DeepSeek V4.1 Flash 和 GLM-5.3-Flash 对比：谁便宜看时段和缓存

截至 2026 年 10 月 25 日，DeepSeek 开放平台上的 deepseek-flash 是 10 月 17 日更新的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，智谱的 glm-5.3-flash 是 8 月发布的 GLM-5.3-Flash。两者都是 1M 上下文、MIT 许可的开放权重模型，能力也接近：在 Artificial Analysis（下称 AA）的同口径评测里，综合指数 DeepSeek 45、GLM 42，但完成一项任务的平均用时是 358 秒对 832 秒，DeepSeek 快一倍多。真正拉开差距的是账单，而账单取决于三件事：你几点调用、输入里有多少命中缓存、任务需不需要思考。

编程代理（OpenCode、Claude Code、Cline 这类，长前缀每轮都命中缓存）默认用 deepseek-flash。晚上、周末和法定节假日按 DeepSeek 的空闲价计费，同样的会话比 GLM-5.3-Flash 便宜三到五成；北京时间工作日 9:00–12:00、14:00–18:00 是 DeepSeek 的高峰价，这时两者账单接近：按 AA 的任务组合基本打平，按下文假设的代理会话 GLM 便宜约四分之一，代价是慢。分类、抽取这类不需要推理的短调用也给 DeepSeek，并把思考关掉，因为 GLM-5.3-Flash 的思考关不掉。一次读入、不走缓存的长文档，以及需要视频或文件输入的任务，选 glm-5.3-flash：它的未命中输入是 0.8 元/百万 tokens，比 DeepSeek 空闲价还低两成。

下面的成本是 2026 年 10 月 25 日按两家官方人民币价格复算的；同一天还用两家官方分词器数了同一批文本的 token，查了 OpenRouter 的供应商目录和 Hugging Face 上的权重大小。两款模型没有在同一批提示词上做过质量或速度对测，这类数字来自 AA，个人报告会标出出处。所以换模型之前，最好在自己的任务上量一次两边各写了多少 token。

DeepSeek V4.1 Flash 和 GLM-5.3-Flash 现在各指哪个版本

deepseek-flash 这个模型名自 10 月 17 日起由 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 提供服务，"1017"是检查点的日期，不是新的版本号，API 名称和价格都没有变。旧名 deepseek-v4-flash、deepseek-v4-flash-vision-exp 仍然可以调用，但对应模型已经下线，请求同样交给 1017 处理、按 Flash 价格计费（DeepSeek 中文模型与价格页）。DeepSeek 更新日志称新检查点比 9 月 10 日的第一版 V4.1 Flash 跑分更高、完成任务更快、输出更短。8、9 月的对比文大多用的是已下线的 V4-Flash-0731 或 9 月版，别处看到 DeepSWE 74.2、AA 指数 39 这类数字，说的就是 9 月版，结论不能直接搬过来。

GLM 这边，glm-5.3-flash 之外还有同系列的 glm-5.3-flashx。智谱称 FlashX 的推理速度可达 200 tokens/s，智谱开放平台（bigmodel.cn）上的价格是输入 2 元、输出 7 元、缓存命中 0.57 元/百万 tokens，约为 Flash 的 2.5 倍。GLM-5.3-Flash 发布时的五折优惠已在 2026 年 9 月 9 日 24:00（北京时间）结束，按优惠价算出"GLM 便宜得多"的旧账单都要重算。如果你纠结的是同系列里选哪个，看 GLM-5.3 还是 GLM-5.3-Flash：先测哪一个？。

名字里的 Flash 也别理解成小模型。DeepSeek 发布说明里，V4.1-Flash 是 552B 参数的 MoE，处理输入时激活 8B、生成输出时激活 16B；GLM-5.3-Flash 总参数 320B、激活 18B，用稀疏注意力加线性注意力的混合结构，智谱称注意力计算量和 KV 缓存分别只有 GLM-5.3 的约 1/3 和 1/4.4。两者都接受图片输入，按 Z.ai 的 GLM-5.3-Flash 模型文档，GLM-5.3-Flash 还能直接读视频和文件。

哪个更便宜：DeepSeek 空闲价、高峰价与 GLM 的账单对照

按 2026 年 10 月 25 日两家官方中文价格页的人民币价，编程代理会话在 DeepSeek 空闲时段是 DeepSeek 便宜；到了工作日白天的高峰时段，两者接近，有时 GLM-5.3-Flash 反而便宜一些；一次性读入的长文档，GLM 在任何时段都更便宜；不需要推理的短调用，要看 GLM 每次思考写多少 token。

先确认一个前提：同一段文字在两家算出的 token 数几乎一样，单价可以直接比。2026 年 10 月 25 日用两家在 Hugging Face 上发布的官方分词器数了同一批文本，一篇约 1 万字符的中文文章（含英文、数字和表格符号），DeepSeek 是 5,430 个 token，GLM 是 5,421 个，相差不到 0.2%；英文相差 0.7%，TypeScript 代码 GLM 少约 5%，JSON 配置少约 8%，只有韩文差得多（GLM 多约 13%）。这里数的是纯文本，不含对话模板和图片。真正让两边 token 数拉开的是思考长度，见下一节。

DeepSeek 的空闲价是高峰价的一半。高峰时段是北京时间周一至周五 9:00–12:00、14:00–18:00（不含法定节假日），其余时间，包括周末和节假日全天，都按空闲价计费。一周 168 小时里高峰只占 35 小时，约 20.8%，但它几乎正好覆盖上班时间：白天在工位上跑编程代理，基本都是高峰价。批处理怎么排到空闲时段，见 DeepSeek API 峰谷价格：几点调用更省、账单怎么算。GLM-5.3-Flash 没有峰谷之分，bigmodel.cn 上也没有按输入长度分档。

价格来自 DeepSeek 中文模型与价格页和智谱开放平台价格页，截至 2026 年 10 月 25 日；GLM 的缓存存储目前标为"限时免费"，以后可能收费。在 Z.ai 国际站按美元付费时，两家的未命中输入在 DeepSeek 空闲时段同为 $0.15，缓存命中价差是 10 倍，倍数和人民币略有不同。

单价只说明每一项谁便宜，账单要看这几项各占多少。下表按上面的人民币价格算了几种假设负载，token 数是示例而不是实测流量，输出里包含思考 token：

编程代理会话一行的算法是：每轮 60K 前缀全部命中缓存，另有 4K 未命中的新输入和 3K 输出，共 40 轮。token 数换成百万为单位，DeepSeek 空闲价 = 40 ×（0.06 × 0.02 + 0.004 × 1 + 0.003 × 4）= 0.688 元，GLM = 40 ×（0.06 × 0.23 + 0.004 × 0.8 + 0.003 × 2.8）= 1.016 元。两家都没有公布缓存能保留多久，实际命中率可能低于这个假设；命中率越低，GLM 越占便宜，因为它贵在命中价、便宜在未命中价。

AA 的数据可以当作另一个参照。AA 按 DeepSeek 的高峰美元价计算，跑一项综合指数任务 DeepSeek 平均 $0.26、GLM-5.3-Flash $0.28，成本里包括缓存命中、思考和回答 token；DeepSeek 所有单价在空闲时段减半，同一任务就是 $0.13，GLM 是它的 2.15 倍。也就是说，在 AA 的任务组合下，空闲时段 DeepSeek 便宜一半以上，和上表会话类负载的结论一致；高峰时段 AA 是打平，上表的假设会话是 GLM 便宜，差别来自缓存占比和输出长度。

如果你用的是 GLM Coding Plan 而不是按量付费，上面的 GLM 价格不适用。Z.ai 的模型文档说，GLM-5.3-Flash 已在 Coding Plan 全面可用，可用额度是 GLM-5.3 的 3 倍；套餐按点数计，非高峰时段（含周末全天）的调用只扣一半点数；FlashX 暂时不在套餐里。套餐的价格和点数换算以 Z.ai 订阅页为准。

单价表为什么算不出账单：时段、缓存、强制思考和输出长度

GLM-5.3-Flash 的未命中输入和输出单价都低于 DeepSeek，但单价只是账单公式里的一项。下面四个条件各自都能把"谁便宜"的结论翻过来，而且它们在你的负载里通常同时起作用。

第一是调用时段。DeepSeek 同一个请求高峰价是空闲价的两倍，GLM 不变，所以两家之间的倍数会随时段整体移动一倍。上表的编程代理会话，工作日晚上九点跑是 GLM 贵 48%，下午三点跑就变成 GLM 便宜 26%，任务本身一点没变。

第二是缓存命中占多少。命中缓存的输入是两家价差最大的一项：DeepSeek 空闲时段每百万 tokens 0.02 元，GLM 要 0.23 元。编程代理每一轮都会把系统提示、已读文件和对话历史重新发一遍，命中缓存的 token 往往占输入的大头，这部分越多，DeepSeek 越便宜。一次性的长文档正好相反，几乎全是未命中输入，GLM 更便宜。想知道自己的负载属于哪一种，把响应里的缓存命中 token 统计一周就清楚了，GLM 的字段是 usage.prompt_tokens_details.cached_tokens。

第三是思考能不能关。Z.ai 的思考模式文档写明 GLM-5.3 和 GLM-5.3-Flash 是强制思考，thinking.type 只支持 enabled，所以每次调用都会先写一段思考 token，按输出价计费；DeepSeek 默认也开思考，但可以关。以上表的短调用为例，DeepSeek 关思考在空闲时段每次 0.0017 元，GLM 每次费用 = 1,500 × 0.8 + (50 + 思考 token 数) × 2.8，再除以 100 万。GLM 每次思考超过约 129 个 token，就比 DeepSeek 空闲价贵；超过约 736 个 token，连 DeepSeek 的高峰价都比它便宜。分类、抽取、改写这类任务，GLM 实际会想多久，只有在自己的数据上量了才知道。

第四是同一个任务谁写得更多，这也因任务而异。AA 跑完整套指数，DeepSeek 平均每项任务输出 89K tokens（其中思考 59K），GLM 是 69K（思考 47K），DeepSeek 更啰嗦；可是 X 用户 @Whats_AI 在 10 月 20 日前后发布的 ToneBench 写作测试里，两者在 134 个配置中排第 23 和第 24，基本并列，GLM 的思考 token 约 37K，DeepSeek 约 17K，单篇耗时 5.2 分钟对 1.3 分钟。上表"GLM 输出量是两倍"那一行就是为后一种情况准备的：高峰时段 GLM 多写一倍，账单就和 DeepSeek 持平。

写代码和综合能力谁更强：DeepSeek 略强，编程单项基本打平

截至 2026 年 10 月 25 日，在 AA 的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 与 GLM-5.3-Flash 对比页上，DeepSeek 的 max 档综合指数 45，GLM-5.3-Flash 42。两者用的是同一套方法，这是目前最能直接比较的质量证据。单项上多是 DeepSeek 小幅领先：AutomationBench-AA 67% 对 60%，SciCode 56% 对 52%，长上下文推理 AA-LCR 83% 对 80%，差得最多的是物理推理 CritPt，24% 对 15%；和编程代理最相关的 Terminal-Bench 4.0 是 34% 对 33%，基本打平。GLM 领先的是知识类的 AA-Omniscience，7 对 5。

两家各自公布的跑分不适合放在一起比。DeepSeek 更新日志里的 DeepSWE 和 Terminal-Bench 成绩分别用 Mini-SWE-V2 和 Claude Code 框架测出，智谱模型页的 DeepSWE 成绩没有写框架；智谱页上引用的 AA 指数是旧版指数、按发布期折扣价算的成绩，和现在 AA 页面上的数字不是一个口径。

实际用起来，偏好也因任务而异。Reddit r/opencode 上 9 月一个 80 多条回复的讨论里（当时还是 1017 之前的版本），有人的总结是 DeepSeek 延迟明显更低，但 GLM 可能更擅长设计，得票最高的回答在自己的场景里选了 GLM。这类个人感受样本和设置都不明，能说明的只是：前端设计、文风这类风格类任务，值得自己对测。如果两款都达不到要求、准备往上一档看，可以参考 DeepSeek V4.1 和 Kimi K3.1 哪个好：Flash 对 Pro，贵 7.5～27 倍；更多模型的价格对照见 AI API 价格对比：国内外大模型谁最便宜、月费怎么算。

谁更快：DeepSeek 每秒输出 195 tokens，GLM-5.3-Flash 69

AA 测得 DeepSeek V4.1 Flash 1017 每秒输出 195 tokens，GLM-5.3-Flash 是 69；首 token 延迟 1.14 秒对 3.29 秒，开始输出答案前的等待 11.4 秒对 32.3 秒。这是 AA 在它选定的接口上测的，换成别的供应商会有出入，但差距足够大：在编程代理里，同样一轮改代码，GLM 要让你多等一倍以上。GLM 这边的解法是 FlashX，智谱称它能到 200 tokens/s，但价格是 Flash 的 2.5 倍，截至 10 月 25 日在 OpenRouter 上也只有 Z.AI 一家提供。

从一个换到另一个，代码要改哪些参数

两家都提供 Chat Completions 形式的接口，改个模型名就能跑通，但思考开关、思考强度、采样参数、最大输出和多轮工具调用的写法不同，直接替换要么报错，要么悄悄多花钱。下表 DeepSeek 一列来自 DeepSeek 思考模式文档和价格页，GLM 一列来自 Z.ai 的模型文档，截至 2026 年 10 月 25 日：

从 DeepSeek 换到 GLM，最容易出问题的是两处：原来关掉思考的请求，到 GLM 上照样会思考并按输出价计费，短调用的成本要按上一节的临界点重算；原来依赖长输出的任务，比如整文件生成或长报告，超过 128K 就会被截断；流式请求按智谱的建议同时开 stream: true 和 tool_stream: true。从 GLM 换到 DeepSeek，则要记得 DeepSeek 默认是 high 而不是 max，想和 GLM 推荐的 max 对齐要显式写上；调 temperature 不会报错，但在思考模式下没有效果。在 Claude Code 里接 DeepSeek 的具体配置，见 Claude Code 连接 OpenRouter 和 DeepSeek：路线选择、配置与首错排查。

通过 OpenRouter 这类路由站调用时，先认准模型 id。截至 2026 年 10 月 25 日，OpenRouter 公开模型接口返回的目录里，deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 有 29 家供应商，z-ai/glm-5.3-flash 有 34 家，但目录里还单独列着 1017 之前的 deepseek/deepseek-v4.1-flash 和更早的 V4-Flash-0731，选错就会用到旧检查点。第三方供应商的量化精度（fp4、fp8 等）和最大输出各不相同，DeepSeek 这一款的最大输出从 131,072 到 943,718 tokens 不等，质量和上限都可能和官方接口不一样；要复现官方效果，把供应商固定为 DeepSeek 或 Z.AI。另外，2026 年 10 月 25 日下午再查 laozhang.ai 的模型列表，已经有 deepseek-flash（旧名 deepseek-v4-flash 也还在），但没有 glm-5.3-flash，所以暂时没法用同一个 laozhang.ai 密钥对比这两款。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

能不能本地部署：权重 475 GiB 对 306 GiB

两个模型的权重都在 Hugging Face 上以 MIT 许可公开，但都不是几张消费级显卡能装下的大小。截至 2026 年 10 月 25 日，Hugging Face 接口返回的文件大小是：DeepSeek-V4.1-Flash-1017 共 48 个 safetensors 文件、475.3 GiB（FP8，专家层为 FP4）；GLM-5.3-Flash 共 62 个文件、305.8 GiB（FP8）。这只是权重，实际部署还要加上 KV 缓存、激活值和余量。智谱早先给出的 vLLM 部署方案也是按约 306 GiB 的 FP8 权重、4 卡张量并行举例。GLM 的部署步骤，见 GLM-5.3-Flash 选型指南：从 Ox Alpha 到 API 与本地部署。

上线前怎么在自己的任务上对测两款 Flash

公开评测和上面的假设账单只能缩小范围，最终要看两款模型在你的任务上各写了多少 token、通过了多少。一次小规模对测就够用，按下面的顺序做：

1. 从自己的调用日志里挑 20～50 个真实任务，按负载类型各取一些（代理会话、短调用、长文档），每个任务先写好"通过"的标准，比如测试全部通过、抽取的字段全对。
2. 两边用各自推荐的设置：GLM-5.3-Flash 用 reasoning_effort: max、temperature: 1、top_p: 0.95；DeepSeek 先用默认的 high，再跑一组 max，不需要推理的任务再加一组关思考。代理框架、系统提示和工具定义保持一致。
3. 每次调用记下 usage 里的输入、缓存命中、输出 token 和总耗时。GLM 的短调用尤其要看输出 token 比实际回答多出多少，多出来的就是它的思考长度，拿去和上面 129、736 两个临界点比。
4. 按单价表算每个任务的费用，DeepSeek 用空闲价和高峰价各算一遍；总费用除以通过的任务数，得到每个合格结果的成本，再和耗时放在一起看。
5. 按结果分配：结果接近时可以按时段拆分，白天高峰把 GLM 更便宜或更好的任务交给它，夜间批处理和关思考的短调用交给 DeepSeek。走 OpenRouter 对测时，把供应商固定为官方，避免量化版本干扰结论。