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GLM-5 vs DeepSeek-V3.2: Duello LLM cinese 2026

GLM-5 vs DeepSeek-V3.2 a confronto nel 2026: due LLM MoE open-weight cinesi. Benchmark, prezzi, coding, community—quale modello open source vince?

2
GLM-5
vs
4
DeepSeek
Verdetto Rapido

Per gli sviluppatori che scelgono tra GLM-5 e DeepSeek-V3.2 nel 2026, DeepSeek-V3.2 è la scelta predefinita più solida per la maggior parte dei casi d'uso: migliori prezzi API nel tier frontier, community più grande, punteggi benchmark di coding superiori e codice completamente open source. GLM-5 è preferibile in tre scenari specifici: deployment enterprise che richiedono supporto commerciale e garanzie SLA di Zhipu AI; progetti di ricerca con integrazione profonda con l'Università Tsinghua; e workflow ottimizzati per l'ecosistema di strumenti di Zhipu. Entrambi i modelli sono vere alternative frontier ai modelli proprietari occidentali per workload multilingua e con priorità cinese.

Confronto Dettagliato

Un'analisi comparativa dei fattori chiave per aiutarti a fare la scelta giusta.

Fattore
GLM-5Consigliato
DeepSeekVincitore
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
Punteggio Totale2/ 84/ 82 pareggi
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

Statistiche Chiave

Dati reali da fonti verificate del settore per supportare la tua decisione.

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)

Tutte le statistiche provengono da fonti terze affidabili. Link alle fonti originali disponibili su richiesta.

Quando Scegliere Ogni Opzione

Una guida chiara basata sulla tua situazione specifica ed esigenze.

Scegli GLM-5 quando...

  • Hai bisogno di supporto enterprise commerciale con garanzie SLA da Zhipu AI
  • Il tuo progetto ha integrazione profonda con l'ecosistema di ricerca dell'Università Tsinghua
  • Preferisci l'API ospitata di Zhipu con supporto commerciale per workload di produzione
  • Il tuo caso d'uso beneficia dell'allineamento enterprise cinese specifico di GLM-5

Scegli DeepSeek quando...

  • Vuoi il miglior rapporto prezzo-prestazioni API nel tier frontier
  • Hai bisogno della più grande community open source con 80K+ stelle GitHub
  • Il tuo workload è intensivo in codice e hai bisogno delle migliori prestazioni HumanEval
  • Vuoi codice completamente open source (non solo pesi) per la massima flessibilità di deployment

La Nostra Raccomandazione

Per gli sviluppatori che scelgono tra GLM-5 e DeepSeek-V3.2 nel 2026, DeepSeek-V3.2 è la scelta predefinita più solida per la maggior parte dei casi d'uso: migliori prezzi API nel tier frontier, community più grande, punteggi benchmark di coding superiori e codice completamente open source. GLM-5 è preferibile in tre scenari specifici: deployment enterprise che richiedono supporto commerciale e garanzie SLA di Zhipu AI; progetti di ricerca con integrazione profonda con l'Università Tsinghua; e workflow ottimizzati per l'ecosistema di strumenti di Zhipu. Entrambi i modelli sono vere alternative frontier ai modelli proprietari occidentali per workload multilingua e con priorità cinese.

Domande Frequenti

Risposte alle domande comuni su questo confronto.

Entrambi sono LLM MoE open-weight cinesi, ma DeepSeek-V3.2 ha una community più grande, prezzi API più economici e migliori benchmark di coding. GLM-5 ha un supporto enterprise più solido tramite Zhipu AI e una più profonda integrazione accademica con l'Università Tsinghua.
DeepSeek-V3.2 è più economico. I prezzi API di DeepSeek partono da $0,28/M token di input — una delle API per modelli frontier più convenienti disponibili. L'API GLM-5 di Zhipu AI è competitiva ma generalmente più alta rispetto a DeepSeek.
Sì. Entrambi rilasciano pesi aperti che possono essere eseguiti con vLLM, Ollama o framework simili. DeepSeek rilascia anche il codice completo del modello; GLM-5 rilascia i pesi del modello. Entrambi richiedono hardware significativo.
Entrambi sono eccellenti in cinese. GLM-5 ha un leggero vantaggio nel contesto culturale cinese grazie al suo ambiente di ricerca Tsinghua/Pechino. DeepSeek-V3.2 è anche ampiamente addestrato su dati cinesi.
DeepSeek-V3.2 è in testa sui benchmark di coding — circa 89% vs 87% in HumanEval pass@1. Per workload intensivi in codice, DeepSeek-V3.2 o la sua variante Coder è preferibile.

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