GLM-5.3 与 DeepSeek V4 Pro：编码、价格与访问方式对比

liumuhui 4小时前阅读数 1 #区块链

文章标签 GLM-5.3 DeepSeek V4 Pro 大语言模型编码基准 API访问模型对比

GLM-5.3 于 2026 年 8 月 14 日发布，Z.ai 声称相比 GLM-5.2 编码能力提升 50%，并新增一项网络安全能力，在 CyberGym 上取得 84.5% 的得分。DeepSeek V4 Pro 已提供完整 API 访问、MIT 许可的开源权重，模型卡上 SWE-Bench Verified 得分为 80.6%（NIST 独立测得 81%）。问题在于：GLM-5.3 尚无公开 API，你只能通过 Z.ai 的托管产品（ZCode 和 GLM Coding Plan）使用它。这一差异改变了整个对比的格局。

两种访问模式，而非两种 API

DeepSeek V4 Pro 发布时即提供 MIT 许可的开源权重（Hugging Face）、文档完备的 API（api-docs.deepseek.com），以及 SiliconFlow 等第三方托管服务。你可以自行托管，通过任何兼容 OpenAI 的客户端接入，或者立即在 Claude Code、Cline 或你自己的脚本中调用。

GLM-5.3 则采取了相反的路径。Z.ai 的发布公告称，该模型可通过 GLM Coding Plan 和 ZCode（Z.ai 自家的编码 IDE）立即使用，但 API 访问和开源权重要等到"严格的安全评估"之后才会提供。这意味着没有 model: glm-5.3 端点，没有 Hugging Face 下载，也没有第三方推理服务。Z.ai 未给出具体时间表。

编码基准：厂商声称 vs 独立验证分数

GLM-5.3 和 DeepSeek V4 Pro 都是面向智能体编码的大型国产 MoE 模型，但两者证据基础的成熟程度并不相同。

Z.ai 的发布材料将 GLM-5.3 描述为其 743B 基础模型的后训练变体，通过后训练而非新架构实现了"顶级编码和智能体能力"。中文公告还补充了具体说法：编码性能相比 GLM-5.2 提升约 50%，在 Terminal-Bench 3.0 上位列开源模型第一，白盒代码审查与 Mythos 5 持平。作为参考，GLM-5.2 在 Terminal-Bench 2.1 上得分为 81.0（据 Z.ai 发布说明），是当时开源权重模型中的最高分，仅次于 Claude Opus 4.8 的 85.0。

DeepSeek V4 Pro 的数据经过了独立验证。Hugging Face 上的模型卡报告 SWE-Bench Verified 为 80.6%，HumanEval Pass@1 为 76.8。NIST 的 CAISI 评估独立测得 SWE-Bench Verified 为 81%。其架构为 1.6T 参数 MoE，49B 活跃参数，1M token 上下文，384K token 最大输出。

指标	GLM-5.3	DeepSeek V4 Pro
架构	743B 基础模型，后训练	1.6T 总参 / 49B 活跃 MoE
上下文窗口	未公布（GLM-5.2：1M）	1M tokens
最大输出	未公布（GLM-5.2：128K）	384K tokens
编码基准	Terminal-Bench 3.0 开源模型第一（厂商声称）	80.6% SWE-Bench Verified（模型卡 + NIST）
网络安全	CyberGym 84.5%；白盒审查与 Mythos 5 持平	无对应定位
开源权重	承诺安全评估后发布	MIT 许可，现可用
API	尚未提供	可用（官方 + SiliconFlow）

Terminal-Bench 和 SWE-Bench 是不同的基准，衡量不同的能力。Terminal-Bench 评估智能体执行终端任务的能力；SWE-Bench Verified 评估自动生成的 PR 补丁的能力。你不能直接把 Terminal-Bench 3.0 的排名和 SWE-Bench Verified 的百分比放在一起比较。

GLM-5.3 还引入了一个 DeepSeek V4 Pro 未涉及的网络安全维度。Z.ai 将该模型定位为"为网络防御做好准备"，CyberGym 表现为 84.5%。这些说法来自厂商报告，尚未经过独立验证，因此应视为方向性参考而非定论。Z.ai 还表示 GLM-5.3 相比 GLM-5.2 能以"更少的输出 token 获得更好的结果"，如果这种效率在独立测试中成立，将降低每次任务的成本。

订阅 vs 按 token 付费：真正的成本问题

GLM Coding Plan 定价层级

DeepSeek V4 Pro 通过官方 API 按每百万 token 收费：

Token 类型	官方 DeepSeek API
未命中缓存的输入	$0.435 / M tokens
命中缓存的输入	$0.003625 / M tokens
输出	$0.87 / M tokens

GLM-5.3 仅可通过 GLM Coding Plan 订阅使用：

层级	月费	额度
Lite	$18	10,000 credits/周
Pro	$80	6× Lite 用量
Max	$168	14× Lite 用量

GLM Coding Plan 没有定义"credit"对应多少 token，因此直接进行成本比较并不精确。DeepSeek 按 token 计费，几乎无需任何承诺；GLM Coding Plan 则无论使用量多少都收取固定月费。

DeepSeek API 与 GLM Coding Plan 月度成本对比

一个具体的 DeepSeek 示例：每天 1M 未命中缓存输入 + 2M 输出 token（中等规模的编码会话），API 费用约为 $65/月。扩大到每天 5M 输入 + 10M 输出，账单将达 $326/月。对于重复性高的代码库，$0.003625/M 的缓存输入价格可以大幅削减成本。在 GLM 这边，$168/月的 Max 档位以固定费用避免了按量计费的意外支出，但它是否覆盖同样的工作量，取决于未公开的 credit 与 token 的换算关系。

开发者在 Reddit 上对两者的反馈

在最近的一个 r/ZaiGLM 帖子中，一位同时用过两款模型的用户说：

"任务完成得比 GLM 快，但需要大量的人工介入引导。"

同一个帖子中还有用户在使用多模型工作流：GLM 负责编码和代码库导航，DeepSeek V4 Flash 负责代码审查。另一位用户指出 DeepSeek V4 Pro 才发布大约 24 小时，提醒不要过早下结论。这些只是单个社区帖子中的个人反馈，并非受控基准测试。

按场景选择模型

你的情况	推荐
现在就需要 API 访问或 CI/CD 集成	DeepSeek V4 Pro — GLM-5.3 没有公开 API
出于数据驻留需求想自行托管	DeepSeek V4 Pro — MIT 权重现已在 Hugging Face 上
主要在 IDE 中编码，想要托管式助手	GLM-5.3，通过 GLM Coding Plan 或 ZCode
预算有限的个人开发者	低用量下 DeepSeek V4 Pro 按 token 更便宜；GLM Lite（$18/月）则无论用量多少，开销都有上限
安全审计或漏洞研究	先测试 GLM-5.3 — CyberGym 84.5% 这一指标虽独特，但尚未经独立验证
大规模长会话智能体编码	GLM Coding Plan Max（$168/月固定）封顶成本；需确认 credit 额度能覆盖你的工作量
几乎无既有代码的全新原型	两者皆可 — 都擅长新代码；按访问模式偏好选择

如果你已经在使用 GLM-5.2 Coding Plan，在同一订阅内升级到 GLM-5.3 是最省事的路径。

常见问题

GLM-5.3 会推出公开 API 吗？

会。Z.ai 表示 API 访问和开源权重将在安全评估后分阶段发布，但目前没有给出具体日期。

我能否自行托管这两款模型？

DeepSeek V4 Pro：可以。MIT 许可的权重已在 Hugging Face 上。1.6T 参数的 MoE 在未量化（FP16）情况下大约需要 3.2TB 显存，4-bit 量化下约需 800GB，这意味着需要配备 H100 或 H200 的多卡集群。GLM-5.3：还不行。开源权重承诺在安全评估后发布，且许可协议尚未公开。

对于高强度的日常编码，哪个更便宜？

取决于用量。每天 1M 输入 + 2M 输出 token 时，DeepSeek V4 Pro 大约花费 $65/月；每天 5M 输入 + 10M 输出时，则达到 $326/月。在更高的用量下，GLM Coding Plan Max 的 $168/月比 DeepSeek 便宜，但前提是它未公开的 credit 额度能覆盖你的工作量。在下结论前，用你的真实使用情况分别测试两者。

GLM-5.3 支持视觉或图像输入吗？

不支持。Z.ai 将视觉能力保留在单独的 GLM-V 模型系列中（GLM-5V-Turbo、GLM-4.6V、GLM-OCR）。GLM-5.3 是一个文本和代码模型。DeepSeek V4 Pro 同样是纯文本模型。

问题在于时机，而非能力

GLM-5.3 从纸面上看更强：50% 的编码提升、独特的网络安全亮点、更好的 token 效率。但所有这些数字均来自厂商自行报告，且出自发布仅数小时的公告，目前没有 API、没有开源权重、也没有独立基准验证。DeepSeek V4 Pro 提供了 GLM-5.3 今天无法匹敌的东西：可用性、经过验证的基准和可部署的权重。在你需要 API 访问或自行托管的场景下，现在就使用 DeepSeek，同时关注 GLM-5.3 的 API 发布情况，以便在自有代码库上进行直接对比测试。