DeepSeek V4 Pro与GLM 5.2谁更强？实测对比来了

　　8月12日深夜，DeepSeek V4 Pro正式版与马斯克旗下xAI的Grok 4.6几乎同步上线，两款旗舰大模型正面交锋，双双逼近全球头部水平。

　　一、核心跑分与能力定位：工程落地 vs 综合智力

　　DeepSeek V4 Pro：主攻工程落地与Agent实操，Terminal Bench 2.1得分87.9，距全球第一的Claude Fable 5仅差0.1分；软件工程基准DeepSWE从预览版12.8飙升至62.7。

　　Grok 4.6：胜在综合智力与知识工作，Artificial Analysis智能指数61分，追平OpenAI GPT-5.6 Sol；GDPval-AA v2知识工作评测以1753 Elo登顶，超过GPT-5.6 Sol和Fable 5 Max。

　　共同方向：两款模型都重点强化Agent能力，让AI能在长任务中持续调用工具、修改代码、验证结果，正式从“聊天玩具”走向“生产工具”。

　　二、产品规格与生态体验差异

　　DeepSeek V4 Pro：支持100万Token超长上下文与38.4万最大输出，兼容OpenAI和Anthropic双API协议，MIT开源，可本地部署。

　　Grok 4.6：上下文500K，原生支持视觉输入与实时搜索，与Cursor IDE深度绑定，长程交互体验顺滑。

　　选择参考：做开发、跑自动化、预算有限，DeepSeek是务实之选；搞研究、要联网、需要多模态，Grok更合适。

　　三、定价策略与成本对比

　　DeepSeek V4 Pro：输出约0.87美元/百万Token，仅为Claude Fable 5的约1/57，具备极致性价比，但官方已预告近期将大幅涨价。

　　Grok 4.6：输出6美元/百万Token，虽高于DeepSeek，但远低于GPT-5.6 Sol的30美元和Claude Opus 5的25美元；单任务平均成本0.84美元，与Kimi K3持平。

　　行业趋势：中美大模型价格差距正在收窄，竞争重点从“价格战”转向“智力战”。

　　四、与GLM系列对比参考

　　综合能力：DeepSeek V4 Pro在代码、Agent、长上下文方面领先，GLM-5.1强在逻辑推理、数学与中文理解。

　　开源生态：DeepSeek V4 Pro完全开源且支持国产芯片适配，GLM-5.1为闭源，上下文128K-256K，明显短于V4 Pro的1M。

　　选型建议：追求极致性价比、超长文本处理与开源可控，优先DeepSeek V4 Pro；侧重中文创作与推理数学场景，GLM系列同样值得考虑。