GLM-5.3 и DeepSeek V4 Pro: кодинг, цена и доступ

GLM-5.3 вышла 14 августа 2026 года. По данным Z.ai, модель стала на 50% сильнее в задачах программирования по сравнению с GLM-5.2 и набрала 84,5% в CyberGym, добавив специализацию на кибербезопасности. У DeepSeek V4 Pro уже есть полноценный API, открытые веса по лицензии MIT и результат 80,6% в SWE-Bench Verified, указанный в model card; независимая оценка NIST дала 81%. Но на практике сравнение сейчас упирается не столько в возможности моделей, сколько в доступность: публичного API для GLM-5.3 пока нет. Запустить её можно лишь в управляемых продуктах Z.ai — ZCode и GLM Coding Plan.

Главное различие — способ доступа к модели

DeepSeek V4 Pro сразу вышла с открытыми весами на Hugging Face под лицензией MIT, документированным API на api-docs.deepseek.com и хостингом у сторонних провайдеров, включая SiliconFlow. Её уже можно развернуть у себя, подключить через любой клиент с совместимостью OpenAI или вызывать из Claude Code, Cline и собственных скриптов.

У GLM-5.3 противоположная стратегия. В анонсе Z.ai сказано, что модель сразу доступна через GLM Coding Plan и ZCode — собственную IDE Z.ai. API и открытые веса появятся только после «строгой оценки безопасности». То есть эндпойнта model: glm-5.3, загрузки с Hugging Face и стороннего инференса сейчас нет. Сроки Z.ai не называет.

Бенчмарки для кодинга: заявления производителя и проверенные результаты

Обе модели — крупные китайские MoE-модели, рассчитанные на агентное программирование. Однако степень подтверждённости их результатов заметно различается.

Согласно материалам запуска Z.ai, GLM-5.3 — это дообученная версия базовой модели на 743B параметров. «Возможности топового уровня» в кодинге и агентных сценариях, как утверждает компания, достигнуты постобучением, а не новой архитектурой. В китайском анонсе приводятся более конкретные цифры: производительность в кодинге выросла примерно на 50% относительно GLM-5.2, среди открытых моделей GLM-5.3 заняла первое место в Terminal-Bench 3.0, а в проверке кода с доступом к исходникам сопоставима с Mythos 5. Для контекста: GLM-5.2 получила 81,0 в Terminal-Bench 2.1, согласно примечаниям к релизу Z.ai. На тот момент это был лучший результат среди моделей с открытыми весами, хотя Claude Opus 4.8 с 85,0 оставалась впереди.

Цифры DeepSeek V4 Pro имеют независимое подтверждение. В model card на Hugging Face указаны 80,6% в SWE-Bench Verified и 76,8 HumanEval Pass@1. Независимая оценка CAISI от NIST зафиксировала 81% в SWE-Bench Verified. Архитектура модели — MoE на 1,6T параметров, из которых одновременно активны 49B; контекстное окно составляет 1M токенов, максимальная длина ответа — 384K токенов.

Сопоставлять место в Terminal-Bench 3.0 с процентом в SWE-Bench Verified напрямую нельзя: это разные тесты. Terminal-Bench оценивает агента, выполняющего задачи в терминале, а SWE-Bench Verified — автоматизированные исправления в pull request.

GLM-5.3 также добавляет направление, которого DeepSeek V4 Pro не затрагивает: кибербезопасность. Z.ai называет модель «готовой к киберзащите» и заявляет результат 84,5% в CyberGym. Пока это данные самой компании, не подтверждённые независимыми тестами, поэтому их стоит воспринимать как ориентир, а не окончательный вывод. Z.ai также утверждает, что GLM-5.3 достигает «лучших результатов с меньшим числом выходных токенов», чем GLM-5.2. Если независимые проверки это подтвердят, стоимость одной задачи может снизиться.

Подписка или оплата по токенам: где реальная разница в цене

DeepSeek V4 Pro в официальном API тарифицируется за миллион токенов:

GLM-5.3 доступна только по подписке GLM Coding Plan:

GLM Coding Plan не объясняет, как «кредиты» соотносятся с токенами, поэтому точно сравнить стоимость нельзя. DeepSeek берёт оплату по токенам почти без обязательных расходов, а GLM Coding Plan предлагает фиксированную месячную цену независимо от объёма использования.

Пример для DeepSeek: при 1M некешированных входных и 2M выходных токенов в день — это умеренная сессия программирования — API обойдётся примерно в $65 в месяц. Если увеличить нагрузку до 5M входных и 10M выходных токенов в день, счёт вырастет до $326 в месяц. Кешированный вход по $0.003625/M способен заметно сократить расходы при работе с повторяющимися кодовыми базами. У GLM фиксированный тариф Max за $168 в месяц исключает неожиданности от поминутного учёта, но неизвестно, покрывает ли он тот же объём работы: конвертация кредитов в токены не раскрыта.

Что пишут разработчики на Reddit

В недавней ветке r/ZaiGLM пользователь, работавший с обеими моделями, описал свой опыт так:

«Задача была выполнена быстрее, чем в GLM, но модели требовалось существенно больше ручного сопровождения».

В той же ветке пользователи описывают работу с несколькими моделями: GLM используют для написания кода и навигации по репозиторию, а DeepSeek V4 Flash — для ревью кода. Другой участник напомнил, что DeepSeek V4 Pro была доступна всего около 24 часов, и призвал не делать ранних выводов. Это отдельные отзывы из одной ветки сообщества, а не контролируемые бенчмарки.

Какую модель выбрать для вашего сценария

Если вы уже пользуетесь GLM-5.2 Coding Plan, переход на GLM-5.3 в рамках той же подписки будет самым простым вариантом. Если нужен API DeepSeek V4 Pro, в нашем руководстве по API DeepSeek V4 Pro GA разобраны настройка эндпойнта и оптимизация расходов. А более широкое сравнение с предыдущим поколением GLM читайте в материале GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro.

FAQ

Появится ли у GLM-5.3 публичный API?

Да. Z.ai сообщает, что доступ к API и открытые веса будут выпускаться поэтапно после оценок безопасности. Конкретная дата не названа.

Можно ли развернуть одну из моделей у себя?

DeepSeek V4 Pro — да. Веса под лицензией MIT доступны на Hugging Face. Для MoE-модели на 1,6T параметров потребуется около 3,2TB VRAM без квантизации (FP16) либо примерно 800GB при 4-битной квантизации — то есть кластер из нескольких GPU H100 или H200. GLM-5.3 — пока нет. Открытые веса обещаны после оценки безопасности, а лицензия ещё не раскрыта.

Какая модель дешевле для ежедневного интенсивного кодинга?

Всё зависит от объёма. При 1M входных и 2M выходных токенов в день DeepSeek V4 Pro стоит примерно $65 в месяц. При 5M входных и 10M выходных токенов сумма достигает $326 в месяц. GLM Coding Plan Max за $168 в месяц дешевле DeepSeek при большей нагрузке, но только если нераскрытого лимита кредитов достаточно для такой работы. Перед выбором проверьте обе модели на вашем реальном сценарии.

Поддерживает ли GLM-5.3 зрение или ввод изображений?

Нет. Z.ai оставляет возможности работы с изображениями отдельной линейке GLM-V: GLM-5V-Turbo, GLM-4.6V и GLM-OCR. GLM-5.3 — модель для текста и кода. DeepSeek V4 Pro также работает только с текстом.

Сейчас решает не мощность, а момент выхода

На бумаге GLM-5.3 выглядит сильнее: 50%-й прирост в кодинге, уникальный акцент на кибербезопасности и лучшая эффективность по токенам. Но все эти цифры заявлены производителем в анонсе, которому всего несколько часов; публичного API, открытых весов и независимой проверки бенчмарков пока нет. DeepSeek V4 Pro уже предлагает то, чего GLM-5.3 сегодня дать не может: доступность, верифицированные результаты и веса для развёртывания. Используйте DeepSeek там, где нужен API или самостоятельный хостинг, а за выходом API для GLM-5.3 следите, чтобы затем сравнить модели на собственной кодовой базе.