GLM-5.3-Flash ve DeepSeek V4 Flash karşılaştırması: Hangisi daha iyi?

Görsel iş akışları için GLM-5.3-Flash’ı, önbellek kullanımının yüksek olduğu metin ve kod işlerinde ise DeepSeek V4 Flash’ı tercih edin. Çünkü tek bir benchmark’tan alınan sonuçtan çok, iş yükünün yapısı ve faturalandırma modeli belirleyici.

Karşılaştırmaya önce doğru model kimlikleriyle başlayın

Bu karşılaştırmada GLM-5.3-Flash (glm-5.3-flash) ile DeepSeek’in üretim API modeli olan deepseek-v4-flash ele alınıyor. Resmî fiyatlandırma sayfasında bu modelin sürümü DeepSeek-V4-Flash-0731 olarak belirtiliyor. DeepSeek V4 Pro ile ayrı bir uç nokta olarak sunulan deepseek-v4-flash-vision-exp burada ana Flash modelinin alternatifi sayılmıyor. Ox Alpha kimliği, donanım sınırları ve önizleme sürümüne ilişkin notlar için AIReiter GLM-5.3-Flash incelemesine göz atabilirsiniz.

İş yüküne göre kısa cevap

Resmî teknik özellikler gerçekte ne söylüyor?

Z.AI model dokümantasyonu ile Z.AI fiyatlandırma sayfası, GLM modelini ve ücretlendirme yapısını açıklıyor. DeepSeek’in Models & Pricing dokümantasyonu ile değişiklik günlüğü de Flash sürümüne ve özelliklerine ilişkin karşılık gelen bilgileri sunuyor.

GLM’in toplam 320 milyar, etkin 18 milyar parametresi seyrek uzman mimarisini ifade ediyor; bu, yerelde çalıştırılabilecek 18 milyarlık bir checkpoint olduğu anlamına gelmiyor. DeepSeek’in resmî Flash fiyatlandırma sayfasında karşılaştırılabilir bir parametre sayısı yayımlanmıyor.

GLM, görsel girdileri ana model akışı içinde kabul ediyor. DeepSeek ise deepseek-v4-flash-vision-exp modelini ayrı sunuyor; bu da yönlendirme ve test varsayımlarını değiştiriyor.

Kodlama ve ajan performansı iki farklı test gerektiriyor

Terminal ajanları depo ve araç çalıştırma becerisini sınarken, görsel ajanlar bunlara ek olarak oluşturulan arayüzleri ve grafik arayüz durumlarını yorumlamak zorunda.

Terminal ve kod deposu işleri

Z.ai’nin lansman tablosu ile DeepSeek’in 31 Temmuz tarihli resmî güncellemesi şu sonuçları bildiriyor:

Sağlayıcıların paylaştığı bu benchmark’larda GLM önde. Ancak test düzenekleri farklı olduğu için sonuçlar yalnızca aday modelleri daraltmakta kullanılmalı; nihai tercihi tek başına belirlememeli.

Bağımsız veriler tabloyu biraz daha dengeli hale getiriyor. Composio’nun 27 Ağustos’ta 30 çok adımlı ajan göreviyle yaptığı testte GLM-5.3-Flash 21/30, DeepSeek V4 Flash ise 20/30 görevi tamamladı. DeepSeek, 30 görevin 19’unda en hızlı model olurken başarılı görev başına bildirilen maliyet DeepSeek için yaklaşık 0,028 dolar, GLM içinse yaklaşık 0,06 dolar seviyesindeydi. Bu rakamlar sağlayıcılara değil, Composio’nun testine ait.

Terminal ağırlıklı ajanlarda hız, tekrarlanabilirlik ve savunulabilir bir başlangıç rotası öncelikliyse DeepSeek V4 Flash ile başlayın. İlk denemede onarım kalitesi ya da daha geniş araç davranışı, daha düşük maliyete kıyasla ölçülmeye değiyorsa GLM’i de teste dahil edin.

Araçlar, tarayıcı durumları ve görsel geri bildirim

Bir ajanın ürettiği kodun sonucunu da incelemesi gerekiyorsa GLM daha uygun bir ürün deneyimi sunuyor. Z.ai, modelin ekran görüntülerini veya oluşturulmuş arayüzleri okuyup uygulamayı değiştirdiği ve sonucu yeniden kontrol ettiği bir döngü tarif ediyor. Bu yaklaşım ekran görüntüsünden kod üretme, frontend hata ayıklama, tarayıcı kullanımı, dokümanlar ve bazı 3B iş akışları için geçerli.

DeepSeek, deepseek-v4-flash üzerinden metin ve kod tabanlı ajan işlerini yürütebiliyor; görsel girdi için ayrı deepseek-v4-flash-vision-exp rotası gerekiyor. Mevcut işlem hattınızda zaten görsel yönlendirme varsa bu ayrım sorun olmayabilir. Ancak ajan kaynak kodu, tarayıcı ekran görüntüsü ve video arasında uç nokta değiştirmeden çalışacaksa GLM daha temiz bir çözüm. Bu alternatif rota için sitenin DeepSeek V4 Flash Vision Exp API rehberine bakabilirsiniz.

Benchmark sonrasında gerçek kullanıcılar ne söylüyor?

Topluluk deneyimleri evrensel bir liderden çok, iki model arasında bir ödünleşime işaret ediyor. İki günlük bir kullanıcı raporunda GLM’in daha küçük bağlamlarda başarılı olduğu, ancak istem büyüdükçe daha dağınık davrandığı belirtilirken görsel desteği de övülüyor:

“Büyüdükçe endişeli ve özensiz davranmaya başlıyor.” — @XBToshi, iki günlük yoğun GLM-5.3-Flash kullanımını yayımlanmış bir karşılaştırmada aktarıyor

Bu, hata oranı değil; anekdot niteliğinde bir kanıt. Yine de benchmark tablolarının göstermediği bir hata biçimini ortaya koyuyor: Büyük bir bağlam sınırı, çok turlu ajan davranışının istikrarlı olacağını garanti etmiyor.

Küçük bir Ollama deneyi de sağlayıcıya özgü kota birimleri açısından DeepSeek’i öne çıkardı. Ancak deneyin yazarı bu birimleri API üzerinden ödenecek dolar maliyetiyle eşitlemedi.

Gecikme ve sunum altyapısına dair veriler sonucu değiştirebilir

Bu iki model için aynı test düzeneğinde ölçülmüş p50 gecikme veya throughput karşılaştırması yayımlanmış değil. Pro, Vision-Exp ya da diğer rotalardan alınan sonuçları bu modellere aktarmayın. Composio, 30 ajan görevinin 19’unda DeepSeek’i en hızlı model olarak buldu; bu, throughput ölçümü olmasa da dikkate değer bir sinyal. Etkileşimli asistanlarda ilk işe yarar araç çağrısına kadar geçen süreyi, toplu işlerde ise kabul edilen sonuca ulaşmak için gereken toplam süreyi ölçün.

Token fiyatı, tamamlanan görev maliyetiyle aynı şey değil

Resmî fiyat listeleri “DeepSeek daha ucuz” şeklindeki basit sonucu desteklemiyor. Z.AI, GLM-5.3-Flash için 9 Eylül 2026 saat 24:00 UTC+8’e kadar yüzde 50’lik bir kampanya belirtiyor. DeepSeek ise önbellek isabetlerini ve kaçırmalarını ayrı fiyatlandırıyor; ayrıca yoğun ve yoğun olmayan saatler için farklı tarifeler uyguluyor.

Aşağıdaki tüm rakamlar 1 milyon token başına ABD doları cinsindendir.

DeepSeek’in yoğun saat aralıkları Pazartesi’den Cuma’ya 01:00–04:00 UTC ve 06:00–10:00 UTC; bunların dışındaki tüm zamanlar yoğun olmayan saat kabul ediliyor. Resmî tabloda V4 Flash için 2.500 eşzamanlılık da belirtiliyor. GLM’in fiyatlandırma sayfası ise sınırlı süreli ücretsiz önbellekli girdi depolamasını listeliyor, ancak burada genel geçer bir eşzamanlılık sayısı vermiyor.

• Önbellekli girdi fiyatında DeepSeek önde ve bu durum karşılık gelen her dönem için geçerli.
• Yeni girdi ve çıktı fiyatında GLM kampanyası avantajlı; DeepSeek’in resmî önbelleksiz girdi ve çıktı tarifeleriyle karşılaştırıldığında daha düşük.
• Kampanya sonrasında bile GLM’in liste fiyatındaki yeni girdi ve çıktı ücretleri, DeepSeek’in yoğun olmayan saat tarifelerinin altında kalıyor.
• DeepSeek’in en güçlü fiyat avantajı, önbellek kullanımının yüksek olduğu, girdinin çıktıya oranla baskın ve çıktının kısa kaldığı; özellikle de yoğun olmayan saatlere planlanabilen trafikte ortaya çıkıyor.

10 milyon girdi / 2 milyon çıktı örneği

Araç ücretleri ve yeniden denemeler olmadan 10 milyon yeni girdi token’ı ve 2 milyon çıktı token’ı varsayalım:

10 milyon girdi token’ının tamamı önbellek isabeti sağlarsa DeepSeek’in yoğun olmayan saatlerdeki toplamı $1.39 (10 × $0.007 + 2 × $0.66) olurken GLM’in kampanyalı toplamı $0.65 (10 × $0.015 + 2 × $0.25) seviyesinde kalıyor. Girdi/çıktı oranı çok daha yüksek ve çıktı kısa olduğunda DeepSeek’in önbellek avantajı daha önemli hale geliyor.

DeepSeek’in daha düşük faturası ne zaman belirleyici?

İsteklerin çoğu uzun ve sabit bir sistem veya depo önekini yeniden kullanıyor, kısa yanıtlar üretiyor ve yoğun olmayan saatlerde çalışabiliyorsa DeepSeek V4 Flash’ı seçin. Sınıflandırma, veri çıkarma, özetleme ve rutin, yalnızca metin içeren otomasyonlar bu modele ekran görüntüsü odaklı ajanlardan daha iyi uyuyor.

GLM’in ek yetenekleri toplam maliyeti ne zaman düşürebilir?

Bir görsel, doküman veya video için normalde ayrı bir görsel isteği göndermeniz gerekecekse GLM işlem hattının toplam maliyetini azaltabilir. Uzun kod yamaları üreten ajanlarda kampanyalı çıktı fiyatı da önem kazanıyor. Ancak genel bir görev başı maliyet avantajı varsaymak yerine bu ihtimali faturalandırılan token’lar, onarım döngüleri ve kabul edilen görev oranlarıyla doğrulayın.

Uzun bağlam kapasite iddiasıdır, kalite garantisi değil

Her iki modelin resmî dokümanında da 1 milyon token’lık bağlam penceresi belirtiliyor; bu nedenle yalnızca bağlam boyutuna bakıldığında sonuç berabere. DeepSeek, 384K maksimum çıktı listelerken Z.AI model dokümantasyonu GLM-5.3-Flash için 128K maksimum çıktı belirtiyor. Bu fark yalnızca olağan dışı uzunlukta çıktılara izin veren uygulamalar için önem taşıyor.

Z.ai, GLM-5.3’e kıyasla 3,01 kat daha düşük attention hesaplama maliyeti ve 4,44 kat daha küçük KV önbelleği bildirmiş; aynı zamanda GLM’in KV önbelleğinin DeepSeek V4 Flash’ınkinden biraz daha büyük kaldığını da belirtiyor. Sağlayıcıya ait bu iddialar, DeepSeek karşısında gecikme veya bilgi geri getirme kalitesi açısından bir üstünlük olduğunu kanıtlamıyor.

Geri getirme performansını, araçların görev tamamlama oranını ve kabul edilen görev oranını 50K, 200K ve ulaşmayı hedeflediğiniz gerçek maksimum istem boyutunda test edin. Değerlendirmede aşağıdaki kapıdaki kabul kuralını kullanın.

Tek bir varsayılan seçin ya da iki modeli birlikte yönlendirin

Üretim iş yükünü değiştirmeden önce küçük bir test kapısı çalıştırın:

1. Kesin model kimliklerini sabitleyin: glm-5.3-flash ve deepseek-v4-flash. Bir yönlendiricinin sessizce Pro veya Vision-Exp yerine geçmesine izin vermeyin.
2. Başarılı işlerle birlikte yakın zamanda başarısız olmuş görevleri de içeren 20–50 gerçek görev kullanın. Ürün ajan tabanlıysa en az beş araç kullanım görevi ekleyin.
3. Başarı oranını, onarım döngülerini, atlanan araç çağrılarını, ilk yararlı eyleme kadar geçen süreyi, toplam girdi/çıktı token’larını ve önbellek isabet oranını kaydedin.
4. Kabul edilen görev başına maliyeti karşılaştırın; zaman aşımı ve hata oranları istikrara kavuşana kadar diğer modeli yedek olarak tutun.

Z.AI’nin hızlı başlangıç rehberi ile DeepSeek’in ilk API çağrısı rehberi OpenAI uyumlu erişimi belgeliyor. Ancak akıl yürütme kontrolleri, görsel rotaları ve faturalandırma kuralları iki modelde aynı değil.

Alıcıların hâlâ sorduğu sorular

GLM-5.3-Flash, Ox Alpha ile aynı model mi?

Z.ai, Ox Alpha adı altında anonim olarak test ettiği modelin GLM-5.3-Flash olduğunu resmî olarak açıkladı. Önizleme yönlendirmesi, kotalar ve uç nokta davranışı, herkese açık modelin kalıcı teknik özellikleri olarak kabul edilmemeli.

Yönlendirme tablosunu kullanın; ardından varsayılan tercihi sabitlenmiş model kimlikleri, gerçek hata örnekleri ve aynı test düzeneğiyle doğrulayın. GLM-5.3-Flash incelemesi kimlik ve dağıtım kanıtlarını, DeepSeek V4 Flash Vision Exp API rehberi ise ayrı görsel rotayı ele alıyor.