オープンソース二大モデルの公式クロス比較：両社とも MIT オープンウェイトと 1M コンテキストを主打としており、能力マトリクスでは互いに一勝一敗、価格と同時実行戦略には明確な違いがあります。
| Benchmark | GLM-5.3 | Kimi K3 | DeepSeek-V4-Pro | Opus 4.8 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 88.2 | 88.3 | 87.9 | 85.0 | 88.8 |
| Terminal-Bench 3.0 | 28.3 | 17.4 | — | 21.1 | 34.6 |
| DeepSWE v1.1 | 66.9 | 67.5 | 62.7 | 58.0 | 72.7 |
| NL2Repo | 58.0 | 58.0 | 61.1 | 69.7 | — |
| CyberGym | 84.5 | 80.0 | 83.3 | 78.1 | 83.6 |
| Toolathlon Verified | 73.0 | 76.5 | 74.1 | 76.2 | 74.9 |
| AutomationBench v1.0.6 | 48.2 | 46.7 | 43.2 | 41.0 | 45.8 |
| ALE-CLI | 28.5 | 27.6 | 25.7 | 25.7 | 28.6 |
| HLE w/ Tools | 62.5 | 59.8 | 60.0 | 57.9 | 64.5 |
| GDPval-AA v2 | 1769 | 1682 | 1590 | 1588 | 1730 |
データ出典：Z.ai 公式ブログ（2026-08-14）。未参加は — で表示。DeepSeek 価格：V4-Pro オフピーク $0.66/$1.98、V4-Flash $0.14/$0.28、V4.1-Flash-1017 $0.15/$0.60（百万 tokens あたり）。
GLM-5.3 は Terminal-Bench 3.0（28.3 vs 未参加）、CyberGym（84.5 vs 83.3）でわずかにリード。V4-Pro は NL2Repo（61.1 vs 58.0）で逆転し、HLE w/ Tools はほぼ互角（60.0 vs 62.5）。
V4-Pro はオフピーク $0.66/$1.98、deepseek-flash は $0.15/$0.60 で同時実行数 2500。GLM-5.3 は ¥8/28、GLM-5.3-Flash は ¥0.4/1.4（期間限定 5 割引）。
両者の API はいずれも OpenAI/Anthropic SDK と互換性があります。GLM 系にはさらに Vision/Image/Video/Voice のフルセットが揃っており、DeepSeek はテキスト+ビジョンでのコーディングとエージェント領域の深掘りに特化しています。
クローズドソースのフラッグシップは予算次第、オープンソースの二強は用途次第。エージェントコーディングや高同時実行の本番パイプラインには DeepSeek（flash プランの同時実行数 2500 + $0.003 キャッシュ）を選び、マルチモーダルのフルセットと中国語エコシステムには GLM を選ぶのが良いでしょう。両社とも MIT ライセンスなので、最も安全なのはデュアルルーティング――本サイトのプレイグラウンドで直接試用できます。
大模型网摘