GLM 与 DeepSeek 怎么选：2026 当前模型、价格与实测方法

如果你正在为 API、编码工具或 Agent 选模型，现在没有证据支持一个脱离场景的绝对赢家。截至 2026 年 8 月 27 日，更合理的比较对象是 GLM-5.3 / GLM-5.3-Flash 与 DeepSeek V4 Pro / V4 Flash，而不是继续用 GLM-5.1、GLM-5.2 或更早的 DeepSeek 型号代表双方现状。

先给结论：

• 纯文本、长上下文和长流程 Agent，可以把 glm-5.3 与 deepseek-v4-pro 同时放入最终候选；规格和厂商跑分不足以替你决定。
• 需要图片、视频或文件输入时，先核对具体入口：GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列的原生多模态型号；DeepSeek 当前另有实验性的视觉 Flash 型号。实验状态、客户端支持和生产稳定性要分别验证。
• 成本敏感时，不要只比较“每百万 token 单价”。应比较每个通过验收任务的总成本，把缓存、峰谷时段、重试、工具调用和人工返工一起算进去。
• 需要自部署或审查权重许可证时，DeepSeek 官方仓库已发布 DeepSeek-V4-Pro-0813 权重并标注 MIT License；公开资料没有给出双方自部署条件的完整同口径比较，因此不能据此推导 GLM 的相反结论。

先把四个名字放回正确位置

这些是发布方公开合同，不是质量排名。GLM 的模型文档与 DeepSeek 的当前价卡和模型表可以确认型号、上下文和接口范围，但“兼容 OpenAI/Anthropic”并不意味着所有参数、工具循环、错误处理和状态语义完全一致。

多模态需求不要只看“支持图片”

GLM-5.3 本身是文本模型；多模态入口是 GLM-5.3-Flash。DeepSeek 在 2026 年 8 月 21 日公布了实验性的 deepseek-v4-flash-vision-exp。如果你的流程依赖截图理解、视频或文件输入，至少要实际验证：所用 endpoint 是否接受目标格式、单次大小限制、工具调用能否与多模态输入共存，以及实验型号是否满足你的稳定性要求。

价格表能筛选候选，不能直接算出谁更省

截至 2026 年 8 月 27 日，Z.ai 的美元价卡列出 GLM-5.3 每百万 token 输入 $1.40、缓存命中输入 $0.26、输出 $4.40。GLM-5.3-Flash 当时处于截至 2026 年 9 月 9 日 24:00（UTC+8）的限时五折：输入 $0.075、缓存命中输入 $0.015、输出 $0.25。促销结束后不能继续沿用这组数字，采购前应重查官方价卡。

DeepSeek V4 Pro 的公开价卡采用峰谷价。每百万 token 的闲时/高峰价格分别是：缓存命中输入 $0.022 / $0.044、缓存未命中输入 $0.66 / $1.32、输出 $1.98 / $3.96。时段、服务版本和价格都可能调整，应以调用当天的官方价格页为准。

真正有用的成本公式是：

text
单个通过验收任务的总成本
= 输入费用 + 输出费用 + 工具/API 费用
 + 失败重试费用 + 人工修复费用

例如，一个模型单次调用便宜 30%，但需要两次重试才能通过测试，它可能比单价更高、一次完成的模型更贵。订阅套餐、Coding Plan 积分与 API 按量价格也不是同一种口径，不应直接摆在一列比较。

编码和 Agent：不要把厂商 benchmark 当采购结论

两家发布方都报告了各自当前模型在编码或 Agent benchmark 上的提升，但测试 harness、effort、预算和评测器并未形成一套完全相同的跨厂商对照。现有第三方测试也只能回答特定问题：例如 Aikido Security 的冻结网络安全测试覆盖 32 个近期漏洞、10 个模型、每例运行三次；在这套 harness 里，DeepSeek V4 Pro 找到的汇总漏洞更多，同时也产生了更多候选发现和误报线索。它不能外推成通用编码、推理、延迟或成本排名。

因此，编码和 Agent 选型应把“能否完成你的任务”放在最前面。下面这套小样本测试通常比再看一张综合跑分表更有效。

用 12～30 个真实任务做一次同条件验收

1. 建立任务集，不挑模型擅长题

从近期真实工作中抽取 12～30 个任务，覆盖你最在意的失败方式。例如：

• 跨文件修改并通过现有测试；
• 从日志定位缺陷，禁止改动无关文件；
• 调用两到三个工具后输出结构化结果；
• 在长上下文中遵守早期约束；
• 对高风险操作先停止并请求确认。

为每个任务预先写清客观验收条件，如测试命令、允许修改的文件、JSON Schema、最大延迟和禁止行为。不要在看到模型答案后再改变评分规则。

2. 固定可控变量

两边使用同一份输入、仓库快照、系统提示词、工具权限和网络条件。对齐 reasoning effort；无法完全对齐的参数要记录为限制。还要固定客户端版本、超时、最大重试次数和并发，避免把 SDK 或限流差异误判成模型能力。

3. 每题重复运行并保留失败

同一题至少重复三次。记录成功率、首次通过率、端到端延迟、输入/输出 token、缓存命中、工具调用次数、重试和人工修复分钟数。失败样本不能从结果中删除。

下面只是记录格式示例，数值不是模型实测结果：

json
{
  "task_id": "repo-fix-07",
  "model": "glm-5.3",
  "reasoning_effort": "high",
  "accepted": true,
  "retries": 0,
  "latency_seconds": 94,
  "tool_calls": 11,
  "human_rework_minutes": 3,
  "total_api_cost_usd": 0.42
}

4. 按任务类型决定路由

不要只算一个总分。如果 GLM 在长流程修改上首次通过率更高，而 DeepSeek 在短任务上成本更低，可以按任务分类路由；如果差异落在重复测试的波动范围内，就优先选择接入更稳、合同更清楚或采购更容易的一方。

一份可以直接执行的选择规则

1. 先查型号。 调用前记录 model ID、实际服务版本与日期，避免别名悄悄切换后仍沿用旧结论。
2. 再按硬约束排除。 输入模态、上下文、输出上限、自部署、数据治理、账户和付款条件有一项不满足，就先排除。
3. 价格只做预算上限。 用真实 token、峰谷时段、缓存率和重试率估算，不用宣传页里的最低单价代替总成本。
4. 最后做同条件验收。 只有真实任务的通过率、延迟和返工成本才能决定主模型。
5. 保留回退。 生产路由不要只绑定一个别名；同时监控版本、错误率、延迟和价卡变化。

常见问题

GLM-5.3 和 DeepSeek V4 Pro 谁的编程能力更强？

截至 2026 年 8 月 27 日，本文核对的公开资料中没有一份独立、同环境、足量重复、当前代且完全同条件的正面对照，所以不能负责任地给出绝对答案。先用你的仓库、测试和工具权限做小样本验收，比引用双方不一致的厂商 benchmark 更可靠。

1M 上下文是不是意味着两边长文档能力一样？

不是。1M 是公开的上下文上限，不代表相同的信息保持、检索准确率、延迟、费用或任务完成率。应使用接近生产长度的样本验证，而且要观察长输入下的工具调用和约束遵守情况。

OpenAI 或 Anthropic 兼容接口可以直接无缝替换吗？

不能默认无缝。字段可接受不等于工具循环、流式事件、推理内容、错误码、重试与状态管理完全相同。先在隔离环境跑一遍真实客户端测试，再切换生产流量。

中国大陆团队还要核对什么？

公开页面可访问不等于你的主体一定能注册、支付、开票或满足数据驻留、保留、训练使用、SLA 与采购要求。公开文档没有完整回答这些地区和主体相关条件，应由法务、采购和安全团队按实际账户合同确认。

最后的判断标准

GLM 与 DeepSeek 的版本更新很快，“最新”只是比较的起点。先用官方文档锁定准确型号，再用硬约束排除不合适候选，最后用同条件任务验收决定主模型和回退模型。这样得到的不是一句容易过期的“谁更强”，而是一条可以在版本、价格和工作负载变化后重复执行的选型路径。