GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro

概览

经来源验证的事实：GLM-5.2: Z.ai / GLM / 通用 / GLM-5.2 / 2026-06-16 · DeepSeek V4 Pro 0813: DeepSeek / DeepSeek / 通用 / DeepSeek V4 / 2026-08-13

架构差异

经来源验证的事实：GLM-5.2: GlmMoeDsaForCausalLM · DeepSeek V4 Pro 0813: DeepseekV4ForCausalLM

总参数与激活参数

经来源验证的事实：GLM-5.2: 总参数: 744B / 激活参数: 40B MoE · DeepSeek V4 Pro 0813: 总参数: 1650.5B / 激活参数: 49B MoE

上下文窗口

经来源验证的事实：GLM-5.2: 1,048,576 个 Token · DeepSeek V4 Pro 0813: 1,048,576 个 Token

模态

经来源验证的事实：GLM-5.2: 文本 · DeepSeek V4 Pro 0813: 文本

运行时生态

经来源验证的事实：GLM-5.2: transformers, vllm >=0.23.0, sglang >=0.5.13.post1, ktransformers >=0.5.12 · DeepSeek V4 Pro 0813: transformers

量化选项

经来源验证的事实：GLM-5.2: BF16, FP8 · DeepSeek V4 Pro 0813: FP4 / FP8 混合精度

VRAM 与内存需求

经来源验证的事实：GLM-5.2: BF16 ~1,488.0 GB 估算权重内存, FP8 ~744.0 GB 估算权重内存 · DeepSeek V4 Pro 0813: FP4 / FP8 混合精度 ~1,237.9 GB 估算权重内存

推荐 GPU 配置

GPU 规格应根据具体模型版本和数值精度确定。版本页面会明确区分技术兼容性与可租用资源。

多 GPU 注意事项

大型模型可能需要并行执行或多个节点。确定 GPU 数量前，应核对模型驻留内存、运行环境、互连方式、拓扑结构和容量余量。

许可证与商业使用

经来源验证的事实：GLM-5.2: mit / 允许商业使用 / 官方许可允许商业使用，但仍须遵守其全部义务。 · DeepSeek V4 Pro 0813: MIT 许可证 / 允许商业使用 / 官方许可允许商业使用，但仍须遵守其全部义务。

代码、推理与相关能力

经来源验证的事实：GLM-5.2: 语言 / 推理, 旗舰 · MoE, 文本 · DeepSeek V4 Pro 0813: 语言与推理, 旗舰 · MoE, 文本

部署复杂度

经来源验证的事实：GLM-5.2: 2 个检查点 / 8 个运行时 / 2 种精度 · DeepSeek V4 Pro 0813: 1 个检查点 / 1 个运行时 / 1 种精度

各模型适合的工作负载

经来源验证的事实：GLM-5.2: 语言 / 推理, 通用, 旗舰 · MoE · DeepSeek V4 Pro 0813: 语言与推理, 通用, 旗舰 · MoE

关键取舍

应根据工作负载、经过验证的运行环境、精度、内存、许可条款和运维限制作出选择，不存在适用于所有情况的最佳方案。

官方来源

• 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