GLM-5.3-FlashX проти DeepSeek V4.1 Flash: який підходить саме вам?

Дві моделі поруч

	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash
ID моделі	glm-5.3-flashx	glm-5.3-flash	deepseek-flash
Анонсовано	18 вересня 2026	серпень 2026	10 вересня 2026
Параметри	320B загалом / 18B активних	320B загалом / 18B активних	552B основа, 8B активних у prefill / 16B у decode
Вікно контексту	1M токенів	1M токенів	1M токенів
Максимальний вивід	128K токенів	128K токенів	384K токенів
Вхідні модальності	Відео, зображення, файл, текст	Відео, зображення, файл, текст	Зображення та текст
Керування мисленням	Лише enabled	Лише enabled	Увімкнено за замовчуванням, можна вимкнути; зусилля міркування 1–100
Відкриті ваги	Так (базова модель, 26 серпня)	Так	Так, ліцензія MIT, FP8
Заявлена швидкість	До 200 токенів/с	Не публікується	Не публікується

Обидві — це моделі Mixture-of-Experts з агресивною оптимізацією довгого контексту, і обидві явно створені для того, щоб зробити контексти на 1M токенів доступними: GLM-5.3-Flash — за допомогою гібридного стеку розрідженої та лінійної уваги, DeepSeek V4.1 Flash — за допомогою стисненої розрідженої уваги та FP4 KV-кешування.

Ціни: де вони схожі, а де ні

Офіційні прайс-листи за 1M токенів, перевірено 18 вересня 2026 року:

Тип токенів	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash (непіковий)	DeepSeek V4.1 Flash (піковий)
Вхід, промах кешу	$0.37	$0.15	$0.15	$0.30
Вхід, влучання кешу	$0.075	$0.03	$0.003	$0.006
Вихід	$1.25	$0.50	$0.60	$1.20

Три речі впадають в око.

1. Ціна кеш-влучань — це справжній розрив. Кешований вхід DeepSeek у 10× дешевший за GLM-5.3-Flash і у 25× дешевший за GLM-5.3-FlashX. Ціна кеш-влучань застосовується лише до токенів, які провайдер справді фіксує як кешовані, тож розмір виграшу залежить від того, наскільки повторюваний ваш трафік — але для навантажень агентів, які щоразу надсилають великий префікс, це найбільший важіль витрат у цьому порівнянні.

2. Некешований вхід і вихід близькі. Непікова ціна входу DeepSeek точно дорівнює GLM-5.3-Flash, а його ціна виходу розташована між GLM-5.3-Flash і GLM-5.3-FlashX. У піковий час ціна виходу DeepSeek ($1.20) майже ідентична ціні GLM-5.3-FlashX ($1.25).

3. Механіка знижок різна. DeepSeek знижує саму ціну API: непіковий час — половина пікового, а пікові години — понеділок–п’ятниця 01:00–04:00 та 06:00–10:00 UTC, тож більша частина тижня — непікова. Порівнянна знижка Zhipu — на GLM Coding Plan, де непікові виклики споживають 50% стандартних балів — це перевага підписки, а не нижчий тариф API. Ціни GLM API фіксовані, а зберігання кешованого входу вказано як тимчасово безкоштовне.

Скільки коштує реальне навантаження

Ті самі обсяги токенів, прайс-листові ціни, без множників маршруту:

Навантаження	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash
10M некешованого входу + 1M виходу	$4.95	$2.00	$2.10 непік / $4.20 пік
20M кешованого входу + 0.5M виходу	$2.13	$0.85	$0.36 непік / $0.72 пік
2M некешованого входу + 4M виходу	$5.74	$2.30	$2.70 непік / $5.40 пік

Читайте ці три рядки як три форми продукту:

• Генерація з великим виводом (великі діфи, запис цілих файлів, довгі звіти) — тут GLM-5.3-Flash найдешевший, а DeepSeek близько позаду в непіковий час.
• Цикли агентів із великим кешем — тут DeepSeek відривається, у 2.4 раза проти GLM-5.3-Flash і майже в 6 разів проти FlashX.
• FlashX купує затримку, а не ціну. Він має 2.5× надбавку на вхід і вихід порівняно з GLM-5.3-Flash, тож має сенс, коли повільний хід коштує вам більше, ніж токени.

Відмінності в можливостях, які змінюють рішення

Довжина виводу. DeepSeek дозволяє до 384K токенів виводу на відповідь — утричі більше за стелю GLM у 128K. Для рефакторингу цілого репозиторію або довгої генерації документа за один прохід ця стеля може стати вирішальним обмеженням.

Керування мисленням. DeepSeek V4.1 Flash запускає мислення за замовчуванням, але дозволяє його вимкнути і надає безперервно регульоване зусилля міркування від 1 до 100. GLM-5.3-Flash/FlashX підтримує лише thinking.type: enabled; мислення не можна вимкнути, тож кожен запит платить за токени міркування. Якщо вам потрібні прості виклики з низькою затримкою та низькою вартістю, DeepSeek дає вам регулятор, якого GLM не має.

Мультимодальне охоплення. Обидві приймають зображення, але GLM-5.3-Flash задокументовано також із введенням відео та файлів. Якщо ваш конвеєр подає в модель записи екрана, PDF-файли чи змішані медіа, GLM покриває більше з коробки.

Відкриті ваги та ліцензування. Базову модель GLM-5.3-Flash було відкрито 26 серпня 2026 року (320B-A18B). DeepSeek V4.1 Flash публікує ваги FP8 за ліцензією MIT із технічним звітом. Обидві в принципі можна розгорнути самостійно; перевірте ліцензію та вимоги до обладнання щодо вашого власного розгортання, перш ніж припускати еквівалентність.

Стелі пропускної здатності. DeepSeek публікує ліміт паралельності 2 500 для Flash (проти 500 для V4 Pro). Zhipu не публікує еквівалентного числа, тож перевіряйте пропускну здатність у свого провайдера, а не припускайте паритет.

Швидкість: тепер вони в одному класі

Zhipu заявляє до 200 токенів/с для GLM-5.3-FlashX, що забезпечується стеком обслуговування, побудованим під архітектуру Flash — окремий інференс-рушій на базі SGLang, оптимізації пам’яті для контекстів на 1M токенів і 3× покращення наскрізного обслуговування порівняно з початковим базовим рівнем на тому самому обладнанні.

DeepSeek не публікує показник токенів за секунду для V4.1 Flash. Його документація стверджує кращу швидкість і менший загальний час завершення, ніж у V4 Pro; пропускна здатність, про яку повідомляють розробники, потрапляє в той самий діапазон ~200 токенів/с.

Це чесне формулювання: ці дві більше не розділені сирою швидкістю. Заявлені вендорами піки та спостережувані числа вимірюються по-різному, на різному обладнанні, з різними формами промптів. Вимірюйте час до першого токена, стійку швидкість виводу та загальний час виконання задачі на власних промптах, перш ніж обирати за швидкістю. Попередня скарга на те, що Flash-рівень GLM здавався повільним, — це саме та проблема, яку FlashX був створений вирішити, і це варто перевірити знову — а не вважати вирішеним за специфікацією.

Як читати числа бенчмарків

Zhipu повідомляє GLM-5.3-Flash як 63.4 на DeepSWE v1.1 (проти 46.2 для GLM-5.2), 48.8 на AutomationBench (проти 26.2) і 29.0 на Z.ai Code Bench v1.0 за максимального зусилля проти 29.5 у Claude Opus 4.8 у тій самій таблиці. З боку DeepSeek базова модель V4.1 Flash повідомляє MMLU-Pro 74.1 і BigCodeBench 60.6 у межах власного опублікованого набору оцінювання.

Це вендорські числа з різних стендів, різних наборів оцінювання та різних дат. Не порівнюйте їх між двома стовпцями. Вони встановлюють, що обидві лабораторії розміщують свій Flash-рівень близько до власних фронтирних моделей на агентних і кодувальних задачах. Чи зберігається це для вашого репозиторію — питання, на яке може відповісти лише ваш власний набір оцінювання.

Кодування: який обрати?

Коротка версія:

• GLM-5.3-FlashX існує, щоб виправити скаргу «занадто повільний», яка переслідувала попереднє використання GLM Flash. Якщо ви пробували GLM для кодування, вам сподобалася якість, і ви пішли через затримку, ця версія варта повторної спроби — те саме сімейство ID моделі, швидший рівень обслуговування.
• Залишайте DeepSeek V4.1 Flash там, де домінує економіка кешу — довгі цикли агентів, які щоразу надсилають великий контекст, або високообсяжна пакетна робота з кодування, де вартість на завершену задачу важливіша за інтерактивне відчуття.
• Пропустіть порівняння бенчмарків. Дві лабораторії вимірюють різні речі різними стендами. Проженіть двадцять реальних задач із власного репозиторію через обидві та порівняйте частку завершення, переробку, загальну вартість і час за годинником.

Як викликати обидві моделі

Обидві використовують сумісні з OpenAI chat completions, тож один клієнт може звертатися до будь-якої. ID моделей — glm-5.3-flashx і 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)

Замініть model на deepseek-flash для маршруту DeepSeek. Очікування щодо параметрів різняться у трьох аспектах, які варто знати, перш ніж писати спільний код:

Налаштування	GLM-5.3-FlashX	DeepSeek V4.1 Flash
Мислення	Лише enabled, не можна вимкнути	Увімкнено за замовчуванням; можна вимкнути
Зусилля міркування	Рекомендовано reasoning_effort: max	Регульоване за шкалою 1–100
Стрімінг	stream: true плюс tool_stream: true	Стандартний стрімінг; FIM доступний у режимі без мислення

Обидві моделі підтримують виклик інструментів, структурований/JSON-вивід і кешування контексту. DeepSeek додатково документує API у форматі Anthropic і Responses API, що може спростити повторне використання стендів, написаних під ці формати.

Запустіть обидві через один ключ API на APIMaster.ai

APIMaster надає сімейства GLM і DeepSeek за одним сумісним з OpenAI ендпоінтом, тож ви можете оцінити обидва рівні з тим самим ключем, тією самою консоллю та тим самим білінгом — оплата за фактом використання від $1, зі знижкою до 70% від офіційних тарифів на окремих маршрутах.

1. Створіть акаунт APIMaster.
2. Додайте кредит з оплатою за фактом використання, починаючи від $1.
3. Створіть ключ API в консолі APIMaster.
4. Спрямуйте свій клієнт на https://apimaster.ai/v1 і перемикайте поле model для порівняння.

Зареєструватися в APIMaster · Дослідити маркетплейс моделей · Перевірити ідентичність моделі

FAQ

Що дешевше, GLM-5.3-FlashX чи DeepSeek V4.1 Flash? Залежить від навантаження. DeepSeek значно дешевший для трафіку з великим кешем ($0.003 проти $0.075 за 1M кешованих вхідних токенів) і дешевший за виводом у піковий час. GLM-5.3-Flash (не FlashX) — ближчий за ціною і найдешевший із трьох для генерації з великим виводом.

Чому ціна кеш-влучань DeepSeek настільки нижча? DeepSeek спроєктувала V4.1 Flash навколо стиснення KV-кешу і стягує $0.003 за 1M кешованих вхідних токенів у непіковий час. Кешована ціна застосовується лише до токенів, які провайдер фіксує як кеш-влучання, тож фактична економія залежить від того, наскільки повторювані ваші промпти.

Чи обидві підтримують вікно контексту на 1M токенів? Так. Обидві вказують 1M токенів. Максимальний вивід на відповідь різниться: 384K токенів для DeepSeek V4.1 Flash, 128K для GLM-5.3-Flash і FlashX.

Чи можна вимкнути мислення? У DeepSeek V4.1 Flash — так: мислення увімкнено за замовчуванням, але його можна вимкнути, а зусилля міркування регулюється від 1 до 100. У GLM-5.3-Flash і FlashX мислення вимкнути не можна.

Що швидше? Вони в одному класі. Zhipu заявляє пік 200 токенів/с для FlashX; DeepSeek не публікує числа, а спостережувана пропускна здатність — приблизно на тому самому рівні. Швидкість залежить від маршруту, форми промпту та паралельності — вимірюйте самі.

Чи обидві моделі з відкритими вагами? Так. Базову модель GLM-5.3-Flash було відкрито 26 серпня 2026 року; DeepSeek V4.1 Flash публікує ваги FP8 за ліцензією MIT із технічним звітом.

Чи можна використовувати один ключ API для обох? Так, на шлюзі, що обслуговує обидва сімейства. APIMaster надає один сумісний з OpenAI ендпоінт і ключ, тож ви можете перемикатися між glm-5.3-flashx і deepseek-flash, змінюючи поле model.

Джерела та додаткове читання

• Z.ai — документація GLM-5.3-Flash/FlashX — специфікації, можливості, рекомендовані налаштування та деталі обслуговування
• Z.ai — ціни — офіційні прайс-листові ціни GLM за 1M токенів
• DeepSeek — моделі та ціни — офіційні деталі моделей, ціни, розклад пікових годин і ліміти паралельності
• DeepSeek — посібник із зору — формати введення зображень і приклади запитів
• Hugging Face — deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash — ваги за ліцензією MIT, нотатки про архітектуру та таблиці оцінювання
• Hugging Face — zai-org/GLM-5.3-Flash — відкриті ваги базової моделі GLM Flash

Усі джерела перевірено 18 вересня 2026 року. Ціни змінюються; перевіряйте поточні умови, перш ніж брати на себе велике навантаження.