כרטיס כותרת ראשי עבור GLM-5.3-FlashX מול DeepSeek V4.1 Flash, עם כתובית 'שכבת המהירות שאיטית יותר מהמודל הזול', עם צ'יפים המציגים '200 מול 214.7 tok/s', '$0.37 / $1.25 מול $0.15 / $0.60' ו-'AA 42 מול 40', ושורת כותרת תחתונה 'GLM-5.3-FlashX הושק ב-18 בספטמבר 2026'.
Guides & Insights

GLM-5.3-FlashX מול DeepSeek V4.1 Flash: רמת המהירות שאיטית יותר מהמודל הזול

מחבר

Rowan Sterling

תאריך פרסום

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים
בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
חזרה לכל הפוסטים

למסלול המהירות הפרימיום של Z.ai יש בעיה, והיא נקראת DeepSeek V4.1 Flash. כאשר Z.ai השיקה את GLM-5.3-FlashX ב-18 בספטמבר 2026, היא מכרה את המסלול החדש לפי מספר אחד: עד 200 אסימוני פלט לשנייה, בערך פי חמישה מתפוקת ה-GLM-5.3-Flash שעליו הוא מבוסס, במחיר של פי 2.5. מדידה בלתי תלויה כבר מציבה את מודל התקציב של DeepSeek על 214.7 אסימונים לשנייה עם זמן של 1.15 שניות לאסימון הראשון — מהיר יותר בשני המדדים מהתקרה ש-Z.ai מפרסמת, ובמחיר ש-FlashX לא מתקרב אליו. אם אתם קונים מהירות, השוק זז לפני ש-FlashX הגיע.

המסגור הזה אינו הוגן כלפי FlashX במובן אחד ספציפי, והוגן בכל מובן אחר. שני המודלים הם נגזרות במשקולות פתוחות עם חלון הקשר של 1M, שהונדסו תוך התחשבות בעלות, ושניהם טובים באמת במה שנבנו עבורו. אבל הם נבנו עבור שני חצאים שונים של אותה בעיה, ופער המחירים ביניהם כעת רחב מספיק כך שלשאלה "איזה מהם טוב יותר" יש תשובה של שורה אחת עבור רוב עומסי העבודה.

היכן שכל אחד מהם באמת מוביל

• מחיר, מחירון — GLM-5.3-FlashX $0.37 / $1.25 לכל 1M קלט/פלט לעומת DeepSeek V4.1 Flash $0.15 / $0.60 בשעות שפל, $0.30 / $1.20 בשעות עומסbr> • קלט במטמון — FlashX $0.075 לכל 1M לעומת DeepSeek $0.003 בשעות שפל, פער של פי 25 שמצטבר בעוצמה בלולאות סוכניםbr> • תפוקה נמדדת — FlashX עד 200 tok/s (שיא לפי הספק, לא פורסם נתון בלתי־תלוי) לעומת DeepSeek 214.7 tok/s (Artificial Analysis, ב־API של DeepSeek)br> • זמן עד לאסימון הראשון — לא פורסם עבור FlashX לעומת 1.15 שניות שנמדדו עבור DeepSeek V4.1 Flashbr> • תבונה בלתי־תלויה — FlashX יורש את הציון 42 של GLM-5.3-Flash במדד התבונה של Artificial Analysis לעומת DeepSeek V4.1 Flash עם 40br> • ארכיטקטורה — 320B סה"כ / 18B פעילים כ־MoE לעומת 552B סה"כ עם כ־8B פעילים ב־prefill ו־16B ב־decodebr> • מודאליות קלט — טקסט, תמונה, וידאו וקבצים לעומת טקסט ותמונהbr> • תקרת פלט — 131,072 אסימונים לעומת כ־384,000br> • משקולות פתוחות — GLM-5.3-Flash הוא ברישיון MIT; FlashX הוא שכבת אירוח ללא משקולות משלו, ו־DeepSeek V4.1 Flash הוא ברישיון MIT

A two-column scoreboard titled 'GLM-5.3-FlashX vs DeepSeek V4.1 Flash - the scoreboard'. The GLM-5.3-FlashX column reads 'Price: $0.37 / $1.25 per 1M', 'Cached input: $0.075 per 1M', 'Speed: up to 200 tok/s (vendor)', 'AA Index: 42', 'Context: 1M tokens', 'Output cap: 131,072'; the DeepSeek V4.1 Flash column reads 'Price: $0.15 / $0.60 off-peak', 'Cached input: $0.003 per 1M', 'Speed: 214.7 tok/s (measured)', 'AA Index: 40', 'Context: 1M tokens', 'Output cap: 384,000'; the footer reads 'FlashX speed is vendor-reported; DeepSeek figures per Artificial Analysis.'

קרא את הרשימה הזאת פעמיים, כי הצורה שלה היא הסיפור. FlashX מנצחת בדיוק בשני שורות, ושתיהן צרות: יתרון של שתי נקודות במדד בינה עצמאי, וקלט וידאו. DeepSeek מנצחת במחיר, במחיר במטמון, במהירות נמדדת, באורך הפלט וברוחב המודאליות במובן שחשוב — היא קולטת תמונות ומפיקה תשובות ארוכות. פער של שתי נקודות במדד נמצא בתוך הרעש של הרצת בנצ'מרק בודדת, ולא אמור להיות הדבר שמכריע את הארכיטקטורה שלך.

רמת המהירות שאיטית יותר מהמודל הזול

זה החלק שראוי להתעכב עליו. Z.ai בנתה את FlashX כדי לפתור בעיה אמיתית: GLM-5.3-Flash איטי. Artificial Analysis מדדה אותו ב-98 אסימוני פלט לשנייה, שזה מעל החציון בקרב מודלים במשקולות פתוחות בגודלו, אבל רחוק מלהיות אינטראקטיבי. התיקון של החברה היה בנייה מחדש של מחסנית ההגשה — כ-100,000 מאיצים מקומיים, מנוע מבוסס SGLang, כימות W8A8, מטמון KV בדיוק מעורב, וארכיטקטורה מפורקת של קידוד–מילוי מקדים–פענוח — והיא מדווחת על תפוקה מקצה לקצה גבוהה פי כ-3 לעומת קו הבסיס שלה על אותה חומרה.

DeepSeek הגיעה לפתרון של אותה בעיה בשכבת הארכיטקטורה, והייתה הראשונה לעשות זאת. הפיצול Causal Encoder–Decoder של V4.1 Flash מפעיל כ-8 מיליארד פרמטרים ב-prefill ו-16 מיליארד ב-decode במקום נתון אחיד, ו-Compressed Sparse Attention 2 עם FP4 KV caching מקצץ את המטמון הגלובלי ל-890 בייטים לטוקן — בערך רבע מה-HBM ושמינית מאחסון ה-SSD שקודמו נזקק לו. התוצאה היא מודל שרץ בקצב של 214.7 טוקנים לשנייה כפי שנמדד במעבדה ניטרלית, על אותו API first-party, בלי צורך במסלול פרימיום.

ה-200 של Z.ai הוא שיא מטעם הספק, וה-214.7 של DeepSeek הוא חציון בלתי תלוי — ההשוואה הפחות נוחה האפשרית מבחינת Z.ai, והסיבה שלא לייחס לה משקל רב. בהחלט ייתכן ש-FlashX מנצח את DeepSeek בבקשה חמה, קצרת פלט וללא עומס. אי אפשר לדעת, כי איש מחוץ ל-Z.ai לא פרסם נתוני תפוקה של FlashX. מה שכן ניתן לדעת היום הוא ששני המודלים נמצאים באותה רצועת מהירות, ואחד מהם עולה שליש מהמחיר של האחר.

A screenshot of the Artificial Analysis model page for DeepSeek V4.1 Flash at max effort (captured September 19, 2026), showing an Intelligence Index score of 40, a measured 215 output tokens per second, $0.30 per 1M input and $1.20 per 1M output tokens, a 1M-token context window, 552B total parameters with 16B active, an MIT licence and weights on Hugging Face.

היכן שיתרון המחיר של DeepSeek הופך למבני

DeepSeek V4.1 Flash גובה 0.15 דולר למיליון טוקני קלט ו-0.60 דולר למיליון טוקני פלט בשעות שפל, וסכומים אלה מוכפלים ל-0.30 ו-1.20 דולר בשני חלונות זמן בימי חול (01:00–04:00 ו-06:00–10:00 UTC). FlashX עומד על 0.37 ו-1.25 דולר בקביעות. אם תעמידו אותם זה מול זה, תגלו שהתמחור הקבוע שנראה כמו יתרון הוא למעשה המבנה היקר יותר לכל מי שיכול לתזמן את העבודה.

שורת הקלט במטמון היא זו שקובעת את עומסי העבודה של סוכנים. DeepSeek גובה $0.003 למיליון טוקנים של קלט מטמון בשעות שפל; FlashX גובה $0.075, פי עשרים וחמישה יותר. סוכן ששולח מחדש פרומפט מערכת ארוך וסכמת כלים בכל צעד משלם את ההפרש הזה בכל צעד, וזהו סעיף החיוב הבודד שסביר ביותר שישתלט על חשבון אמיתי. Z.ai מציינת אחסון מטמון כחינמי לזמן מוגבל, וזו הנחה על אחסון ולא על הקריאות שבאמת מצטברות.

יש משקל נגד, והוא הכנות לגבי מה שעולים המספרים של DeepSeek עצמה. ההערכות שהספק מריץ, שעומדות מאחורי ציוני הכותרת של V4.1 Flash, הופקו במאמץ חשיבה מקסימלי, ו-DeepSeek מתעדת שמעבר ממאמץ 25 למאמץ 100 מעלה את DeepSWE v1.1 מ-66.0 ל-74.2 תוך צריכת בערך פי 2.5 טוקני פלט. בהיקף של פי 2.5 טוקנים, העלות האפקטיבית של תצורת המאמץ הגבוה קרובה הרבה יותר ל-FlashX ממה שמחיר המדבקה מרמז — והמודל מתועד כמילולי מאוד, כשהוא מייצר 250M טוקני פלט ב-Intelligence Index לעומת חציון של 130M. תעריף זול לכל טוקן על מודל פטפטן אינו אותו דבר כמו משימה זולה. כל מי שמשווה את השניים האלה לפי מחיר צריך להשוות עלות למשימה שהושלמה, ולא עלות למיליון טוקנים, וצריך לצפות למדוד ולא לאמוד.

איך להחליט, באופן קונקרטי

אם עומס העבודה שלך הוא סוכן ארוך-טווח עם קידומת יציבה, DeepSeek V4.1 Flash הוא הבחירה, ויחס הקלט הממוטמן לבדו מכריע. אם אתה צריך הבנת וידאו או קלט קבצים באותה קריאה, FlashX הוא היחיד מבין השניים שמקבל אותם — זהו הבדל יכולת אמיתי, לא הבדל של דף מפרט. אם אתה צריך פלטים ארוכים שנוצרו, תקרת הפלט של DeepSeek של כ-384K לעומת 131,072 של FlashX חשובה ליצירת דוחות, קבצי קוד ארוכים וכל דבר שמסנתז במקום לענות. אם אתה צריך את הציון העצמאי החזק ביותר במדד בודד, 42 של FlashX לעומת 40 הוא אמיתי אך קטן מדי לבנות עליו.

שני המודלים נגישים מנקודת קצה אחת אם הסטאק שלך כבר מנותב, וזו הדרך הזולה ביותר להכריע בכך. ב-OrcaRouter מחיר המחירון של הספק מועבר הלאה עם 0% תוספת, כך שההנחה של DeepSeek בשעות השפל וכל שינוי מחיר עתידי של Z.ai נכנסים לתוקף באותו יום שבו הם מתרחשים, ומעבר בין השניים הוא מחרוזת מודל ולא אינטגרציה. מעבר אוטומטי לכשל שווה את זה במיוחד עבור FlashX: זו שכבת שירות בת שלושה שבועות על אשכול חדש, ואופן הכשל שמפניו אתה מבטח הוא תקרת קיבולת, לא מודל שמפסיק לעבוד.

התקציר הבוטה: DeepSeek V4.1 Flash הוא ברירת המחדל הטובה יותר לרוב עבודות הייצור — זול יותר לכל טוקן, זול יותר לכל טוקן במטמון, נמדד כמהיר יותר, ומסוגל לפלטים ארוכים יותר. GLM-5.3-FlashX הוא הבחירה הנכונה בטווח צר יותר שבו אתה צריך קלט וידאו או קובץ ורוצה אינדקס עצמאי גבוה במעט מאחוריו. Z.ai תמחרה שכבת מהירות בפרמיה ושלחה אותה לשוק שבו הדגם המהיר והזול כבר היה קיים. זה כל ההשוואה.

A screenshot of the OrcaRouter model page for DeepSeek V4.1 Flash (deepseek/deepseek-v4.1-flash, captured September 19, 2026) showing the model header, a 384K max output, text and image input, an MIT licence by DeepSeek with a 2026-09-10 release date, and the billing row reading $0.15 per 1M input and $0.60 per 1M output tokens with a 1.33-second p50 time to first token.

השוואות במאמר הזה1

זוהה מתוך המאמר הזה · בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית