Comparatif de modèles
GLM vs DeepSeek : GLM-5.3 et DeepSeek V4.1 Flash
Choisissez DeepSeek V4.1 Flash pour son score DeepSWE v1.1 publié supérieur (74.2% contre 66.9%) ; DeepSeek V4.1 Flash offre le coût le plus bas à quantité de tokens identique, $0.00420 pour 10,000 tokens en entrée et 1,000 en sortie facturée.
| Critère | Gagnant | Écart | Preuve |
|---|---|---|---|
| Benchmark de programmation | DeepSeek V4.1 Flash | +7.3 pp écart publié | DeepSWE v1.1: DeepSeek V4.1 Flash 74.2% vs GLM-5.3 66.9%1 |
| Benchmark de raisonnement | DeepSeek V4.1 Flash | +2.8 pp écart publié | GPQA Diamond: DeepSeek V4.1 Flash 90.9% vs GLM-5.3 88.1%1 |
| Coût estimé par requête | DeepSeek V4.1 Flash | $0.01420 écart par exemple | DeepSeek V4.1 Flash $0.00420 vs GLM-5.3 $0.0184023 |
Résultats des benchmarks officiels
Résultats des benchmarks officiels
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| Mesure | GLM-5.3 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 (Resolved)1 | 66.9% · Données déclarées par le fournisseur, 2026 | 74.2% · Données déclarées par le fournisseur, 2026 |
| GPQA Diamond (Pass@1)1 | 88.1% · Données déclarées par le fournisseur, 2026 | 90.9% · Données déclarées par le fournisseur, 2026 |
| HLE w/ tools (Pass@1)1 | 62.5% · Données déclarées par le fournisseur, 2026 | 63.9% · Données déclarées par le fournisseur, 2026 |
| NL2Repo-Bench1 | 58.0 · Données déclarées par le fournisseur, 2026 | 64.0 · Données déclarées par le fournisseur, 2026 |
| HLE (text-only subset)1 | 42.0% · Données déclarées par le fournisseur, 2026 | 39.1% · Données déclarées par le fournisseur, 2026 |
Performances
Performances
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Tarifs
Tarifs
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| Mesure | GLM-5.3 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens23 | $1.40 | $0.30 |
| Sortie / 1M tokens23 | $4.40 | $1.20 |
| Fenêtre de contexte (tokens)23 | 1M | 1M |
| Sortie maximale (tokens)23 | 128K | 384K |
| API et identifiant du modèle23 | zai-org/glm-5.3 | deepseek/deepseek-v4.1-flash |
Que choisir
Programmation, raisonnement, contexte et coût
GLM-5.3
- GLM-5.3 mène sur HLE texte seul : 42.0% contre 39.1% pour DeepSeek ; DeepSeek mène sur GPQA.
- Son contexte de 1M égale DeepSeek, mais sa sortie maximale de 128K représente un tiers de 384K.
- L’estimation GLM est de $0.01840 contre $0.00420 ; ce budget fixe de tokens coûte plus cher.
DeepSeek V4.1 Flash
- Privilégiez DeepSeek pour les agents de code : DeepSWE v1.1 à 74.2% contre 66.9%, NL2Repo à 64.0 contre 58.0.
- Pour les longues générations, le plafond de 384K dépasse les 128K de GLM ; les deux annoncent 1M de contexte.
- L’exemple DeepSeek à $0.00420 économise $0.01420 par rapport à GLM.
Méthodologie
Méthodologie et sources
Les scores de GLM-5.3 et de DeepSeek V4.1 Flash proviennent du comparatif officiel de DeepSeek à effort maximal, en distinguant HLE avec outils et HLE sans outils. Novita sert DeepSeek en fp8 avec un raisonnement high par défaut ; le rapport et AA utilisent des configurations de référence Max. Les débits de sortie d’AA décrivent ces modèles de référence une fois le streaming commencé, pas les endpoints Novita.
Novita AI publie ce comparatif GLM et DeepSeek à partir de rapports et de pages de modèles publics. L’exemple de coût fixe 10,000 tokens en entrée et 1,000 tokens de sortie facturés, raisonnement compris, aux tarifs synchrones sans cache indiqués. Taxes, nouvelles tentatives, remises et capacité négociée sont exclues ; aucune charge interne n’a été exécutée.
Pour GLM et DeepSeek, l’illustration du délai avant la première réponse ajoute le temps nécessaire à 2,000 tokens de raisonnement au champ AA du délai avant le premier fragment. Les calculs utilisent les champs sources non arrondis, même si le tableau affiche des valeurs arrondies ; le résultat est une estimation à budget fixe, pas une mesure du temps de réponse à un prompt.
- DeepSeek · V4.1 Flash Model Card huggingface.co · Consulté 2026-10-15
- GLM-5.3 · Novita AI novita.ai · Consulté 2026-10-15
- DeepSeek V4.1 Flash · Novita AI novita.ai · Consulté 2026-10-15
- GLM-5.3 · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · Consulté 2026-10-15
- DeepSeek V4.1 Flash · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · Consulté 2026-10-15
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