量 1.6T（1600B） 744B
每 token 激活参数 49B 40B
上下文窗口 1M（百万 token） 200K
开源协议 MIT MIT
权重托管 Hugging Face Hugging Face

DeepSeek V4 Pro 总参数量是 GLM 的两倍多，上下文 1M vs 200K 五倍差距，整本《三体》三部曲、整个中型代码库都能一次塞进去。两边都是 MIT 协议，商用零负担。

一开始就不是同一个量级，GLM-5.1 还能在第 3 名死死咬住，已经够硬核了。

02｜智能水平：DeepSeek 全线压制

Artificial Analysis 的 Intelligence Index v4.0 由 10 项现代评测合成，覆盖代码、推理、Agent、科学、长文档分析。直接看分项：

评测项 DeepSeek V4 Pro GLM-5.1 谁赢
Intelligence Index（综合） 51.51 51.41 DS 微胜
Coding Index（代码） 47.47 43.37 DS 大胜 4 分
Agentic Index（智能体） 67.19 67.05 持平
GPQA Diamond（科学推理） 0.888 0.868 DS 胜
Humanity's Last Exam 0.359 0.280 DS 大胜
SciCode（科学编程） 0.500 0.438 DS 胜
Terminal-Bench Hard 0.462 0.432 DS 胜
AA-LCR（长文档推理） 0.663 0.623 DS 胜
CritPt（批判性推理） 0.129 0.046 DS 胜
IFBench（指令遵循） 0.765 0.763 持平
𝜏²-Bench Telecom 0.962 0.977 GLM 略胜

fig2_radar

代码差距最大，47.47 vs 43.37 差 4 分。Humanity's Last Exam 这种地狱难度评测，DeepSeek 高出 28%，跨学科高阶推理上限明显更高。11 项里 GLM 只赢 1 项电信领域评测。

03｜一个反直觉的发现：幻觉控制 GLM 反杀 12 分

这是 GLM-5.1 唯一的反杀时刻，分量很重。Omniscience 指标专门衡量模型面对不确定问题时会不会一本正经地胡编。分越高越诚实，越低越爱编。

模型 Omniscience 得分
GLM-5.1 +1.93
DeepSeek V4 Pro −10.02

fig3_hallucination

差了 12 分。GLM 遇到不知道的问题倾向回答"不太确定"，DeepSeek 更可能编一个看似合理但错误的答案。

做知识问答、客服、医疗法律这种事实零容忍场景，GLM-5.1 更安全。要用 DeepSeek 跑严肃任务，必须配 RAG 或人工 review 兜底。

DeepSeek 不是不好用。能力越强的模型越容易自信地犯错，对自己生成内容的合理性判断更宽松。但用的人得心里有数：DeepSeek 是敢说的天才，GLM 是严谨的学者。

04｜速度与成本：表面贵一倍，限时优惠后倒便宜 10 倍

代价总要付。1.6T 参数不是白拿的：

指标 DeepSeek V4 Pro GLM-5.1
输出速度 36.7 tokens/s 51.3 tokens/s
首 token 延迟 ~1.90s ~1.44s
首答案 token 时间 ~121.2s ~75.3s
输入价格 $1.74 / 1M tokens $1.40 / 1M tokens
输出价格 $3.48 / 1M tokens $4.40 / 1M tokens
综合单价（3:1 输入输出） $2.175 / 1M $2.15 / 1M

fig4_speed_cost

光看单价两者都在 $2.15 / 1M 附近。但有个隐藏陷阱：

Artificial Analysis 跑完整套评测，DeepSeek V4 Pro 花了 1071.28 美元，GLM-5.1 花了 543.95 美元。

同一套题，DeepSeek 输出 190M token，GLM 只输出 110M token。

DeepSeek V4 Pro 是话痨型选手，推理过程更长、思考更细致，token 消耗自然更多，实际付费大约是 GLM 的 1.7 到 2 倍。

——但这一节写到一半，DeepSeek 官方扔出价格调整公告，把上面的成本叙事直接掀了：

DeepSeek API 价格调整：全系列模型输入缓存命中价格降至首发价的 1/10，V4-Pro 限时 2.5 折

deepseek sell

直接看官方价格表（人民币 / 百万 token）：

项目 DeepSeek-V4-Flash DeepSeek-V4-Pro（限时 2.5 折）
输入（缓存命中） 0.02 元 0.025 元（原价 0.1 元）
输入（缓存未命中） 1 元 3 元（原价 12 元）
输出 2 元 6 元（原价 24 元）

按 7 元/美元换算后的综合单价：

综合单价（3:1 输入输出） DS V4 Pro 限时优惠 GLM-5.1
缓存未命中 ≈ $0.54 / 1M $2.15 / 1M
缓存命中 ≈ $0.22 / 1M $2.15 / 1M

限时优惠期内，缓存未命中场景 DeepSeek 比 GLM 便宜 4 倍；prompt 有重复结构（系统提示、长文档复用）触发缓存命中，便宜近 10 倍。

GLM-5.1 之前一直靠"性价比"卖点站住脚，DeepSeek 这一波直接把它打成"既最强又最便宜"。价格是限时的，长期可能回调。但正在做选型，趁这波优惠把 DeepSeek 接进项目，几乎没理由拒绝。

05｜怎么选？两类场景直接抄作业

fig5_decision

选 DeepSeek V4 Pro：写代码、长文档、Agent、限时优惠期一切场景

代码、长文档推理、Agent、跨学科问题，DeepSeek 全面领先。1M 上下文能塞下整个代码仓库或一整篇研究论文。叠加限时 2.5 折加缓存命中 1/10 价，连"性价比"这个原本属于 GLM 的卖点也被抢走 — 缓存命中下便宜近 10 倍。趁优惠把项目切到 V4-Pro 上，几乎没理由拒绝。

选 GLM-5.1：怕模型胡说八道的场景

问答机器人、医疗咨询、财经资讯这类"答错就出事"的事实零容忍场景，GLM-5.1 在 Omniscience 上 12 分的领先值得认真考虑。响应也快 40%，做高并发实时问答更稳妥。

最佳搭配：复杂任务给 DS，事实问答给 GLM。

06｜最小 demo：一份代码两边跑

两个模型都用 OpenAI 兼容 SDK，切换成本几乎为零。

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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your_deepseek_key",
    base_url="https://api.deepseek.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现快速排序，要求带类型标注和单元测试"}
    ],
    max_tokens=4096
)
print(response.choices[0].message.content)

切换到 GLM-5.1 只改两行：base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"，model="glm-5.1"。同一个 prompt 两边各跑一次，比较输出质量、速度和 token 消耗，生产环境可以混用——简单任务给 GLM 省成本，复杂任务交 DeepSeek V4 Pro 保质量。

07｜评测全景速览

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总结

DeepSeek V4 Pro 是 1.6T 参数堆出来的开源天花板。代码、推理、长文档全压制，叠加限时 2.5 折加缓存 1/10 价，性能和价格双拿。代价是响应慢一点、爱编一点，要 RAG 兜底。

GLM-5.1 智能上限只低 0.1 分，速度快 40%、幻觉低 12 分。怕胡说八道的场景，让它兜底。

正在做选型？闭眼先接 DeepSeek V4 Pro。涉及"答错就出事"的事实问答，再让 GLM-5.1 当搭档。

国产开源模型已经卷到既最强又最便宜的程度，闭源大厂们今晚估计又要加班了。

数据来源：Artificial Analysis（独立第三方 AI 模型评测机构） - GLM-5.1：https://artificialanalysis.ai/models/glm-5-1 - DeepSeek V4 Pro：https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-pro