Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek V4.1-Flash vs GLM-5.2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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DeepSeek V4.1-FlashProfile

GLM-5.2Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

DeepSeek

DeepSeek V4.1-Flash

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

DeepSeek का DeepSeek V4.1-Flash प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 110 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.3/$1.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 58/100 इंटेलीजेंस

Intelligence Index58 / 100

Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$1.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

74.2%

Zhipu AI

GLM-5.2

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Zhipu AI का GLM-5.2 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 60 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 91/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान कर

Intelligence Index91 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

67.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

GLM-5.2 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
DeepSeek V4.1-Flash is faster at 110 tok/s vs 60 tok/s.
DeepSeek V4.1-Flash leads on SWE-bench coding (74.2% vs 67.5%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	DeepSeek V4.1-Flash	GLM-5.2
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	58	91
Provider	DeepSeek	Zhipu AI
Input Price Cost per million input tokens	$0.30 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$1.20 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.18 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1M tokens~1,500 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	384K	32K
Throughput Speed Tokens generated per second	110 tok/s	60 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	74.2%	67.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	90.9%	73.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.01 / 1M	$0.00 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

DeepSeek V4.1-Flash

+6.7% SWE-bench lead

Cost

GLM-5.2

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

DeepSeek V4.1-Flash

+83% faster generation

Context

Tied

1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

DeepSeek V4.1-FlashGLM-5.2

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

74.2%vs67.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

90.9%vs73.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

89.5%vs87%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1455ptsvs1440pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

16.8%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

31.2%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

48%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

92.4%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

93%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

110 tok/s vs60 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

DeepSeek V4.1-Flash0.46s

GLM-5.20.65s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

DeepSeek V4.1-Flash5.01s

GLM-5.28.98s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

DeepSeek V4.1-Flash Monthly API Bill

$1.54 / month

$0.3/1M in · $1.2/1M out

GLM-5.2 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

GLM-5.2 saves approximately $1.54 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

DeepSeek V4.1-Flash · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 384K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74.2% · GPQA Diamond 90.9%)
110 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 460ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (763B total (8B prefill / 16B decode )) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

GLM-5.2 · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 32K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 67.5% · GPQA Diamond 73.5%)
60 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 650ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (350B MoE) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	DeepSeek V4.1-Flash	GLM-5.2
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.27	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	58K	30K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	28K	12K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	DeepSeek V4.1-Flash	GLM-5.2
Official API Model ID (SDK)	deepseek-reasoner	glm-5-2
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2026-09	2026-06
Knowledge Cutoff	June 2026	February 2026
Architecture	Causal Encoder-Decoder (20 enc + 20 dec layers)	Massive Million-Token Open MoE Frontier Transformer
Parameters	763B total (8B prefill / 16B decode active)	350B MoE
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.3/1M in) across full 1000K window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.006/1M (no extra cache-write fee)	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 473 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1640 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 217 GB VRAM (4-bit Quantized) · 753 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text, vision	text
Output Modalities	text	text

DeepSeek V4.1-Flash vs GLM-5.2: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek V4.1-Flash or GLM-5.2?

GLM-5.2 is more intelligent. It scores 91 compared with 58 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

DeepSeek V4.1-Flash is faster, generating 110 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GLM-5.2 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.18 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

DeepSeek V4.1-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.65s.

निष्कर्ष

DeepSeek V4.1-Flash (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GLM-5.2 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GLM-5.2 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, DeepSeek V4.1-Flash तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GLM-5.2 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए DeepSeek V4.1-Flash या GLM-5.2 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GLM-5.2 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek V4.1-Flash और GLM-5.2 में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek V4.1-Flash की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.30 / $1.20 प्रति 1M टोकन है और GLM-5.2 की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में GLM-5.2 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

DeepSeek V4.1-Flash में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GLM-5.2 में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में DeepSeek V4.1-Flash तेज़ है।

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

DeepSeek V4.1-Flash vs GLM-5.2

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

DeepSeek V4.1-Flash

GLM-5.2

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

DeepSeek V4.1-Flash · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GLM-5.2 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

DeepSeek V4.1-Flash vs GLM-5.2: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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