GLM-5.3-Flash 對比 DeepSeek V4 Flash：您該呼叫哪個預算級前沿模型？

前沿級智慧過去每百萬輸入token起價五美元；如今兩個模型以區區零錢就能提供同等能力，而且並列在同一預算級別。GLM-5.3-Flash，智譜AI於8月26日開源的18B啟用參數多模態模型，以及DeepSeek V4 Flash，Deep​Seek於7月底投入生產的約13B啟用參數自主代理編碼模型，是「以幾美分獲得近乎前沿能力」如今已成為真實產品類別的兩個最有力論據。它們的差異遠比價格標籤所顯示的更大：一個是採用MIT授權權重的原生多模態通才，另一個則是經過驗證的編碼與代理專家，背後有獨立的基準測試成績支持。

對大多數團隊而言，簡短的回答是：如果你想要一個便宜、開放、多模態的模型來建構，選 GLM-5.3-Flash；如果你想要一個具備獨立實測代理指標、能在會議上站得住腳的程式碼模型，選 DeepSeek V4 Flash。本頁其餘內容是推理過程、各維度計分板，以及注意事項——首先坦白說明：GLM-5.3-Flash 的許多宣稱是廠商自報，而 DeepSeek V4 Flash 的頭條分數則是獨立實測的。

對戰組合一覽

兩個模型都是混合專家設計，總參數約 3000 億，每個 token 活躍參數不到 200 億，兩者都支援 100 萬 token 的上下文視窗，且皆為開放權重。但相似之處僅此而已。GLM-5.3-Flash 是智譜 GLM-5 系列中首個原生多模態模型——文字、圖像、影片皆可輸入——並以 MIT 授權推出，代表你今天就能自行部署。DeepSeek V4 Flash 則是 Deep{{1}}Seek 自四月以來持續迭代的模型之生產版本；其核心發布聚焦文字與程式碼，架構針對代理式工具使用調校，而視覺能力則以實驗性版本另外發布，而非原生整合。在智慧指數上，智譜{{3}}宣稱 Flash 得分 57，對比 DeepSeek V4 Flash 的{{2}}獨立測量{{/2}}50 分——{{4}}若屬實，這是個有意義的差距{{/4}}，也是值得觀察第三方確認的關鍵數字{{5}}。

智能與基準測試

這正是來源紀律至關重要的部分，因為這兩個模型的證據基礎截然不同。

• AA 智能指數 — GLM-5.3-Flash 57（據智譜的發布資料，未經複現），對比 DeepSeek V4 Flash 50（由 Artificial Analysis 獨立測量）。作為參照，Claude Opus 4.8 在同一指數上接近 57，Kimi K3 為 57。

• SWE-bench Verified — 尚無已公布的 GLM-5.3-Flash 數據，而 DeepSeek V4 Flash 為 79.0%（獨立測試）。

• LiveCodeBench — 尚未公布 GLM-5.3-Flash 的數據，而 DeepSeek V4 Flash 為 91.6%（獨立）。

• Agents' Last Exam — 尚未公布 GLM-5.3-Flash 的數據，與 DeepSeek V4 Flash 25.2（獨立）相比。

• 編碼能力相當的主張 — 智譜表示，GLM-5.3-Flash 在其內部 Z.ai Code Bench 上的編碼表現與 Claude Opus 4.8 相當（廠商自行報告，未經獨立複現）。

• 家族背景——GLM-5.3 是 Flash 的大哥，在 AA 指數上獨立取得 60 分；在 Terminal-Bench 2.1 上，智譜自家的 GLM-5.3 系列在社群測試中範圍為 83.1–88.2。DeepSeek V4 Flash 的 Terminal-Bench 2.1 分數為 82.7（獨立測試）。

不對稱性正是重點：DeepSeek V4 Flash 的程式編寫與代理相關（agentic）成績自 7 月發布以來已獲得第三方重現，而 GLM-5.3-Flash 的成績則僅是發布首日的廠商說法。若智譜所言屬實，Flash 的 57 分比 DeepSeek 的 50 分高出 7 分，但該模型在發布前已接受廣泛的匿名測試，因此獨立評分應會很快出爐。

編寫程式與代理：真正的差異化

如果你要為智能體編碼（agentic coding）工作負載購買平價機型，證據基礎比原始指標落差更重要。DeepSeek V4 Flash 在量產版本中特別針對智能體能力重新進行了後期訓練，其獨立測得的數據——79.0 SWE-bench Verified、91.6 LiveCodeBench、82.7 Terminal-Bench 2.1——已成為平價級別中競爭對手如今的衡量基準。智譜稱 GLM-5.3-Flash 的編碼能力在其自家內部基準上與 Claude Opus 4.8 實力相當，這是個強而有力的說法，但尚未有獨立驗證。

還有一個值得了解的行為差異。關於 DeepSeek V4 Flash 的社群報告描述其思考相對節制——約 25–45% 的輸出 token 是思考 token，輸出擴展因子約為 1.3–1.5 倍——這正是其單任務成本偏低的原因。智譜尚未公布 GLM-5.3-Flash 可比的冗長度數據，而冗長度正是把便宜的費率表變成昂貴任務的變數。在 Flash 的實際 token 擴展被測量之前，這兩者之間的有效每任務成本差距，比每 token 的差距更大。

多模態，抑或尚未

這是最明確的區別點。GLM-5.3-Flash 原生接受圖片、影片與文字輸入——是首款具備此能力的 GLM-5 模型——而智譜宣稱其長上下文服務成本約為 GLM-5.3 的三分之一。DeepSeek V4 Flash 的正式版僅提供文字與程式碼；Deep​Seek 的多模態能力則位於另一個獨立的實驗性視覺版本中，這表示在 Deep​Seek 端處理視覺任務時，需要使用不同的模型端點與不同的評測歷史。如果你的管線現在需要一個低成本模型來處理圖片或影片理解，那麼兩者之中只有 GLM-5.3-Flash 原生提供這項功能。

價格：實際數字

這兩款型號在各自的效能等級中，定價都低於其他所有產品，但兩者的時間表不同。

• GLM-5.3-Flash — Zhipu 將其定價為 GLM-5.3 每百萬個 token 的 $1.40 / $4.40 的十分之一，因此約為 $0.14 / $0.44，或在限時推出折扣期間為 $0.07 / $0.22。Zhipu 亦聲稱在 AA Intelligence Index 上每個任務約需 $0.045。美元數字是根據 Zhipu 公布的比率換算而來；該比率本身是當前的事實。

• DeepSeek V4 Flash — 每百萬輸入 tokens 0.14 美元，每百萬輸出 tokens 0.28 美元，這是 DeepSeek 公布的官方費率，而快取命中時的輸入價格則遠低於此。根據獨立的每次測試成本估算，每次基準測試約 0.03 美元——是目前榜上最便宜的主流模型。

• 長上下文 — GLM-5.3-Flash 的長上下文成本約為 GLM-5.3 的三分之一（廠商宣稱），相比之下 DeepSeek V4 Flash 提供 1M 上下文，定價為 $0.14 / $0.28，最大輸出約 393K。

從帳面上看，兩者的標價幾乎一致，而折扣使得 GLM-5.3-Flash 目前每個 token 的價格更便宜。問題在於 DeepSeek V4 Flash 的每個 token 價格穩定，且其冗長度有所節制；而 Flash 的價格只是暫時性折扣，其冗長度則尚未如此——因此，誠實的預測是：實際成本差距小於標價差距，甚至可能在兩者於同一任務集上評估後出現逆轉。

速度與服務成本

智譜表示，在對比的入門級模型中，GLM-5.3-Flash 的注意力計算量最低——這些模型包括 GLM-5.3、DeepSeek V4 Flash 和 Kimi K3——相較於 GLM-5.3，其注意力計算量降低 3.0 倍，KV 快取降低 4.4 倍，同時也承認其 KV 快取仍比 DeepSeek V4 Flash 略大。在服務端方面，智譜報告在中國國產晶片上實現了 3 倍的端到端服務效能提升，每 token 成本據稱可與主流 NVIDIA GPU 相媲美。以上皆為廠商自行宣稱的數據。相比之下，DeepSeek V4 Flash 的服務經濟性已獲得驗證：它自 7 月 31 日起便已投入生產，是每次測試中運行成本最低的模型之一，且第三方託管商已大規模提供其服務長達一個月。就生產部署而言，經過驗證的服務勝過前景看好的服務。

你應該打哪一個電話？

決策指引，簡單來說：

• 你現在想要開源多模態 — GLM-5.3-Flash 是兩者中唯一原生支援圖片/影片輸入的，其 MIT 權重今天已在 Hugging Face 上。

• 如果你想要一個具備獨立數據的程式設計/代理型模型——DeepSeek V4 Flash 的 SWE-bench Verified 79.0 和 Terminal-Bench 2.1 82.7 已經第三方驗證；GLM-5.3-Flash 的程式設計宣稱則尚未。

你想要每個 token 成本的絕對下限——Flash 的上市折扣目前略勝一籌，但請將該折扣視為暫時性的。

• 您在意穩定的生產速率 — DeepSeek V4 Flash 的 $0.14 / $0.28 自七月以來一直保持穩定；Flash 的價格表才發布沒幾天。

• 如果你不確定、想在沒有第二份合約的情況下兩者都試試——DeepSeek V4 Flash 今天已在 OrcaRouter 上線，以 Deep​Seek 的定價提供、0% 加價；這個家族的 GLM 那一方（GLM-5.3，也就是 Flash 的大兄弟）也已上線，所以一旦 Flash 本身加入名單，這場對局的兩邊就都落在同一把金鑰後面。在那之前，Flash 在 Hugging Face 上的 MIT 權重是親自測試它的最便宜方式；而自動故障轉移到經實證的模型，就是讓你在不把生產路徑押在它身上的前提下試用新模型的方法。

底線

GLM-5.3-Flash 是更有趣的模型——{{1}}原生多模態、MIT 授權、聲稱的指標分數媲美價格高得多的模型{{/1}}——但它也是較未經驗證的那一個，其最佳數據截至發表日仍為廠商自行回報。DeepSeek V4 Flash 則是程式碼與代理式工作較安全的預算選擇：{{2}}獨立智慧評分較低，但可衡量、可重現，且價格穩定在 $0.14 / $0.28{{/2}}。購買 Flash 是為了它獨特的賣點——{{3}}以這個價格提供開放多模態{{/3}}——而在任何需要{{4}}基準測試成績單{{/4}}的場景，則購買 DeepSeek V4 Flash。真正尚無定論的問題——接下來兩週將見分曉——是 Flash 的 57 分能否{{5}}經得起獨立評測的檢驗{{/5}}。