大模型网摘deepseek.wang

DeepSeek vs GLM-5.3

Официальное перекрёстное сравнение двух лидеров open-source: обе компании делают ставку на открытые веса под лицензией MIT и контекст 1M; в матрице способностей каждая берёт своё, а вот цены и стратегии параллельных запросов заметно различаются.

БенчмаркGLM-5.3Kimi K3DeepSeek-V4-ProOpus 4.8GPT-5.6 Sol
Terminal-Bench 2.188.288.387.985.088.8
Terminal-Bench 3.028.317.4—21.134.6
DeepSWE v1.166.967.562.758.072.7
NL2Repo58.058.061.169.7—
CyberGym84.580.083.378.183.6
Toolathlon Verified73.076.574.176.274.9
AutomationBench v1.0.648.246.743.241.045.8
ALE-CLI28.527.625.725.728.6
HLE w/ Tools62.559.860.057.964.5
GDPval-AA v217691682159015881730

Источник данных: официальный блог Z.ai (2026-08-14); неучастие в оценке обозначено знаком —. Цены DeepSeek: V4-Pro в непиковые часы $0.66/$1.98, V4-Flash $0.14/$0.28, V4.1-Flash-1017 $0.15/$0.60 за 1 млн tokens.

Профиль возможностей

GLM-5.3 незначительно лидирует в Terminal-Bench 3.0 (28.3 vs неучастие в оценке) и CyberGym (84.5 vs 83.3); V4-Pro вырывается вперёд в NL2Repo (61.1 vs 58.0), а по HLE w/ Tools результаты практически равны (60.0 vs 62.5).

Цены и конкурентность

V4-Pro в непиковые часы $0.66/$1.98, deepseek-flash $0.15/$0.60 с конкурентностью 2500; GLM-5.3 ¥8/28, GLM-5.3-Flash ¥0.4/1.4 (временная скидка 50%).

Ниша

Оба API совместимы с OpenAI/Anthropic SDK; семейство GLM вдобавок предлагает полный набор Vision/Image/Video/Voice, тогда как DeepSeek делает ставку на глубину проработки кодинга и агентных возможностей на базе текста+визуала.

Вывод

Закрытые флагманы выбирают по бюджету, а двух гигантов open source — по сценарию: для агентного кодинга и высоконагруженных production-пайплайнов берите DeepSeek (у flash-тарифа 2500 одновременных запросов + кэш за $0.003), а для полного мультимодального комплекта и китайской экосистемы — GLM. У обеих лицензия MIT, и самый надёжный вариант — двойная маршрутизация: попробовать их можно прямо в песочнице на этом сайте.