Aktualisiert am 23. Februar 2026

Anbietervergleich

GLM-5 vs DeepSeek-V3.2: Chinesisches LLM-Duell

GLM-5 vs DeepSeek-V3.2 im Vergleich 2026: Beide Open-Weight-MoE-Modelle aus China. Benchmarks, Preise, Coding, Community – welches Open-Source-LLM gewinnt?

GLM-5

DeepSeek

Schnellurteil

Für Entwickler, die 2026 zwischen GLM-5 und DeepSeek-V3.2 wählen, ist DeepSeek-V3.2 für die meisten Anwendungsfälle die stärkere Standardwahl: beste API-Preise im Frontier-Tier, größere Community, überlegene Coding-Benchmark-Scores und vollständig Open-Source-Code. GLM-5 verdient Präferenz in drei spezifischen Szenarien: Enterprise-Deployments, die Zhipu AIs kommerziellen Support und SLA-Garantien erfordern; Forschungsprojekte mit tiefer Tsinghua-University-Integration; und Workflows, die speziell auf Zhipus Tool-Ökosystem optimiert sind. Beiden Modelle sind echte Frontier-Alternativen zu proprietären westlichen Modellen für chinesisch-erste und mehrsprachige Workloads.

Detaillierter Vergleich

Eine Gegenüberstellung der wichtigsten Faktoren für Ihre Entscheidung.

Faktor	GLM-5Empfohlen	DeepSeek	Gewinner
Benchmark Performance	Top-5 LMArena; strong MMLU, GSM8K, CMMLU	Top-10 LMArena; strong math, code, multilingual
Parameter Count	600B+ total (MoE), ~50B active per token	671B total (MoE), ~37B active per token
MoE Architecture	Mature MoE with 16 experts per layer	DeepSeek-MoE with optimized load balancing
API Pricing	Zhipu AI API: competitive per-token pricing	DeepSeek API: among the cheapest frontier models
Open Source	Open weights released on Hugging Face	Fully open weights + model code on GitHub
Multilingual Quality	Excellent Chinese + English; multilingual-first	Excellent Chinese + English; strong multilingual
Coding (HumanEval)	~87% HumanEval pass@1	~89% HumanEval pass@1
Community & Ecosystem	Growing Zhipu ecosystem; academic backing	Very strong: massive GitHub community, 80K+ stars
Gesamtpunktzahl	2/ 8	4/ 8	2 unentschieden

Benchmark Performance

GLM-5

Top-5 LMArena; strong MMLU, GSM8K, CMMLU

DeepSeek

Top-10 LMArena; strong math, code, multilingual

Parameter Count

GLM-5

600B+ total (MoE), ~50B active per token

DeepSeek

671B total (MoE), ~37B active per token

MoE Architecture

GLM-5

Mature MoE with 16 experts per layer

DeepSeek

DeepSeek-MoE with optimized load balancing

API Pricing

GLM-5

Zhipu AI API: competitive per-token pricing

DeepSeek

DeepSeek API: among the cheapest frontier models

Open Source

GLM-5

Open weights released on Hugging Face

DeepSeek

Fully open weights + model code on GitHub

Multilingual Quality

GLM-5

Excellent Chinese + English; multilingual-first

DeepSeek

Excellent Chinese + English; strong multilingual

Coding (HumanEval)

GLM-5

~87% HumanEval pass@1

DeepSeek

~89% HumanEval pass@1

Community & Ecosystem

GLM-5

Growing Zhipu ecosystem; academic backing

DeepSeek

Very strong: massive GitHub community, 80K+ stars

Wichtige Statistiken

Echte Daten aus verifizierten Branchenquellen zur Unterstützung Ihrer Entscheidung.

GLM-5 has 600B+ parameters (MoE) with ~50B active per token

Zhipu AI Technical Report

Zhipu AI Technical Report (2026)

DeepSeek-V3.2 has 671B total parameters with ~37B active, trained on 15T tokens

DeepSeek Technical Report

DeepSeek Technical Report (2026)

DeepSeek API pricing: $0.28/M input tokens — among the most cost-effective frontier models

DeepSeek Pricing

DeepSeek Pricing (2026)

DeepSeek GitHub repository has 80,000+ stars, one of the most-starred AI repos

GitHub

GitHub (2026)

Both GLM-5 and DeepSeek-V3.2 score within 2% of each other on standard MMLU benchmarks

MMLU Leaderboard

MMLU Leaderboard (2026)

Alle Statistiken stammen aus verifizierten Drittquellen. Quelle, Jahr und Original-Link werden direkt bei jeder Kennzahl angezeigt.

Wann Sie welche Option wählen sollten

Klare Orientierung basierend auf Ihrer spezifischen Situation und Ihren Bedürfnissen.

Wählen Sie GLM-5, wenn...

Sie benötigen Enterprise-Support mit SLA-Garantien von Zhipu AI
Ihr Projekt hat tiefe Integration mit dem Tsinghua University Research-Ökosystem
Sie bevorzugen Zhipus gehostete API mit kommerziellem Backing für Produktions-Workloads
Ihr Anwendungsfall profitiert von GLM-5s spezifischer chinesischer Enterprise-Ausrichtung

Wählen Sie DeepSeek, wenn...

Sie wollen das beste API-Preis-Leistungs-Verhältnis im Frontier-Tier
Sie brauchen die größte Open-Source-Community mit 80K+ GitHub-Sternen
Ihr Workload ist coding-intensiv und Sie brauchen beste HumanEval-Performance
Sie wollen vollständig Open-Source-Code (nicht nur Gewichte) für maximale Deployment-Flexibilität

Unsere Empfehlung

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu diesem Vergleich beantwortet.

Beide sind chinesische Open-Weight-MoE-LLMs, aber DeepSeek-V3.2 hat eine größere Community, günstigere API-Preise und bessere Coding-Benchmarks. GLM-5 hat stärkeren Enterprise-Support durch Zhipu AI und tiefere akademische Integration mit der Tsinghua University.

DeepSeek-V3.2 ist günstiger. DeepSeek API-Preise beginnen bei 0,28 USD/Mio. Input-Token – eines der günstigsten Frontier-Modell-APIs. Zhipu AIs GLM-5 API ist konkurrenzfähig, aber generell höher als DeepSeek.

Ja. Beide veröffentlichen offene Gewichte, die mit vLLM, Ollama oder ähnlichen Inference-Frameworks betrieben werden können. DeepSeek veröffentlicht auch vollständigen Modell-Code; GLM-5 veröffentlicht Modell-Gewichte. Beide erfordern erhebliche Hardware.

Beide sind exzellent auf Chinesisch. GLM-5 hat einen leichten Vorteil im chinesischen kulturellen Kontext durch sein Tsinghua/Peking-Forschungsumfeld. DeepSeek-V3.2 ist ebenfalls ausgiebig auf chinesischen Daten trainiert.

DeepSeek-V3.2 führt bei Coding-Benchmarks – ca. 89 % vs. 87 % HumanEval pass@1. Für coding-intensive Workloads ist DeepSeek-V3.2 oder seine Coder-Variante vorzuziehen.

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