Все сравнения

DeepSeek V4 vs GLM-5.1 — сравнение бенчмарков

DeepSeek V4
DeepSeek
Победитель
GLM-5.1
Zhipu AI
DeepSeek V4

DeepSeek V4 превосходит GLM-5.1 по большинству международных бенчмарков. GLM-5.1 от Tsinghua University конкурентоспособен в китайскоязычных задачах и предлагает уникальные функции агентного поведения.

Бенчмарки

MMLU
DeepSeek
88
GLM-5.1
83
HumanEval
DeepSeek
82
GLM-5.1
74
MATH
DeepSeek
79
GLM-5.1
72
Arena Elo
DeepSeek
1310
GLM-5.1
1265
Средний балл: DeepSeek 389.8vsGLM-5.1 373.5

* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.

DeepSeek V4
DeepSeek

Ожидаемая флагманская open-source модель от DeepSeek. 1 трлн параметров (MoE, ~37 млрд активных), контекст 1 млн токенов, архитектура Engram для условной памяти. Первая фронтирная модель на чипах Huawei Ascend без NVIDIA. Предварительные бенчмарки: SWE-bench 80%+, HumanEval 90%. Ожидаемая цена — в 20–50 раз дешевле западных аналогов. Полный релиз ожидается в апреле 2026.

Тарифы, обзор, бенчмарки →
GLM-5.1
Zhipu AI

Флагманская агентная модель для кодинга. 744B параметров MoE, 40B активных. Обучена на чипах Huawei Ascend 910B. Лидер SWE-Bench Pro (58.4%). Поддерживает 600+ итераций без деградации. MIT лицензия. Максимальный output 128K токенов.

Тарифы, обзор, бенчмарки →

Вопросы и ответы

Чем GLM-5.1 отличается от DeepSeek V4?+
GLM-5.1 разработан в Tsinghua University и специализируется на агентном поведении: планировании задач, использовании инструментов и автономном выполнении многошаговых действий. DeepSeek V4 сильнее в общих языковых задачах.
Какая модель лучше для китайского языка?+
Обе модели хорошо работают с китайским. GLM-5.1 исторически лидирует в чисто китайскоязычных задачах, DeepSeek V4 сильнее в двуязычных и международных контекстах.
Можно ли использовать GLM-5.1 бесплатно?+
Да, GLM-5.1 доступен через Zhipu AI API с бесплатным тарифом. Также существует открытая версия модели на Hugging Face.
Что такое агентные возможности GLM?+
GLM-5.1 умеет планировать многоэтапные задачи, использовать внешние инструменты (поиск, код, API) и самостоятельно принимать решения о следующих шагах — это делает его ближе к автономному агенту, чем к обычному чат-боту.