TL;DR: Chọn DeepSeek-V4-Flash để tự động hóa văn bản nhanh, độ trễ thấp; chọn GLM-5.3-Flash khi cần đa phương thức gốc, khả năng agent vượt trội và lưu trữ ngữ cảnh dài hiệu quả cao trên máy chủ riêng. Cả hai mô hình đều cung cấp open weights theo MIT License**** và phát hành theo giấy phép MIT linh hoạt.
DeepSeek-V4-Flash**** là lựa chọn tốt hơn nếu bạn cần một API chỉ văn bản siêu nhanh, thông lượng cao cho các vòng lặp coding truyền thống và xử lý batch khổng lồ. Mô hình đạt 50 điểm trên Artificial Analysis Intelligence Index, tạo tới 122+ token/giây nhờ động cơ suy đoán DSpark tích hợp, và cung cấp mức giá API ngoài giờ thấp tới $0.22/$0.66 cho mỗi triệu token đầu vào/đầu ra.
GLM-5.3-Flash là lựa chọn linh hoạt hơn khi cần đa phương thức gốc, lập trình có vòng phản hồi thị giác và khả năng mở rộng tự quản lý hiệu quả cao. Mô hình đạt 57 điểm trên Artificial Analysis Intelligence Index, tận dụng cơ chế chú ý lai tuyến tính-và-thưa (KDA + NoPE Sparse MLA) để giảm bộ nhớ KV Cache 4.44× ở ngữ cảnh 1M, và có suy luận thị giác gốc. API được định giá rất cạnh tranh ở mức $0.15/$0.50 cho mỗi triệu token đầu vào/đầu ra (giá khuyến mại giảm xuống $0.075/$0.25).
Key Takeaways
- DeepSeek-V4-Flash đã chuyển từ bản xem trước ban đầu trên DeepSeek API News Announcement sang phát hành chính thức trên Hugging Face, tích hợp Nén theo token, DeepSeek Sparse Attention (DSA), và suy đoán DSpark để tăng tốc độ sinh.
- GLM-5.3-Flash phát hành vào August 26, 2026, sau khi đạt mức phổ biến rộng rãi trong giai đoạn thử nghiệm ẩn danh trên OpenRouter với mật danh "Ox Alpha."
- GLM-5.3-Flash dẫn đầu Artificial Analysis Intelligence Index tổng thể với 57 điểm so với 50 điểm của DeepSeek-V4-Flash-0731, phản ánh năng lực tổng thể mạnh hơn về suy luận phức tạp và tác vụ agent.
- Cả hai kiến trúc đều là mô hình Mixture-of-Experts (MoE) với dấu chân tính toán cực gọn trong suy luận: DeepSeek kích hoạt 13B trên tổng 284B tham số mỗi token, trong khi GLM kích hoạt 18B trên 320B.
- Cả hai mô hình đều là open weights hoàn toàn và được phân phối theo MIT License, mang lại tự do tối đa cho thương mại hóa doanh nghiệp, tinh chỉnh tùy chỉnh và triển khai on-premise.
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Quick Comparison
| 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 + Token-wise Compression | MoE; KDA + NoPE Sparse MLA + mHC |
| Total parameters | 284B (304B với mô-đun DSpark) | 320B |
| Active parameters | 13B per token | 18B per token |
| Context window | 1,000,000 tokens | 1,048,576 / khoảng 1M tokens |
| Input / output | Text → Text | Text + Image + Video + File → Text |
| Reasoning | Có thể cấu hình (Thinking / Non-Thinking) | Ba cấp (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 | High-throughput agents, fast text generation | Visual programming, custom on-prem deployments |
What Is DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash là một mô hình MoE nhẹ, siêu nhanh được thiết kế để hỗ trợ agent nhà phát triển tự động và các pipeline xử lý văn bản quy mô lớn. Ban đầu được xem trước trên DeepSeek API News Announcement, mô hình đã nhận được nâng cấp hậu huấn luyện lớn trong bản phát hành chính thức DeepSeek-V4-Flash-0731 trên Hugging Face.
Mô hình được tối ưu cho thông lượng văn bản thuần, gọi API có cấu trúc và thực thi mã chương trình nhanh. Nó tối thiểu hóa cả độ trễ và chi phí suy luận theo token, nhắm mục tiêu các vòng phát triển phần mềm đa lượt nơi tốc độ và chi phí thực thi là tối quan trọng.
What Changed From the Preview?
Bản chính thức 0731 bao gồm một mô hình phác thảo suy đoán đồng huấn luyện tùy chọn nâng tổng số tham số cục bộ lên 304B. Khi lưu trữ, khung suy đoán (DSpark) này hoạt động song song đường dẫn 13B đang hoạt động để tăng tốc độ sinh lên 122.7 token mỗi giây.
Ngoài ra, quá trình căn chỉnh đã được huấn luyện lại rộng rãi với học tăng cường (RL) trong các môi trường thực thi sandbox, mang lại độ tin cậy cao hơn nhiều trong công việc terminal nhiều bước, shell scripting và sử dụng công cụ có cấu trúc.
DeepSeek-V4-Flash Specifications
| Property | DeepSeek-V4-Flash-0731 |
|---|---|
| Context | 1,000,000 tokens |
| Modalities | Text input; text output (standard model) |
| Reasoning | Hỗ trợ chế độ Non-thinking và Thinking |
| Native API capabilities | JSON Output, Tool Calls, Responses API |
| Knowledge cutoff | Undisclosed |
| 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 |
What Is GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash là mô hình MoE đa phương thức open-weights chủ lực của Z.ai. Được giới thiệu chính thức trên Z.ai Blog vào August 26, 2026, mô hình được thiết kế để thực thi agent phức tạp, điều hướng web tự động và suy luận tài liệu thị giác với chi phí chuẩn cấp “Flash”. Trọng số được truy cập công khai trên Hugging Face.
Mô hình được tiền huấn luyện trên tập dữ liệu đa phương thức khổng lồ 30 nghìn tỷ token, khiến đầu vào thị giác trở thành phương thức gốc thay vì phần bổ sung hậu kỳ. Nó nhắm mục tiêu kỹ thuật phần mềm, tự động hóa quy trình robot và truy vấn cơ sở dữ liệu đa phương thức.
Hybrid Attention, mHC and Sparse MoE Scaling
GLM-5.3-Flash khác biệt nhờ ba trụ cột kiến trúc:
- Hybrid Attention: Như nêu trên Z.ai Blog, mô hình kết hợp Kimi Delta Attention (KDA) với NoPE Sparse MLA (Multi-head Latent Attention không Positional Encoding). Lớp chú ý lai này nén kích thước chiếu của key và value, cắt giảm lưu trữ KV Cache 4.44× và giảm tính toán chú ý 3.01× trong đánh giá ngữ cảnh 1M.
- Stable LatentMoE: Vận hành 896 expert tổng và kích hoạt chính xác 16 expert mỗi token, mô hình tránh sụp đổ định tuyến expert và ổn định trong các chuỗi suy luận dài, nhiều bước.
- Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC): Kỹ thuật này ổn định gradient sâu trên cấu trúc 45 lớp, tối ưu hiệu năng phần cứng khi chạy trên cụm GPU phân tán hoặc chip AI nội bộ.
GLM-5.3-Flash: Architecture for Extreme Efficacy Sourcing: z.ai
GLM-5.3-Flash Specifications
| Property | GLM-5.3-Flash |
|---|---|
| Total / active parameters | 320B / 18B |
| Architecture | MoE với Hybrid Sparse & Linear Attention |
| Experts | 896 tổng; 16 được kích hoạt mỗi token |
| Context | 1,048,576 tokens (~1M) |
| Vision | Đa phương thức gốc (Text, Image, Video, Doc File) |
| Reasoning | Hỗ trợ các chế độ thinking Low, High, Max |
| Tools | ToolCalls, constraints, dynamic tool loading |
| Open weights | Có sẵn trên 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: Feature Comparison
Architecture and Parameter Efficiency
DeepSeek-V4-Flash vận hành kiến trúc 284B tham số tổng (13B đang hoạt động) với mô hình phác thảo suy đoán đồng huấn luyện (nâng kích thước triển khai cục bộ lên 304B). GLM-5.3-Flash dùng 320B tổng tham số (18B đang hoạt động) trên bố cục 45 lớp rất thưa. Cả hai mô hình kích hoạt rất ít tham số mỗi token, cho phép hoạt động tốc độ cao như các mô hình nhỏ hơn nhiều trong khi giữ được biểu diễn tri thức phong phú của mô hình lớn.
Attention Mechanism and Memory Optimization
DeepSeek-V4-Flash sử dụng DeepSeek Sparse Attention (DSA) và Nén theo token. Nó phân tích động cấu trúc chuỗi và nén token dư thừa (ví dụ, cấu trúc mã khuôn mẫu hoặc header hệ thống lặp lại) trong quá trình xử lý prompt dài.
GLM-5.3-Flash kết hợp KDA tuyến tính với chiếu latent (NoPE Sparse MLA). Điều này loại bỏ positional encodings rõ ràng khỏi khối nén key/value, giảm dấu chân bộ nhớ của KV cache vật lý chỉ còn 22.5% bố cục truyền thống. Điều này cho phép các cụm bị hạn chế bộ nhớ hỗ trợ đồng thời cao hơn đáng kể trong các tác vụ ngữ cảnh dài.
Modality and Multimodal Depth
DeepSeek-V4-Flash-0731 là mô hình chỉ văn bản. Nó vượt trội trong việc phân tích tệp kỹ thuật, JSON schema và markdown có cấu trúc. Với tác vụ thị giác, nhà phát triển phải sử dụng mô hình đa phương thức thử nghiệm riêng (deepseek-v4-flash-vision-exp).
GLM-5.3-Flash là đa phương thức gốc. Nó chấp nhận hình ảnh độ phân giải cao, video và tệp tài liệu văn phòng phức tạp (PDF, PPTX, bảng tính) trực tiếp. Đa phương thức gốc này hỗ trợ “visual-in-the-loop” cho phát triển phần mềm, nơi mô hình có thể kiểm tra bố cục UI render, phát hiện vấn đề căn chỉnh và tự lặp lại sửa mã mà không cần nhà phát triển mô tả vấn đề bằng văn bản.
Licensing and Openness
Cả hai mô hình đều phát hành theo MIT License rất linh hoạt. Điều này cho phép nhà phát triển doanh nghiệp tự do hoàn toàn để sửa đổi, phân phối, cấp phép lại và triển khai thương mại trọng số mô hình tại chỗ, trong VPC riêng hoặc trong hạ tầng đám mây on-premise cách ly.
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Benchmark Comparison
Khi được đánh giá trên cùng bộ dữ liệu và khung thử nghiệm giống nhau, cả hai mô hình đều cạnh tranh trên các tác vụ kỹ thuật phần mềm và tự động hóa agent.
Coding & Agentic Performance
| 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 duy trì lợi thế trên hầu hết các benchmark agentic và kỹ thuật phần mềm, đạt 63.4% trên DeepSWE v1.1 và 84.3 trên Terminal Bench 2.1. Tuyến tham số đang hoạt động 18B và căn chỉnh hậu huấn luyện đa lượt giúp mô hình xử lý theo dõi repository phức tạp và tương tác hệ điều hành.
GLM-5.3-Flash Benchmark: scoring 84.3 on Terminal Bench 2.1 Sourcing: z.ai
DeepSeek-V4-Flash-0731 cũng rất thành thạo, đạt 82.7 trên Terminal Bench 2.1 và 70.3 trên Toolathlon. Nó mang lại hiệu năng đáng tin cậy trên các cấu trúc API xác định và gọi hàm nghiêm ngặt.
DeepSeek-V4-Flash Benchmark 0731: scoring 82.7 on Terminal Bench 2.1 Sourcing: Hugging Face
Multimodal and Visual Reasoning
Đào tạo đa phương thức gốc của GLM-5.3-Flash mang lại lợi thế rõ rệt trên các tác vụ suy luận thị giác:
- OfficeQA Pro: 62.4 (GLM-5.3-Flash) vs 57.9 (DeepSeek-V4-Vision nhánh thử nghiệm). GLM thể hiện khả năng phân tích gốc vượt trội với hình ảnh nhúng, bảng PDF có cấu trúc và slide deck.
- Chartography with Tools: 78.0 (GLM-5.3-Flash). Mô hình cho thấy khả năng tuyệt vời trong việc tiếp nhận sơ đồ luồng hệ thống, bản vẽ wireframe và hóa đơn quét, chuyển chúng trực tiếp thành logic hệ thống thực thi được.
Speed and Latency
- Generation Speed: DeepSeek-V4-Flash-0731 nhanh hơn, đạt tốc độ đầu ra trung bình 122.7 token/giây trên các endpoint đám mây doanh nghiệp tiêu chuẩn, được hỗ trợ bởi khung suy đoán.
- Time to First Token (TTFT): GLM-5.3-Flash có TTFT thấp hơn 1.21 giây, so với hơn 3.0 giây của DeepSeek-V4-Flash, khiến nó phản hồi nhanh hơn trong các ứng dụng chat thời gian thực hướng người dùng.
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: API Pricing
Cả hai mô hình đều cung cấp mô hình giá cực kỳ hiệu quả, khiến chúng rất cạnh tranh so với các kiến trúc dense truyền thống.
Official API List Prices (per 1 Million Tokens)
| 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 |
Vào giờ ngoài cao điểm, DeepSeek-V4-Flash-0731 rất kinh tế, giảm chi phí đầu vào xuống $0.22/MTok và đầu ra xuống $0.66/MTok, với chi phí đầu vào cache là $0.007/MTok.
GLM-5.3-Flash cung cấp mức phí chuẩn phẳng cạnh tranh ($0.15 đầu vào / $0.50 đầu ra) mà không có phụ phí giờ cao điểm. Mức khuyến mại (đến ngày 9 tháng 9, 2026) giảm chi phí đầu vào và đầu ra xuống lần lượt $0.075 và $0.25, khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho di chuyển ở quy mô lớn và xử lý hàng loạt.
Strengths and Weaknesses
DeepSeek-V4-Flash-0731
- Strengths:
- Tốc độ sinh vượt trội: Tạo tới 122.7 token mỗi giây bằng mô hình phác thảo suy đoán đồng huấn luyện (DSpark).
- Kinh tế ngoài giờ cao điểm: Cung cấp mức vào cửa ngoài giờ cực rẻ $0.22 đầu vào và $0.66 đầu ra cho mỗi triệu token.
- Hỗ trợ lượng tử hóa CPU mạnh: Sở hữu đường tích hợp GGUF trưởng thành, tối ưu cao cho runtime cục bộ dựa trên CPU và hạn chế bộ nhớ hệ thống cá nhân.
- Trade-offs:
- Biến động giá giờ cao điểm: Giá API tăng gấp đôi trong giờ cao điểm (0.44/1.32 mỗi MTok).
- Trọng số lõi chỉ văn bản: Trọng số chuẩn không hỗ trợ suy luận thị giác, hình ảnh hay video gốc.
- Độ trễ TTFT: Thời gian đến token đầu tiên (TTFT) dài hơn so với GLM.
GLM-5.3-Flash
- Strengths:
- Trí tuệ hàng đầu: Đạt 57 điểm trên Artificial Analysis Index.
- Vision-in-the-Loop gốc: Tích hợp xử lý hình ảnh và video trực tiếp vào căn chỉnh hậu huấn luyện, cho phép đánh giá thị giác của mã front-end web.
- Giảm cache xuất sắc: Lớp KDA tuyến tính lai và NoPE MLA cắt giảm bộ nhớ 4.44×, mở khóa đồng thời cục bộ cao hơn.
- Giá phẳng cho ngữ cảnh dài: Giá chuẩn giữ phẳng đến 1M token với mức cache-hit thấp trong ngành ($0.03 chuẩn, $0.015 khuyến mại).
- Trade-offs:
- Tốc độ sinh thô chậm hơn: Tốc độ sinh thô chậm hơn so với động cơ suy đoán chuyên dụng của DeepSeek.
- Yêu cầu phần cứng: Lưu trữ cục bộ cấu trúc MoE 320B đầy đủ cần môi trường GPU đa nút dù độ thưa cao.
| Model | Strengths | Trade-offs |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Sinh nhanh (122.7 tok/s trong Artificial Analysis”); giá ngoài giờ rất rẻ; hệ sinh thái lượng tử hóa văn bản trưởng thành; tối ưu cao cho GGUF cục bộ trên CPU. | Biến động giá giờ cao điểm; mô hình cơ sở chỉ văn bản (không có vision gốc); TTFT chậm hơn. |
| GLM-5.3-Flash | 57 điểm trên AA Intelligence; phân tích đa phương thức gốc; nén KV cache 4.44×; giá phẳng; TTFT nhanh (1.21s); MIT license. | Tốc độ sinh thô chậm hơn DeepSeek; triển khai cục bộ đa nút phần cứng nặng. |
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Which Should You Choose?
| Use case | Recommended | Why |
|---|---|---|
| Default frontier API | GLM-5.3-Flash | Điểm intelligence cao hơn (57) và vượt trội các benchmark agent nhiều bước. |
| Long-running text agent | DeepSeek-V4-Flash | Tốc độ sinh cực nhanh (122+ tok/s) giúp hiệu quả cao cho sinh văn bản/mã ở quy mô lớn. |
| Visual coding / UI workflows | GLM-5.3-Flash | Thiết kế đa phương thức gốc hỗ trợ gỡ lỗi có vòng phản hồi thị giác và phân tích render UI. |
| Private/self-managed VPC | GLM-5.3-Flash | MIT license với nén KDA + NoPE MLA, cắt nhu cầu VRAM phần cứng 4.44×. |
| Local CPU-only run | DeepSeek-V4-Flash | Hỗ trợ lượng tử GGUF cục bộ mạnh (92GB Bộ nhớ Hợp nhất cho chạy 1-bit hoặc 3-bit cực đoan). |
| Lower peak output cost | GLM-5.3-Flash | Giá đầu ra chuẩn $0.50/MTok giữ phẳng và rẻ hơn mức $1.32 giờ cao điểm của DeepSeek. |
| Heavy Prompt Caching | DeepSeek-V4-Flash | Cache-hit ngoài giờ có chi phí cực thấp $0.007 cho mỗi triệu token. |
Why Use Cometapi to Access DeepSeek-V4-Flash and GLM-5.3-Flash
Cả hai mô hình đều được tích hợp đầy đủ vào CometAPI. Developers có thể accessDeepSeek-V4-Flash, và hỗ trợ cho truy cập kiểu Chat Completions / Responses và GLM-5.3-Flash model page cung cấp GLM-5.3-Flash qua endpoint CometAPI hợp nhất. Điều đó giúp A/B testing dễ hơn vì bạn có thể chuyển model ID trong khi giữ nguyên xác thực và hầu hết kết nối ứng dụng.
Conclusion
Sự ra đời của DeepSeek-V4-Flash-0731 và GLM-5.3-Flash đã thay đổi kinh tế của triển khai mô hình MoE thưa, ngữ cảnh dài. Cả hai kiến trúc đều cung cấp trí tuệ cao với mức giá cực thấp.
DeepSeek-V4-Flash-0731 là một động cơ văn bản và mã được tối ưu cao, vượt trội ở thông lượng sinh thô, suy đoán và lượng tử hóa cục bộ dựa trên CPU. GLM-5.3-Flash đại diện cho bước tiến lớn cho quy trình đa phương thức và dựa trên agent, kết hợp suy luận thị giác độ trễ thấp với cơ chế chú ý lai giúp lưu trữ on-premise rất hiệu quả.
FAQs
What was GLM-5.3-Flash's anonymous test name?
Trước khi ra mắt chính thức, GLM-5.3-Flash được thử nghiệm ẩn danh trên OpenRouter và OpenCode với mật danh "Ox Alpha," nơi nó nhanh chóng trở thành mô hình phổ biến với developers.
Can I run these models locally on a standard personal computer?
Có, cả hai mô hình đều là open-weights và có trên Hugging Face. Tuy nhiên, do kích thước tham số, lưu trữ cục bộ yêu cầu bộ nhớ hợp nhất đáng kể:
- DeepSeek-V4-Flash-0731: Lượng tử 1-bit cực đoan yêu cầu ~92GB RAM; chạy 3-bit được khuyến nghị cao và cần từ 110–135GB RAM.
- GLM-5.3-Flash: Lượng tử 1-bit cực đoan yêu cầu ~100GB RAM, trong khi chạy 3-bit hoạt động tốt nhất với 128GB–150GB bộ nhớ hệ thống hợp nhất.
Does DeepSeek-V4-Flash support visual or video processing?
Không, bản chuẩn DeepSeek-V4-Flash-0731 là mô hình chỉ văn bản. Với tác vụ thị giác, bạn phải dùng mô hình đa phương thức thử nghiệm riêng (deepseek-v4-flash-vision-exp).
How does "visual-in-the-loop" programming work on GLM-5.3-Flash?
Vì mô hình có khả năng hiểu hình ảnh và thị giác gốc, nó có thể viết mã frontend, xem đầu ra render, phát hiện lỗi bố cục hoặc style, và viết lại mã để sửa lỗi đó mà không cần con người mô tả vấn đề bố cục bằng văn bản.
How does Prompt Caching save money with these models?
Nếu bạn gửi cùng một ngữ cảnh lớn (như codebase hoặc tập tài liệu) trong nhiều lần gọi API, cả hai mô hình đều có thể cache prompt này. Trong các lần gọi sau, họ chỉ tính phí theo mức “cache-hit”, giảm xuống $0.007/MTok đối với DeepSeek-V4-Flash (ngoài giờ) và $0.015/MTok đối với GLM-5.3-Flash (khuyến mại), giúp giảm đáng kể chi phí API.