Guides & Insights

GLM-5.3-Flash เทียบกับ DeepSeek V4 Flash: ควรเรียกใช้โมเดลระดับแนวหน้าแบบประหยัดรุ่นไหน?

ผู้เขียน

Alistair Wren

วันที่เผยแพร่

Aug 26, 2026

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →

เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

ความสามารถระดับแนวหน้าเคยเริ่มต้นที่ห้าดอลลาร์ต่อล้านโทเคนอินพุต แต่ปัจจุบันสองโมเดลมอบความสามารถนี้ในราคาจิ๊บจ๊อย และทั้งคู่อยู่เคียงข้างกันในระดับงบประมาณเดียวกัน GLM-5.3-Flash โมเดลมัลติโมดัลที่แอคทีฟ 18B ของ Zhipu AI ที่กลายเป็นโอเพนซอร์สเมื่อวันที่ 26 สิงหาคม และ DeepSeek V4 Flash ตัวเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ที่แอคทีฟ ~13B ซึ่ง DeepSeek เลื่อนขึ้นเป็นโปรดักชันตอนปลายเดือนกรกฎาคม คือสองข้อพิสูจน์ที่แข็งแกร่งที่สุดว่า "ใกล้ระดับแนวหน้าในราคาเศษเหรียญ" เป็นหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์จริงแล้ว ทั้งคู่แตกต่างกันมากกว่าที่ป้ายราคาสื่อให้เห็น: โมเดลหนึ่งเป็นอัจฉริยะมัลติโมดัลโดยธรรมชาติพร้อมน้ำหนักโมเดลแบบ MIT แต่อีกโมเดลเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ดและเอเจนต์ที่ผ่านการพิสูจน์แล้ว พร้อมคะแนนเบนช์มาร์กอิสระหนุนหลัง

คำตอบสั้นๆ สำหรับทีมส่วนใหญ่: หากคุณต้องการโมเดลมัลติโมดัลที่ราคาถูกและเป็นโอเพนซอร์สเพื่อต่อยอด ก็คือ GLM-5.3-Flash; หากคุณต้องการโมเดลเขียนโค้ดที่มีตัวเลขด้าน agentic ที่วัดอย่างอิสระซึ่งคุณสามารถยืนยันในที่ประชุมได้ ก็คือ DeepSeek V4 Flash ส่วนที่เหลือของหน้านี้คือเหตุผล ตารางคะแนนรายมิติ และข้อควรระวัง — เริ่มจากข้อเท็จจริงที่ตรงไปตรงมาว่าข้ออ้างจำนวนหนึ่งของ GLM-5.3-Flash มาจากผู้จำหน่าย ในขณะที่คะแนนหลักของ DeepSeek V4 Flash ถูกวัดอย่างอิสระ

การแข่งขันในครั้งเดียว

โมเดลทั้งสองเป็นสถาปัตยกรรมแบบ mixture-of-experts ที่มีพารามิเตอร์รวมประมาณ 300B และมีพารามิเตอร์ที่ทำงานจริงต่อโทเคนน้อยกว่า 20B ทั้งคู่รองรับหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเคน และทั้งคู่เป็น open-weights นั่นคือจุดที่ความคล้ายคลึงสิ้นสุดลง GLM-5.3-Flash เป็นโมเดล multimodal แบบ native ตัวแรกในซีรีส์ GLM-5 ของ Zhipu — รองรับทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ — และเปิดตัวด้วยสัญญาอนุญาต MIT ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถโฮสต์ด้วยตัวเองได้ตั้งแต่วันนี้ DeepSeek V4 Flash เป็นเวอร์ชันโปรดักชันของโมเดลที่ DeepSeek พัฒนาต่อยอดมาตั้งแต่เดือนเมษายน; เวอร์ชันหลักของมันรองรับข้อความและโค้ด สถาปัตยกรรมถูกปรับแต่งสำหรับการใช้เครื่องมือแบบ agentic และความสามารถด้านภาพถูกแยกออกมาในบิลด์ทดลอง แทนที่จะเป็นแบบ native ในดัชนีความฉลาด Zhipu อ้างว่า Flash ทำได้ 57 เทียบกับ 50 ของ DeepSeek V4 Flash ที่วัดอย่างอิสระ — ช่องว่างที่มีนัยสำคัญหากยังเป็นเช่นนี้ และเป็นตัวเลขที่ต้องจับตาดูเพื่อรอการยืนยันจากบุคคลที่สาม

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.

ความฉลาดและเกณฑ์มาตรฐาน

นี่คือส่วนที่วินัยในการอ้างอิงแหล่งที่มามีความสำคัญ เนื่องจากทั้งสองโมเดลมีฐานหลักฐานที่แตกต่างกันมาก

• ดัชนี AA Intelligence — GLM-5.3-Flash 57 ตามเอกสารเปิดตัวของ Zhipu (ยังไม่มีการตรวจสอบซ้ำ) เทียบกับ DeepSeek V4 Flash 50 ซึ่งวัดโดยอิสระจาก Artificial Analysis เพื่อเทียบเคียง Claude Opus 4.8 อยู่ใกล้ 57 และ Kimi K3 ที่ 57 บนดัชนีเดียวกัน

• SWE-bench Verified — ยังไม่มีตัวเลข GLM-5.3-Flash ที่เผยแพร่ เทียบกับ DeepSeek V4 Flash 79.0% (อิสระ)

• LiveCodeBench — ยังไม่มีการเผยแพร่ตัวเลข GLM-5.3-Flash เทียบกับ DeepSeek V4 Flash 91.6% (อิสระ)

• Agents' Last Exam — ยังไม่มีการเผยแพร่ตัวเลขของ GLM-5.3-Flash เทียบกับ DeepSeek V4 Flash 25.2 (การประเมินอิสระ)

{{1}}ข้ออ้างเรื่องความเท่าเทียมด้านการเขียนโค้ด{{/1}} — {{2}}Zhipu รายงานว่าประสิทธิภาพการเขียนโค้ดของ GLM-5.3-Flash บน Z.ai Code Bench ภายในของบริษัทเทียบได้กับ Claude Opus 4.8 (รายงานโดยผู้ผลิต ยังไม่มีการตรวจสอบซ้ำ){{/2}}

• บริบทตระกูล — GLM-5.3 พี่ใหญ่ของ Flash ได้คะแนน 60 บน AA Index อย่างอิสระ; บน Terminal-Bench 2.1 ไลน์ GLM-5.3 ของ Zhipu เองมีช่วง 83.1–88.2 ในการรันของชุมชน ส่วน Terminal-Bench 2.1 ของ DeepSeek V4 Flash คือ 82.7 (โดยอิสระ)

ความไม่สมมาตรคือประเด็น: ตัวเลขด้านการเขียนโค้ดและเอเจนต์ของ DeepSeek V4 Flash ได้รับการทำซ้ำโดยบุคคลที่สามตั้งแต่เปิดตัวในเดือนกรกฎาคม ในขณะที่ตัวเลขของ GLM-5.3-Flash เป็นการอ้างจากผู้ผลิตในวันแรก หาก Zhipu ถูกต้อง Flash ได้ 57 คะแนน ซึ่งสูงกว่า DeepSeek ที่ได้ 50 อยู่ 7 คะแนน แต่โมเดลนี้ถูกทดสอบแบบไม่ระบุชื่ออย่างแพร่หลายก่อนเปิดตัว ดังนั้นคะแนนจากอิสระน่าจะออกมาในไม่ช้า

การเขียนโค้ดและเอเจนต์: ความแตกต่างที่แท้จริง

หากคุณกำลังซื้อรุ่นประหยัดสำหรับภาระงานเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ (agentic coding) หลักฐานเชิงประจักษ์สำคัญกว่าความต่างของดัชนีดิบ DeepSeek V4 Flash ถูกฝึกซ้ำเฉพาะสำหรับความสามารถแบบเอเจนต์ในโปรดักชันบิลด์ และตัวเลขที่วัดอย่างอิสระ — 79.0 SWE-bench Verified, 91.6 LiveCodeBench, 82.7 Terminal-Bench 2.1 — คือค่าที่คู่แข่งถูกนำมาเปรียบเทียบในกลุ่มราคาประหยัดในตอนนี้ การอ้างสิทธิ์ด้านการเขียนโค้ดของ Zhipu สำหรับ GLM-5.3-Flash นั้นมีความแข็งแกร่งเทียบเท่ากับ Claude Opus 4.8 บนเกณฑ์มาตรฐานภายในของตัวเอง ซึ่งเป็นคำกล่าวที่หนักแน่น แต่ยังไม่ใช่คำกล่าวที่อิสระ

นอกจากนี้ยังมีความแตกต่างทางพฤติกรรมที่ควรรู้ไว้ รายงานจากชุมชนเกี่ยวกับ DeepSeek V4 Flash ระบุว่าการคิดค่อนข้างจำกัด — ประมาณ 25–45% ของโทเคนผลลัพธ์เป็นโทเคนการคิด โดยมีปัจจัยการขยายผลลัพธ์ประมาณ 1.3–1.5 เท่า — ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ค่าใช้จ่ายต่องานอยู่ในระดับต่ำ Zhipu ยังไม่ได้เผยแพร่ข้อมูลความมากน้อยของคำที่เทียบเคียงได้สำหรับ GLM-5.3-Flash และความมากน้อยของคำนี้คือตัวแปรที่เปลี่ยนอัตราค่าใช้จ่ายที่ดูถูกให้กลายเป็นงานที่แพง จนกว่าจะมีการวัดการขยายโทเคนในโลกจริงของ Flash ช่องว่างต้นทุนต่องานที่แท้จริงระหว่างสองรุ่นนี้จึงกว้างกว่าช่องว่างต่อโทเคน

มัลติโมดัล หรือยัง

นี่คือจุดแตกต่างที่ชัดเจนที่สุด GLM-5.3-Flash รองรับรูปภาพและวิดีโอพร้อมกับข้อความโดยกำเนิด — ซึ่งเป็นรุ่น GLM-5 รุ่นแรกที่ทำเช่นนี้ — และ Zhipu อ้างว่าต้นทุนการให้บริการสำหรับบริบทระยะยาวของมันอยู่ที่ประมาณหนึ่งในสามของ GLM-5.3 การเปิดตัวรุ่นโปรดักชันของ DeepSeek V4 Flash เป็นข้อความและโค้ด; ความสามารถมัลติโมดัลของ DeepSeek อยู่ในระบบวิทัศน์ทดลองที่แยกต่างหาก ซึ่งหมายความว่างานวิทัศน์ฝั่ง DeepSeek ต้องใช้เอ็นด์พอยต์โมเดลที่แตกต่างและประวัติการประเมินที่แตกต่าง หากไปป์ไลน์ของคุณต้องการความเข้าใจรูปภาพหรือวิดีโอจากโมเดลราคาประหยัดในวันนี้ GLM-5.3-Flash เป็นเพียงรุ่นเดียวในสองรุ่นที่ให้สิ่งนั้นมาโดยกำเนิด

ราคา: ตัวเลขที่แท้จริง

โมเดลทั้งสองตัวมีราคาถูกกว่ารุ่นอื่นๆ ทั้งหมดในกลุ่มความสามารถเดียวกัน แต่ในเวลาที่ต่างกัน

• GLM-5.3-Flash — Zhipu ตั้งราคาไว้ที่หนึ่งในสิบของ GLM-5.3 ซึ่งอยู่ที่ $1.40 / $4.40 ต่อล้านโทเคน ซึ่งคิดเป็นประมาณ $0.14 / $0.44 หรือ $0.07 / $0.22 ในช่วงส่วนลดเปิดตัวแบบจำกัดเวลา Zhipu ยังอ้างว่าใช้ต้นทุนประมาณ $0.045 ต่องานบน AA Intelligence Index ตัวเลขเงินดอลลาร์ได้มาจากอัตราส่วนที่ Zhipu ระบุไว้ ส่วนอัตราส่วนนั้นเป็นข้อเท็จจริงในปัจจุบัน

• DeepSeek V4 Flash — $0.14 ต่อล้าน input, $0.28 ต่อล้าน output, อัตราอย่างเป็นทางการที่เผยแพร่โดย DeepSeek โดย input ที่ cache-hit มีราคาถูกกว่ามาก การประเมินต้นทุนต่อการทดสอบโดยอิสระอยู่ที่ประมาณ $0.03 ต่อการทดสอบ benchmark — เป็นโมเดลหลักที่ถูกที่สุดในกระดาน

• บริบทระยะยาว — GLM-5.3-Flash ที่ต้นทุนประมาณหนึ่งในสามของ GLM-5.3 สำหรับบริบทระยะยาว (ตามที่ผู้จำหน่ายอ้าง) เทียบกับ DeepSeek V4 Flash ที่มีบริบท 1M ในราคา $0.14 / $0.28 พร้อมเอาต์พุตสูงสุด ~393K

บนกระดาษ ราคาป้ายของทั้งสองรุ่นแทบจะเท่ากัน และส่วนลดทำให้ GLM-5.3-Flash ถูกกว่าต่อโทเคนในตอนนี้ ข้อแม้ก็คือ ราคาต่อโทเคนของ DeepSeek V4 Flash นั้นคงที่ และความยาวของข้อความถูกวัดแล้ว{{1}} ในขณะที่ราคาของ Flash เป็นเพียงส่วนลดชั่วคราว และยังไม่ได้วัดความยาวของข้อความ{{/1}} — ดังนั้นการคาดการณ์อย่างตรงไปตรงมาก็คือ ช่องว่างของต้นทุนที่แท้จริงเล็กกว่าช่องว่างของราคาป้าย{{2}} และอาจพลิกกลับได้ด้วยซ้ำเมื่อทั้งคู่ถูกวัดบนชุดงานเดียวกัน{{/2}}

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.

ความเร็วและต้นทุนการให้บริการ

Zhipu กล่าวว่า GLM-5.3-Flash มีค่า attention compute ต่ำที่สุดในบรรดาโมเดลระดับประหยัดงบประมาณที่นำมาเปรียบเทียบ ได้แก่ GLM-5.3, DeepSeek V4 Flash และ Kimi K3 — โดย attention compute ลดลง 3.0 เท่า และ KV cache ลดลง 4.4 เท่า เมื่อเทียบกับ GLM-5.3 ขณะเดียวกันก็ยอมรับว่า KV cache ของมันยังใหญ่กว่า DeepSeek V4 Flash เล็กน้อย ฝั่งการ serving นั้น Zhipu รายงานว่าประสิทธิภาพการ serving แบบ end-to-end ดีขึ้น 3 เท่าบนชิปจีนในประเทศ โดยมีต้นทุนต่อ token ที่เรียกว่าเทียบเคียงได้กับ GPU กระแสหลักของ NVIDIA ทั้งหมดเป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงานเอง ในทางตรงกันข้าม เศรษฐศาสตร์การ serving ของ DeepSeek V4 Flash นั้นเป็นที่ประจักษ์แล้ว: มันถูกใช้งานใน production ตั้งแต่วันที่ 31 กรกฎาคม มันเป็นหนึ่งในโมเดลที่ถูกที่สุดในการรันต่อการทดสอบ และผู้ให้บริการบุคคลที่สามให้บริการมันในปริมาณมากเป็นเวลาหนึ่งเดือนแล้ว สำหรับเส้นทางสู่ production การ serving ที่พิสูจน์แล้วย่อมดีกว่าการ serving ที่ดูมีอนาคต

คุณควรเรียกอันไหน

แนวทางการตัดสินใจ พูดง่ายๆ คือ:

คุณต้องการมัลติโมดัลแบบโอเพนในตอนนี้ — GLM-5.3-Flash เป็นเพียงหนึ่งในสองที่มีการรองรับอินพุตรูปภาพ/วิดีโอโดยตรง และน้ำหนักโมเดล MIT ของมันอยู่บน Hugging Face ในวันนี้

• คุณต้องการโมเดลสำหรับงานเขียนโค้ด/เอเจนต์ที่มีตัวเลขจากแหล่งอิสระ — {{1}}คะแนน SWE-bench Verified 79.0 และ Terminal-Bench 2.1 82.7 ของ DeepSeek V4 Flash{{/1}} ได้รับการตรวจสอบโดยบุคคลที่สาม ขณะที่{{2}}คำกล่าวอ้างด้านการเขียนโค้ดของ GLM-5.3-Flash{{/2}} ยังไม่ผ่านการตรวจสอบ

• คุณต้องการต้นทุนต่อโทเคนที่ต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ — ส่วนลดเปิดตัวของ Flash ทำให้มันได้เปรียบกว่าในตอนนี้ แต่ให้ถือว่าส่วนลดดังกล่าวเป็นเพียงชั่วคราว

• คุณให้ความสำคัญกับอัตราการผลิตที่เสถียร — ราคา $0.14 / $0.28 ของ DeepSeek V4 Flash คงที่มาตั้งแต่เดือนกรกฎาคม; เรตการ์ดของ Flash เพิ่งออกมาไม่กี่วัน

คุณไม่แน่ใจและต้องการลองทั้งสองแบบโดยไม่ต้องมีสัญญาที่สอง — DeepSeek V4 Flash เปิดให้บริการบน OrcaRouter แล้ววันนี้ในราคารายการของ DeepSeek โดยไม่มีมาร์กอัป 0% และฝั่ง GLM ของตระกูลนี้ (GLM-5.3 พี่ใหญ่ของ Flash) ก็เปิดให้บริการที่นั่นเช่นกัน ดังนั้นเมื่อ Flash เองเข้าสู่รายชื่อ ทั้งสองฝั่งของการเปรียบเทียบนี้จะอยู่ภายใต้คีย์เดียว จนกว่าจะถึงเวลานั้น น้ำหนัก MIT ของ Flash บน Hugging Face เป็นวิธีที่ถูกที่สุดในการทดสอบด้วยตัวเอง และการเฟลโอเวอร์อัตโนมัติไปยังโมเดลที่พิสูจน์แล้วคือวิธีที่คุณลองใช้โมเดลใหม่โดยไม่เดิมพันเส้นทางการผลิตกับมัน

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.

สรุป

GLM-5.3-Flash เป็น {{1}}โมเดลที่น่าสนใจกว่า{{/1}} — รองรับ multimodal โดยกำเนิด ใช้สัญญาอนุญาต MIT มีคะแนนดัชนีที่อ้างว่าสูงเทียบเท่าโมเดลที่แพงกว่ามาก — แต่ก็เป็น {{2}}โมเดลที่พิสูจน์แล้วน้อยกว่า{{/2}} และตัวเลขที่ดีที่สุดของมันเป็นค่าที่ผู้ผลิตประกาศในวันเปิดตัว DeepSeek V4 Flash เป็น {{3}}ตัวเลือกงบประมาณที่ปลอดภัยกว่า{{/3}} สำหรับงานเขียนโค้ดและงานแบบ agentic: คะแนนความฉลาดจากการประเมินอิสระต่ำกว่า แต่วัดได้ ทำซ้ำได้ และราคาคงที่ที่ $0.14 / $0.28 ซื้อ Flash สำหรับสิ่งที่มันมีให้โดยเฉพาะ — {{4}}multimodal แบบเปิดในราคานี้{{/4}} — และซื้อ DeepSeek V4 Flash สำหรับงานใดก็ตามที่คุณต้องการ {{5}}หลักฐานจากผลทดสอบมาตรฐาน{{/5}} {{6}}คำถามที่เปิดกว้างอย่างแท้จริง{{/6}} ซึ่งสองสัปดาห์ข้างหน้าจะให้คำตอบ คือว่า คะแนน 57 ของ Flash จะ {{7}}ผ่านการวัดผลจากหน่วยงานอิสระ{{/7}} หรือไม่