Niedrigster Preis pro Token
GLM-5GLM-5.3 Flash kostet $0.0052 für Input und $0.1985 für Output pro Million Tokens – und unterbietet damit beide DeepSeek-Modelle in beiden Kategorien.
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Vergleich · Open-Weights-Rivalen
GLM-5 vs DeepSeek V4
GLM-5 und DeepSeek V4 sind die beiden großen Open-Weights-Modellfamilien aus China, und beide bieten mittlerweile rund eine Million Tokens Kontext. So schneiden GLM-5.3 und GLM-5.3 Flash im direkten Zahlenvergleich mit DeepSeek V4 Pro und DeepSeek V4.1 Flash ab.
Datenbasierte Urteile
GLM-5
3
DeepSeek V4
1
Unentschieden: 2 · gezählt aus den sechs Urteilen unten
§ 01Specs
Spezifikationsmatrix
OpenRouter-Daten für die auf dieser Seite verglichenen Modelle. Die niedrigsten Preise und höchsten Limits sind hervorgehoben.
| Modell | GLM-5.3 | GLM-5.3 Flash | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|---|---|
| Entwickler | Z.ai | Z.ai | DeepSeek | DeepSeek |
| Veröffentlicht | 18.08.2026 | 26.08.2026 | 24.04.2026 | 10.09.2026 |
| Kontextfenster | 1.05M | 1.05M | 1.05M | 1.05M |
| Maximale Ausgabe | 944K | 944K | 384K | 944K |
| Input-Preis | $0.079 | $0.0052 | $0.4461 | $0.3 |
| Output-Preis | $1.40 | $0.1985 | $0.8923 | $1.20 |
| Eingaben | Text | Text, Bild, Video | Text | Text, Bild |
| Open Weights | Ja (Hugging Face) | Ja (Hugging Face) | Ja (Hugging Face) | Ja (Hugging Face) |
| Kostenloser Chat hier | In unserem Chat | In unserem Chat | — | — |
Preise in USD pro 1 Million Tokens gemäß OpenRouter; das beste Preis-Leistungs-Verhältnis jeder Zeile ist hervorgehoben. Quelle: OpenRouter-Modellliste und die offiziellen Hugging Face-Modellkarten.
§ 02Analyse
Was die Zahlen bedeuten
Zwei offene Modellfamilien
Beide Modellfamilien veröffentlichen ihre Gewichte auf Hugging Face – was sie von den meisten Frontier-Modellen abhebt. GLM-5.3 Flash, GLM-5.3, DeepSeek V4 Pro und DeepSeek V4.1 Flash verfügen alle über offizielle Repositories, daher herrscht bei der Offenheit Gleichstand: Sie können beide Familien selbst hosten.
Auch beim Kontext steht es unentschieden. Alle vier Modelle sind auf OpenRouter mit 1.048.576 Tokens Kontext gelistet – genug für eine umfangreiche Codebasis oder einen gewaltigen Dokumentenstapel in einem einzigen Request. Unterschiede zeigen sich bei den Preisen, Output-Limits und den unterstützten Input-Typen.
Preis: Es kommt auf Ihren Anwendungsfall an
Beim Input gewinnt GLM haushoch. GLM-5.3 Flash kostet $0.0052 pro Million Input-Tokens und GLM-5.3 $0.079, verglichen mit $0.30 für DeepSeek V4.1 Flash und etwa $0.45 für DeepSeek V4 Pro. Wenn Ihr Workload viel liest und wenig schreibt – wie Retrieval, Dokumentenanalyse oder Coding-Agents mit langem Kontext –, ist GLM um ein Vielfaches günstiger.
Beim Output ist das Bild gemischt. GLM-5.3 Flash ist mit $0.1985 pro Million Output-Tokens nach wie vor am günstigsten. Unter den Flaggschiffen ist DeepSeek V4 Pro jedoch günstiger bei der Textgenerierung: ca. $0.89 pro Million Output-Tokens gegenüber $1.40 bei GLM-5.3. Die Generierung langer Texte mit den größeren Modellen spricht daher für DeepSeek V4 Pro.
Inputs und Output-Limits
GLM-5.3 Flash akzeptiert Text, Bilder und Video. DeepSeek V4.1 Flash akzeptiert Text und Bilder, während GLM-5.3 und DeepSeek V4 Pro reine Textmodelle sind. Wenn Sie Videoverständnis benötigen, bietet dies von den vier Modellen nur GLM-5.3 Flash.
Das maximale Output-Limit pro Anfrage liegt bei 943,718 Tokens für beide GLM-Modelle sowie für DeepSeek V4.1 Flash und bei 384,000 für DeepSeek V4 Pro. Im alltäglichen Einsatz erreicht man diese Grenzen kaum, doch extrem lange Agent-Outputs oder vollständige Dokumentumschreibungen haben beim höheren Wert mehr Spielraum.
- Insgesamt am günstigsten: GLM-5.3 Flash.
- Günstigster Flaggschiff-Output: DeepSeek V4 Pro.
- Einziger Video-Input: GLM-5.3 Flash.
§ 03Urteile
Sechs Fragen, sechs Antworten
Bild- und Video-Input
GLM-5GLM-5.3 Flash verarbeitet Text, Bilder und Video. DeepSeek V4.1 Flash liest Bilder, aber kein Video; V4 Pro ist reiner Text.
Günstigster Flaggschiff-Output
DeepSeek V4DeepSeek V4 Pro kostet rund $0.89 pro Million Output-Tokens, verglichen mit $1.40 bei GLM-5.3.
Kontextfenster
UnentschiedenAlle vier Modelle bieten auf OpenRouter einen Kontext von 1,048,576 Tokens.
Open Weights
UnentschiedenBeide Modellfamilien veröffentlichen offizielle Gewichte auf Hugging Face für jedes hier verglichene Modell.
Kostenloser Chat ohne Registrierung
GLM-5Sie können GLM-5.3 und GLM-5.3 Flash ab sofort kostenlos auf glm5.org nutzen; DeepSeek-Modelle sind nicht in unserem Chat verfügbar.
Fazit
Für kostengünstiges Lesen langer Kontexte sowie für alle Aufgaben mit Bildern oder Videos ist GLM-5.3 Flash die bessere Wahl. Für umfangreiche Generierungen mit einem Modell der Flaggschiff-Klasse bietet DeepSeek V4 Pro den günstigeren Preis pro Output-Token. Beide sind offen – testen Sie am besten beide an Ihren realen Aufgaben.
Wählen Sie GLM-5, wenn…
- Ihre Workloads lesen deutlich mehr Tokens, als sie schreiben
- Sie Bild- oder Video-Input benötigen
- Sie den absolut niedrigsten Preis pro Anfrage wünschen
- Sie es sofort kostenlos im Browser ausprobieren möchten
Wählen Sie DeepSeek V4, wenn…
- Sie lange Ausgaben mit einem Modell der Flaggschiff-Klasse generieren
- Ihre Prompts bereits für DeepSeek optimiert sind
- Sie sich auf den Open-Weights-Stack von DeepSeek standardisieren
§ 04FAQ
Häufige Fragen
Q01Ist GLM-5 günstiger als DeepSeek V4?
Beim Input ja, und zwar mit deutlichem Abstand. Beim Output ist GLM-5.3 Flash am günstigsten, DeepSeek V4 Pro ist pro Output-Token jedoch günstiger als GLM-5.3.
Q02Haben beide Open Weights?
Ja. Für GLM-5.3, GLM-5.3 Flash, DeepSeek V4 Pro und DeepSeek V4.1 Flash gibt es jeweils offizielle Hugging Face-Repositories.
Q03Welches Modell hat den größeren Kontext?
Keines von beiden. Alle vier Modelle sind auf OpenRouter mit einem Kontext von 1.048.576 Tokens gelistet.
Q04Welches Modell ist besser beim Coden?
Beide Modellfamilien sind auf Coding und Agents ausgelegt. Hersteller-Benchmarks lassen sich nicht direkt vergleichen – testen Sie daher am besten Ihre eigenen Programmieraufgaben; GLM-5.3 können Sie kostenlos in unserem Chat ausprobieren.
§ 05Mehr
Weitere Vergleiche
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