Modellvergleich
GLM vs DeepSeek: GLM-5.3 und DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash hat den höheren veröffentlichten DeepSWE-v1.1-Wert (74.2% gegenüber 66.9%); DeepSeek V4.1 Flash bietet die niedrigeren Kosten bei gleicher Tokenmenge von $0.00420 für 10,000 Eingabe- und 1,000 abgerechnete Ausgabetokens.
| Kriterium | Gewinner | Vorsprung | Beleg |
|---|---|---|---|
| Coding-Benchmark | DeepSeek V4.1 Flash | +7.3 pp veröffentlichter Punkteabstand | DeepSWE v1.1: DeepSeek V4.1 Flash 74.2% vs GLM-5.3 66.9%1 |
| Reasoning-Benchmark | DeepSeek V4.1 Flash | +2.8 pp veröffentlichter Punkteabstand | GPQA Diamond: DeepSeek V4.1 Flash 90.9% vs GLM-5.3 88.1%1 |
| Geschätzte Anfragekosten | DeepSeek V4.1 Flash | $0.01420 Differenz je Beispiel | DeepSeek V4.1 Flash $0.00420 vs GLM-5.3 $0.0184023 |
Offizielle Benchmark-Ergebnisse
Offizielle Benchmark-Ergebnisse
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| Kennzahl | GLM-5.3 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 (Resolved)1 | 66.9% · Herstellerangabe, 2026 | 74.2% · Herstellerangabe, 2026 |
| GPQA Diamond (Pass@1)1 | 88.1% · Herstellerangabe, 2026 | 90.9% · Herstellerangabe, 2026 |
| HLE w/ tools (Pass@1)1 | 62.5% · Herstellerangabe, 2026 | 63.9% · Herstellerangabe, 2026 |
| NL2Repo-Bench1 | 58.0 · Herstellerangabe, 2026 | 64.0 · Herstellerangabe, 2026 |
| HLE (text-only subset)1 | 42.0% · Herstellerangabe, 2026 | 39.1% · Herstellerangabe, 2026 |
Leistung
Leistung
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Preise
Preise
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| Kennzahl | GLM-5.3 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| Eingabe / 1M tokens23 | $1.40 | $0.30 |
| Ausgabe / 1M tokens23 | $4.40 | $1.20 |
| Kontextfenster (tokens)23 | 1M | 1M |
| Maximale Ausgabe (tokens)23 | 128K | 384K |
| API und Modell-ID23 | zai-org/glm-5.3 | deepseek/deepseek-v4.1-flash |
Welche Option wählen
Coding, Reasoning, Kontext und Kosten
GLM-5.3
- GLM-5.3 liegt bei HLE nur mit Text vorn: 42.0% gegenüber 39.1% bei DeepSeek; bei GPQA führt DeepSeek.
- Das 1M-Kontextfenster entspricht DeepSeek; 128K maximale Ausgabe sind jedoch ein Drittel von 384K.
- GLM kostet im Beispiel $0.01840 statt $0.00420 und ist bei diesem festen Tokenbudget teurer.
DeepSeek V4.1 Flash
- DeepSeek eignet sich für Coding-Agenten: DeepSWE v1.1 74.2% statt 66.9%, NL2Repo 64.0 statt 58.0.
- Für lange Generierungen bietet DeepSeek 384K statt GLMs 128K Ausgabe; beide nennen 1M Kontext.
- Das DeepSeek-Beispiel für $0.00420 spart $0.01420 gegenüber GLM.
Methodik
Methodik und Quellen
Die Scores von GLM-5.3 und DeepSeek V4.1 Flash stammen aus DeepSeeks offiziellem Vergleich mit maximalem Reasoning-Aufwand; HLE mit Werkzeugen und HLE ohne Werkzeuge bleiben getrennt. Novita stellt DeepSeek in fp8 mit Reasoning-Stufe high als Standard bereit; der Bericht und AA verwenden Max-Referenzkonfigurationen. Die AA-Ausgaberaten beschreiben diese Referenzmodelle nach Beginn des Streams, nicht die Novita-Endpunkte.
Novita AI veröffentlicht diesen Vergleich von GLM und DeepSeek anhand öffentlicher Berichte und Modellseiten. Das Kostenbeispiel legt 10,000 Eingabetokens und 1,000 abgerechnete Ausgabetokens einschließlich Reasoning zu den veröffentlichten synchronen Tarifen ohne Cache zugrunde. Steuern, Wiederholungsversuche, Rabatte und vertraglich vereinbarte Kapazität sind ausgeschlossen; ein eigener Workload wurde nicht ausgeführt.
Für GLM und DeepSeek addiert das Beispiel zur ersten Antwort die Zeit für 2,000 Reasoning-Tokens zum AA-Feld für den ersten Datenblock. Die Berechnungen verwenden ungerundete Quellwerte, obwohl die Tabelle gerundete Ausgangswerte zeigt; das Ergebnis ist eine Schätzung mit festem Budget, keine Messung der Antwortzeit auf einen Prompt.
- DeepSeek · V4.1 Flash Model Card huggingface.co · Geprüft 2026-10-15
- GLM-5.3 · Novita AI novita.ai · Geprüft 2026-10-15
- DeepSeek V4.1 Flash · Novita AI novita.ai · Geprüft 2026-10-15
- GLM-5.3 · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · Geprüft 2026-10-15
- DeepSeek V4.1 Flash · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · Geprüft 2026-10-15
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