AIREITERGLM-5.3, 14 Ağustos 2026'da kullanıma sunuldu. Z.ai, modelin GLM-5.2'ye kıyasla kodlama performansını %50 artırdığını ve CyberGym'de %84,5 puan alan yeni bir siber güvenlik yeteneği eklediğini söylüyor. DeepSeek V4 Pro ise tam API erişimi, MIT lisanslı açık ağırlıkları ve model kartında yer alan %80,6 SWE-Bench Verified skoru ile zaten kullanılabiliyor. NIST'in bağımsız ölçümünde bu skor %81 olarak hesaplandı. Ancak kritik bir fark var: GLM-5.3'ün henüz herkese açık bir API'si bulunmuyor. Modele yalnızca Z.ai'nin yönetilen ürünleri olan ZCode ve GLM Coding Plan üzerinden erişilebiliyor. Karşılaştırmanın tamamını belirleyen nokta da bu.
İki API değil, iki farklı erişim modeli
DeepSeek V4 Pro, Hugging Face üzerinde MIT lisanslı açık ağırlıklarla, api-docs.deepseek.com adresinde belgelenmiş bir API'yle ve SiliconFlow gibi üçüncü taraf sağlayıcılar üzerinden kullanıma sunuldu. Modeli bugün kendi sunucularınızda çalıştırabilir, OpenAI uyumlu herhangi bir istemciye bağlayabilir ya da Claude Code, Cline ve kendi betikleriniz üzerinden çağırabilirsiniz.
GLM-5.3 ise tam tersine, kapalı ve yönetilen bir erişim modeliyle geliyor. Z.ai'nin lansman duyurusuna göre model, hemen GLM Coding Plan ve Z.ai'nin kendi kodlama IDE'si ZCode üzerinden kullanılabiliyor. API erişimi ve açık ağırlıklar ise yalnızca "titiz güvenlik değerlendirmelerinin" ardından sunulacak. Yani şu anda model: glm-5.3 uç noktası, Hugging Face indirmesi veya üçüncü taraf çıkarımı yok. Z.ai bunun için bir takvim de paylaşmadı.
Kodlama benchmark'larında iddialar ve doğrulanmış sonuçlar
GLM-5.3 ve DeepSeek V4 Pro, ajan tabanlı kodlama için konumlandırılan büyük Çinli MoE modelleri. Ancak bu iki modelin arkasındaki kanıt düzeyi aynı noktada değil.
Z.ai, GLM-5.3'ü 743 milyar parametreli temel modelinin sonradan eğitilmiş bir versiyonu olarak tanımlıyor. Şirket, "üst düzey kodlama ve ajan yeteneklerinin" yeni bir mimariden değil, sonradan eğitim aşamasından geldiğini belirtiyor. Çince lansman duyurusunda daha somut iddialar da var: GLM-5.2'ye göre kodlama performansında yaklaşık %50 artış, Terminal-Bench 3.0'da açık modeller arasında birincilik ve Mythos 5 seviyesinde beyaz kutu kod incelemesi. Karşılaştırma için, Z.ai'nin sürüm notlarına göre GLM-5.2, Terminal-Bench 2.1'de 81,0 puan almıştı. Bu, o dönemde açık ağırlıklı modeller arasındaki en yüksek skordu; Claude Opus 4.8'in 85,0 puanının gerisinde kaldı.
DeepSeek V4 Pro'nun sonuçları ise bağımsız bir doğrulamaya sahip. Hugging Face model kartında SWE-Bench Verified sonucu %80,6, HumanEval Pass@1 sonucu ise %76,8 olarak veriliyor. NIST'in CAISI değerlendirmesinde SWE-Bench Verified skoru bağımsız olarak %81 ölçüldü. Model, toplam 1,6 trilyon ve etkin 49 milyar parametreye sahip bir MoE mimarisi kullanıyor; bağlam penceresi 1 milyon token, maksimum çıktı uzunluğu ise 384 bin token.
| Metrik | GLM-5.3 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| Mimari | 743 milyar parametreli temel model, sonradan eğitilmiş | Toplam 1,6 trilyon / etkin 49 milyar parametreli MoE |
| Bağlam penceresi | Belirtilmedi (GLM-5.2: 1 milyon) | 1 milyon token |
| Maksimum çıktı | Belirtilmedi (GLM-5.2: 128 bin) | 384 bin token |
| Kodlama benchmark'ı | Terminal-Bench 3.0'da açık modeller arasında 1. sırada (şirket iddiası) | %80,6 SWE-Bench Verified (model kartı + NIST) |
| Siber güvenlik | CyberGym %84,5; Mythos 5 seviyesinde beyaz kutu incelemesi | Benzer bir konumlandırma yok |
| Açık ağırlıklar | Güvenlik değerlendirmesinden sonra sunulacağı belirtildi | MIT lisanslı, şu anda kullanılabilir |
| API | Henüz yok | Var (resmî + SiliconFlow) |
Terminal-Bench ve SWE-Bench aynı şeyi ölçen benchmark'lar değil. Terminal-Bench, terminal görevlerini yürüten bir ajanın performansını puanlarken SWE-Bench Verified, otomatik pull request yamalarının başarısını değerlendiriyor. Bu nedenle Terminal-Bench 3.0 sıralamasıyla SWE-Bench Verified yüzdesini doğrudan karşılaştırmak mümkün değil.
GLM-5.3 ayrıca DeepSeek V4 Pro'nun odaklanmadığı bir siber güvenlik boyutu getiriyor. Z.ai, modeli %84,5 CyberGym performansıyla "siber savunmaya hazır" olarak tanımlıyor. Ancak bu sonuçlar şirket tarafından bildirildi ve henüz bağımsız biçimde doğrulanmadı; dolayısıyla kesinleşmiş bir sonuçtan çok yön gösterici bir veri olarak değerlendirmek gerekiyor. Z.ai ayrıca GLM-5.3'ün GLM-5.2'ye göre "daha az çıktı token'ıyla daha iyi sonuçlar" verdiğini söylüyor. Bu verimlilik bağımsız testlerde de doğrulanırsa görev başına maliyet düşebilir.
Abonelik mi, token başına ödeme mi? Asıl maliyet hesabı
DeepSeek V4 Pro, resmî API üzerinden milyon token başına ücretlendiriliyor:
| Token türü | Resmî DeepSeek API |
|---|---|
| Önbelleğe alınmamış girdi | 1 milyon token için $0.435 |
| Önbelleğe alınmış girdi | 1 milyon token için $0.003625 |
| Çıktı | 1 milyon token için $0.87 |
GLM-5.3 ise yalnızca GLM Coding Plan aboneliği üzerinden kullanılabiliyor:
| Paket | Aylık fiyat | Kullanım hakkı |
|---|---|---|
| Lite | $18 | Haftada 10.000 kredi |
| Pro | $80 | Lite kullanımının 6 katı |
| Max | $168 | Lite kullanımının 14 katı |
GLM Coding Plan'de bir "kredi"nin kaç token'a karşılık geldiği açıklanmıyor. Bu yüzden iki modelin maliyetini doğrudan kıyaslamak mümkün değil. DeepSeek, neredeyse hiçbir taahhüt gerektirmeden token başına ücret alıyor; GLM Coding Plan ise kullanım miktarından bağımsız olarak sabit aylık ücret istiyor.
DeepSeek için somut bir örnek verelim: Günde 1 milyon önbelleğe alınmamış girdi ve 2 milyon çıktı token'ı kullanan orta yoğunlukta bir kodlama oturumu, API tarafında ayda yaklaşık $65 tutuyor. Kullanımı günde 5 milyon girdi ve 10 milyon çıktı token'ına çıkarırsanız fatura $326 seviyesine ulaşıyor. Önbelleğe alınmış girdinin 1 milyon token başına $0.003625 olması, tekrarlanan kod tabanlarında maliyeti ciddi biçimde azaltabilir. GLM tarafında ise sabit $168'lık Max paketi, kullanıma bağlı beklenmedik faturaları ortadan kaldırıyor. Ancak aynı iş yükünü karşılayıp karşılamayacağı, açıklanmayan kredi-token dönüşümüne bağlı.
Reddit kullanıcıları iki model hakkında ne söylüyor?
Yakın tarihli bir r/ZaiGLM başlığında, iki modeli de kullanmış bir kişi şunları söyledi:
"Görev GLM'den daha hızlı tamamlandı ancak çok daha fazla yönlendirme gerektirdi."
Aynı başlıkta bazı kullanıcılar birden fazla modelden oluşan iş akışlarını da anlatıyor: Kodlama ve depo içinde gezinme için GLM, kod incelemeleri için DeepSeek V4 Flash kullanıyorlar. Başka bir kullanıcı ise DeepSeek V4 Pro'nun henüz yaklaşık 24 saattir erişilebilir olduğunu ve erken değerlendirmelere temkinli yaklaşılması gerektiğini belirtti. Bunlar tek bir topluluk başlığındaki bireysel deneyimler; kontrollü benchmark sonuçları değiller.
Senaryonuza göre model seçin
| Durumunuz | Öneri |
|---|---|
| Bugün API erişimine veya CI/CD entegrasyonuna ihtiyacınız varsa | DeepSeek V4 Pro — GLM-5.3'ün herkese açık API'si yok |
| Veri yerelliği için modeli kendi sunucunuzda çalıştırmak istiyorsanız | DeepSeek V4 Pro — MIT lisanslı ağırlıklar şu anda Hugging Face'te mevcut |
| Ağırlıklı olarak IDE'de kod yazıyor ve yönetilen bir asistan istiyorsanız | GLM-5.3 — GLM Coding Plan veya ZCode üzerinden |
| Bütçesi sınırlı bireysel geliştiriciyseniz | Düşük kullanımda DeepSeek V4 Pro token başına daha ucuz; GLM Lite ($18/ay) ise kullanım ne olursa olsun harcamanızı sınırlar |
| Güvenlik denetimi veya güvenlik açığı araştırması yapıyorsanız | Önce GLM-5.3'ü test edin — %84,5 CyberGym skoru benzersiz, ancak bağımsız olarak doğrulanmış değil |
| Uzun oturumlarla büyük ölçekli ajan tabanlı kodlama yapıyorsanız | GLM Coding Plan Max ($168/ay sabit ücret) maliyeti sınırlar; kredi hakkının iş yükünüzü karşılayıp karşılamadığını doğrulayın |
| Mevcut kodu az olan yeni bir prototip geliştiriyorsanız | İkisi de olur — her iki model de yeni kodlarla çalışabilir; erişim modeline göre seçim yapın |
Zaten GLM-5.2 Coding Plan kullanıyorsanız, aynı abonelik içinde GLM-5.3'e geçmek en zahmetsiz seçenek. DeepSeek V4 Pro API'sine ihtiyacınız varsa, DeepSeek V4 Pro GA API rehberimiz uç nokta kurulumunu ve fiyat optimizasyonunu anlatıyor. Önceki GLM neslini de içeren daha geniş bir karşılaştırma için GLM-5.2 ve DeepSeek V4 Pro incelememize göz atabilirsiniz.
Sık sorulan sorular
GLM-5.3 için herkese açık bir API gelecek mi?
Evet. Z.ai, güvenlik değerlendirmelerinin ardından API erişimiyle açık ağırlıkların aşamalı olarak sunulacağını söylüyor. Ancak henüz belirli bir tarih verilmedi.
Bu modellerden birini kendi sunucumda çalıştırabilir miyim?
DeepSeek V4 Pro için yanıt evet. MIT lisanslı ağırlıklar Hugging Face üzerinde mevcut. 1,6 trilyon parametreli MoE modelini nicemleme olmadan (FP16) çalıştırmak için yaklaşık 3,2 TB VRAM, 4 bit nicemlemeyle ise yaklaşık 800 GB VRAM gerekiyor. Bu da H100 veya H200 GPU'larından oluşan çoklu GPU kümelerine ihtiyaç duyulacağı anlamına geliyor. GLM-5.3 içinse henüz mümkün değil. Açık ağırlıkların güvenlik değerlendirmelerinden sonra sunulacağı belirtiliyor ve lisans henüz açıklanmadı.
Her gün yoğun kodlama yapanlar için hangisi daha ucuz?
Kullanım miktarına bağlı. Günde 1 milyon girdi ve 2 milyon çıktı token'ında DeepSeek V4 Pro'nun maliyeti ayda yaklaşık $65. Günde 5 milyon girdi ve 10 milyon çıktı token'ına çıkıldığında fatura $326'ya ulaşıyor. Aylık $168'lık GLM Coding Plan Max, bu yüksek kullanım seviyesinde DeepSeek'ten daha ucuz; ancak bunun geçerli olması için açıklanmayan kredi hakkının iş yükünü karşılaması gerekiyor. Karar vermeden önce iki modeli de gerçek kullanım senaryonuzla test edin.
GLM-5.3 görüntü veya görsel girdi desteği sunuyor mu?
Hayır. Z.ai, görüntü yeteneklerini ayrı bir GLM-V model ailesinde tutuyor: GLM-5V-Turbo, GLM-4.6V ve GLM-OCR. GLM-5.3 yalnızca metin ve kod odaklı bir model. DeepSeek V4 Pro da yalnızca metin destekliyor.
Asıl mesele yetenek değil, zamanlama
Kağıt üzerinde GLM-5.3 daha güçlü görünüyor: kodlamada %50 artış, benzersiz bir siber güvenlik odağı ve daha verimli token kullanımı vadediyor. Ancak bu sayıların tamamı lansman duyurusunda Z.ai tarafından paylaşıldı; duyurunun üzerinden henüz saatler geçmişken modelin API'si, açık ağırlıkları ve bağımsız benchmark doğrulaması bulunmuyor. DeepSeek V4 Pro ise GLM-5.3'ün bugün sunamadığı üç şeyi veriyor: erişilebilirlik, doğrulanmış benchmark sonuçları ve dağıtıma hazır ağırlıklar. API erişimine veya kendi sunucunuzda çalıştırma imkanına ihtiyacınız varsa bugün DeepSeek'i kullanın; GLM-5.3'ün API'si çıktığında ise kendi kod tabanınızda iki modeli karşı karşıya test edin.