# GLM-5.3 или DeepSeek V4 Pro: что выбрать для кода и ИИ-агентов

> Сравнение точных версий GLM-5.3 и DeepSeek V4 Pro: доступ сегодня, контекст, цены, thinking, tool calls и честный тест на задачах репозитория.

- Source: https://www.aifreeapi.com/ru/posts/glm-5-3-vs-deepseek-v4-pro
- Language: ru
- Published: 2026-08-15
- Updated: 2026-08-15
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

На **15 августа 2026 года** это не симметричная покупка. GLM-5.3 уже можно выбрать во всех тарифах GLM Coding Plan, однако обычный API с оплатой по токенам ещё помечен как «coming soon». DeepSeek V4 Pro с 13 августа доступна как GA-версия в приложении, веб-интерфейсе и API.

Из этого следует практичный, но условный ответ:

- для Claude Code, Codex, Cline или другого поддерживаемого coding agent имеет смысл протестировать **GLM-5.3 через Coding Plan**;
- для собственного сервиса, прямого API-биллинга или задач без обязательного thinking сегодня проще выбрать **DeepSeek V4 Pro**;
- если доступны оба маршрута, победителя должен определить одинаковый набор ваших задач, а не сумма строк из таблицы производителя.

Доступность подписки, способы оплаты и стабильность маршрута в конкретной стране или аккаунте нужно проверять отдельно. Официальные глобальные страницы не подтверждают автоматически локальную оплату в рублях или работу любого стороннего провайдера.

## Четыре проверки до сравнения качества

### 1. Не перепутаны ли версия и ID

Официальный ID новой модели Z.ai — `glm-5.3`. В [описании GLM-5.3](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3) указаны текстовый ввод и вывод, контекст до 1M tokens и максимальный вывод 128K. Z.ai сообщает, что базовая модель осталась той же, что у GLM-5.2, а улучшения получены на этапе post-training. Это не делает цену или пользовательские тесты 5.2 доказательством для 5.3.

Для DeepSeek правильный стабильный ID — `deepseek-v4-pro`; сейчас он указывает на `DeepSeek-V4-Pro-0813`. Версию `0813` полезно сохранить в протоколе теста, но официальный API не описывает её как отдельный dated ID для запроса. Старые имена `deepseek-chat` и `deepseek-reasoner` не являются способом вызвать Pro.

### 2. Какой продукт действительно доступен

| Вопрос | GLM-5.3 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| Что работает сейчас | GLM Coding Plan | App, Web, прямой API |
| Обычный metered API | Ещё не запущен | GA |
| Контекст / максимум вывода | 1M / 128K | 1M / 384K |
| Thinking | Всегда включён; low/high/max | Можно включить или отключить; low/high/max |
| Текущая единица оплаты | Подписка и credits | USD за классы tokens |
| Открытые веса GLM-5.3 | Обещаны после примерно двух недель safety-проверок, но 15 августа ещё недоступны | Статус самостоятельного развёртывания V4 Pro здесь не подтверждается |

[Инструкция Coding Plan](https://docs.z.ai/devpack/latest-model) разделяет Anthropic-compatible маршрут, Responses-совместимый маршрут для Codex и OpenAI-compatible маршрут для других инструментов. Суффикс `glm-5.3[1m]` относится к 1M-маршруту Claude Code внутри плана, а не заменяет официальный ID модели во всех API.

### 3. Сравниваются ли одинаковые деньги

Публичная [таблица цен Z.ai API](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing) пока заканчивается на GLM-5.2. Её `$1.40` за 1 млн input tokens, `$0.26` за cached input и `$4.40` за output нельзя переносить на GLM-5.3. Доступный сегодня Coding Plan — подписка: на дату проверки страницы показывали `$18` для Lite, `$72` для Pro и `$160` для Max, а расход ограничен пятичасовым и недельным пулом credits.

Для GLM-5.3 стандартный расход рассчитывается так:

`credits = (input × 6.9 + cached input × 1.7 + output × 24) / 10 000`

Вне рабочего окна 14:00–18:00 UTC+8 по будням списывается 50% стандартных credits. Цена подписки и остаток лимита меняют фактическую стоимость, поэтому один credit нельзя объявить фиксированной суммой в долларах.

У DeepSeek тариф прямой, но он меняется **16 августа в 16:00 UTC (19:00 по Москве)**. [Официальная страница цен](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/) показывает:

| За 1 млн tokens V4 Pro | До переключения | После: вне пика | После: пик |
|---|---:|---:|---:|
| Cached input | $0.003625 | $0.022 | $0.044 |
| Uncached input | $0.435 | $0.66 | $1.32 |
| Output, включая reasoning | $0.87 | $1.98 | $3.96 |

Пиковые интервалы — 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC, то есть 04:00–07:00 и 09:00–13:00 по Москве. Налоги, сторонний gateway, инструменты, повторные попытки и ручные исправления в эти числа не входят.

![Соответствие пиковых интервалов DeepSeek V4 Pro по UTC и московскому времени](https://www.aifreeapi.com/posts/ru/glm-5-3-vs-deepseek-v4-pro/img/moscow-price-windows.webp)

### 4. Одинаковы ли условия бенчмарка

В [публикации GLM-5.3](https://z.ai/blog/glm-5.3) есть точная пара с DeepSeek-V4-Pro-0813. Это таблица Z.ai, а не независимый тест в общей инфраструктуре:

| Тест | GLM-5.3 | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---:|---:|
| Terminal-Bench 2.1 | 88.2 | 87.9 |
| DeepSWE v1.1 | 66.9 | 62.7 |
| NL2Repo | 58.0 | 61.1 |
| CyberGym | 84.5 | 83.3 |
| Toolathlon Verified | 73.0 | 74.1 |
| AutomationBench v1.0.6 | 48.2 | 43.2 |
| Agents’ Last Exam CLI | 28.5 | 25.7 |

GLM выше в нескольких строках, но DeepSeek выше в NL2Repo и Toolathlon. Разница 88.2 против 87.9 сама по себе почти ничего не говорит о вашем репозитории. Для GLM на Terminal-Bench 2.1 Z.ai указывает конкретную версию Claude Code, лимит генерации 65 536 tokens и шестичасовой timeout; для NL2Repo используются 1M context, 64K output и дополнительные правила проверки. Все условия соперника не раскрыты с такой же полнотой в каждой строке.

DeepSeek в собственном [журнале обновлений](https://api-docs.deepseek.com/updates/) сообщает 87.9 на Terminal Bench 2.1 и 62.7 на DeepSWE, используя DeepSeek Harness minimal и max effort для code-agent испытаний. Совпадение чисел помогает идентифицировать данные, но не превращает две публикации в единый воспроизводимый прогон.

## Различия, которые проявятся уже при интеграции

GLM-5.3 всегда выполняет reasoning. В стандартном контракте допустимы low, high и max, по умолчанию max. Совместимый слой Coding Plan преобразует разные значения клиентов: например, `disabled`, `none` или `minimal` становятся low, а не полностью отключают thinking. Для коротких классификаций, форматирования и массовых преобразований это может влиять на задержку и расход.

DeepSeek V4 Pro позволяет отключить thinking. В thinking-режиме параметры вроде `temperature` и `top_p` не действуют. При вызове инструментов важно сохранить всю предыдущую assistant message — `reasoning_content`, `content` и `tool_calls` — и только затем добавить результат с ролью `tool`. [Руководство DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/guides/thinking_mode/) предупреждает: потеря `reasoning_content` может привести к HTTP 400 на следующем шаге.

Responses- и Anthropic-совместимость DeepSeek тоже частичная. Stateless Responses не поддерживает ряд полей состояния, игнорирует некоторые инструменты и не принимает изображения или файлы. Поэтому миграция из OpenAI или Claude — это проверка реального запроса и ответа, а не только замена `base_url`.

![Контрольные точки совместимости API до проверки результата](https://www.aifreeapi.com/posts/ru/glm-5-3-vs-deepseek-v4-pro/img/route-friction.webp)

## Как провести тест, который отвечает на ваш вопрос

Возьмите 12–20 недавних оплачиваемых задач: небольшой bug fix, изменение нескольких файлов, длинный рефакторинг, tool-heavy расследование и строгий JSON-ответ. Для обоих кандидатов зафиксируйте один commit, доступные файлы, инструменты, политику контекста, effort, timeout, максимум шагов и число повторов.

До запуска определите приёмку: tests, schema, проверку фактов или рендер страницы. После каждого прогона запишите:

- прошла ли работа приёмку без ручного ремонта;
- полное время, число ходов и повторных запусков;
- input, cached input, output и reasoning tokens;
- credits GLM или доллары DeepSeek вместе с ценой инструментов;
- вмешательства человека и ошибки протокола;
- какие возможности клиента пришлось отключить или компенсировать.

Сравнивайте `все расходы / число принятых задач`. Если один API не воспроизводит обязательный инструмент, это не «нечестное условие», а реальная стоимость маршрута. Для русского языка добавьте задачи с документацией, сообщениями об ошибках и объяснением изменений; публичная таблица не доказывает локального языкового победителя.

Итог на текущую дату простой: **GLM-5.3 — кандидат для немедленного теста внутри поддерживаемого Coding Plan, а DeepSeek V4 Pro — кандидат для немедленного внедрения через обычный API.** Когда подходят оба варианта, решение принимают процент принятых задач, стоимость результата и операционные ограничения вашего стека.