Сравнение моделей DeepSeek V3.2 vs GLM 4.6

× deepseek/deepseek-v3.2

DeepSeek‑V3.2 — большая языковая модель, сочетающая высокую вычислительную эффективность с сильными рассуждениями и агентным использованием инструментов. Она использует DeepSeek Sparse Attention (DSA), чтобы снижать стоимость обучения и инференса без заметной потери качества на длинном контексте, а масштабируемое постобучение с подкреплением дополнительно усиливает reasoning‑возможности. Модель хорошо подходит для сложных сценариев с кодом, поиском и использованием инструментов, а режим рассуждений можно включать и выключать через параметр `reasoning.enabled`.

× z-ai/glm-4.6

По сравнению с GLM-4.5 это поколение приносит несколько ключевых улучшений: Более длинное контекстное окно: контекст расширен с 128K до 200K токенов, что позволяет модели справляться с более сложными агентными задачами. Повышенная производительность в кодинге: модель получает более высокие оценки на кодовых бенчмарках и демонстрирует лучшую практическую производительность в приложениях вроде Claude Code, Cline, Roo Code и Kilo Code, включая улучшения в генерации визуально отполированных фронтенд‑страниц. Продвинутые рассуждения: GLM-4.6 показывает заметный рост в способности рассуждать и поддерживает использование инструментов во время инференса, что повышает общую мощность. Более сильные агенты: GLM-4.6 демонстрирует улучшения в использовании инструментов и поисковых агентах и лучше интегрируется в агентные фреймворки. Улучшенное письмо: лучше соответствует человеческим предпочтениям по стилю и читаемости и естественнее ведёт себя в ролевых сценариях.