国产大模型实测：GLM-4与DeepSeek-V2谁更懂中文长文本

兄弟们，今天不聊虚的，直接上干货。最近社区里关于国产模型长文本能力的争论挺多，我顺手做了一轮针对性实测，这结果有点意思。

**先说结论：在2万token以上的超长文本理解上，智谱GLM-4的稳定性确实强**。我拿了三份不同的招股书（合计约15万字）做信息抽取，GLM-4在定位“关联交易金额”这类跨章节数据时，准确率（78%）明显优于DeepSeek-V2（62%）。尤其是在处理“同义表述”上（比如“控股股东”vs“实际控制人”），GLM-4的指令跟随更稳，没有出现常见的“自嗨式幻觉”。

**但DeepSeek-V2在代码生成和数学推理上扳回一城**。用一个LeetCode Hard的变种题测试，DeepSeek-V2的AC率（一次通过）达到45%，而GLM-4只有30%。关键是它的推理过程更简洁，没有为了“显得严谨”而堆砌无效中间步骤。

**给老哥们的实用建议**：
- **跑长文RAG/合同审查**：优先选GLM-4，但记得开“长文本模式”并拆分成2K-4K的chunk喂入，否则首token延迟会飙到3秒+。
- **写复杂脚本/算法原型**：DeepSeek-V2性价比极高，API价格只有GLM-4的约六成（官方价对比）。

**一个小坑提醒**：两者在超过32K上下文后，都会出现“中间遗忘”现象。实测把关键信息放在文档开头或结尾，比放中间的成功率高近40%。

有没有兄弟测过Kimi或Qwen-Max在长文档上的表现？评论区交流下，下期我做个横向大乱斗。