GLM-5.3 vs DeepSeek V4 Pro: confronto tra coding, prezzi e accesso

GLM-5.3 è arrivato il 14 agosto 2026 e Z.ai dichiara un miglioramento del 50% nel coding rispetto a GLM-5.2, oltre a una nuova funzione di cybersecurity che raggiunge l'84,5% su CyberGym. DeepSeek V4 Pro, invece, è già disponibile con accesso API completo, pesi open con licenza MIT e un punteggio dell'80,6% su SWE-Bench Verified nella scheda del modello (NIST ha rilevato in modo indipendente l'81%). C'è però una differenza decisiva: GLM-5.3 non dispone ancora di un'API pubblica. Per ora si può usare soltanto attraverso i prodotti gestiti di Z.ai, ZCode e GLM Coding Plan. Ed è proprio questo a cambiare completamente i termini del confronto.

Due modelli di accesso, non due API

DeepSeek V4 Pro è stato lanciato con pesi aperti su Hugging Face sotto licenza MIT, un'API documentata su api-docs.deepseek.com e l'hosting di provider esterni come SiliconFlow. Oggi puoi eseguirlo in autonomia, collegarlo a qualsiasi client compatibile con OpenAI oppure richiamarlo da Claude Code, Cline o dai tuoi script.

GLM-5.3 segue una strada opposta. Nell'annuncio di lancio, Z.ai spiega che il modello è disponibile da subito tramite il GLM Coding Plan e ZCode, l'IDE di coding proprietario dell'azienda. L'accesso API e i pesi open arriveranno soltanto dopo "rigorose valutazioni di sicurezza". In pratica, niente endpoint model: glm-5.3, nessun download da Hugging Face e nessuna inferenza tramite provider terzi. Z.ai non ha indicato una tempistica.

Benchmark di coding: dichiarazioni del produttore contro risultati verificati

GLM-5.3 e DeepSeek V4 Pro sono entrambi grandi modelli MoE cinesi pensati per il coding agentico, ma il livello delle prove disponibili è molto diverso.

Secondo i materiali di lancio di Z.ai, GLM-5.3 è una variante post-trained del modello base da 743B parametri, con "capacità di coding e agentic di primo livello" ottenute attraverso il post-training, non tramite una nuova architettura. L'annuncio in cinese aggiunge alcuni numeri concreti: prestazioni nel coding migliorate di circa il 50% rispetto a GLM-5.2, primo posto tra i modelli open su Terminal-Bench 3.0 e code review white-box alla pari con Mythos 5. Per fare un confronto, GLM-5.2 aveva ottenuto 81,0 su Terminal-Bench 2.1 (secondo le note di rilascio di Z.ai), il punteggio più alto tra i modelli con pesi aperti in quel momento, a breve distanza dall'85,0 di Claude Opus 4.8.

I numeri di DeepSeek V4 Pro hanno invece una validazione indipendente. La scheda del modello su Hugging Face riporta l'80,6% su SWE-Bench Verified e 76,8 su HumanEval Pass@1. La valutazione CAISI di NIST ha misurato in modo indipendente l'81% su SWE-Bench Verified. L'architettura è un MoE da 1.6T parametri, con 49B parametri attivi, contesto da 1M di token e output massimo di 384K token.

Terminal-Bench e SWE-Bench sono benchmark diversi e misurano aspetti diversi. Terminal-Bench valuta un agente alle prese con attività da terminale; SWE-Bench Verified misura patch automatizzate per pull request. Non è quindi possibile confrontare direttamente una posizione in classifica su Terminal-Bench 3.0 con una percentuale ottenuta su SWE-Bench Verified.

GLM-5.3 introduce anche una dimensione legata alla cybersecurity che DeepSeek V4 Pro non affronta. Z.ai presenta il modello come "pronto per la cyber defense", con una prestazione dell'84,5% su CyberGym. Sono però dati dichiarati dal produttore e non ancora verificati in modo indipendente: meglio considerarli indicativi, non definitivi. Z.ai sostiene inoltre che GLM-5.3 ottenga "risultati migliori con meno token in output" rispetto a GLM-5.2. Se l'efficienza sarà confermata da test indipendenti, il costo per attività potrebbe diminuire.

Abbonamento o pagamento a consumo: la vera domanda è quanto costa

DeepSeek V4 Pro applica un costo per milione di token attraverso l'API ufficiale:

GLM-5.3 è disponibile esclusivamente tramite l'abbonamento GLM Coding Plan:

Il GLM Coding Plan non spiega a quanti token corrisponda un "credito", quindi il confronto diretto dei costi resta approssimativo. DeepSeek fattura ogni token e richiede un impegno minimo; il GLM Coding Plan applica invece una quota mensile fissa, indipendentemente dal volume utilizzato.

Un esempio concreto con DeepSeek: con 1M di token in input non memorizzati nella cache e 2M di token in output al giorno, cioè una sessione di coding moderata, l'API costa circa $65 al mese. Passando a 5M di token in input e 10M in output al giorno, la spesa arriva a $326 al mese. Per codebase ripetitive, l'input in cache a $0.003625/M può ridurre sensibilmente i costi. Sul fronte GLM, il piano Max da $168 al mese elimina le sorprese della fatturazione a consumo, ma non è possibile sapere se copra lo stesso carico di lavoro finché non sarà chiarito il rapporto tra crediti e token.

Cosa raccontano su Reddit gli sviluppatori che li hanno provati

In una recente discussione su r/ZaiGLM, un utente che aveva usato entrambi i modelli ha scritto:

"L'attività è stata più rapida rispetto a GLM, ma ha richiesto molte più indicazioni manuali."

Nella stessa discussione, alcuni utenti descrivono flussi di lavoro con più modelli: GLM per il coding e la navigazione nei repository, DeepSeek V4 Flash per le code review. Un altro partecipante osserva che DeepSeek V4 Pro era disponibile soltanto da circa 24 ore e invita quindi a non trarre conclusioni affrettate. Sono testimonianze individuali provenienti da una singola discussione della community, non benchmark controllati.

Scegli il modello in base allo scenario

Se hai già un GLM-5.2 Coding Plan, passare a GLM-5.3 all'interno dello stesso abbonamento è la strada più semplice. Se ti serve l'API di DeepSeek V4 Pro, la nostra guida all'API GA di DeepSeek V4 Pro spiega come configurare l'endpoint e ottimizzare i costi. Per un confronto più ampio che includa anche la generazione GLM precedente, consulta la nostra analisi GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro.

FAQ

GLM-5.3 avrà un'API pubblica?

Sì. Z.ai afferma che l'accesso API e i pesi open saranno distribuiti gradualmente dopo le valutazioni di sicurezza. Non è stata indicata una data precisa.

Posso eseguire in autonomia uno dei due modelli?

DeepSeek V4 Pro: sì. I pesi con licenza MIT sono disponibili su Hugging Face. Il MoE da 1.6T parametri richiede circa 3.2TB di VRAM senza quantizzazione (FP16) o circa 800GB con quantizzazione a 4 bit: serve quindi un cluster multi-GPU con H100 o H200. GLM-5.3: non ancora. I pesi open sono promessi dopo le valutazioni di sicurezza e la licenza non è stata comunicata.

Quale dei due costa meno per il coding intenso di tutti i giorni?

Dipende dal volume. Con 1M di token in input e 2M in output al giorno, DeepSeek V4 Pro costa circa $65 al mese. Con 5M in input e 10M in output, arriva a $326 al mese. Il GLM Coding Plan Max da $168 al mese è più economico di DeepSeek a quel volume, ma soltanto se la disponibilità di crediti, ancora non dichiarata, è sufficiente per il carico di lavoro. Prima di scegliere, prova entrambi con il tuo utilizzo reale.

GLM-5.3 supporta la visione o l'input di immagini?

No. Z.ai mantiene le funzioni di visione in una linea separata di modelli GLM-V: GLM-5V-Turbo, GLM-4.6V e GLM-OCR. GLM-5.3 è un modello per testo e codice. Anche DeepSeek V4 Pro gestisce soltanto testo.

La variabile decisiva è il momento, non la capacità

GLM-5.3 appare più convincente sulla carta: miglioramenti del 50% nel coding, un approccio alla cybersecurity che non ha equivalenti diretti e una migliore efficienza nell'uso dei token. Ma tutti questi numeri arrivano da un annuncio del produttore pubblicato soltanto da poche ore; per ora non ci sono API, pesi open né una validazione indipendente dei benchmark. DeepSeek V4 Pro offre ciò che oggi GLM-5.3 non può offrire: disponibilità immediata, benchmark verificati e pesi pronti per il deployment. Usa DeepSeek se ti servono ora un'API o il self-hosting, e tieni d'occhio il rilascio dell'API di GLM-5.3 per un confronto diretto sulla tua codebase.