核心规格对比

规格 GLM-4 PlusDeepSeek V3
厂商otherdeepseek
版本glm-4-plusv3
发布日期2024-08-122024-12-26
上下文窗口131072 tokens64000 tokens
输入模态text, imagetext
输出模态texttext
许可ProprietaryDeepSeek License
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准 GLM-4 PlusDeepSeek V3 胜出
ARC94.5GLM-4 Plus
BBH83.684.9DeepSeek V3
GPQA35.4GLM-4 Plus
GSM8K81.889.3DeepSeek V3
HUMANEVAL72.782.6DeepSeek V3
IFEVAL79.2GLM-4 Plus
MATH53.361.6DeepSeek V3
MMLU84.388.5DeepSeek V3
MUSR51.3GLM-4 Plus
WINOGRANDE85.8GLM-4 Plus

定价对比

项目 (每百万Token) GLM-4 PlusDeepSeek V3
输入$0.5$0.27
输出$0.5$1.1
缓存读$0$0.07
缓存写$0$0.27

GLM-4 Plus 对比 DeepSeek V3

模型概述

GLM-4 Plus 与 DeepSeek V3 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商 发布日期 上下文窗口 许可证
Other / Deepseek 2024-08-12 / 2024-12-26 131K / 64K Proprietary / DeepSeek License

基准测试表现

基准 GLM-4 Plus DeepSeek V3 胜出
ARC 94.5 A
BBH (BIG-Bench Hard) 83.6 84.9 B
GPQA 35.4 A
GSM8K (Grade School Math 8K) 81.8 89.3 B
HumanEval 72.7 82.6 B
IFEval 79.2 A
MATH 53.3 61.6 B
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 84.3 88.5 B
MUSR 51.3 A
WinoGrande 85.8 A

定价对比

输入 输出 缓存读取 缓存写入
— / — — / — — / — — / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

GLM-4 Plus

  • ✅ MMLU 得分 84.3,知识推理能力强。
  • ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

DeepSeek V3

  • ✅ MMLU 得分 88.5,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 82.6,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 89.3,数学推理稳健。
  • ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

GLM-4 Plus 与 DeepSeek V3 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

编辑点评

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