GLM-5.3 vs. DeepSeek V4 Pro
Die richtige Wahl
Wählen Sie GLM-5.3 für lange Programmierprojekte, Agenten, die eine Aufgabe bis zur Fertigstellung begleiten, und Code-Reviews zur Identifizierung von Sicherheitslücken. Wählen Sie DeepSeek V4 Pro für Mathematik, MINT-Logik und allgemeine Wissensfragen, für JSON-Ausgabe und wenn Sie das „Denken“ pro Anfrage ein- oder ausschalten möchten. Beide lesen nur Text, verarbeiten also keine Screenshots; der entscheidende Faktor ist die Wahl zwischen projektorientierter Programmierung und logikintensiver Problemlösung.
Preisvergleich
| GLM-5.3 | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| Modellanbieter | Zhipu AI | DeepSeek |
| Lieferverfügbarkeit | Verfügbar | Verfügbar |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximale Ausgabe | 128K | 384K |
| Offizieller Preis | Eingabe$1.40Pro 1M TokenAusgabe$4.40Pro 1M Token | Eingabe$0.66Pro 1M TokenAusgabe$1.98Pro 1M Token |
| TokenLab-Preis | — | — |
| Modellleistung |
|
|
| Funktionen | CodeJSON-ModusPrompt-CacheReasoningTool-Nutzung | JSON-ModusPrompt-CacheTool-Nutzung |
Wann GLM-5.3 passt
- Sie übergeben einem Agenten ein ganzes Projekt und erwarten, dass er es über viele Schritte hinweg plant, aufbaut und abschließt.
- Sie möchten, dass das Modell Code auf Sicherheitslücken überprüft.
- Ihr Programmiertool unterstützt bereits das Messages-Format von Anthropic und Sie möchten es mit einem Zhipu-Modell verwenden.
Wann DeepSeek V4 Pro passt
- Ihr Arbeitsbereich umfasst Mathematik, MINT-Probleme oder Fragen, die auf breitem Weltwissen basieren.
- Sie möchten ein Modell, das bei schwierigen Prompts mit „Denken“ arbeitet und bei Routineaufgaben ohne.
- Sie benötigen JSON-Ausgabe und eine Schnittstelle im Responses-Stil für Codex-ähnliche Programmieragenten.
Die Unterschiede
| Kriterium | GLM-5.3 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| Fokus | Zhipu beschreibt ein Flaggschiff für langfristige Programmierung, Agenten und komplexe Projektabwicklung, mit einer deutlichen Verbesserung gegenüber GLM-5.2 in eigenen Coding-Benchmarks. | DeepSeek zielt auf agentische Programmierung, Mathematik, MINT-Logik und breites Weltwissen ab, um mit geschlossenen Spitzenmodellen zu konkurrieren. |
| Denkmodus | Ein logikbasiertes Modell; die Release-Notes beschreiben es eher als Spezialisten für Programmierung und Agenten denn als Modell mit umschaltbarem Modus. | Bietet Denk- und Nicht-Denk-Modi, wobei das Denken mit geringem, hohem oder maximalem Aufwand ausgeführt werden kann. |
| Sicherheitsarbeit | Zhipu berichtet von aufkommenden Cybersicherheitsfähigkeiten, einschließlich White-Box-Code-Reviews, die viele reale Schwachstellen gefunden haben. | Keine sicherheitsspezifischen Angaben von DeepSeek; die Stärken liegen in Logik und Wissen. |
| Strukturierte Ausgabe | Unterstützt Tool-Nutzung und JSON-Ausgabe. | Unterstützt Tool-Aufrufe und JSON-Ausgabe und gibt bei Tool-Konversationen in jedem Schritt den logischen Text zurück. |
| Gewichte | Die Zhipu-Seiten in diesem Vergleich beschreiben die Gewichte des Modells nicht; behandeln Sie es als API-Modell. | Offene Gewichte, sodass Teams, die auch selbst hosten, dieselbe Familie zuerst testen können. |
Zusammenfassung
- GLM-5.3: Eingabe $1.40 / Ausgabe $4.40 Pro 1M Token; DeepSeek V4 Pro: Eingabe $0.66 / Ausgabe $1.98 Pro 1M Token. Die Preise hängen von Abrechnungseinheit, Spezifikation und Nutzung ab. Vergleichen Sie gleiche Bedingungen in der detaillierten Preisliste des Modells; eine einzelne Rate bestimmt nicht die Gesamtkosten.
- DeepSeek V4 Pro unterstützt 3,0-mal mehr Output-Token
FAQ
Was ist besser für die Programmierung: GLM-5.3 oder DeepSeek V4 Pro?
GLM-5.3 ist das stärker auf Programmierung fokussierte Modell der beiden, konzipiert für lange Projekte. DeepSeek V4 Pro ist ebenfalls stark in der agentischen Programmierung und bietet zusätzliche Tiefe in Mathematik und MINT. Wählen Sie GLM-5.3 für die Projektabwicklung und DeepSeek V4 Pro für logikintensives Debugging.
Akzeptiert eines der beiden Bilder?
Nein. Beide lesen nur Text. Für Bildeingaben schalten Sie ein vision-fähiges Modell vor oder wählen Sie für diesen Teil der Arbeit ein multimodales Modell.
Kann ich das Denken ausschalten?
Bei DeepSeek V4 Pro ja, da es einen Nicht-Denk-Modus besitzt. GLM-5.3 ist ein logikbasiertes Modell, und die Zhipu-Hinweise beschreiben keinen Ausschalter für das Denken.
Können sie zusammen verwendet werden?
Ja. Ein Muster ist die Verwendung von DeepSeek V4 Pro, um einen schwierigen Algorithmus oder Beweis zu erarbeiten, und GLM-5.3, um diesen über das gesamte Projekt hinweg zu implementieren und zu überprüfen.
Was ist günstiger, GLM-5.3 oder DeepSeek V4 Pro?
GLM-5.3: Eingabe $1.40 / Ausgabe $4.40 Pro 1M Token; DeepSeek V4 Pro: Eingabe $0.66 / Ausgabe $1.98 Pro 1M Token. Die Preise hängen von Abrechnungseinheit, Spezifikation und Nutzung ab. Vergleichen Sie gleiche Bedingungen in der detaillierten Preisliste des Modells; eine einzelne Rate bestimmt nicht die Gesamtkosten.
Was sind die Hauptunterschiede zwischen GLM-5.3 und DeepSeek V4 Pro?
GLM-5.3: Code, Reasoning
Quellen
Geprüft am 02.10.2026