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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 seriösen Drittquellen. Links zu Originalquellen auf Anfrage verfügbar.

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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