deepseek-v4和glm5.2哪个编程能力更强？

在2026年7月31日更新的DeepSeek V4 Flash正式版中，其Agent编程跑分（1559 Elo）已超越GLM-5.2（1510），但用户实测发现两者在复杂指令遵循和速度上各有强弱，并非简单线性胜负。

一、基准测试：V4-Flash跑分略高于GLM-5.2，但仍低于Kimi K3

权威跑分结果：根据Artificial Analysis在GDPval-AA v2评测中，DeepSeek V4 Flash 0731版取得1559 Elo评分，GLM-5.2 max为1510，Kimi K3 max为1687。V4-Flash的Agent能力正式超过GLM-5.2。

后训练优化是关键：V4-Flash模型架构与参数规模完全没有改变，仅通过重新做后训练（Post-Training）就实现了Agent能力大幅跃升，Terminal Bench 2.1从61.8提升至82.7，DeepSWE从7.3飙升至54.4。

第三方汇总评论：多个媒体与博主均指出，跑分排序明确显示V4-Flash处于GLM-5.2与Kimi K3之间，但并非全面超越，而是各有侧重。

二、实际体验：编程能力各有专长，速度与指令遵循分化明显

代码修复与终端操作：部分开发者反馈V4-Flash在后端能力上超越GLM-5.2，在常见代码修改任务中能完成但耗时更长；同一编程修改任务GLM-5.2修复更快。

指令遵循与复杂任务：有用户实测发现，V4-Flash在面对多步骤、文档驱动的编程任务时，容易出现忽略指令、跳过审核步骤等“偷懒”现象，而Kimi K3则表现得更稳定。但V4-Flash的性价比极高，适合高频日常任务。

结构化推理能力：GLM-5.2以其低延迟和结构化工作流见长，在工程落地稳定性和响应速度上表现突出，适合对时间敏感的场景。

三、极致性价比：价格优势让编程场景更易落地

API价格对比：DeepSeek V4 Flash输入1元/输出2元每百万Token，GLM-5.2约10元/32元，Kimi K3为20元/100元。V4-Flash仅为Kimi K3的上百分之一。

开发者选择逻辑：日常脚本编写、代码调试等高频任务用V4-Flash完全够用，省钱且速度快；大型重构、复杂前端等上限极高的任务才考虑Kimi K3或GLM-5.2。

智谱涨价背景：近期智谱大幅涨价，而DeepSeek保持低价，进一步拉开了性价比差距。