DeepSeek V3.2 Exp vs GLM 5.3
DEEPSEEK vs Z-AI. DeepSeek V3.2 Exp в 8.7x раз дешевле по стоимости. Контекст: 163 840 vs 1 048 576 токенов. Возможности: 11 vs 21 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.
DeepSeek V3.2 Exp и GLM 5.3: ключевые отличия
DeepSeek V3.2 Exp и GLM 5.3 — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости DeepSeek V3.2 Exp в 8.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 6.4x раз — GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов.
DeepSeek V3.2 Exp — DeepSeek V3.2 Exp от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 163 840 токенов. Стоимость ввода 53.80 ₽/1M токенов, контекст 163 840 токенов.
GLM 5.3 — GLM 5.3 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов. Стоимость ввода 280.00 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у DeepSeek V3.2 Exp: Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Reasoning Effort, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Top Log Probs.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Reasoning, Response Format, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость DeepSeek V3.2 Exp и GLM 5.3 в рублях
DeepSeek V3.2 Exp дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: DeepSeek V3.2 Exp обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 226.2 ₽ (81%), вывод дешевле на 800 ₽ (91%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст DeepSeek V3.2 Exp vs GLM 5.3
GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов — это в 6.4x больше, чем 163 840 у DeepSeek V3.2 Exp. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: DeepSeek V3.2 Exp генерирует до 147 456 токенов за запрос, GLM 5.3 — до 943 718. GLM 5.3 может генерировать более длинные ответы.
Бенчмарки DeepSeek V3.2 Exp и GLM 5.3
Независимые оценки качества от Artificial Analysis, Design Arena.
Модальности DeepSeek V3.2 Exp и GLM 5.3
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности DeepSeek V3.2 Exp и GLM 5.3
GLM 5.3 предлагает возможности, недоступные в DeepSeek V3.2 Exp: Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Reasoning Effort, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры DeepSeek V3.2 Exp и GLM 5.3 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | DeepSeek V3.2 Exp | GLM 5.3 |
|---|---|---|
| Провайдер | DEEPSEEK | Z-AI |
| Цена ввода (1M) | 53.8 ₽ ✓ | 280 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 80 ₽ ✓ | 880 ₽ |
| Контекст | 163 840 токенов | 1 048 576 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 147 456 токенов | 943 718 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (50% скидка) | Да (81.43% скидка) |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Токенизатор | DeepSeek | Other |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Log Probs | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Reasoning Effort | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Top Log Probs | — | ✓ |
Как выбрать: DeepSeek V3.2 Exp или GLM 5.3?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, DeepSeek V3.2 Exp обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит GLM 5.3 — контекст 1 048 576 токенов.
- Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать DeepSeek V3.2 Exp
DeepSeek V3.2 Exp от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на вводе — DeepSeek V3.2 Exp дешевле на 226.2 ₽ (81%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — DeepSeek V3.2 Exp дешевле на 800 ₽ (91%) за 1M токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
- Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK
Когда использовать GLM 5.3
GLM 5.3 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:
- Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 163 840 токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.43%
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Подключение DeepSeek V3.2 Exp и GLM 5.3
DeepSeek V3.2 Exp (DEEPSEEK) и GLM 5.3 (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 18 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "deepseek-v3.2-exp" или "glm-5.3"
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2-exp",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между DeepSeek V3.2 Exp и GLM 5.3 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.
Часто задаваемые вопросы
Итог: DeepSeek V3.2 Exp vs GLM 5.3 (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует DeepSeek V3.2 Exp (ввод 53.8 ₽, вывод 80 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте GLM 5.3 с контекстом 1 048 576. GLM 5.3 выделяется поддержкой Logit Bias, Log Probs, Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.