Guides & Insights

GLM-5.3-Flash מול DeepSeek V4 Flash: לאיזה מודל גבול תקציבי כדאי לקרוא?

מחבר

Alistair Wren

תאריך פרסום

Aug 26, 2026

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים →

בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית

חזרה לכל הפוסטים

אינטליגנציה ברמת Frontier נהגה לעלות חמישה דולרים למיליון טוקנים; היום שני דגמים מספקים אותה בכמה פרוטות, והם יושבים זה לצד זה באותה מדרגת תקציב. GLM-5.3-Flash, המודל המולטימודלי עם 18B פרמטרים פעילים של Zhipu AI שיצא כקוד פתוח ב-26 באוגוסט, ו-DeepSeek V4 Flash, הקודן הסוכן עם ~13B פרמטרים פעילים ש-DeepSeek העביר לייצור בסוף יולי, הם שתי ההוכחות החזקות ביותר לכך ש"כמעט Frontier בפרוטות" הוא עכשיו קטגוריית מוצר אמיתית. הם שונים זה מזה יותר ממה שמחיריהם מרמזים: האחד הוא גנרליסט מולטימודלי טבעי עם משקלי MIT, והשני הוא מומחה קידוד וסוכנים מוכח עם ציוני benchmark עצמאיים מאחוריו.

התשובה הקצרה עבור רוב הצוותים: אם אתם רוצים מודל זול, פתוח ורב-מודאלי לבנות עליו, GLM-5.3-Flash; אם אתם רוצים מודל קוד עם מספרים סוכנותיים שנמדדו באופן עצמאי שתוכלו להגן עליהם בישיבה, DeepSeek V4 Flash. שאר העמוד הזה הוא ההנמקה, לוח התוצאות לפי ממדים, והאזהרות — החל מהאזהרה הכנה שחלק מטענות GLM-5.3-Flash מדווחות על ידי הספק בעוד שהציונים המרכזיים של DeepSeek V4 Flash נמדדים באופן עצמאי.

ההתמודדות במעבר אחד

שני הדגמים מבוססים על ארכיטקטורת mixture-of-experts, עם כ-300B פרמטרים בסך הכול ופחות מ-20B פעילים לכל טוקן. שניהם תומכים בחלון הקשר של 1M טוקנים, ושניהם במשקלים פתוחים. כאן מסתיים הדמיון. GLM-5.3-Flash הוא הדגם המולטימודלי הילידי הראשון בקו GLM-5 של Zhipu — קלט טקסט, תמונה ווידאו — והוא הושק ברישיון MIT, כלומר אפשר לארח אותו בעצמך כבר היום. DeepSeek V4 Flash הוא גרסת הייצור של הדגם ש-DeepSeek משכללת מאז אפריל; הליבה שלו היא טקסט וקוד, הארכיטקטורה שלו מכווננת לשימוש בכלים אוטונומיים, ויכולת הראייה מסופקת בנפרד בגרסת ניסוי ולא באופן ילידי. במדד האינטליגנציה, Zhipu טוענת ל-57 עבור ה-Flash, לעומת 50 שנמדדו באופן בלתי תלוי עבור DeepSeek V4 Flash — פער משמעותי אם הוא יחזיק מעמד, והמספר שכדאי לעקוב אחריו לאימות על ידי צד שלישי.

A generated two-column scoreboard titled 'GLM-5.3-Flash vs DeepSeek V4 Flash — the scoreboard'. Left column GLM-5.3-Flash: AA Index 57 (vendor-reported), Active params 18B, Context 1M tokens, Modality text/image/video, Open weights MIT live now, Price ~$0.14/$0.44 (discount ~$0.07/$0.22). Right column DeepSeek V4 Flash: AA Index 50 (independent), Active params ~13B, Context 1M tokens, Modality text (vision in exp build), Open weights yes, Price $0.14/$0.28. Footer: GLM figures vendor-reported; DeepSeek figures independently measured where noted.

בינה ואמות מידה

זה החלק שבו משמעת המקורות חשובה, כי לשני המודלים יש בסיסי ראיות שונים מאוד.

• מדד AA Intelligence — GLM-5.3-Flash 57, לפי חומרי ההשקה של Zhipu (לא שוחזר), לעומת DeepSeek V4 Flash 50, שנמדד באופן עצמאי על ידי Artificial Analysis. להשוואה, Claude Opus 4.8 נמצא קרוב ל-57 ו-Kimi K3 על 57 באותו מדד.

• SWE-bench Verified — עדיין לא פורסם נתון עבור GLM-5.3-Flash, לעומת DeepSeek V4 Flash עם 79.0% (בדיקה עצמאית).

• LiveCodeBench — עדיין לא פורסם נתון עבור GLM-5.3-Flash, לעומת DeepSeek V4 Flash 91.6% (הערכה עצמאית).

• Agents' Last Exam — אין נתון שפורסם עדיין עבור GLM-5.3-Flash, לעומת DeepSeek V4 Flash 25.2 (בלתי תלוי).

• טענת שוויון בקוד — Zhipu מדווחת שביצועי הקוד של GLM-5.3-Flash במבחן Z.ai Code Bench הפנימי שלה דומים לאלה של Claude Opus 4.8 (דיווח ספק, ללא שכפול).

• הקשר משפחתי — GLM-5.3, האח הגדול של Flash, משיג 60 במדד AA באופן עצמאי; ב-Terminal-Bench 2.1, קו המוצרים GLM-5.3 של Zhipu נע בין 83.1–88.2 בריצות קהילתיות. הציון של DeepSeek V4 Flash ב-Terminal-Bench 2.1 הוא 82.7 (עצמאי).

האסימטריה היא הנקודה: המספרים של DeepSeek V4 Flash בתחום הקוד והסוכנות שוחזרו על ידי צדדים שלישיים מאז השקתו ביולי, בעוד אלה של GLM-5.3-Flash הם טענות ספק מהיום הראשון. ה-57 של Flash גבוה בשבע נקודות מה-50 של DeepSeek אם ז'יפו צודקת, אבל המודל נבחן בהרחבה בעילום שם לפני ההשקה, כך שציונים עצמאיים אמורים להגיע במהרה.

קידוד וסוכנים: הבידול האמיתי

אם אתם רוכשים דגם תקציבי לעומס עבודה של קידוד סוכן-תי, בסיס הראיות חשוב יותר מהפער הגולמי במדדים. DeepSeek V4 Flash עבר אימון מחודש ספציפית ליכולות סוכן-תיות במבנה הייצור שלו, והמספרים שנמדדו עבורו באופן בלתי-תלוי — 79.0 SWE-bench Verified, 91.6 LiveCodeBench, 82.7 Terminal-Bench 2.1 — הם אלה שלפיהם נמדדים כעת המתחרים בדרג התקציבי. הטענה של Zhipu לגבי יכולות הקידוד של GLM-5.3-Flash היא בעלת עוצמה דומה ל-Claude Opus 4.8 על הבנצ'מרק הפנימי שלה — הצהרה חזקה, אך עדיין לא בלתי-תלויה.

יש גם הבדל התנהגותי שכדאי להכיר. דיווחים מהקהילה על DeepSeek V4 Flash מתארים חשיבה מאופקת יחסית — כ־25–45% מהטוקנים בפלט הם טוקני חשיבה, עם מקדם הרחבת פלט של כ־1.3–1.5x — וזה מה ששומר על העלות הנמוכה שלו לכל משימה. Zhipu לא פרסמה נתוני מללוניות דומים עבור GLM-5.3-Flash, ומללוניות היא המשתנה שהופך כרטיס מחיר זול למשימה יקרה. עד שנמדוד את מקדם הרחבת הטוקנים האמיתי של Flash, פער העלות האפקטיבית לכל משימה בין השניים רחב יותר מפער המחיר לטוקן.

רב-מודאלי, או עדיין לא

זהו המבדל הברור ביותר. GLM-5.3-Flash מקבל באופן טבעי תמונות ווידאו לצד טקסט — דגם ה-GLM-5 הראשון שעושה זאת — וז'יפו טוענת שעלות שירות הקונטקסט הארוך שלו היא כשליש מזו של GLM-5.3. גרסת הייצור של DeepSeek V4 Flash היא טקסט וקוד; היכולת המולטימודלית של DeepSeek נמצאת בגרסת ראייה ניסיונית נפרדת, מה שאומר שעומס עבודה של ראייה בצד של DeepSeek פירושו נקודת קצה שונה והיסטוריית הערכה שונה. אם הפייפליין שלך זקוק להבנת תמונות או וידאו מדגם תקציבי כיום, GLM-5.3-Flash הוא היחיד מבין השניים שמספק זאת באופן טבעי.

מחיר: המספרים בפועל

שני הדגמים זולים יותר מכל דבר אחר בטווח היכולות שלהם, אבל בלוחות זמנים שונים.

• GLM-5.3-Flash — Zhipu מתמחרת אותו בעשירית מהמחיר של GLM-5.3, שהוא $1.40 / $4.40 למיליון טוקנים, מה שמסתכם בכ-$0.14 / $0.44, או $0.07 / $0.22 במהלך הנחת ההשקה לזמן מוגבל. Zhipu טוענת גם לכ-$0.045 למשימה במדד AA Intelligence. נתוני הדולר נגזרים מהיחסים המוצהרים של Zhipu; היחס עצמו הוא עובדה עדכנית.

• DeepSeek V4 Flash — $0.14 למיליון קלט, $0.28 למיליון פלט, התעריף הרשמי שפרסמה DeepSeek, כשקלט שפוגע במטמון מתומחר נמוך בהרבה. הערכות עצמאיות של עלות לבדיקה מעמידות אותה על כ-$0.03 לבדיקת benchmark — הדגם הגדול הזול ביותר על הלוח.

• הקשר ארוך — GLM-5.3-Flash בעלות של כשליש מעלות ההקשר הארוך של GLM-5.3 (טענת ספק) לעומת הקשר של 1M של DeepSeek V4 Flash ב-$0.14 / $0.28 עם פלט מקסימלי של ~393K.

על הנייר שני מחירי הרשימה כמעט תואמים, וההנחה הופכת את GLM-5.3-Flash לזול יותר לכל טוקון לעת עתה. המלכוד הוא שמחירו של DeepSeek V4 Flash לכל טוקון יציב, והמילוליות שלו מדודה, בעוד שמחירו של ה-Flash הוא הנחה זמנית והמילוליות שלו עדיין לא — כך שהתחזית הכנה היא שפער העלות האפקטיבית קטן יותר מפער המחיר המוצהר, ואף עשוי להתהפך ברגע ששניהם יימדדו על אותה קבוצת משימות.

A screenshot of the Z.ai blog page for the GLM-5.3-Flash launch, titled 'GLM-5.3-Flash: Frontier Intelligence, Flash Cost', describing the 320B-total / 18B-active model as the first natively multimodal model in the GLM-5 series, at one-tenth the price, approaching Claude Opus 4.8 on coding benchmarks.

מהירות ועלות הגשה

Zhipu אומרת של-GLM-5.3-Flash יש את חישוב הקשב הנמוך ביותר מבין דגמי הדרג התקציבי שהושוו — GLM-5.3, DeepSeek V4 Flash ו-Kimi K3 — עם חישוב קשב נמוך פי 3.0 ומטמון KV נמוך פי 4.4 לעומת GLM-5.3, תוך שהיא מודה שמטמון ה-KV שלה עדיין מעט גדול יותר משל DeepSeek V4 Flash. בצד ההגשה, Zhipu מדווחת על שיפור של פי 3 בביצועי הגשה מקצה לקצה על שבבים סיניים מקומיים, בעלות לכל טוקן שהיא מכנה דומה ל-GPUs הנפוצים של NVIDIA. הכל לפי דיווח הספק. כלכלת ההגשה של DeepSeek V4 Flash, לעומת זאת, מבוססת: היא בייצור מאז 31 ביולי, היא אחד הדגמים הזולים ביותר להרצה לכל בדיקה, ומארחי צד שלישי מגישים אותה בהיקף נרחב כבר חודש. למסלול ייצור, הגשה מוכחת מנצחת הגשה מבטיחה.

למי כדאי להתקשר?

הנחיות ההחלטה, במילים פשוטות:

אתם רוצים מולטימודלי פתוח עכשיו — GLM-5.3-Flash הוא היחיד מבין השניים עם קלט תמונה/וידאו מקורי, ומשקלי ה-MIT שלו על Hugging Face כבר היום.

• אתם רוצים מודל קידוד/סוכן עם מספרים בלתי תלויים — הציונים של DeepSeek V4 Flash ב-SWE-bench Verified 79.0 וב-Terminal-Bench 2.1 82.7 אומתו על ידי צד שלישי; טענות הקידוד של GLM-5.3-Flash עדיין לא אומתו.

אתה רוצה את המחיר הנמוך ביותר האפשרי לכל טוקן — הנחת ההשקה של Flash נותנת לו יתרון בינתיים, אבל התייחס להנחה כאל זמנית.

• אכפת לך מקצב ייצור יציב — המחיר של DeepSeek V4 Flash, $0.14 / $0.28, יציב מאז יולי; כרטיס המחירים של ה-Flash הוא בן ימים ספורים.

• אתם לא בטוחים ורוצים לנסות את שניהם ללא חוזה שני — DeepSeek V4 Flash זמין ב-OrcaRouter היום במחיר המחירון של DeepSeek עם 0% תוספת, והצד של GLM במשפחה הזו (GLM-5.3, האח הגדול של Flash) זמין גם שם, כך שברגע ש-Flash עצמו ייכנס לרשימה, שני הצדדים של ההתמודדות הזו יהיו מאחורי מפתח אחד. עד אז, משקלי ה-MIT של Flash ב-Hugging Face הם הדרך הזולה ביותר לבדוק אותו בעצמכם, ומעבר אוטומטי למודל מוכח הוא איך לנסות את החדש מבלי להמר על נתיב ייצור.

A screenshot of the OrcaRouter model page for DeepSeek V4 Flash showing the model id, a 1,000,000-token context window, the current per-1M input and output rates, and the tools, JSON and reasoning capability chips.

השורה התחתונה

GLM-5.3-Flash הוא המודל המעניין יותר — מולטי-מודאלי טבעי, ברישיון MIT, עם ציון מדד מוצהר שמשתווה למודלים יקרים בהרבה — אבל הוא גם הפחות מוכח, והנתונים הטובים ביותר שלו מדווחים על ידי הספק נכון ליום ההשקה. DeepSeek V4 Flash הוא הבחירה התקציבית הבטוחה יותר לקוד ולעבודה סוכנותית: ציון אינטליגנציה עצמאי נמוך יותר, אבל מדוד, ניתן לשחזור ויציב ב-$0.14 / $0.28. קנו את ה-Flash על מה שהוא מציע באופן ייחודי — מולטי-מודאליות פתוחה במחיר הזה — וקנו את DeepSeek V4 Flash לכל דבר שבו אתם צריכים הוכחות benchmark. השאלה הפתוחה באמת, שהשבועיים הקרובים יענו עליה, היא האם ה-57 של ה-Flash ישרוד מדידה עצמאית.