Comparação cruzada oficial entre os dois gigantes de código aberto: ambos têm como principal aposta os pesos abertos MIT e o contexto de 1M; na matriz de capacidades, cada um leva vantagem em frentes diferentes, e as estratégias de preço e de pedidos concorrentes diferem de forma acentuada.
| 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 com ferramentas | 62.5 | 59.8 | 60.0 | 57.9 | 64.5 |
| GDPval-AA v2 | 1769 | 1682 | 1590 | 1588 | 1730 |
Fonte dos dados: blog oficial da Z.ai (2026-08-14); não avaliado é indicado com —. Preços da DeepSeek: V4-Pro fora de ponta $0.66/$1.98, V4-Flash $0.14/$0.28, V4.1-Flash-1017 $0.15/$0.60 por milhão de tokens.
O GLM-5.3 leva ligeira vantagem no Terminal-Bench 3.0 (28.3 vs não avaliado) e no CyberGym (84.5 vs 83.3); o V4-Pro ultrapassa no NL2Repo (61.1 vs 58.0), e no HLE w/ Tools ficam praticamente empatados (60.0 vs 62.5).
V4-Pro fora de ponta $0.66/$1.98, deepseek-flash $0.15/$0.60 e uma concorrência de 2500; GLM-5.3 ¥8/28, GLM-5.3-Flash ¥0.4/1.4 (50% de desconto por tempo limitado).
Ambas as APIs são compatíveis com o SDK OpenAI/Anthropic; a família GLM dispõe ainda do pacote completo Vision/Image/Video/Voice, enquanto a DeepSeek aposta na profundidade da codificação e dos agentes em texto+visão.
Nos flagships fechados, a escolha depende do orçamento; nos dois gigantes open-source, depende do cenário: para codificação com agentes e pipelines de produção com elevada concorrência, escolha a DeepSeek (nível flash com 2500 de concorrência + cache a $0.003); para o pacote multimodal completo e o ecossistema chinês, escolha a GLM. Ambas têm licença MIT, pelo que a solução mais segura é o encaminhamento duplo — no campo de demonstração deste site pode experimentá-las diretamente.
大模型网摘