DeepSeek V4.1-Flash vs GLM-5.3

ポジ 21 ／ ネガ 3 ／ 中立 12

ポジ 6 ／ ネガ 7 ／ 中立 0

2026-10-17 から API の deepseek-flash は改良版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 が答える（ウェブ版・アプリも同日に切り替え）。1017 は 2026-09-10 の V4.1-Flash を後から学習し直した版で、大きさと料金は同じ。本表の hle 42.6（道具なし）は DeepSeek が 1017 で公表した値（9/10 版は 36.8）。1017 では GPQA Diamond が公表されていないため、9/10 版の 90.9 は本表に持ち込まない。aaIndex 39 は Artificial Analysis が 9/10 版を測った値で、1017 は 2026-10-17 時点で未計測（測られたら差し替える）。1017 の DeepSWE v1.1 は 77.0（Mini-SWE-V2 で測定）、Terminal-Bench 4.0 は 42.3（Claude Code で測定）で、どちらも DeepSeek 自社公表値。DeepSeek のグラフでは DeepSWE の max 設定の1課題あたりの費用が約 $0.49 から約 $0.20 に下がった（答えが短くなったためで、単価は据え置き）。DeepSeek が比較した相手は Claude Opus 5 と GPT-5.6 Sol で、最新の Claude Opus 5.5 とは HLE で 42.6 対 64.4 の差がある。以下は 9/10 版の公開時からの記述。552B の MoE（土台のパラメータ。1トークンあたり実際に動くのは読み込み時 8B・書き出し時 16B）。KV キャッシュを 890 バイト/トークンまで圧縮し、旧 V4-Flash の約4分の1にしたことで入力側の単価を下げている。本表の $0.15 / $0.6 はオフピーク価格（入力はキャッシュミス時）で、キャッシュヒット時の入力は $0.003。ピーク時間帯はいずれもその2倍（入力 $0.3・出力 $1.2）。ピーク時間帯は UTC 月〜金の 01:00-04:00 と 06:00-10:00（日本時間 10:00-13:00 と 15:00-19:00）。2026-09-10 の公開に合わせて旧 V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp は引退し、モデル名 deepseek-flash で呼ぶ。なお deepseek-v4-pro も本モデルへの置き換えが予告されたが撤回され、V4-Pro は独自の料金（オフピークで入力 $0.66・出力 $1.98）のまま継続提供されている（2026-10-09 に公式料金ページで確認。本モデルの価格で課金されるのは、旧名の deepseek-v4-flash と deepseek-v4-flash-vision-exp で呼んだ場合だけ）。9/10 版の gpqa 90.9（GPQA Diamond）と hle 36.8（道具なし）は DeepSeek 自社公表値で reasoning_effort=100 の設定。9/10 版の DeepSWE v1.1 は 74.2 で Claude Opus 5 の 74.0 を上回るが、これは同社が併記した8種類のハーネスのうち最も高く出た mini-SWE の値で、Claude Code では 69.8・Codex では 65.6 と 8.7 ポイントの幅がある。SWE-Bench Verified は非公表のため本表に持たない。前世代 V4-Pro は 1.6T（49B アクティブ）・$0.66/$1.98・aaIndex 36・画像非対応だったので、置き換えで安く・賢く・画像対応になった形。中国製のため業務利用時は規約とデータ取扱の確認を。本表の100万トークンは公式料金ページの CONTEXT LENGTH（1M）で、出力の上限 384K は別枠（2026-09-11 確認）。

中国の Z.ai が 2026-08-14（米国時間）に発表した同社の旗艦モデル（API のモデル名は glm-5.3、API の提供開始は 2026-08-18）。 土台は前世代 GLM-5.2 と同じで、公開後の追加学習だけで性能を伸ばしたと公式が明記しています。 考える機能は常にオンで、考える量は low / high / max の3段階（指定しない場合は max）。 入力はテキストのみで、画像・音声には対応しません。一度に読める量は100万トークン、 一度に書ける量は最大12万8千トークン（2026-08-28 に公式ドキュメントで確認）。 第三者測定の Artificial Analysis Intelligence Index は 45（v4.3.2・max 設定・2026-09-23 確認）で、本表では Kimi K3 の 44 をわずかに上回り、2026-09-21 公開の Grok 4.7（xhigh 設定で 46）に1ポイント届かない（v4.2 では 49 対 Kimi 50 で下だったので、指標が v4.3 に上がって順番が入れ替わった）。 コードを直す力は、誰でも見られる DeepSWE v1.1 の公式ランキング（113課題・ハーネスは mini-swe-agent・ max 設定／2026-09-03 更新・既定の表示は登録28モデルのうち21モデル）で 69%（誤差 ±3）・21モデル中6位（2026-09-10 確認）。 Grok 4.6（67%）・GPT-5.6 Luna（67%）・Gemini 3.7 Flash（65%）・DeepSeek V4-Pro（63%）を上回り、 Kimi K3（69%・誤差 ±5）とは同率です。上には GPT-6 Astra（74%）・Gemini 3.8 Flash（74%）・Claude Opus 5（74%）・ GPT-5.6 Sol（73%）・Claude Fable 5（70%）の5本がいます。 2026-08-26 更新版では 25モデル中5位で、Kimi K3（68.5%）にも競り勝っていましたが、 9月3日の更新でランキングの表示が整数に丸められ、Kimi K3 と並びました。 1課題あたりの平均費用は $3.99 で、Opus 5 の $11.84 の約3分の1です。 Z.ai 自身の発表値は同じベンチで 66.9 ですが、公式ランキングの 69%（誤差 ±3）の範囲に収まっています。 同社が公表している他のベンチは Terminal Bench 3.0 が 28.3、Agents' Last Exam が 28.5、 ソフトウェアの弱点を見つける CyberGym が 84.5%。Z.ai Code Bench（max 設定で 34.5%、前世代比 50%向上）は 名前に自社名が入る自社製のテストなので参考程度に見てください。 SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME は公式・第三者とも数値を公表しておらず本表では「—」です （名前の似た別のテストの値では埋めていません）。 【重みの公開について】GLM-5.3 本体の重みは 2026-08-28（米国時間）に Hugging Face の zai-org/GLM-5.3 で公開されました （重みファイルの合計は約753B、公式表記は 744B-A40B）。ただしライセンスは MIT ではなく独自の「GLM-5.3 License」で、 モデル提供（MaaS）事業を営み売上が100億ドルを超える事業者は商用利用の前に Z.ai の審査が必要という条件がつきます（2026-09-04 確認）。 【廉価版について】GLM-5.3-Flash（2026-08-26 公開・MIT ライセンス・AA Index は v4.3.2 で 42）は、 公開時に付いていた50%オフ（入力 $0.075 / 出力 $0.25）が 2026-09-09 24時（シンガポール時間・UTC+8）で終了し、 2026-09-10 から定価の入力 $0.15 / 出力 $0.50 になりました（2026-09-10 に公式料金ページで確認）。 値段が確定したので、本表には GLM-5.3-Flash 行として別に掲載しています。 中国製のため業務利用は規約とデータの取り扱いを確認してください。

• → DeepSeek API Docs：DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Release（2026-10-17・ベンチ表と DeepSWE の成功率×費用のグラフ）
• → Hugging Face：deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017（MIT・1017 のベンチ表）
• → DeepSeek API Docs：Change Log（2026-10-17 V4.1-Flash-1017 への更新／2026-09-10 V4.1-Flash 公開・V4-Pro の提供継続の告知）
• → DeepSeek API Docs：Models & Pricing（deepseek-flash＝DeepSeek-V4.1-Flash-1017 の料金・ピーク時間帯・2026-10-17 再確認）
• → Hugging Face：deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（9/10 版・MIT・552B・ベンチ表とハーネス別スコア）
• → Artificial Analysis：DeepSeek V4.1 Flash（9/10 版。Intelligence Index v4.3.2 で 39・max 設定・2026-09-23 確認。v4.3 では 39.55 で四捨五入すると 40。1017 のページは 2026-10-17 時点で無し）
• → MIT Tech Review：Why DeepSeek's V4 matters（前世代の背景）

• → Z.ai 公式ドキュメント：GLM-5.3（仕様・考える量の3段階・100万トークン・出力12万8千トークン）
• → Z.ai 公式 X：GLM-5.3 発表ポスト（2026-08-14 米国時間）
• → Z.ai 公式リリースノート（GLM-5.3 の API 提供開始は 2026-08-18）
• → Hugging Face API：zai-org/GLM-5.3（本体の重み・ライセンスは独自の glm-5.3・2026-08-28 公開）
• → Z.ai 公式料金ページ（GLM-5.3 は入力 $1.4 / 出力 $4.4）
• → DeepSWE 公式ランキング v1.1（glm-5.3 は 69%・21モデル中6位・1課題あたり $3.99・2026-09-03 更新／2026-09-10 確認）
• → Artificial Analysis：GLM-5.3（Intelligence Index v4.3.2 で 45・168モデル中28位・max 設定・2026-09-23 確認）