GLM 5.3 flash和deepseek 4.1 flash对比

GLM-5.3-Flash（智谱）与 DeepSeek-V4.1-Flash（深度求索）是当前“高性价比 / 极低推理成本”轻量旗舰模型赛道上的两大核心选手。两者均采用 MoE 架构，但在模型结构、长文本注意力机制、代码与 Agent 倾向，以及成本控制上各有侧重。 一、 核心规格与架构对比维度GLM-5.3-FlashDeepSeek-V4.1-Flash总参数量 / 激活参数320B 总参数 / 仅 18B 激活（超稀疏）552B 总参数 / 约 20B+ 激活（非对称 MoE）多模态能力原生端到端多模态（视觉 + 文本 + 图表混合长程理解）原生多模态视觉理解（强化图表与文本混合解析）长上下文与机制支持 1M 上下文；采用 Linear + Sparse Attention 混合注意力机制与 IndexPool 压缩支持超长上下文；深度优化 MLA（Multi-head Latent Attention）与 KV Cache 压缩吞吐速度 (TPS)单流输出约 40~50 tok/s，首字延迟（TTFT）极低持续生成吞吐更高，长文本流式输出可达 70~100+ tok/s（受多机并行架构优化）典型调用单价输入约 $0.03~$0.15/1M，输出约 $0.10~$0.50/1M（多平台竞争压价极低）官方支持峰谷计费（闲时半价）；输入约 $0.16/1M（闲时约 $0.08），输出约 $0.60/1M