智谱GLM与DeepSeek的高效搭配秘籍，实测教程大揭秘！

在2025年，国产大模型飞速发展，智谱AI的GLM系列和深度求索（DeepSeek）逐渐成为开发者、科研人员和职场人士的好帮手。其实这两者并不是在竞争，而是相辅相成——GLM擅长中文理解和多轮对话，而DeepSeek则在代码生成和技术文档处理上游刃有余。接下来，我会根据公开资料和评测，给大家分享一些如何灵活搭配这两款工具，提高AI使用效率的小窍门。

一、日常办公：写材料、做汇报、整会议纪要

• 智谱GLM-4的优势：在C-Eval（中文综合知识评测）中取得了87.2的高分，远超多数国产模型，特别擅长生成符合机构或企业文化的公文、周报和通知。
• DeepSeek的辅助功能：对于包含技术术语的文档，例如IT项目简报和产品规格书，能进行结构化提炼，不过语言风格比较技术化。

✅ 实操建议：可以先用GLM-4生成初稿，再把技术段落粘贴到DeepSeek，要求它“用工程师能理解的方式重写”，这样实现风格上的互补。

二、创意内容：短视频脚本、品牌文案、故事设定

• GLM-4更具优势：在Belle、Firefly等中文创作评测中，情感连贯性和文化适应性得分遥遥领先。它生成的广告语和社交媒体文案更有“网感”，情绪也更丰富。
• DeepSeek的局限：虽然可以生成剧情大纲或角色设定，但语言比较理性，缺乏生活化的表达；不过，它的逻辑严密性适合用来构建故事框架。

✅ 实操建议：用GLM-4写一个带情绪的开头（比如“打工人破防了！”），接着用DeepSeek列出剧情时间线或角色关系图，这样可以确保创意不失焦点。

三、编程开发：写代码、调试、读GitHub项目

• DeepSeek-Coder的表现：在HumanEval（Python函数生成基准）中得分达到76.2%，这是目前开源中文模型中的最高分；它支持32K上下文，可以全面理解中型代码库。
• GLM-4的作用：虽然不专注于代码，但在解释错误信息、生成用户注释以及撰写API文档时，更符合中文表达习惯。

✅ 实操建议：先用DeepSeek生成核心逻辑，再用GLM-4来撰写“给产品经理看的功能说明”，避免太多技术黑话。

四、学术研究：读论文、整综述、推公式

• GLM-4的强项：在CMML（中文医学、法律、工程等专业学科评测）中总分达到86.5，非常适合快速提取中文论文的核心观点。
• DeepSeek的亮点：它的DeepSeek-Math和Coder版本支持LaTeX解析，在复现数学推导或算法伪代码时更为可靠。

✅ 实操建议：将PDF论文摘要上传到GLM-4获取通俗解读，而公式部分则交给DeepSeek来验证逻辑的严谨性。

部署与调用方式：

• 智谱GLM-4：提供API（zhipuai.cn）以及开源的9B/Chat版本（ModelScope、Hugging Face）
• DeepSeek：开源DeepSeek-Coder全系列（1.3B至33B），支持API和本地部署（deepseek.com、GitHub）
• 两者都支持主流框架（vLLM、Ollama、Llama.cpp）在本地运行（需要RTX 3090及以上显卡）

结语：组合不是炫技，而是提效

单一模型很难应对所有场景。GLM懂“人话”，而DeepSeek懂“机器话”，合理分工才能让AI真正成为高效的生产力工具。

互动话题：你在工作中有没有尝试过组合不同的大模型？效果如何？欢迎分享你使用的“AI搭子”组合！

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