$ diff deepseek-v4-pro-0813 glm-5-2
DeepSeek V4-Pro-0813 vs GLM-5.2
값의 출처는 DeepSeek V4-Pro-0813와 GLM-5.2 문서이며, 각 항목에 원 출처가 인용돼 있습니다. 이 페이지는 벤치마크 결과를 제시하지 않고 두 모델의 우열도 가리지 않습니다 — 공개된 사양 두 개를 나란히 놓을 뿐입니다. 랩이 공개하지 않은 값은 추측하지 않고 미기재로 표시합니다.
DeepSeekDeepSeek V4-Pro-0813
- 컨텍스트
- 1.0M
- 가중치
- 공개
- $/M 입력
- $0.66
- $/M 출력
- $1.98
- 컨텍스트
- 1M
- 가중치
- 공개
- $/M 입력
- $1.4
- $/M 출력
- $4.4
실제로 무엇이 다른가
- 컨텍스트 창
- DeepSeek V4-Pro-0813가 1.0M, 상대는 1M — 한 번의 요청에 조금 더 넣을 수 있습니다.
- 입력 가격
- DeepSeek V4-Pro-0813가 $0.66/M, 상대는 $1.4/M — 입력 비용이 2.1배 저렴합니다.
- 출력 가격
- DeepSeek V4-Pro-0813가 $1.98/M, 상대는 $4.4/M — 출력 비용이 2.2배 저렴합니다. 에이전트 작업에서는 모델이 읽는 양보다 쓰는 양이 훨씬 많아 출력 요금이 청구액을 좌우합니다.
- 가중치 공개
- 둘 다 가중치를 공개합니다 — DeepSeek V4-Pro-0813는 MIT (open-weight, as reported), GLM-5.2는 MIT (unrestricted, "no regional limits"). 상업적 이용 조건이 같다고 가정하지 말고 각 라이선스를 확인하세요.
- 출시 시점
- DeepSeek V4-Pro-0813가 GLM-5.2보다 61일 늦게 출시됐습니다 (2026-08-13 / 2026-06-13).
전체 스펙
| 항목 | DeepSeek V4-Pro-0813 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| 개발사 | DeepSeek | Z.ai |
| 출시일 | 2026-08-13 | 2026-06-13 |
| 컨텍스트 창 | 1,048,576 (1M) — 384K max output | 1,000,000 tokens |
| 가격 | $0.66/M input (cache miss) · $1.98/M output off-peak; $1.32 · $3.96 at peak — see Pricing | $1.40/M input · $4.40/M output — Z.ai's own endpoint on the OpenRouter catalogue, read 2026-08-01. Earlier revisions of this row quoted ≈$0.62–$0.77, which was not a price change: OpenRouter serves this model from 33 providers between $0.72 and $2.31 on input, and `/models` reports whichever one is routing at that instant. Four alerts in a day named $0.97, $1.19, $1.12 and $0.76 — Alibaba, SiliconFlow, an intermediate route, and StreamLake. Reseller quotes are real prices but they are not this model's price; quote the first-party figure, or quote a reseller with its name attached. |
| 라이선스 | MIT (open-weight, as reported) | MIT (unrestricted, "no regional limits") |
| 이용 경로 | DeepSeek API (Responses format, Codex-adapted), Hugging Face (`deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813`) | GLM Coding Plan (highest subscription tier), standalone API, open weights, NVIDIA NIM hosted |