TL;DR: 若需快速、低延遲的文字自動化，選擇 DeepSeek-V4-Flash；若需原生多模態能力、更優的 Agent 基準表現，以及高效率長上下文的私有伺服器託管，選擇 GLM-5.3-Flash。兩者均以 MIT License**** 提供開放權重，並以寬鬆的 MIT License 發佈。
DeepSeek-V4-Flash**** 更適合需要超高速、高吞吐量、僅文字的 API，以支援傳統程式迴圈與大量批次處理。它在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 50，使用整合的 DSpark 推測解碼引擎可達到每秒 122+ tokens 的生成速率，並提供離峰 API 單價低至每百萬輸入/輸出 Token 分別 $0.22/$0.66。
GLM-5.3-Flash 在需要原生多模態、視覺在迴圈的程式設計，以及高效率自我管理的擴展時更具通用性。它在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 57，採用混合線性與稀疏注意力機制（KDA + NoPE Sparse MLA），在 1M context 下可將 KV Cache 記憶體降低 4.44×，並具備原生視覺推理。其 API 定價極具競爭力，每百萬輸入/輸出 Tokens 分別為 $0.15/$0.50（促銷價降至 $0.075/$0.25）。
關鍵要點
- DeepSeek-V4-Flash 從DeepSeek API News Announcement 的初期預覽過渡到在 Hugging Face 的正式發佈，整合 Token-wise Compression、DeepSeek Sparse Attention (DSA) 與 DSpark 推測解碼，提升生成速度。
- GLM-5.3-Flash 於 August 26, 2026, 發佈；在以「Ox Alpha」為代號於 OpenRouter 匿名測試階段中已廣受歡迎。
- GLM-5.3-Flash 在整體 Artificial Analysis Intelligence Index 上以 57 分領先 DeepSeek-V4-Flash-0731 的 50 分，反映在複雜推理與 Agent 任務上更強的整體能力。
- 兩者皆為 Mixture-of-Experts (MoE) 架構，推論時計算開銷極低：DeepSeek 每個 token 啟用 284B 總參數中的 13B，GLM 則是 320B 中的 18B。
- 兩者皆提供完整開放權重，並以 MIT License 授權，為企業商用、客製微調與本地部署提供最大自由度。
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: 快速比較
| 規格 | DeepSeek-V4-Flash-0731 | GLM-5.3-Flash |
|---|---|---|
| 開發者 | DeepSeek-ai | Z.ai (Zhipu AI) |
| 發佈日期 | July 31, 2026 | August 26, 2026 |
| 模型 ID | deepseek-v4-flash | glm-5.3-flash |
| Hugging Face Repository | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash | zai-org/GLM-5.3-Flash |
| 架構 | MoE; DSA + Token-wise Compression | MoE; KDA + NoPE Sparse MLA + mHC |
| 總參數 | 284B (含 DSpark 模組為 304B) | 320B |
| 活躍參數 | 每個 token 13B | 每個 token 18B |
| 上下文視窗 | 1,000,000 tokens | 1,048,576 / 約 1M tokens |
| 輸入 / 輸出 | Text → Text | Text + Image + Video + File → Text |
| 推理 | 可配置（Thinking / Non-Thinking） | 三層（Low / High / Max） |
| 函式 / 工具使用 | JSON Schema / Tool Calls | ToolCalls、constraints、動態工具載入 |
| 開放權重 | Yes (MIT License) | Yes (MIT License) |
| AA Intelligence Index | 50 | 57 |
| 官方價格（每 1M Tokens） | 尖峰：$0.44 / $1.32 <br> 離峰：$0.22 / $0.66 | 標價：$0.15 / $0.50 <br> 促銷：$0.075 / $0.25 |
| 最佳適用 | 高吞吐 Agent、快速文字生成 | 視覺程式設計、自管本地部署 |
什麼是 DeepSeek-V4-Flash？
DeepSeek-V4-Flash 是一款輕量、超高速的 MoE 模型，旨在支援自動化開發者 Agent 與大規模文字處理管線。最初於DeepSeek API News Announcement 預覽，並在 Hugging Face 正式以 DeepSeek-V4-Flash-0731 釋出後，進行了重大後訓練升級。
該模型針對純文字吞吐、結構化 API 呼叫，以及快速程式碼執行做了優化。它同時將延遲與逐 token 推論成本降至最低，鎖定多輪軟體開發迴圈中對速度與執行成本極度敏感的場景。
與預覽版相比有何變化？
正式的 0731 版本加入可選的共同訓練推測起草模型，使本地部署的總參數數量達到 304B。託管時，該推測解碼框架（DSpark）與 13B 的活躍路徑並行運作，將生成速度提升至每秒 122.7 tokens。
此外，對齊過程在沙盒執行環境中以強化學習（RL）大幅再訓練，顯著提高了多步終端工作、Shell 腳本，以及結構化工具使用的可靠性。
DeepSeek-V4-Flash 規格
| 屬性 | DeepSeek-V4-Flash-0731 |
|---|---|
| 上下文 | 1,000,000 tokens |
| 模態 | 文字輸入；文字輸出（標準模型） |
| 推理 | 支援 Non-thinking 與 Thinking 模式 |
| 原生 API 能力 | JSON Output、Tool Calls、Responses API |
| 知識截止 | 未公開 |
| 標準定價（per MTok） | 尖峰：$0.44 Input / $0.014 Cached / $1.32 Output <br> 離峰：$0.22 Input / $0.007 Cached / $0.66 Output |
什麼是 GLM-5.3-Flash？
GLM-5.3-Flash 是 Z.ai 的旗艦開放權重多模態 MoE 模型。於 Z.ai Blog 在 August 26, 2026 正式介紹，設計目標是在標準「Flash」成本層級上，執行高度複雜的 Agent 操作、自動化網頁導覽，以及視覺文件推理。權重可於 Hugging Face 取得。
該模型在龐大的 30 兆 token 多模態資料集上預訓練，讓視覺輸入成為原生模態而非事後補強。其鎖定軟體工程、機器流程自動化（RPA）與多模態資料庫查詢。
混合注意力、mHC 與稀疏 MoE 擴展
GLM-5.3-Flash 以三大架構基石區隔自身：
- Hybrid Attention：如 Z.ai Blog 所述，模型結合 Kimi Delta Attention (KDA) 與 NoPE Sparse MLA（無位置編碼的多頭潛在注意力）。該混合注意力層壓縮了 K/V 的投影尺寸，在 1M 上下文評測中將 KV Cache 儲存削減 4.44×，並將注意力計算降低 3.01×。
- Stable LatentMoE：以 896 個總專家運作，每個 token 精確啟用 16 個，避免專家路由崩解，並在長、多步推論軌跡中保持穩定。
- Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)：此技術在其 45 層結構中穩定深層梯度，優化分散式 GPU 叢集或本地 AI 晶片上的硬體效能。
GLM-5.3-Flash: Architecture for Extreme Efficacy Sourcing: z.ai
GLM-5.3-Flash 規格
| 屬性 | GLM-5.3-Flash |
|---|---|
| 總參數 / 活躍參數 | 320B / 18B |
| 架構 | 採用混合稀疏與線性注意力的 MoE |
| 專家數 | 總計 896；每個 token 啟用 16 個 |
| 上下文 | 1,048,576 tokens (~1M) |
| 視覺 | 原生多模態（文字、影像、影片、文件檔） |
| 推理 | 支援 Low、High、Max 思考模式 |
| 工具 | ToolCalls、constraints、動態工具載入 |
| 開放權重 | 提供於 Hugging Face（MIT License） |
| 官方定價（per MTok） | 標價：$0.15 Input / $0.03 Cached / $0.50 Output <br> 促銷（至 Sept 9）：$0.075 Input / $0.015 Cached / $0.25 Output |
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: 功能比較
架構與參數效率
DeepSeek-V4-Flash 採用 284B 總參數架構（13B 活躍），並配有共同訓練的推測起草模型（將本地部署大小提升至 304B）。GLM-5.3-Flash 則以 320B 總參數（18B 活躍）橫跨高度稀疏的 45 層布局。兩者皆以極少的每 token 啟用參數運作，達成近似小型模型的高速，同時保留大型模型的豐富知識表徵。
注意力機制與記憶體最佳化
DeepSeek-V4-Flash 採用 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 與 Token-wise Compression。在長序列處理中，能動態分析序列結構並壓縮冗餘 tokens（例如樣板化的程式碼結構或重複性系統標頭）。
GLM-5.3-Flash 結合線性的 KDA 與潛在投影（NoPE Sparse MLA）。這在 key/value 壓縮區塊中移除了顯式位置編碼，將實體 KV cache 的記憶體占用降至傳統布局的僅 22.5%。這使得記憶體受限的叢集在長上下文工作負載中可支援顯著更高的併發。
模態與多模態深度
DeepSeek-V4-Flash-0731 為純文字模型。它擅長剖析技術檔案、JSON 綱要與結構化 Markdown。若需視覺解析任務，開發者必須使用獨立的多模態實驗模型（deepseek-v4-flash-vision-exp）。
GLM-5.3-Flash 為原生多模態。可直接接受高解析度影像、影片，以及複雜的辦公文件檔（PDF、PPTX、試算表）。這種原生多模態支援「visual-in-the-loop」軟體開發，模型能檢視渲染後的 UI 版面、發現對齊問題，並在無需人工以文字描述版面錯誤的情況下自行迭代修正程式碼。
授權與開放性
兩者皆以高度寬鬆的 MIT License 發佈。企業開發者可完整自由地修改、散佈、再授權，並在本地、私有 VPC 或離線隔離的本地雲基礎設施中商業化部署模型權重。
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: 基準測試比較
在相同資料集與一致測試工具下評估，兩者在軟體工程與 Agent 自動化任務上均具競爭力。
程式設計與 Agent 表現
| 基準 | 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 在大多數 Agent 與軟體工程基準上保持領先，在 DeepSWE v1.1 取得 63.4%，在 Terminal Bench 2.1 取得 84.3。其 18B 活躍參數路徑與多輪後訓練對齊，有助於處理複雜的版本庫追蹤與作業系統互動。
GLM-5.3-Flash Benchmark: scoring 84.3 on Terminal Bench 2.1 Sourcing: z.ai
DeepSeek-V4-Flash-0731 也同樣可靠，在 Terminal Bench 2.1 取得 82.7，在 Toolathlon 取得 70.3。它在確定性 API 結構與嚴格函式呼叫方面表現穩健。
DeepSeek-V4-Flash Benchmark 0731: scoring 82.7 on Terminal Bench 2.1 Sourcing: Hugging Face
多模態與視覺推理
GLM-5.3-Flash 的原生多模態訓練在視覺推理任務上具有明顯優勢：
- OfficeQA Pro：62.4（GLM-5.3-Flash）對比 57.9（DeepSeek-V4-Vision 實驗分支）。GLM 展現對內嵌影像、結構化 PDF 表格與簡報的更佳原生解析能力。
- Chartography with Tools：78.0（GLM-5.3-Flash）。模型能優異地攝取系統流程圖、線框圖與帳單掃描，並直接轉譯為可執行的系統邏輯。
速度與延遲
- 生成速度：DeepSeek-V4-Flash-0731 更快，在標準企業雲端端點上平均輸出速度可達 122.7 tokens/sec，得益於其推測解碼框架。
- 首個 Token 時間（TTFT）：GLM-5.3-Flash 的 TTFT 較低，為 1.21 秒；DeepSeek-V4-Flash 超過 3.0 秒，使其在即時面向使用者的對話應用中更具即時感。
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: API 定價
兩者均提供極具成本效益的定價模式，與傳統稠密架構相比非常有競爭力。
官方 API 標價（per 1 Million Tokens）
| 價格層級 | 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 |
在離峰時段，DeepSeek-V4-Flash-0731 的成本非常低，輸入降至 $0.22/MTok、輸出降至 $0.66/MTok，快取命中輸入為 $0.007/MTok。
GLM-5.3-Flash 提供具競爭力的標準平價（$0.15 輸入 / $0.50 輸出），且無尖峰加價。其促銷價（至 2026 年 9 月 9 日）將輸入與輸出分別降至 $0.075 與 $0.25，適合大規模遷移與批次處理。
優勢與取捨
DeepSeek-V4-Flash-0731
- 優勢：
- 卓越生成速度： 透過共同訓練的推測起草模型（DSpark），可達每秒 122.7 tokens。
- 離峰經濟性： 離峰輸入/輸出每百萬 tokens 僅 $0.22/$0.66，門檻極低。
- 強大的 CPU 量化支援： 具成熟的 GGUF 整合路徑，對本地 CPU 執行與個人系統記憶體限制高度優化。
- 取捨：
- 尖峰時段價格波動： API 價格於尖峰時段翻倍（0.44/1.32 per MTok）。
- 僅文字核心權重： 標準權重不原生支援視覺推理、影像或影片。
- TTFT 開銷： 相較 GLM，首個 Token 延遲更長。
GLM-5.3-Flash
- 優勢：
- 頂尖智慧表現： 在 Artificial Analysis Index 上取得 57 分的高競爭力表現。
- 原生 Vision-in-the-Loop： 將影像與影片處理直接納入後訓練對齊，可視覺化評估前端網頁程式碼。
- 卓越快取壓縮： 混合線性 KDA 與 NoPE MLA 將記憶體使用削減 4.44×，解鎖更高本地併發。
- 長上下文平價： 標準定價在 1M tokens 內保持平價，且快取命中費率業界低（$0.03 標準、$0.015 促銷）。
- 取捨：
- 較慢的逐 Token 輸出： 原始生成速度略慢於 DeepSeek 的專用推測解碼引擎。
- 硬體需求： 儘管高度稀疏，本地託管完整 320B 參數 MoE 結構仍需要多節點 GPU 環境。
| 模型 | 優勢 | 取捨 |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | 生成快速（Artificial Analysis” 中 122.7 tok/s）；離峰價格極低；成熟的文字量化生態；對本地 CPU GGUF 高度優化。 | 尖峰時段費率波動；基礎模型僅文字（無原生視覺）；TTFT 較慢。 |
| GLM-5.3-Flash | AA Intelligence 57 分；原生多模態剖析；4.44× KV 快取壓縮；平價；TTFT 快（1.21s）；MIT license。 | 原始逐 Token 生成速度略慢於 DeepSeek；本地多節點部署的硬體要求高。 |
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: 該怎麼選？
| 使用情境 | 推薦 | 原因 |
|---|---|---|
| 預設前沿 API | GLM-5.3-Flash | 智慧指數得分更高（57），並在多步 Agent 基準中占優。 |
| 長時間運行的文字 Agent | DeepSeek-V4-Flash | 極快的生成速度（122+ tok/s）使其在大量文字/程式碼生成上效率極高。 |
| 視覺程式設計 / UI 流程 | GLM-5.3-Flash | 原生多模態設計支援 visual-in-the-loop 偵錯與 UI 渲染分析。 |
| 私有 / 自管 VPC | GLM-5.3-Flash | MIT 授權，且 KDA + NoPE MLA 壓縮可將硬體 VRAM 需求削減 4.44×。 |
| 本地僅 CPU 執行 | DeepSeek-V4-Flash | 更強的本地 GGUF 量化支援（極端 1-bit 或 3-bit 方案可用，92GB Unified Memory 下可執行）。 |
| 較低尖峰輸出成本 | GLM-5.3-Flash | 標準輸出價 $0.50/MTok 平價且低於 DeepSeek 尖峰輸出價 $1.32。 |
| 重度 Prompt 快取 | DeepSeek-V4-Flash | 離峰快取命中費率極低，每百萬 tokens 僅 $0.007。 |
為何透過 Cometapi 存取 DeepSeek-V4-Flash 與 GLM-5.3-Flash
兩款模型均已完整整合至 CometAPI。開發者可以 accessDeepSeek-V4-Flash，並支援 Chat Completions / Responses 風格的存取，同時 GLM-5.3-Flash model page 透過統一的 CometAPI 端點提供 GLM-5.3-Flash。這讓 A/B 測試更容易，因為你可以在保持驗證與大部分應用程式管線不變的情況下切換模型 ID。
結論
DeepSeek-V4-Flash-0731 與 GLM-5.3-Flash 的推出，徹底改變了長上下文、稀疏 MoE 模型部署的經濟學。兩種架構均以極低價格提供高智慧表現。
DeepSeek-V4-Flash-0731 是高度優化的文字與程式碼引擎，在原始生成吞吐、推測解碼與本地 CPU 量化方面表現出色。GLM-5.3-Flash 則代表多模態與 Agent 工作流程的一大進步，結合低延遲視覺推理與混合注意力機制，使本地端託管更為高效。
FAQs
GLM-5.3-Flash 的匿名測試名稱是什麼？
在正式發佈之前，GLM-5.3-Flash 以代號「Ox Alpha」於 OpenRouter 與 OpenCode 進行匿名測試，並迅速成為開發者間熱門的模型。
我可以在一般個人電腦上本地執行這些模型嗎？
可以。兩者皆為開放權重並可於 Hugging Face 取得。不過，由於參數規模龐大，本地託管需要相當的統一記憶體（Unified Memory）：
- DeepSeek-V4-Flash-0731：極端 1-bit 量化約需 92GB RAM；建議使用 3-bit 量化，通常需要 110–135GB RAM。
- GLM-5.3-Flash：極端 1-bit 量化約需 100GB RAM；3-bit 量化在 128GB–150GB 統一系統記憶體下表現最佳。
DeepSeek-V4-Flash 是否支援視覺或影片處理？
不支援。標準的 DeepSeek-V4-Flash-0731 為純文字模型。若要處理視覺任務，需使用其獨立的多模態實驗模型（deepseek-v4-flash-vision-exp）。
GLM-5.3-Flash 上的「visual-in-the-loop」程式設計如何運作？
由於模型具備原生的視覺與影像理解，它可以撰寫前端程式碼、檢視渲染後的視覺輸出、找出版面或樣式錯誤，並重寫程式碼修正這些問題，而無需人類以文字描述版面問題。
Prompt Caching 如何為這些模型節省成本？
如果你在多次 API 呼叫中傳送相同的大型上下文（例如整個程式碼庫或文件集合），兩者都可以快取這個提示。在後續呼叫中，僅對「快取命中」的比率計費：DeepSeek-V4-Flash（離峰）為 $0.007/MTok，GLM-5.3-Flash（促銷）為 $0.015/MTok，能顯著降低 API 成本。