GLM-5 vs DeepSeek V4

ทั้งสองตระกูลเผยแพร่น้ำหนักโมเดล (weights) บน Hugging Face ซึ่งแตกต่างจากโมเดลระดับแนวหน้าส่วนใหญ่ โดย GLM-5.3 Flash, GLM-5.3, DeepSeek V4 Pro และ DeepSeek V4.1 Flash ล้วนมี repository ทางการ ดังนั้นในแง่ของความเปิดกว้างจึงถือว่าเสมอกัน: คุณสามารถนำโมเดลของทั้งสองตระกูลมา self-host ใช้งานเองได้

ในด้าน Context ก็ถือว่าเสมอกันเช่นกัน โดยทั้งสี่โมเดลระบุขนาด context ไว้ที่ 1,048,576 tokens บน OpenRouter ซึ่งเพียงพอสำหรับ codebase ขนาดใหญ่หรือชุดเอกสารขนาดยาวในการส่งคำขอครั้งเดียว จุดที่แตกต่างกันคือเรื่องราคา, ขีดจำกัดของ output และประเภทของ input ที่รองรับ

ในส่วนของ input นั้น GLM ชนะขาดลอย โดย GLM-5.3 Flash มีราคาอยู่ที่ $0.0052 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ GLM-5.3 อยู่ที่ $0.079 เมื่อเทียบกับ $0.30 ของ DeepSeek V4.1 Flash และประมาณ $0.45 ของ DeepSeek V4 Pro หากงานของคุณเน้นการอ่านข้อมูลปริมาณมากและเขียนตอบกลับเพียงเล็กน้อย — เช่น การค้นหาข้อมูล (retrieval), การตรวจทานเอกสาร, เอเจนต์เขียนโค้ดที่ใช้ context ยาว — GLM จะประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากกว่าอย่างเห็นได้ชัด

ในด้านเอาต์พุต ผลลัพธ์ค่อนข้างหลากหลาย โดย GLM-5.3 Flash ยังคงถูกที่สุดที่ $0.1985 ต่อ 1 ล้าน output tokens แต่ในกลุ่มรุ่นเรือธง DeepSeek V4 Pro มีค่าใช้จ่ายในการเขียนที่ประหยัดกว่า อยู่ที่ประมาณ $0.89 ต่อ 1 ล้าน output tokens เทียบกับ $1.40 สำหรับ GLM-5.3 ดังนั้นการสร้างเนื้อหาขนาดยาวด้วยโมเดลรุ่นใหญ่จึงให้ความคุ้มค่าแก่ DeepSeek V4 Pro มากกว่า

GLM-5.3 Flash รองรับข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ ส่วน DeepSeek V4.1 Flash รองรับข้อความและรูปภาพ ขณะที่ GLM-5.3 และ DeepSeek V4 Pro รองรับเฉพาะข้อความเท่านั้น หากคุณต้องการความเข้าใจด้านวิดีโอ GLM-5.3 Flash เป็นเพียงรุ่นเดียวใน 4 รุ่นนี้ที่ระบุว่ารองรับ

เอาต์พุตสูงสุดต่อคำขอคือ 943,718 tokens สำหรับโมเดล GLM ทั้งสองรุ่นและ DeepSeek V4.1 Flash และ 384,000 tokens สำหรับ DeepSeek V4 Pro ในการใช้งานทั่วไป คุณแทบจะไม่ชนเพดานทั้งสองขีดจำกัดนี้ แต่สำหรับเอาต์พุตของ agent ที่ยาวเป็นพิเศษหรือการเขียนเอกสารใหม่ทั้งฉบับ ขีดจำกัดที่มากกว่าย่อมให้พื้นที่ในการทำงานได้กว้างกว่า