GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro

概要

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: Z.ai / GLM / 汎用 / GLM-5.2 / 2026-06-16 · DeepSeek V4 Pro 0813: DeepSeek / DeepSeek / 汎用 / DeepSeek V4 / 2026-08-13

アーキテクチャの違い

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: GlmMoeDsaForCausalLM · DeepSeek V4 Pro 0813: DeepseekV4ForCausalLM

総パラメータと有効パラメータ

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: 総パラメータ: 744B / 有効パラメータ: 40B MoE · DeepSeek V4 Pro 0813: 総パラメータ: 1650.5B / 有効パラメータ: 49B MoE

コンテキスト長

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: 1,048,576 トークン · DeepSeek V4 Pro 0813: 1,048,576 トークン

モダリティ

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: テキスト · DeepSeek V4 Pro 0813: テキスト

ランタイム環境

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: transformers, vllm >=0.23.0, sglang >=0.5.13.post1, ktransformers >=0.5.12 · DeepSeek V4 Pro 0813: transformers

量子化オプション

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: BF16, FP8 · DeepSeek V4 Pro 0813: FP4 / FP8 混合

VRAM とメモリ要件

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: BF16 ~1,488.0 GB 推定重みメモリ, FP8 ~744.0 GB 推定重みメモリ · DeepSeek V4 Pro 0813: FP4 / FP8 混合 ~1,237.9 GB 推定重みメモリ

推奨 GPU 構成

GPU の構成は、対象モデルの正確な版と数値精度に基づいて決めます。各版のページでは、技術的な互換性と貸出可能な在庫を明確に区別しています。

マルチ GPU の考慮事項

大規模なモデルでは、並列実行や複数ノードが必要になる場合があります。GPU 数を決める前に、モデルの常駐メモリ、実行環境、相互接続方式、構成と容量の余裕を確認してください。

ライセンスと商用利用

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: mit / 商用利用可 / 公式ライセンスは商用利用を許可していますが、すべての義務は引き続き適用されます。 · DeepSeek V4 Pro 0813: MIT ライセンス / 商用利用可 / 公式ライセンスは商用利用を許可していますが、すべての義務は引き続き適用されます。

コード、推論、関連機能

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: 言語 / 推論, フラッグシップ · MoE, テキスト · DeepSeek V4 Pro 0813: 言語と推論, フラッグシップ · MoE, テキスト

デプロイの複雑さ

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: 2 件のチェックポイント / 8 件のランタイム / 2 種の精度 · DeepSeek V4 Pro 0813: 1 件のチェックポイント / 1 件のランタイム / 1 種の精度

各モデルに適したワークロード

情報源で検証済みの事実: GLM-5.2: 言語 / 推論, 汎用, フラッグシップ · MoE · DeepSeek V4 Pro 0813: 言語と推論, 汎用, フラッグシップ · MoE

主なトレードオフ

処理内容、検証済みの実行環境、精度、メモリ、ライセンス、運用上の制約に基づいて選択してください。あらゆる用途に最適な単一の選択肢はありません。

公式情報源

• https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.2
• https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.2-FP8
• https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813
• https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813/blob/72e1d3230f6c080a530b0a1d46f8eb4602340597/LICENSE