GLM-5.3-FlashX vs DeepSeek V4.1 Flash：哪個適合你？

兩個模型並排比較

	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash
模型 ID	glm-5.3-flashx	glm-5.3-flash	deepseek-flash
發布日期	2026 年 9 月 18 日	2026 年 8 月	2026 年 9 月 10 日
參數量	總計 320B / 啟用 18B	總計 320B / 啟用 18B	552B 主幹，prefill 啟用 8B / decode 啟用 16B
上下文視窗	1M token	1M token	1M token
最大輸出	128K token	128K token	384K token
輸入模態	影片、圖像、檔案、文字	影片、圖像、檔案、文字	圖像與文字
思考控制	僅 enabled	僅 enabled	預設開啟，可停用；推理強度 1–100
開放權重	是（基礎模型，8 月 26 日）	是	是，MIT 授權，FP8
公布速度	最高 200 tokens/s	未公布	未公布

兩者都是採用積極長上下文最佳化的混合專家（MoE）模型，且都明確以讓 1M token 上下文變得可負擔為目標：GLM-5.3-Flash 採用混合稀疏與線性注意力堆疊，DeepSeek V4.1 Flash 則採用壓縮稀疏注意力與 FP4 KV 快取。

價格：哪裡相似，哪裡不相似

官方定價，每 1M token，查核於 2026 年 9 月 18 日：

Token 類型	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash（離峰）	DeepSeek V4.1 Flash（尖峰）
輸入，快取未命中	$0.37	$0.15	$0.15	$0.30
輸入，快取命中	$0.075	$0.03	$0.003	$0.006
輸出	$1.25	$0.50	$0.60	$1.20

有三點特別突出。

1. 快取命中價格才是真正的差距。 DeepSeek 的快取輸入比 GLM-5.3-Flash 便宜 10 倍，比 GLM-5.3-FlashX 便宜 25 倍。快取命中定價只適用於供應商實際記錄為快取的 token，因此省下的幅度取決於你的流量有多重複——但對於每一輪都會重送大量前綴的 agent 工作負載而言，這是這項比較中最大的成本槓桿。

2. 未快取輸入與輸出很接近。 DeepSeek 的離峰輸入價格與 GLM-5.3-Flash 完全相同，其輸出價格則介於 GLM-5.3-Flash 與 GLM-5.3-FlashX 之間。在尖峰時段，DeepSeek 的輸出價格（$1.20）幾乎與 GLM-5.3-FlashX 的（$1.25）相同。

3. 折扣機制不同。 DeepSeek 折扣的是 API 價格本身：離峰為尖峰的一半，而尖峰時段為週一至週五 01:00–04:00 與 06:00–10:00 UTC，因此一週中大部分時間都是離峰。智譜可比的折扣則是在 GLM Coding Plan 上，離峰呼叫只消耗標準點數的 50%——這是訂閱權益，而非較低的 API 費率。GLM API 定價是固定的，而快取輸入儲存則列為限時免費。

真實工作負載的成本

相同 token 量、定價、無路由加成：

工作負載	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash
10M 未快取輸入 + 1M 輸出	$4.95	$2.00	離峰 $2.10 / 尖峰 $4.20
20M 快取輸入 + 0.5M 輸出	$2.13	$0.85	離峰 $0.36 / 尖峰 $0.72
2M 未快取輸入 + 4M 輸出	$5.74	$2.30	離峰 $2.70 / 尖峰 $5.40

把這三列讀成三種產品形態：

• 輸出密集的生成（大型 diff、整檔寫入、長報告）是 GLM-5.3-Flash 最便宜、而 DeepSeek 在離峰時緊追在後的地方。
• 快取密集的 agent 迴圈是 DeepSeek 拉開差距的地方，對 GLM-5.3-Flash 拉開 2.4 倍，對 FlashX 則將近 6 倍。
• FlashX 買的是延遲，不是價格。 它相對於 GLM-5.3-Flash 在輸入與輸出上帶有 2.5 倍的溢價，因此當一次緩慢的回合讓你付出的代價高於 token 本身時，它才划算。

會改變決策的能力差異

輸出長度。 DeepSeek 每次回應允許最多 384K 輸出 token——是 GLM 128K 上限的三倍。對於整份儲存庫的重構或長篇單次文件生成，這個上限可能成為決定性限制。

思考控制。 DeepSeek V4.1 Flash 預設執行思考，但讓你可以停用，並提供從 1 到 100 連續可調的推理強度。GLM-5.3-Flash/FlashX 僅支援 thinking.type: enabled；思考無法關閉，因此每個請求都要付出推理 token 的成本。如果你需要低延遲、低成本的簡單呼叫，DeepSeek 提供了 GLM 沒有的調節旋鈕。

多模態涵蓋範圍。 兩者都接受圖像，但 GLM-5.3-Flash 的文件記載還支援影片與檔案輸入。如果你的管線會把螢幕錄影、PDF 或混合媒體餵給模型，GLM 開箱即涵蓋更多範圍。

開放權重與授權。 GLM-5.3-Flash 的基礎模型於 2026 年 8 月 26 日開源（320B-A18B）。DeepSeek V4.1 Flash 以 MIT 授權發布 FP8 權重，並附有技術報告。兩者原則上皆可自行託管；在假設兩者等價之前，請先對照你自己的部署環境檢查授權與硬體需求。

吞吐上限。 DeepSeek 公布 Flash 的併發上限為 2,500（V4 Pro 則為 500）。智譜並未公布對應數字，因此請向你的供應商確認吞吐量，而不是假設兩者相同。

速度：它們現在屬於同一等級

智譜公布 GLM-5.3-FlashX 最高可達 200 tokens/s，並由專為 Flash 架構打造的服務堆疊提供——一套專用的 SGLang 推論引擎、針對 1M token 上下文的記憶體最佳化，以及在相同硬體上相較於初始基準的 3 倍端到端服務改善。

DeepSeek 並未公布 V4.1 Flash 的每秒 token 數。其文件聲稱速度優於 V4 Pro、總完成時間更短；開發者回報的吞吐量則落在約 200 tokens/s 的同一區間。

誠實的說法是：這兩者已不再以原始速度區分。 供應商公布的峰值與實測數字，是在不同硬體、不同提示形態下以不同方式測量的。在依速度做選擇之前，請先用自己的提示測量首 token 時間、持續輸出速率與總任務時間。先前 GLM 的 Flash 層級感覺很慢的抱怨，正是 FlashX 被打造來修正的具體問題，這值得重新測試——而不是用規格表就當作已經定論。

如何解讀基準測試數字

智譜報告 GLM-5.3-Flash 在 DeepSWE v1.1 上為 63.4（GLM-5.2 為 46.2）、在 AutomationBench 上為 48.8（對比 26.2），以及在 Z.ai Code Bench v1.0 最大努力下為 29.0，同一張表中 Claude Opus 4.8 為 29.5。在 DeepSeek 方面，V4.1 Flash 基礎模型在其自身公布的評估集中報告 MMLU-Pro 74.1 與 BigCodeBench 60.6。

這些是來自不同測試框架、不同評估集與不同日期的供應商數字。請勿在兩欄之間交叉比較。 它們所確立的是，兩家實驗室都將其 Flash 層級在 agentic 與寫程式任務上放在接近自家前沿模型的位置。這對你的儲存庫是否成立，只有你自己的評估集能回答。

寫程式：該選哪一個？

簡短版本：

• GLM-5.3-FlashX 的存在就是為了修正困擾早期 GLM Flash 使用的「太慢」抱怨。如果你曾為寫程式試過 GLM、喜歡它的品質，卻因為延遲而放棄，這就是值得重新嘗試的版本——同一模型 ID 家族，更快的服務層級。
• 在快取經濟學占主導的地方保留 DeepSeek V4.1 Flash——每一輪都重送大量上下文的長 agent 迴圈，或每完成一項任務的成本比互動感受更重要的高流量批次寫程式工作。
• 跳過基準測試比較。 兩家實驗室用不同測試框架測量不同的事物。從你自己的儲存庫跑二十個真實任務通過兩者，並比較完成率、返工、總成本與實際耗時。

如何呼叫這兩個模型

兩者都使用 OpenAI 相容的 chat completions，因此單一客戶端即可指向任一方。模型 ID 為 glm-5.3-flashx 與 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)

將 model 換成 deepseek-flash 即可走 DeepSeek 路由。在你撰寫共用程式碼之前，有三項參數預期的差異值得了解：

設定	GLM-5.3-FlashX	DeepSeek V4.1 Flash
思考	僅 enabled，無法停用	預設開啟；可停用
推理強度	建議使用 reasoning_effort: max	可在 1–100 尺度上調整
串流	stream: true 加上 tool_stream: true	標準串流；非思考模式下可使用 FIM

兩個模型都支援工具呼叫、結構化/JSON 輸出與上下文快取。DeepSeek 另外記載了 Anthropic 格式 API 與 Responses API，可簡化為這些格式撰寫的測試框架的重用。

在 APIMaster.ai 上用一組 API 金鑰執行兩者

APIMaster 將 GLM 與 DeepSeek 系列置於同一個 OpenAI 相容端點之後，因此你可以用同一組金鑰、同一個主控台與同一份帳單來評估兩個層級——按用量付費，從 $1 起，特定路由最高可享官方費率 70% 折扣。

1. 建立 APIMaster 帳號。
2. 加值按用量付費額度，從 $1 起。
3. 在 APIMaster 主控台 建立 API 金鑰。
4. 將你的客戶端指向 https://apimaster.ai/v1，並切換 model 欄位來比較。

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FAQ

哪個比較便宜，GLM-5.3-FlashX 還是 DeepSeek V4.1 Flash？ 取決於工作負載。對於快取密集的流量，DeepSeek 便宜得多（每 1M 快取輸入 token $0.003 對 $0.075），且在尖峰時段的輸出也更便宜。GLM-5.3-Flash（不是 FlashX）是價格上更接近的對手，也是三者中輸出密集生成最便宜的。

為什麼 DeepSeek 的快取命中價格低這麼多？ DeepSeek 圍繞 KV 快取壓縮設計 V4.1 Flash，並在離峰時段對每 1M 快取輸入 token 收取 $0.003。快取定價僅適用於供應商記錄為快取命中的 token，因此實際節省取決於你的提示有多重複。

兩者都支援 1M token 上下文視窗嗎？ 是。兩者都列出 1M token。每次回應的最大輸出不同：DeepSeek V4.1 Flash 為 384K token，GLM-5.3-Flash 與 FlashX 為 128K。

我可以關閉思考嗎？ 在 DeepSeek V4.1 Flash 上可以——思考預設開啟但可停用，且推理強度可從 1 調到 100。在 GLM-5.3-Flash 與 FlashX 上，思考無法停用。

哪個比較快？ 它們屬於同一等級。智譜公布 FlashX 峰值為 200 tokens/s；DeepSeek 未公布數字，而實測吞吐量約在同一水準。速度取決於路由、提示形態與併發——請自行測量。

兩者都是開放權重模型嗎？ 是。GLM-5.3-Flash 的基礎模型於 2026 年 8 月 26 日開源；DeepSeek V4.1 Flash 以 MIT 授權發布 FP8 權重，並附有技術報告。

我可以為兩者使用同一組 API 金鑰嗎？ 可以，在同時服務這兩個系列的閘道上即可。APIMaster 提供單一 OpenAI 相容端點與金鑰，因此你可以只改變 model 欄位，就在 glm-5.3-flashx 與 deepseek-flash 之間切換。

來源與延伸閱讀

• Z.ai — GLM-5.3-Flash/FlashX 文件 — 規格、能力、建議設定與服務細節
• Z.ai — 定價 — 官方 GLM 每 1M token 定價
• DeepSeek — 模型與定價 — 官方模型細節、定價、尖峰時段排程與併發限制
• DeepSeek — 視覺指南 — 圖像輸入格式與請求範例
• Hugging Face — deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash — MIT 授權權重、架構說明與評估表
• Hugging Face — zai-org/GLM-5.3-Flash — GLM Flash 基礎模型的開放權重

所有來源查核於 2026 年 9 月 18 日。價格會變動；在投入大型工作負載之前，請先確認當前條款。