TL;DR: เลือก DeepSeek-V4-Flash สำหรับระบบอัตโนมัติด้านข้อความที่รวดเร็วและเวลาแฝงต่ำ; เลือก GLM-5.3-Flash สำหรับความสามารถแบบพหุสื่อ การทดสอบมาตรฐานเอเจนต์ที่เหนือกว่า และการโฮสต์เซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวบริบทยาวที่มีประสิทธิภาพสูง โมเดลทั้งสองมีน้ำหนักโมเดลแบบเปิดภายใต้ MIT License**** และเผยแพร่ภายใต้ MIT License ที่ผ่อนปรน
DeepSeek-V4-Flash**** เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าหากคุณต้องการ API แบบข้อความล้วนที่เร็วเป็นพิเศษและรองรับปริมาณงานสูง สำหรับลูปการเขียนโค้ดแบบดั้งเดิมและการประมวลผลแบบแบตช์ขนาดใหญ่ โดยได้คะแนน 50 บน Artificial Analysis Intelligence Index สร้างผลลัพธ์ได้สูงสุด 122+ โทเคน/วินาที ด้วยเอนจิน DSpark speculative decoding แบบบูรณาการ และมี อัตรา API นอกช่วงพีคต่ำสุดเพียง $0.22/$0.66 ต่อหนึ่งล้านโทเคนขาเข้า/ขาออก
GLM-5.3-Flash เป็นตัวเลือกที่หลากหลายกว่าเมื่อจำเป็นต้องใช้พหุสื่อแบบเนทีฟ การเขียนโปรแกรมแบบมีภาพในลูป และการสเกลแบบโฮสต์ส่วนตัวที่มีประสิทธิภาพสูงมากสำหรับบริบทยาว ได้คะแนน 57 บน Artificial Analysis Intelligence Index ใช้กลไกความสนใจแบบผสมเชิงเส้นและสปาร์ส (KDA + NoPE Sparse MLA) เพื่อลดหน่วยความจำ KV Cache ลง 4.44× ที่บริบท 1M และมีการให้เหตุผลเชิงภาพแบบเนทีฟ ราคา API แข่งขันได้สูงที่ $0.15/$0.50 ต่อหนึ่งล้านโทเคนขาเข้า/ขาออก (โปรโมชันลดเหลือ $0.075/$0.25)
สรุปประเด็นสำคัญ
- DeepSeek-V4-Flash เปลี่ยนผ่านจากพรีวิวแรกใน DeepSeek API News Announcement ไปสู่การเปิดตัวอย่างเป็นทางการบน Hugging Face โดยผสาน Token-wise Compression, DeepSeek Sparse Attention (DSA) และ DSpark speculative decoding เพื่อเร่งความเร็วการสร้างผลลัพธ์
- GLM-5.3-Flash เปิดตัวเมื่อ August 26, 2026, หลังจากได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายระหว่างช่วงทดสอบแบบไม่เปิดเผยชื่อบน OpenRouter ภายใต้รหัสด codename "Ox Alpha"
- GLM-5.3-Flash นำบน Artificial Analysis Intelligence Index โดยได้ 57 คะแนน เทียบกับ 50 คะแนนของ DeepSeek-V4-Flash-0731 สะท้อนความสามารถโดยรวมที่แข็งแกร่งกว่าสำหรับงานให้เหตุผลซับซ้อนและงานเอเจนต์
- สถาปัตยกรรมทั้งสองเป็นโมเดลแบบ Mixture-of-Experts (MoE) ที่ใช้ทรัพยากรคอมพิวต์น้อยมากระหว่างการอนุมาน: DeepSeek เปิดใช้งาน 13B จาก 284B พารามิเตอร์ต่อโทเคน ส่วน GLM เปิดใช้งาน 18B จาก 320B
- ทั้งสองโมเดลเป็นน้ำหนักโมเดลแบบเปิดเต็มรูปแบบและแจกจ่ายภายใต้ MIT License มอบอิสระสูงสุดสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ขององค์กร การปรับแต่ง และการปรับใช้แบบ on-premise
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: เปรียบเทียบแบบรวดเร็ว
| Specification | DeepSeek-V4-Flash-0731 | GLM-5.3-Flash |
|---|---|---|
| Developer | DeepSeek-ai | Z.ai (Zhipu AI) |
| Release date | July 31, 2026 | August 26, 2026 |
| Model ID | deepseek-v4-flash | glm-5.3-flash |
| Hugging Face Repository | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash | zai-org/GLM-5.3-Flash |
| Architecture | MoE; DSA + การบีบอัดแบบรายโทเคน | MoE; KDA + NoPE Sparse MLA + mHC |
| Total parameters | 284B (304B พร้อมโมดูล DSpark) | 320B |
| Active parameters | 13B ต่อโทเคน | 18B ต่อโทเคน |
| Context window | 1,000,000 โทเคน | 1,048,576 / ประมาณ 1M โทเคน |
| Input / output | ข้อความ → ข้อความ | ข้อความ + ภาพ + วิดีโอ + ไฟล์ → ข้อความ |
| Reasoning | ปรับแต่งได้ (Thinking / Non-Thinking) | สามระดับ (Low / High / Max) |
| Function / tool use | JSON Schema / Tool Calls | ToolCalls, constraints, dynamic tool loading |
| Open weights | Yes (MIT License) | Yes (MIT License) |
| AA Intelligence Index | 50 | 57 |
| Official Price (1M Tokens) | Peak: $0.44 / $1.32 <br> Off-peak: $0.22 / $0.66 | List: $0.15 / $0.50 <br> Promo: $0.075 / $0.25 |
| Best fit | เอเจนต์ปริมาณงานสูง, การสร้างข้อความเร็ว | การเขียนโปรแกรมเชิงภาพ, การปรับใช้ on-prem ที่กำหนดเอง |
DeepSeek-V4-Flash คืออะไร?
DeepSeek-V4-Flash เป็นโมเดล MoE น้ำหนักเบา เร็วมาก ออกแบบมาเพื่อรองรับเอเจนต์นักพัฒนาที่ทำงานอัตโนมัติและไปป์ไลน์การประมวลผลข้อความขนาดมหาศาล เดิมทีพรีวิวบน DeepSeek API News Announcement โมเดลได้รับอัปเกรด post-training ครั้งใหญ่ในการเปิดตัวอย่างเป็นทางการในชื่อ DeepSeek-V4-Flash-0731 บน Hugging Face
โมเดลนี้ถูกปรับให้เหมาะกับอัตราการประมวลผลข้อความล้วน การเรียกใช้ API แบบมีโครงสร้าง และการรันโค้ดอย่างรวดเร็ว ลดทั้งเวลาแฝงและต้นทุนอนุมานต่อโทเคน มุ่งเป้าไปที่ลูปพัฒนาซอฟต์แวร์แบบหลายรอบที่ความเร็วและต้นทุนเป็นสิ่งสำคัญ
มีอะไรเปลี่ยนจากพรีวิว?
เวอร์ชันอย่างเป็นทางการ 0731 มีโมเดลร่างแบบ speculative ที่ร่วมฝึกเสริมเป็นตัวเลือก ทำให้จำนวนพารามิเตอร์โลคัลรวมเป็น 304B เมื่อโฮสต์แล้ว เฟรมเวิร์ก speculative decoding (DSpark) นี้จะทำงานควบคู่กับเส้นทาง 13B ที่เปิดใช้งาน เพื่อเร่งความเร็วการสร้างผลลัพธ์ถึง 122.7 โทเคนต่อวินาที
นอกจากนี้ กระบวนการปรับสอดคล้อง (alignment) ยังได้รับการฝึกใหม่อย่างกว้างขวางด้วย RL ในสภาพแวดล้อมการรันแบบ sandbox ซึ่งให้ความน่าเชื่อถือสูงขึ้นอย่างมากสำหรับงานเทอร์มินัลแบบหลายขั้นตอน การเขียนสคริปต์เชลล์ และการใช้เครื่องมือแบบมีโครงสร้าง
สเปกของ DeepSeek-V4-Flash
| Property | DeepSeek-V4-Flash-0731 |
|---|---|
| Context | 1,000,000 โทเคน |
| Modalities | อินพุตข้อความ; เอาต์พุตข้อความ (โมเดลมาตรฐาน) |
| Reasoning | รองรับโหมด Non-thinking และ Thinking |
| Native API capabilities | JSON Output, Tool Calls, Responses API |
| Knowledge cutoff | ไม่เปิดเผย |
| Standard Pricing (per MTok) | Peak: $0.44 Input / $0.014 Cached / $1.32 Output <br> Off-peak: $0.22 Input / $0.007 Cached / $0.66 Output |
GLM-5.3-Flash คืออะไร?
GLM-5.3-Flash เป็นโมเดล MoE พหุสื่อแบบน้ำหนักเปิดระดับเรือธงของ Z.ai เปิดตัวอย่างเป็นทางการบน Z.ai Blog เมื่อ August 26, 2026 ออกแบบมาเพื่อดำเนินงานเอเจนต์ที่ซับซ้อนสูง การนำทางเว็บแบบอัตโนมัติ และการให้เหตุผลกับเอกสารเชิงภาพ ในระดับต้นทุน “Flash” แบบมาตรฐาน น้ำหนักโมเดลเข้าถึงได้สาธารณะบน Hugging Face
โมเดลถูก pre-train บนชุดข้อมูลพหุสื่อ 30 ล้านล้านโทเคน ทำให้ข้อมูลเชิงภาพเป็นโมดาลิตีแบบเนทีฟอย่างแท้จริง มุ่งเป้าการใช้งานในวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ระบบอัตโนมัติกระบวนการหุ่นยนต์ และการสืบค้นฐานข้อมูลแบบพหุสื่อ
Hybrid Attention, mHC และการสเกล MoE แบบสปาร์ส
GLM-5.3-Flash โดดเด่นด้วยสามเสาหลักด้านสถาปัตยกรรม:
- Hybrid Attention: ตามที่ระบุบน Z.ai Blog โมเดลผสาน Kimi Delta Attention (KDA) กับ NoPE Sparse MLA (Multi-head Latent Attention ที่ไม่มี Positional Encoding) เลเยอร์ความสนใจแบบผสมนี้บีบอัดขนาดการฉายของคีย์และแวลู ลดการจัดเก็บ KV Cache ลง 4.44× และลดการคำนวณความสนใจลง 3.01× ระหว่างการประเมินบริบท 1M
- Stable LatentMoE: ใช้ผู้เชี่ยวชาญรวม 896 ตัว โดยเปิดใช้งาน 16 ตัวต่อโทเคน หลีกเลี่ยงการล่มของการกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญ และคงความเสถียรระหว่างเส้นอนุมานแบบหลายขั้นตอนที่ยาว
- Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC): เทคนิคนี้รักษาเสถียรภาพของเกรเดียนต์เชิงลึกตลอดโครงสร้าง 45 เลเยอร์ เพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์เมื่อรันบนคลัสเตอร์ GPU แบบกระจายหรือชิป AI ภายในองค์กร
GLM-5.3-Flash: สถาปัตยกรรมเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ที่มา: z.ai
สเปกของ GLM-5.3-Flash
| Property | GLM-5.3-Flash |
|---|---|
| Total / active parameters | 320B / 18B |
| Architecture | MoE พร้อม Hybrid Sparse & Linear Attention |
| Experts | รวม 896; เปิดใช้งาน 16 ต่อโทเคน |
| Context | 1,048,576 โทเคน (~1M) |
| Vision | พหุสื่อแบบเนทีฟ (ข้อความ, ภาพ, วิดีโอ, ไฟล์เอกสาร) |
| Reasoning | รองรับโหมดคิด Low, High, Max |
| Tools | ToolCalls, constraints, dynamic tool loading |
| Open weights | มีให้ใช้บน Hugging Face (MIT License) |
| Official Pricing (per MTok) | List: $0.15 Input / $0.03 Cached / $0.50 Output <br> Promo (ends Sept 9): $0.075 Input / $0.015 Cached / $0.25 Output |
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: เทียบคุณสมบัติ
สถาปัตยกรรมและประสิทธิภาพด้านพารามิเตอร์
DeepSeek-V4-Flash ใช้สถาปัตยกรรมรวม 284B พารามิเตอร์ (เปิดใช้งาน 13B) พร้อมโมเดลร่างแบบ speculative ที่ร่วมฝึก (เพิ่มขนาดการปรับใช้โลคัลเป็น 304B) ขณะที่ GLM-5.3-Flash ใช้ 320B พารามิเตอร์รวม (เปิดใช้งาน 18B) ในเลย์เอาต์แบบสปาร์ส 45 เลเยอร์ ทั้งสองเปิดใช้งานพารามิเตอร์ต่อโทเคนน้อยมาก จึงทำงานได้เร็วระดับโมเดลเล็ก แต่ยังคงการแทนความรู้ที่อุดมของโมเดลขนาดใหญ่
กลไกความสนใจและการเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำ
DeepSeek-V4-Flash ใช้ DeepSeek Sparse Attention (DSA) และ Token-wise Compression วิเคราะห์โครงสร้างลำดับแบบไดนามิกและบีบอัดโทเคนที่ซ้ำซ้อน (เช่น โครงสร้างโค้ดมาตรฐานหรือส่วนหัวระบบที่ซ้ำๆ) ระหว่างประมวลผลพรอมต์ยาว
GLM-5.3-Flash ผสาน KDA แบบเชิงเส้นเข้ากับ latent projection (NoPE Sparse MLA) โดยตัดการเข้ารหัสตำแหน่งออกจากบล็อกบีบอัด key/value ลดรอยเท้าหน่วยความจำของ KV cache ทางกายภาพเหลือเพียง 22.5% ของเลย์เอาต์ดั้งเดิม ช่วยให้คลัสเตอร์ที่หน่วยความจำจำกัดรองรับความพร้อมใช้งานพร้อมกันที่สูงขึ้นในงานบริบทยาว
โมดาลิตีและความลึกด้านพหุสื่อ
DeepSeek-V4-Flash-0731 เป็นโมเดลแบบข้อความล้วน เชี่ยวชาญการแยกวิเคราะห์ไฟล์เทคนิค สคีมา JSON และมาร์กดาวน์เชิงโครงสร้าง สำหรับงานแยกวิเคราะห์เชิงภาพ นักพัฒนาต้องใช้โมเดลพหุสื่อแบบทดลองแยกต่างหาก (deepseek-v4-flash-vision-exp)
GLM-5.3-Flash เป็นพหุสื่อแบบเนทีฟ รับอินพุตภาพความละเอียดสูง วิดีโอ และไฟล์เอกสารสำนักงานที่ซับซ้อน (PDF, PPTX, สเปรดชีต) ได้โดยตรง พหุสื่อนี้รองรับ “visual-in-the-loop” ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ซึ่งโมเดลสามารถตรวจดูเลย์เอาต์ UI ที่เรนเดอร์ ระบุปัญหาการจัดวาง และแก้ไขโค้ดซ้ำได้เองโดยไม่ต้องให้มนุษย์อธิบายปัญหาเชิงเค้าโครงเป็นข้อความ
การอนุญาตและความเปิดกว้าง
ทั้งสองโมเดลเผยแพร่ภายใต้ MIT License ที่ผ่อนปรนมาก ให้อิสระเต็มที่แก่นักพัฒนาระดับองค์กรในการแก้ไข แจกจ่าย ให้สิทธิ์ช่วง และปรับใช้เชิงพาณิชย์ของน้ำหนักโมเดลแบบโลคัล ภายใน VPC ส่วนตัว หรือในโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์แบบ on-premise ที่แยกขาดจากภายนอก
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: การทดสอบมาตรฐาน
เมื่อประเมินบนชุดข้อมูลเดียวกันภายใต้ฮาร์เนสการทดสอบเหมือนกัน ทั้งสองโมเดลทำผลงานแข่งขันได้ในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์และงานเอเจนต์อัตโนมัติ
สมรรถนะด้านการเขียนโค้ดและเอเจนต์
| Benchmark | GLM-5.3-Flash (Z.ai) | DeepSeek-V4-Flash-0731 |
|---|---|---|
| Artificial Analysis Index v4.1.1 | 57 | 50 |
| Terminal Bench 2.1 (Acc) | 84.3 | 82.7 |
| DeepSWE v1.1 (GitHub Issues) | 63.4 | 54.4 |
| Toolathlon (Verified / Pass@1) | 78.4 | 70.3 |
| NL2Repo (Acc) | 56.3 | 54.2 |
| Automation Bench (Acc) | 48.8 | 25.1 |
| GDPval-AA v2 (Agent Elo) | 1773 | 1554 |
GLM-5.3-Flash รักษาความได้เปรียบในชุดทดสอบด้านเอเจนต์และวิศวกรรมซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่ โดยได้ 63.4% บน DeepSWE v1.1 และ 84.3 บน Terminal Bench 2.1 เส้นทางพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 18B และการปรับสอดคล้องแบบหลายรอบหลังการฝึกช่วยให้รับมือกับงานติดตามรีโพซิทอรีที่ซับซ้อนและการโต้ตอบกับระบบปฏิบัติการได้ดี
GLM-5.3-Flash Benchmark: ได้ 84.3 บน Terminal Bench 2.1 ที่มา: z.ai
DeepSeek-V4-Flash-0731 ก็มีความสามารถสูงเช่นกัน โดยได้ 82.7 บน Terminal Bench 2.1 และ 70.3 บน Toolathlon ให้ประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้ในโครงสร้าง API แบบกำหนดแน่นอนและการเรียกใช้ฟังก์ชันอย่างเข้มงวด
DeepSeek-V4-Flash Benchmark 0731: ได้ 82.7 บน Terminal Bench 2.1 ที่มา: Hugging Face
พหุสื่อและการให้เหตุผลเชิงภาพ
การฝึกพหุสื่อแบบเนทีฟของ GLM-5.3-Flash ให้ความได้เปรียบบนงานให้เหตุผลเชิงภาพ:
- OfficeQA Pro: 62.4 (GLM-5.3-Flash) vs 57.9 (DeepSeek-V4-Vision สาขาเชิงทดลอง) GLM แสดงความสามารถดีกว่าในการแยกวิเคราะห์ภาพฝัง ตารางใน PDF ที่มีโครงสร้าง และสไลด์เด็ค
- Chartography with Tools: 78.0 (GLM-5.3-Flash) โมเดลแสดงความสามารถเยี่ยมในการรับไดอะแกรมโฟลว์ของระบบ ไวร์เฟรม และสแกนบิลลิง แล้วแปลงเป็นตรรกะระบบที่รันได้โดยตรง
ความเร็วและเวลาแฝง
- ความเร็วการสร้างผลลัพธ์: DeepSeek-V4-Flash-0731 เร็วกว่า ทำได้เฉลี่ย 122.7 โทเคน/วินาที บนเอนด์พอยต์คลาวด์องค์กร มาด้วยเฟรมเวิร์ก speculative decoding
- Time to First Token (TTFT): GLM-5.3-Flash มี TTFT ต่ำกว่า 1.21 วินาที เทียบกับมากกว่า 3.0 วินาทีสำหรับ DeepSeek-V4-Flash ทำให้รู้สึกตอบสนองไวขึ้นในแอปแชตแบบผู้ใช้เผชิญหน้าแบบเรียลไทม์
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: ราคา API
ทั้งสองโมเดลมีโมเดลราคาโดดเด่นด้านความคุ้มค่า ทำให้แข่งขันกับสถาปัตยกรรมแบบ dense แบบดั้งเดิมได้อย่างมาก
ราคา API แบบรายการ (ต่อ 1 ล้านโทเคน)
| Price Layer | DeepSeek-V4-Flash-0731 (Peak) | DeepSeek-V4-Flash-0731 (Off-Peak) | GLM-5.3-Flash (Standard) | GLM-5.3-Flash (Promo - to Sep 9) |
|---|---|---|---|---|
| Input Price (Cache Miss) | $0.44 | $0.22 | $0.15 | $0.075 |
| Input Price (Cache Hit) | $0.014 | $0.007 | $0.03 | $0.015 |
| Output Price | $1.32 | $0.66 | $0.50 | $0.25 |
ในช่วงนอกพีค DeepSeek-V4-Flash-0731 คุ้มค่ามาก ลดต้นทุนอินพุตเหลือ $0.22/MTok และเอาต์พุต $0.66/MTok โดยมีต้นทุนอินพุตแบบแคช $0.007/MTok
GLM-5.3-Flash ให้ราคา flat มาตรฐานที่แข่งขันได้ ($0.15 อินพุต / $0.50 เอาต์พุต) โดยไม่มีการบวกเพิ่มช่วงพีค อัตราโปรโมชัน (ถึง 9 กันยายน 2026) ลดอินพุตและเอาต์พุตเหลือ $0.075 และ $0.25 ตามลำดับ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการย้ายระบบขนาดใหญ่และการประมวลผลจำนวนมาก
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
DeepSeek-V4-Flash-0731
- จุดแข็ง:
- ความเร็วการสร้างผลลัพธ์ยอดเยี่ยม: ทำได้สูงสุด 122.7 โทเคนต่อวินาที ด้วยโมเดลร่างแบบร่วมฝึก (DSpark)
- ความคุ้มค่าช่วงนอกพีค: ราคาเริ่มต้นนอกพีคถูกมาก $0.22 อินพุต และ $0.66 เอาต์พุต ต่อหนึ่งล้านโทเคน
- รองรับการควอนไทซ์บน CPU อย่างแข็งแกร่ง: ผสาน GGUF ได้สุกงอม เหมาะกับรันไทม์โลคัลบน CPU และข้อจำกัดหน่วยความจำส่วนบุคคล
- ข้อแลกเปลี่ยน:
- ความผันผวนราคาในชั่วโมงพีค: ราคา API เพิ่มเป็นสองเท่าในชั่วโมงพีค (0.44/1.32 ต่อ MTok)
- น้ำหนักแกนเป็นข้อความล้วน: น้ำหนักมาตรฐานไม่รองรับการให้เหตุผลเชิงภาพ ภาพ หรือวิดีโอแบบเนทีฟ
- ค่า TTFT สูงกว่า: เวลาไปยังโทเคนแรกยาวกว่าของ GLM
GLM-5.3-Flash
- จุดแข็ง:
- สติปัญญาระดับท็อป: ได้ 57 คะแนนบน Artificial Analysis Index
- วิสัยทัศน์แบบเนทีฟในลูป: ผสานการจัดการภาพและวิดีโอเข้ากับการปรับสอดคล้องหลังฝึก ช่วยประเมินโค้ดฝั่งหน้าเชิงภาพได้
- การลดแคชยอดเยี่ยม: KDA แบบเชิงเส้นและ NoPE MLA ลดการใช้หน่วยความจำลง 4.44× ปลดล็อกความพร้อมใช้งานพร้อมกันที่สูงขึ้นแบบโลคัล
- อัตรา flat สำหรับบริบทยาว: ราคา flat จนถึง 1M โทเคน พร้อมอัตรา cache-hit ต่ำในอุตสาหกรรม ($0.03 มาตรฐาน, $0.015 โปรโมชัน)
- ข้อแลกเปลี่ยน:
- ความเร็วโทเคนดิบช้ากว่า: ช้ากว่าเอนจิน speculative decoding เฉพาะทางของ DeepSeek
- ความต้องการฮาร์ดแวร์: การโฮสต์โครงสร้าง MoE 320B แบบเต็มในโลคัลต้องใช้สภาพแวดล้อม GPU หลายโหนด แม้จะมีความสปาร์สสูง
| Model | Strengths | Trade-offs |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | การสร้างผลลัพธ์เร็ว (122.7 tok/s ใน Artificial Analysis”); ราคานอกพีคถูกมาก; ระบบนิเวศการควอนไทซ์ข้อความแบบโลคัลที่สมบูรณ์; ปรับให้เหมาะกับ GGUF บน CPU อย่างมาก | ความแปรปรวนราคาช่วงพีค; โมเดลฐานเป็นข้อความล้วน (ไม่มีวิสัยทัศน์แบบเนทีฟ); TTFT ช้ากว่า |
| GLM-5.3-Flash | 57 คะแนนบน AA Intelligence; การแยกวิเคราะห์พหุสื่อแบบเนทีฟ; การบีบอัด KV cache 4.44×; ราคา flat; TTFT เร็ว (1.21s); MIT license | ความเร็วสร้างโทเคนดิบช้ากว่าเล็กน้อยเมื่อเทียบกับ DeepSeek; การปรับใช้แบบโลคัลหลายโหนดต้องใช้ฮาร์ดแวร์เข้มข้น |
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: ควรเลือกอะไร?
| Use case | Recommended | Why |
|---|---|---|
| Default frontier API | GLM-5.3-Flash | ได้คะแนนสูงกว่าบนดัชนีสติปัญญา (57) และโดดเด่นในชุดทดสอบเอเจนต์หลายขั้นตอน |
| Long-running text agent | DeepSeek-V4-Flash | ความเร็วสร้างผลลัพธ์สุดแรง (122+ tok/s) ทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการสร้างข้อความ/โค้ดจำนวนมาก |
| Visual coding / UI workflows | GLM-5.3-Flash | การออกแบบพหุสื่อแบบเนทีฟรองรับการดีบักเชิงภาพในลูปและการวิเคราะห์การเรนเดอร์ UI |
| Private/self-managed VPC | GLM-5.3-Flash | MIT license พร้อมการบีบอัด KDA + NoPE MLA ลดความต้องการ VRAM ของฮาร์ดแวร์ลง 4.44× |
| Local CPU-only run | DeepSeek-V4-Flash | รองรับ GGUF แบบโลคัลได้แข็งแรง (Unified Memory 92GB สำหรับควอนไทซ์ 1 บิตหรือ 3 บิตขั้นสุด) |
| Lower peak output cost | GLM-5.3-Flash | ราคาเอาต์พุตมาตรฐาน $0.50/MTok คงที่และถูกกว่าอัตราพีค $1.32 ของ DeepSeek |
| Heavy Prompt Caching | DeepSeek-V4-Flash | ค่าใช้จ่าย cache hit นอกพีคต่ำมาก $0.007 ต่อหนึ่งล้านโทเคน |
ทำไมใช้ Cometapi เพื่อเข้าถึง DeepSeek-V4-Flash และ GLM-5.3-Flash
ทั้งสองโมเดลผสานเข้า CometAPI อย่างเต็มรูปแบบ นักพัฒนาสามารถเข้าถึงDeepSeek-V4-Flash และรองรับการเข้าถึงแบบ Chat Completions / Responses-style และ GLM-5.3-Flash model page เปิดเผย GLM-5.3-Flash ผ่านเอนด์พอยต์ CometAPI แบบรวม ทำให้การทดสอบ A/B ง่ายขึ้นเพราะคุณเพียงสลับรหัสโมเดล โดยยังคงการยืนยันตัวตนและโครงท่อแอปส่วนใหญ่เดิม
บทสรุป
การมาของ DeepSeek-V4-Flash-0731 และ GLM-5.3-Flash เปลี่ยนโฉมเศรษฐศาสตร์ของการปรับใช้โมเดล MoE แบบสปาร์สบริบทยาว โมเดลทั้งสองให้สติปัญญาสูงที่จุดราคาต่ำมาก
DeepSeek-V4-Flash-0731 เป็นเอนจินข้อความและโค้ดปรับแต่งสูงที่โดดเด่นด้านอัตราการสร้างผลลัพธ์ดิบ การถอดรหัสแบบคาดคะเน และการควอนไทซ์บน CPU แบบโลคัล GLM-5.3-Flash เป็นก้าวสำคัญสำหรับเวิร์กโฟลว์พหุสื่อและเอเจนต์ ผสานการให้เหตุผลเชิงภาพที่เวลาแฝงต่ำกับกลไกความสนใจแบบผสมที่ทำให้การโฮสต์ on-premise มีประสิทธิภาพสูง
FAQs
ชื่อทดสอบแบบไม่เปิดเผยของ GLM-5.3-Flash คืออะไร?
ก่อนเปิดตัวอย่างเป็นทางการ GLM-5.3-Flash ถูกทดสอบแบบไม่เปิดเผยชื่อบน OpenRouter และ OpenCode ภายใต้รหัส "Ox Alpha" ซึ่งได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในหมู่นักพัฒนา
สามารถรันโมเดลเหล่านี้บนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลมาตรฐานได้ไหม?
ได้ โมเดลทั้งสองเป็นน้ำหนักเปิดและมีให้บน Hugging Face อย่างไรก็ตาม ด้วยขนาดพารามิเตอร์ การโฮสต์แบบโลคัลต้องการหน่วยความจำรวมจำนวนมาก:
- DeepSeek-V4-Flash-0731: ควอนไทซ์ 1 บิตขั้นสุด ต้องใช้ RAM ~92GB; แนะนำรันแบบ 3 บิต ต้องการ 110–135GB RAM
- GLM-5.3-Flash: ควอนไทซ์ 1 บิตขั้นสุด ต้องใช้ ~100GB RAM ขณะที่การรัน 3 บิตให้ผลดีที่สุดที่หน่วยความจำระบบรวม 128GB–150GB
DeepSeek-V4-Flash รองรับการประมวลผลภาพหรือวิดีโอไหม?
ไม่ DeepSeek-V4-Flash-0731 มาตรฐานเป็นโมเดลข้อความล้วน สำหรับงานเชิงภาพ ต้องใช้โมเดลพหุสื่อแบบทดลองแยก (deepseek-v4-flash-vision-exp)
“visual-in-the-loop” บน GLM-5.3-Flash ทำงานอย่างไร?
เนื่องจากโมเดลมีความเข้าใจภาพและรูปภาพแบบเนทีฟ จึงสามารถเขียนโค้ดฝั่งหน้า ตรวจทานผลลัพธ์ที่เรนเดอร์ ระบุข้อผิดพลาดด้านเลย์เอาต์หรือสไตล์ และเขียนโค้ดใหม่เพื่อแก้ไขได้ โดยไม่ต้องให้มนุษย์อธิบายปัญหาเลย์เอาต์เป็นข้อความ
Prompt Caching ช่วยประหยัดเงินอย่างไรกับโมเดลเหล่านี้?
หากคุณส่งบริบทขนาดใหญ่เดิม (เช่น โค้ดเบสหรือชุดเอกสาร) ซ้ำในหลายคำขอ API ทั้งสองโมเดลสามารถแคชพรอมต์นี้ได้ ในการเรียกครั้งถัดไป จะคิดค่าบริการเฉพาะอัตรา "cache-hit" ซึ่งลดลงเหลือ $0.007/MTok สำหรับ DeepSeek-V4-Flash (นอกพีค) และ $0.015/MTok สำหรับ GLM-5.3-Flash (โปรโมชัน) ช่วยลดค่าใช้จ่าย API ได้อย่างมีนัยสำคัญ