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GLM-5 vs DeepSeek-V3.2 : Duel LLM chinois 2026

GLM-5 vs DeepSeek-V3.2 comparés en 2026 : deux LLM MoE open-weight chinois. Benchmarks, tarifs, coding, communauté—quel modèle open source gagne ?

GLM-5

DeepSeek

Verdict Rapide

Pour les développeurs choisissant entre GLM-5 et DeepSeek-V3.2 en 2026, DeepSeek-V3.2 est le choix par défaut le plus solide pour la plupart des cas d'usage : meilleurs prix API dans le tier frontier, plus grande communauté, scores de benchmarks de code supérieurs, et code entièrement open source. GLM-5 est préférable dans trois scénarios spécifiques : déploiements enterprise nécessitant le support commercial et les garanties SLA de Zhipu AI ; projets de recherche avec intégration profonde à l'Université Tsinghua ; et workflows optimisés pour l'écosystème d'outils de Zhipu. Les deux modèles sont de véritables alternatives frontier aux modèles propriétaires occidentaux pour les workloads multilingues et à priorité chinoise.

Comparaison Détaillée

Une analyse comparative des facteurs clés pour vous aider à faire le bon choix.

Facteur	GLM-5Recommandé	DeepSeek	Gagnant
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
Score Total	2/ 8	4/ 8	2 égalités

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

Statistiques Clés

Données réelles provenant de sources vérifiées du secteur pour appuyer votre décision.

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)

Toutes les statistiques proviennent de sources tierces fiables. Liens vers les sources originales disponibles sur demande.

Quand Choisir Chaque Option

Un guide clair basé sur votre situation spécifique et vos besoins.

Choisissez GLM-5 quand...

Vous avez besoin du support enterprise commercial avec garanties SLA de Zhipu AI
Votre projet a une intégration profonde avec l'écosystème de recherche de l'Université Tsinghua
Vous préférez l'API hébergée de Zhipu avec support commercial pour les workloads de production
Votre cas d'usage bénéficie de l'alignement enterprise chinois spécifique de GLM-5

Choisissez DeepSeek quand...

Vous voulez le meilleur rapport prix-performance API dans le tier frontier
Vous avez besoin de la plus grande communauté open source avec 80K+ étoiles GitHub
Votre workload est intensif en code et vous avez besoin des meilleures performances HumanEval
Vous voulez le code entièrement open source (pas seulement les poids) pour une flexibilité maximale

Notre Recommandation

Questions Fréquentes

Réponses aux questions courantes sur cette comparaison.

Les deux sont des LLM MoE open-weight chinois, mais DeepSeek-V3.2 a une plus grande communauté, des prix API moins chers et de meilleurs benchmarks de code. GLM-5 a un meilleur support enterprise via Zhipu AI et une intégration académique plus profonde avec l'Université Tsinghua.

DeepSeek-V3.2 est moins cher. Les prix de l'API DeepSeek commencent à 0,28 $/M tokens d'entrée — l'une des API de modèles frontier les plus abordables. L'API GLM-5 de Zhipu AI est compétitive mais généralement plus élevée que celle de DeepSeek.

Oui. Les deux publient des poids ouverts pouvant être exécutés avec vLLM, Ollama ou des frameworks similaires. DeepSeek publie également le code complet du modèle ; GLM-5 publie les poids du modèle. Les deux nécessitent du matériel significatif.

Les deux sont excellents en chinois. GLM-5 a un léger avantage dans le contexte culturel chinois grâce à son environnement de recherche Tsinghua/Beijing. DeepSeek-V3.2 est également formé extensivement sur des données chinoises.

DeepSeek-V3.2 est en tête sur les benchmarks de code — environ 89 % vs 87 % en HumanEval pass@1. Pour les workloads intensifs en code, DeepSeek-V3.2 ou sa variante Coder est préférable.

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