GLM-5.3-FlashX vs DeepSeek V4.1 Flash: Welches ist das richtige für Sie?

Die beiden Modelle im direkten Vergleich

	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash
Modell-ID	glm-5.3-flashx	glm-5.3-flash	deepseek-flash
Angekündigt	18. September 2026	August 2026	10. September 2026
Parameter	320B gesamt / 18B aktiv	320B gesamt / 18B aktiv	552B Backbone, 8B aktiv im Prefill / 16B im Decode
Kontextfenster	1M Tokens	1M Tokens	1M Tokens
Maximaler Output	128K Tokens	128K Tokens	384K Tokens
Input-Modalitäten	Video, Bild, Datei, Text	Video, Bild, Datei, Text	Bild und Text
Thinking-Steuerung	nur enabled	nur enabled	Standardmäßig an, kann deaktiviert werden; Reasoning-Aufwand 1–100
Offene Gewichte	Ja (Basismodell, 26. August)	Ja	Ja, MIT-Lizenz, FP8
Veröffentlichte Geschwindigkeit	Bis zu 200 Tokens/s	Nicht veröffentlicht	Nicht veröffentlicht

Beide sind Mixture-of-Experts-Modelle mit aggressiver Langkontext-Optimierung, und beide sind explizit darauf ausgelegt, 1M-Token-Kontexte bezahlbar zu machen: GLM-5.3-Flash mit einem hybriden Sparse-and-Linear-Attention-Stack, DeepSeek V4.1 Flash mit komprimierter Sparse-Attention und FP4-KV-Caching.

Preise: wo sie ähnlich sind und wo nicht

Offizielle Listenpreise pro 1M Tokens, geprüft am 18. September 2026:

Token-Typ	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash (Off-Peak)	DeepSeek V4.1 Flash (Peak)
Input, Cache-Miss	$0.37	$0.15	$0.15	$0.30
Input, Cache-Hit	$0.075	$0.03	$0.003	$0.006
Output	$1.25	$0.50	$0.60	$1.20

Drei Dinge fallen auf.

1. Der Cache-Hit-Preis ist die eigentliche Lücke. DeepSeeks gecachter Input ist 10× günstiger als der von GLM-5.3-Flash und 25× günstiger als der von GLM-5.3-FlashX. Cache-Hit-Preise gelten nur für Tokens, die der Anbieter tatsächlich als gecacht erfasst, sodass die Größe des Vorteils davon abhängt, wie repetitiv Ihr Traffic ist — aber für Agent-Workloads, die bei jedem Turn ein großes Präfix erneut senden, ist es der größte Kostenhebel in diesem Vergleich.

2. Uncached Input und Output liegen nah beieinander. DeepSeeks Off-Peak-Input-Preis entspricht exakt GLM-5.3-Flash, und sein Output-Preis liegt zwischen GLM-5.3-Flash und GLM-5.3-FlashX. Zu Peak-Zeiten ist DeepSeeks Output-Preis ($1.20) nahezu identisch mit dem von GLM-5.3-FlashX ($1.25).

3. Die Rabattmechanik ist unterschiedlich. DeepSeek rabattiert den API-Preis selbst: Off-Peak ist die Hälfte von Peak, und Peak-Zeiten sind Montag–Freitag 01:00–04:00 und 06:00–10:00 UTC, sodass der größte Teil der Woche Off-Peak ist. Zhipus vergleichbarer Rabatt gilt für den GLM Coding Plan, wo Off-Peak-Aufrufe 50% der Standardpunkte verbrauchen — ein Abo-Vorteil, kein niedrigerer API-Tarif. Die GLM-API-Preise sind flat, und die Speicherung von gecachtem Input ist als zeitlich begrenzt kostenlos ausgewiesen.

Was beide auf APIMaster kosten

Modell-ID	Veröffentlichter Listenpreis / 1M	APIMaster ab / 1M
glm-5.3-flashx	$0.37 / $1.25 (Zhipu)	$0.32 / $1.12
glm-5.3-flash	$0.15 / $0.50 (Zhipu)	$0.105 / $0.35
deepseek-flash	$0.15 / $0.60 Off-Peak (DeepSeek)	$0.15 / $0.60

Input / Output, USD pro 1M Tokens, geprüft im Live-Marktplatz am 20. September 2026. „Ab" ist die günstigste Route, die dieses Modell zum Prüfzeitpunkt verkauft; die Verfügbarkeit von Routen ändert sich, daher ist die Marktplatz-Karte zum Anfragezeitpunkt die maßgebliche Quelle.

Die dritte Zeile ist die, die Sie sorgfältig lesen sollten, bevor Sie einen Rabatt als Tiebreaker behandeln: APIMasters DeepSeek-Route ist zu DeepSeeks eigenem Off-Peak-Listenpreis bepreist, während beide GLM-Tiers unter Zhipus Liste liegen. Routenpreise ändern, was jedes Tier kostet, aber sie ändern nicht das Fazit dieses Vergleichs.

• Die Cache-Hit-Lücke bleibt unverändert. $0.003 gegenüber $0.03 und $0.075 pro 1M gecachter Input-Tokens wird durch das Abrechnungsmodell des jeweiligen Anbieters festgelegt, nicht dadurch, bei welcher Route Sie kaufen. Ein Routenrabatt gilt für die oben genannten Input- und Output-Preise; er schreibt die Cache-Ökonomie nicht um.
• Allein auf Basis der Routenpreise ist GLM-5.3-Flash das günstigste der drei mit $0.105 / $0.35. DeepSeek liegt beim Input ($0.15) zwischen den beiden GLM-Tiers und beim Output ($0.60) unter FlashX, und FlashX ist das teuerste der drei.
• Die GLM-Familie setzt sich oberhalb dieser Tiers fort. glm-5.3 und glm-5.2 tragen derzeit etwa 40–51% Rabatt auf ihre Listenpreise, wenn Sie ein Flaggschiff statt eines Flash-Tiers benötigen.

Prüfen Sie beide Seiten, bevor Sie entscheiden: GLM-5.3-FlashX-Karte · GLM-5.3-Flash-Karte · DeepSeek V4.1 Flash-Karte. Ein APIMaster-Konto und ein OpenAI-kompatibler Schlüssel decken alle drei ab, sodass Sie denselben Prompt durch beide Tiers laufen lassen und die Kosten pro abgeschlossener Aufgabe vergleichen können — erstellen Sie ein Konto und wechseln Sie das model-Feld.

Was ein echter Workload kostet

Gleiche Token-Volumina, Listenpreise, keine Routen-Multiplikatoren:

Workload	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash
10M uncached Input + 1M Output	$4.95	$2.00	$2.10 Off-Peak / $4.20 Peak
20M gecachter Input + 0.5M Output	$2.13	$0.85	$0.36 Off-Peak / $0.72 Peak
2M uncached Input + 4M Output	$5.74	$2.30	$2.70 Off-Peak / $5.40 Peak

Lesen Sie die drei Zeilen als drei Produktformen:

• Output-lastige Generierung (große Diffs, Ganzdatei-Schreibvorgänge, lange Berichte) ist der Bereich, in dem GLM-5.3-Flash am günstigsten ist und DeepSeek außerhalb der Peak-Zeiten dicht dahinter liegt.
• Cache-lastige Agent-Schleifen sind der Bereich, in dem DeepSeek davonzieht — um den Faktor 2,4 gegenüber GLM-5.3-Flash und fast 6 gegenüber FlashX.
• FlashX kauft Latenz, nicht Preis. Es trägt einen 2,5×-Aufschlag auf Input und Output gegenüber GLM-5.3-Flash, ist also sinnvoll, wenn ein langsamer Turn Sie mehr kostet als die Tokens.

Fähigkeitsunterschiede, die die Entscheidung verändern

Output-Länge. DeepSeek erlaubt bis zu 384K Output-Tokens pro Antwort — dreimal so viel wie GLMs 128K-Obergrenze. Für Refactorings ganzer Repositories oder lange Single-Pass-Dokumentengenerierung kann diese Obergrenze die entscheidende Einschränkung sein.

Thinking-Steuerung. DeepSeek V4.1 Flash führt Thinking standardmäßig aus, lässt Sie es aber deaktivieren und bietet einen kontinuierlich einstellbaren Reasoning-Aufwand von 1 bis 100. GLM-5.3-Flash/FlashX unterstützt nur thinking.type: enabled; Thinking kann nicht abgeschaltet werden, sodass jede Anfrage Reasoning-Tokens bezahlt. Wenn Sie latenzarme, kostengünstige einfache Aufrufe benötigen, gibt DeepSeek Ihnen einen Regler, den GLM nicht hat.

Multimodale Reichweite. Beide akzeptieren Bilder, aber GLM-5.3-Flash ist auch mit Video- und Datei-Input dokumentiert. Wenn Ihre Pipeline Bildschirmaufnahmen, PDFs oder gemischte Medien in das Modell einspeist, deckt GLM out of the box mehr ab.

Offene Gewichte und Lizenzierung. GLM-5.3-Flashs Basismodell wurde am 26. August 2026 als Open Source veröffentlicht (320B-A18B). DeepSeek V4.1 Flash veröffentlicht FP8-Gewichte unter einer MIT-Lizenz mit einem technischen Bericht. Beide sind prinzipiell selbst hostbar; prüfen Sie die Lizenz und die Hardware-Anforderungen gegen Ihre eigene Bereitstellung, bevor Sie Äquivalenz annehmen.

Durchsatz-Obergrenzen. DeepSeek veröffentlicht ein Parallelitätslimit von 2.500 für Flash (gegenüber 500 für V4 Pro). Zhipu veröffentlicht keine entsprechende Zahl, daher sollten Sie den Durchsatz mit Ihrem Anbieter verifizieren, statt Parität anzunehmen.

Geschwindigkeit: Sie sind jetzt in derselben Klasse

Zhipu gibt bis zu 200 Tokens/s für GLM-5.3-FlashX an, geliefert auf einem Serving-Stack, der für die Flash-Architektur gebaut wurde — eine dedizierte SGLang-basierte Inferenz-Engine, Speicheroptimierungen für 1M-Token-Kontexte und eine 3× End-to-End-Serving-Verbesserung gegenüber der ursprünglichen Baseline auf derselben Hardware.

DeepSeek veröffentlicht keine Tokens-pro-Sekunde-Zahl für V4.1 Flash. Die Dokumentation beansprucht bessere Geschwindigkeit und geringere Gesamtfertigstellungszeit als V4 Pro; der von Entwicklern berichtete Durchsatz liegt im selben Bereich von ~200 Tokens/s.

Das ist die ehrliche Einordnung: Diese beiden werden nicht mehr durch rohe Geschwindigkeit getrennt. Von Anbietern veröffentlichte Spitzenwerte und beobachtete Zahlen werden unterschiedlich gemessen, auf unterschiedlicher Hardware, mit unterschiedlichen Prompt-Formen. Messen Sie Time to First Token, anhaltende Output-Rate und Gesamtaufgabenzeit mit Ihren eigenen Prompts, bevor Sie nach Geschwindigkeit entscheiden. Die frühere Klage, dass GLMs Flash-Tier langsam wirke, ist genau das Problem, das FlashX beheben sollte, und das ist es wert, erneut getestet zu werden — nicht als durch ein Datenblatt geklärt behandelt zu werden.

Wie man die Benchmark-Zahlen liest

Zhipu meldet GLM-5.3-Flash mit 63,4 auf DeepSWE v1.1 (gegenüber 46,2 für GLM-5.2), 48,8 auf AutomationBench (gegenüber 26,2) und 29,0 auf Z.ai Code Bench v1.0 bei maximalem Aufwand gegenüber Claude Opus 4.8 mit 29,5 in derselben Tabelle. Auf der DeepSeek-Seite meldet das Basismodell V4.1 Flash MMLU-Pro 74,1 und BigCodeBench 60,6 innerhalb seines eigenen veröffentlichten Evaluationssets.

Dies sind Anbieterzahlen aus unterschiedlichen Harnesses, unterschiedlichen Evaluationssets und unterschiedlichen Daten. Vergleichen Sie sie nicht über die beiden Spalten hinweg. Was sie belegen, ist, dass beide Labore ihr Flash-Tier auf agentischen und Coding-Aufgaben nahe an ihre eigenen Frontier-Modelle platzieren. Ob das für Ihr Repository gilt, kann nur Ihr eigenes Evaluationsset beantworten.

Coding: Welches?

Die Kurzfassung:

• GLM-5.3-FlashX existiert, um die „zu langsam"-Klage zu beheben, die frühere GLM-Flash-Nutzung begleitete. Wenn Sie GLM fürs Coding ausprobiert, die Qualität gemocht und wegen Latenz weitergezogen sind, ist dies die Version, die einen erneuten Test wert ist — dieselbe Modell-ID-Familie, schnelleres Serving-Tier.
• Behalten Sie DeepSeek V4.1 Flash dort, wo die Cache-Ökonomie dominiert — lange Agent-Schleifen, die bei jedem Turn einen großen Kontext erneut senden, oder hochvolumige Batch-Coding-Arbeit, bei der die Kosten pro abgeschlossener Aufgabe mehr zählen als das interaktive Gefühl.
• Überspringen Sie den Benchmark-Vergleich. Die beiden Labore messen unterschiedliche Dinge mit unterschiedlichen Harnesses. Lassen Sie zwanzig echte Aufgaben aus Ihrem eigenen Repository durch beide laufen und vergleichen Sie Abschlussrate, Nacharbeit, Gesamtkosten und Wall-Clock-Zeit.

Wie man beide Modelle aufruft

Beide nutzen OpenAI-kompatible Chat Completions, sodass ein einziger Client beide ansprechen kann. Die Modell-IDs sind glm-5.3-flashx und deepseek-flash.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flashx",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Review this diff for correctness and propose tests."}
    ],
    temperature=1,
    top_p=0.95,
    extra_body={
        "reasoning_effort": "max",
        "thinking": {"type": "enabled", "clear_thinking": False},
    },
)

print(response.choices[0].message.content)

Wechseln Sie model zu deepseek-flash für die DeepSeek-Route. Die Parameter-Erwartungen unterscheiden sich in drei Punkten, die Sie kennen sollten, bevor Sie gemeinsamen Code schreiben:

Einstellung	GLM-5.3-FlashX	DeepSeek V4.1 Flash
Thinking	nur enabled, kann nicht deaktiviert werden	Standardmäßig an; kann deaktiviert werden
Reasoning-Aufwand	reasoning_effort: max empfohlen	Einstellbar auf einer Skala von 1–100
Streaming	stream: true plus tool_stream: true	Standard-Streaming; FIM im Non-Thinking-Modus verfügbar

Beide Modelle unterstützen Tool Calling, strukturierten/JSON-Output und Kontext-Caching. DeepSeek dokumentiert zusätzlich die Anthropic-Format-API und die Responses-API, was die Wiederverwendung von Harnesses erleichtern kann, die für diese Formate geschrieben wurden.

Beide über einen API-Schlüssel auf APIMaster.ai ausführen

APIMaster stellt die GLM- und DeepSeek-Familien hinter einem OpenAI-kompatiblen Endpoint bereit, sodass Sie beide Tiers mit demselben Schlüssel, derselben Konsole und derselben Abrechnung evaluieren können — Pay-as-you-go ab $1, mit bis zu 70% Rabatt auf offizielle Tarife bei ausgewählten Routen. Routenpreise heute: glm-5.3-flashx ab $0.32 / $1.12, glm-5.3-flash ab $0.105 / $0.35 und deepseek-flash zu $0.15 / $0.60 pro 1M Tokens.

1. Erstellen Sie ein APIMaster-Konto.
2. Fügen Sie Pay-as-you-go-Guthaben hinzu, ab $1.
3. Erstellen Sie einen API-Schlüssel in der APIMaster-Konsole.
4. Richten Sie Ihren Client auf https://apimaster.ai/v1 und wechseln Sie das model-Feld zum Vergleichen.

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FAQ

Welches ist günstiger, GLM-5.3-FlashX oder DeepSeek V4.1 Flash? Das hängt vom Workload ab. DeepSeek ist weit günstiger für Cache-lastigen Traffic ($0.003 vs $0.075 pro 1M gecachter Input-Tokens) und günstiger beim Output zu Peak-Zeiten. GLM-5.3-Flash (nicht FlashX) ist die engere Preisübereinstimmung und das günstigste der drei für Output-lastige Generierung.

Welches ist heute auf APIMaster günstiger? Bei Routenpreisen, geprüft am 20. September 2026: glm-5.3-flash zu $0.105 / $0.35 pro 1M Tokens, deepseek-flash zu $0.15 / $0.60 und glm-5.3-flashx zu $0.32 / $1.12. Damit ist GLM-5.3-Flash das günstigste für Output-lastige Arbeit, während Cache-lastige Agent-Schleifen weiterhin zu DeepSeek gehören ($0.003 vs $0.03 pro 1M gecachter Input-Tokens).

Warum ist DeepSeeks Cache-Hit-Preis so viel niedriger? DeepSeek hat V4.1 Flash um KV-Cache-Komprimierung herum entworfen und berechnet $0.003 pro 1M gecachter Input-Tokens außerhalb der Peak-Zeiten. Cache-Preise gelten nur für Tokens, die der Anbieter als Cache-Hits erfasst, sodass die tatsächliche Ersparnis davon abhängt, wie repetitiv Ihre Prompts sind.

Unterstützen beide ein Kontextfenster von 1M Tokens? Ja. Beide listen 1M Tokens. Der maximale Output pro Antwort unterscheidet sich: 384K Tokens für DeepSeek V4.1 Flash, 128K für GLM-5.3-Flash und FlashX.

Kann ich Thinking abschalten? Bei DeepSeek V4.1 Flash ja — Thinking ist standardmäßig an, kann aber deaktiviert werden, und der Reasoning-Aufwand ist von 1 bis 100 einstellbar. Bei GLM-5.3-Flash und FlashX kann Thinking nicht deaktiviert werden.

Welches ist schneller? Sie sind in derselben Klasse. Zhipu veröffentlicht eine Spitze von 200 Tokens/s für FlashX; DeepSeek veröffentlicht keine Zahl, und der beobachtete Durchsatz liegt auf etwa demselben Niveau. Die Geschwindigkeit hängt von der Route, der Prompt-Form und der Parallelität ab — messen Sie selbst.

Sind beide Modelle mit offenen Gewichten? Ja. GLM-5.3-Flashs Basismodell wurde am 26. August 2026 als Open Source veröffentlicht; DeepSeek V4.1 Flash veröffentlicht FP8-Gewichte unter einer MIT-Lizenz mit einem technischen Bericht.

Kann ich einen API-Schlüssel für beide verwenden? Ja, bei einem Gateway, das beide Familien bedient. APIMaster bietet einen OpenAI-kompatiblen Endpoint und Schlüssel, sodass Sie durch Ändern des Modellfelds zwischen glm-5.3-flashx und deepseek-flash wechseln können.

Quellen und weiterführende Literatur

• Z.ai — GLM-5.3-Flash/FlashX-Dokumentation — Spezifikationen, Fähigkeiten, empfohlene Einstellungen und Serving-Details
• Z.ai — Pricing — offizielle GLM-Listenpreise pro 1M Tokens
• DeepSeek — Models & Pricing — offizielle Modelldetails, Preise, Peak-Zeiten-Plan und Parallelitätslimits
• DeepSeek — Vision guide — Bild-Input-Formate und Anfragebeispiele
• Hugging Face — deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash — MIT-lizenzierte Gewichte, Architekturhinweise und Evaluationstabellen
• Hugging Face — zai-org/GLM-5.3-Flash — offene Gewichte für das GLM Flash-Basismodell

Alle Quellen geprüft am 18. September 2026. Preise ändern sich; verifizieren Sie die aktuellen Bedingungen, bevor Sie einen großen Workload festlegen.