GLM-5.3 대 DeepSeek V4 Pro
무엇을 선택할까요
장기 코딩 프로젝트, 작업을 완료까지 수행하는 에이전트, 보안 취약점 코드 검토를 원한다면 GLM-5.3을 선택하세요. 수학, STEM 추론, 광범위한 지식 질문, JSON 출력, 그리고 요청별로 사고(thinking) 기능을 켜거나 끄고 싶다면 DeepSeek V4 Pro를 선택하세요. 두 모델 모두 텍스트만 읽으므로 스크린샷은 처리할 수 없으며, 결정 요인은 프로젝트 완수형 코딩인지 아니면 추론 중심의 문제 해결인지에 달려 있습니다.
가격 비교
| GLM-5.3 | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| 모델 제공자 | Zhipu AI | DeepSeek |
| 전달 가용성 | 사용 가능 | 사용 가능 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 128K | 384K |
| Official 가격 | 입력$1.401M Token 당출력$4.401M Token 당 | 입력$0.661M Token 당출력$1.981M Token 당 |
| TokenLab 가격 | — | — |
| 모델 성능 |
|
|
| 기능 | 코드JSON 모드프롬프트 캐시추론도구 사용 | JSON 모드프롬프트 캐시도구 사용 |
GLM-5.3 선택이 필요한 순간
- 에이전트에게 전체 프로젝트를 맡기고 여러 단계에 걸쳐 계획, 구축 및 완료하기를 기대할 때
- 모델이 보안 취약점을 위해 코드를 검토하기를 원할 때
- 사용 중인 코딩 도구가 이미 Anthropic의 Messages 형식을 지원하며 이를 Zhipu 모델에 적용하고 싶을 때
DeepSeek V4 Pro 선택이 필요한 순간
- 작업 부하가 수학, STEM 문제 또는 광범위한 세계 지식에 의존하는 질문일 때
- 어려운 프롬프트에는 사고 기능을 사용하고 일상적인 프롬프트에는 사고 기능 없이 실행되는 모델을 원할 때
- Codex와 유사한 코딩 에이전트를 위해 JSON 출력과 Responses 스타일 인터페이스가 필요할 때
주요 차이점
| 구분 | GLM-5.3 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| 초점 | Zhipu는 장기적인 코딩, 에이전트 및 복잡한 프로젝트 완수를 위한 주력 모델로 설명하며, 자체 코딩 벤치마크에서 GLM-5.2 대비 큰 향상을 보였습니다. | DeepSeek는 폐쇄형 최첨단 모델과 경쟁하기 위해 에이전트형 코딩, 수학, STEM 추론 및 광범위한 세계 지식을 목표로 합니다. |
| 사고(Thinking) 모드 | 추론 모델입니다. 릴리스 노트에서는 이를 모드 전환이 아닌 코딩 및 에이전트 전문가로 설명합니다. | 사고 모드와 비사고 모드를 제공하며, 사고 모드는 낮음, 높음 또는 최대 노력 수준으로 실행됩니다. |
| 보안 작업 | Zhipu는 실제 취약점을 다수 발견한 화이트박스 코드 검토를 포함하여, 새롭게 부상하는 사이버 보안 능력을 보고합니다. | DeepSeek는 보안 관련 주장을 하지 않으며, 강점은 추론과 지식에 있습니다. |
| 구조화된 출력 | 도구 사용 및 JSON 출력을 지원합니다. | 도구 호출 및 JSON 출력을 지원하며, 도구 대화 시 매번 추론 텍스트를 반환합니다. |
| 가중치 | 이 비교에서 Zhipu의 페이지는 모델의 가중치를 설명하지 않으므로 API 모델로 간주하십시오. | 가중치가 공개되어 있어 자체 호스팅을 하는 팀은 동일한 제품군을 먼저 테스트할 수 있습니다. |
요약
- GLM-5.3: 입력 $1.40 / 출력 $4.40 1M Token 당; DeepSeek V4 Pro: 입력 $0.66 / 출력 $1.98 1M Token 당. 요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.
- DeepSeek V4 Pro이(가) 3.0배 더 많은 출력 토큰을 지원합니다
FAQ
코딩에는 GLM-5.3과 DeepSeek V4 Pro 중 무엇이 더 나은가요?
GLM-5.3은 장기 프로젝트를 위해 구축된 코딩 중심 모델입니다. DeepSeek V4 Pro 역시 에이전트형 코딩에 강하며 수학 및 STEM 깊이를 더합니다. 프로젝트 완수에는 GLM-5.3을, 추론 중심의 디버깅에는 DeepSeek V4 Pro를 선택하세요.
두 모델 모두 이미지를 입력받을 수 있나요?
아니요. 두 모델 모두 텍스트만 읽습니다. 이미지 입력이 필요하면 비전 기능이 있는 모델을 앞단에 배치하거나, 해당 작업 부분에 멀티모달 모델을 선택하십시오.
사고 기능을 끌 수 있나요?
DeepSeek V4 Pro는 비사고 모드가 있으므로 가능합니다. GLM-5.3은 추론 모델이며, Zhipu의 노트에는 사고 기능을 끄는 설정이 명시되어 있지 않습니다.
두 모델을 함께 사용할 수 있나요?
네. 한 가지 패턴은 DeepSeek V4 Pro로 어려운 알고리즘이나 증명을 해결하고, GLM-5.3으로 프로젝트 전반에 걸쳐 이를 구현하고 검토하는 것입니다.
GLM-5.3와 DeepSeek V4 Pro 중 어느 것이 더 저렴한가요?
GLM-5.3: 입력 $1.40 / 출력 $4.40 1M Token 당; DeepSeek V4 Pro: 입력 $0.66 / 출력 $1.98 1M Token 당. 요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.
GLM-5.3와 DeepSeek V4 Pro의 주요 차이점은 무엇인가요?
GLM-5.3: 코드, 추론
출처
2026. 10. 2. 검토 완료