实测

国产性价比：GLM与DeepSeek直观比较

同样一段跨境文案任务，GLM 与 DeepSeek 的实际表现、速度与成本对比。

本文目录 · 8 节

大模型选型，不能只看单项跑分，也不能只看 API 单价。真正影响使用体验的，是模型在终端操作、软件工程、自动化与复杂工具调用中的综合表现，以及每次任务实际要付出的成本。

一、性能：强项不只是一项跑分

下面的测试从终端操作、软件工程、智能体综合能力、自动化任务、复杂推理与工具使用、真实任务综合表现 6 个维度，对多款模型进行了横向比较。

终端操作能力：GLM-5.3-Flash 得分 84.3，与 DeepSeek-V4-Vision-Exp 的 83.9、Claude Opus 4.8 的 85.0 和 Gemini 3.7 Flash 的 85.8 处于同一梯队；GPT-5.6 Terra 以 87.4 领先。
软件工程能力：GLM-5.3-Flash 得分 63.4，高于图中的 DeepSeek-V4-Vision-Exp（59.3）与 Claude Opus 4.8（58.0），低于 GPT-5.6 Terra（69.6）和 Gemini 3.7 Flash（65.3）。
自动化任务能力：GLM-5.3-Flash 得分 48.8，仅次于 Gemini 3.7 Flash 的 52.3，并明显高于图中其余三款模型。
复杂推理与工具使用：GLM-5.3-Flash 得分 55.3，接近 GPT-5.6 Terra 的 57.9，也略高于 DeepSeek-V4-Vision-Exp 与 Claude Opus 4.8。
真实任务综合表现：GLM-5.3-Flash 的图示指标为 1773，是该组对比中的最高值。

也要看到，智能体综合能力一项的分差很小，5 款模型集中在 26.3—28.0 之间，GLM-5.3-Flash 并未领先。这意味着“某一项第一”不能直接等同于“所有 Agent 场景都最好”。

下面的价格图按“元 / 百万 tokens”整理 API 单价，并用“100 万输入 + 100 万输出、不含缓存命中”计算一次典型调用的总成本。

以图中价格为基准，GLM-5.3-Flash 的常规优惠价比 DeepSeek-V4-Flash 空闲时段低约 40%；若 5 折活动有效，则低约 70%。与 DeepSeek-V4-Pro 空闲时段相比，常规优惠价低约 80%。

不过，缓存命中价格并非 GLM 全面占优：图中 DeepSeek-V4-Flash 空闲时段为 0.05 元 / 百万 tokens，低于 GLM-5.3-Flash 的 0.23 元。因此，长上下文复用率很高的业务，应按真实输入、输出和缓存命中比例计算，而不是只看一组总价。

第三张图给出了 GLM-5.3-Flash 的技术解释：并不是每次推理都动用全部参数，而是通过稀疏激活、注意力优化、缓存压缩与系统工程共同降低计算成本。

这些优化共同指向一个结果：在保持较强终端操作、工具调用和自动化能力的同时，把每次推理所需的计算与内存控制在更低水平，从而为更低 API 价格留出空间。