内容更新: 2026-10-11
GLM / 智谱清言 vs DeepSeek：公开评测分数对照
公开证据对照
先看共有测试，再自己验证
本页汇总双方共同出现在同一公开第三方评测中的结果，并标明精确模型版本与原始来源。条形图只比较同一测试内的分数，不能替代你用真实任务亲自试用。
先给结论
两个都能大陆直连的国产模型，同题实测的成本最低。公开测试显示 GLM 5 在代码修复上暂时领先，但版本迭代很快——把这一页存的快照日期和你实测的日期对齐，再下结论。
GLM vs DeepSeek：差异集中在哪
公开评测快照里的差异
- 真实代码修复（SWE-bench Verified）：在 2026-10-09 抓取的公开快照里，GLM 5 (high) 修好 72.8% 的真实 GitHub 问题（第 25），DeepSeek V3.2 (high) 为 70%（第 46）。这批测试里 GLM 领先约 3 个百分点；说明「选对版本」比「选对品牌」影响更大。
产品与使用条件的差异
- 访问与登录：两边官网（chatglm.cn 与 chat.deepseek.com）都面向中国大陆用户可直接访问、手机号即可登录，这一点与需要海外访问条件的 ChatGPT 不同，也是中文用户在同题实测里最容易保持公平的一对。
- 产品定位：DeepSeek 以开放权重与研究向发布见长，推理与数学是它反复被讨论的场景；GLM（智谱清言）则把通用对话、代码与办公场景做进产品入口。两个官网的默认体验差异明显，值得各用一周再下结论。
- 价格与套餐：两边定价结构不同且经常调整，本页不引用具体数字。请在 chatglm.cn 与 DeepSeek 官网（见下方官方来源）核对当前套餐、免费额度与 API 价格。
建议的同题实测任务
- 数学与推理：同一道多步数学题或逻辑题，要求展示中间步骤，核对哪边的步骤经得起复算
- 中文写作：同一篇产品说明，分别让两边写，再让第三个模型盲评两稿，避免自己偏心
- 代码重构：同一段难读的函数，要求「只改可读性不改行为」，跑测试确认谁真的没改坏
怎么选：按你的任务落位
- 选 GLM，如果：你更看重通用对话、代码与办公场景的成品体验，希望打开官网就能覆盖日常任务；公开快照里它的新版本在代码修复上领先约 3 个百分点。
- 选 DeepSeek，如果：你关注开放权重、可自部署与推理/数学任务。注意版本差异很大：同一家不同版本的分数可以相差十个百分点以上。
- 不要只看这一个指标：两个都能大陆直连，是实测成本最低的一对——正因为成本低，更值得自己跑一遍，而不是只依赖一页快照。快照日期务必与你实测的日期对齐。
快照证据的抓取时间与原始来源见下方评测表。实测任务请在你自己的账号上运行；本页提供证据与任务设计，不代你下结论。
公开评测怎么说
下面只展示这些模型共同出现在同一公开评测类别里的结果。不同来源的分数不能相加，也不能据此宣布谁全面更好。
DeepSeek
7
在共有测试中分数更高的项目
GLM
1
在共有测试中分数更高的项目
共有测试
8
不同来源的分数不能相加
LiveBench · 智能体编程
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4.1-flash-max | 1 | 77.27 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.3 | 15 | 60.91 points | Category score (points) |
LiveBench · 编程任务
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4.1-flash-max | 22 | 80.04 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.2 | 24 | 79.65 points | Category score (points) |
LiveBench · 数据分析
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4-flash-vision-exp | 13 | 79.48 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.3-flash | 34 | 76.4 points | Category score (points) |
LiveBench · 指令遵循
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4-flash-vision-exp | 26 | 70.96 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.3 | 33 | 69.3 points | Category score (points) |
LiveBench · 语言任务
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4-pro-0813 | 26 | 82.07 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.3 | 31 | 79.86 points | Category score (points) |
LiveBench · 数学
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4-pro-0813 | 16 | 95.09 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.2 | 37 | 89.78 points | Category score (points) |
LiveBench · 推理
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4.1-flash-max | 31 | 86.69 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.3 | 35 | 85.8 points | Category score (points) |
SWE-bench Verified · 真实软件问题修复
SWE-bench Verified 衡量 AI 编程系统修好真实 GitHub 问题的比例。解决率越高，说明在该次测试设置中修好的问题越多。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| GLM | GLM 5 (high) | 25 | 72.8% | Resolved (%) |
| DeepSeek | DeepSeek V3.2 (high) | 46 | 70% | Resolved (%) |
产品入口
亲自试用时可核对的事项
- 对你的真实任务，答案是否准确、完整，以及还需要多少人工修改。
- 当前套餐的配额、价格与地区可用性是否满足长期使用。
- 隐私条款、登录方式与团队协作是否符合你的工作要求。
更多有公开证据的模型对比
官方来源与核验时间
下列链接是本页产品身份与套餐信息的官方来源，最后核验于 2026-09-28。价格、可用模型、配额与地区限制可能变化，请在购买或部署前以官网为准。
- GLM / ChatGLM official site - 2026-09-28
- DeepSeek API models and pricing - 2026-09-28
常见问题
本页是否给出绝对排名？
不会。本站只在公开测试条件、原始来源与审校方法可核验时，才呈现限定条件下的结论；不会发布脱离场景的“全面最优”名单。
价格和套餐信息是否最终有效？
页面会链接官方来源并标注核验日期。购买或部署前，请以提供方官网及你所在地区显示的价格与条款为准。
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