DeepSeek V4 Pro 0813 ou GLM-5.3 : lequel choisir ?
DeepSeek V4 Pro 0813 (DeepSeek) et GLM-5.3 (Zhipu AI (Z.ai)) comparés point par point : performances mesurées, prix, contexte et capacités.
Données au 22 octobre 2026
Comparatif point par point
| Critère | DeepSeek V4 Pro 0813 | GLM-5.3 |
|---|---|---|
| Fabricant | DeepSeek | Zhipu AI (Z.ai) |
| Sortie | 13 août 2026 | 14 août 2026 |
| Indice de capacité | 72,2 / 100 | 78,8 / 100 |
| Prix en entrée | 0,66 $US | 1,2 $US |
| Prix en sortie | 1,98 $US | 4,18 $US |
| Coût d'une tâche type | 0,017 $US | 0,032 $US |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 tokens | 1 000 000 tokens |
| Réponse maximale | 393 216 tokens | 131 072 tokens |
| Mode raisonnement | Oui | Oui |
| Appel d'outils | Oui | Oui |
| Entrées acceptées | texte | texte |
| Poids ouverts | Oui | Oui |
| Connaissances jusqu'à | Non communiqué | Non communiqué |
De quoi parle-t-on ?
DeepSeek V4 Pro 0813 et GLM-5.3 sont deux modèles à poids ouverts, que l'on peut installer sur ses propres serveurs, l'un signé DeepSeek, l'autre Zhipu AI (Z.ai). DeepSeek V4 Pro 0813 est sorti le 13 août 2026, GLM-5.3 le 14 août 2026.
Tous les chiffres ci-dessous proviennent de sources publiques relevées le 22 octobre 2026 : models.dev et OpenRouter pour les prix et les capacités, Epoch AI pour les scores.
Lequel est le plus capable ?
Sur notre indice de capacité, DeepSeek V4 Pro 0813 obtient 72,2 sur 100 et GLM-5.3 78,8. GLM-5.3 prend l'avantage de 6,6 points.
Sur les 5 tests renseignés pour les deux, DeepSeek V4 Pro 0813 l'emporte 2 fois et GLM-5.3 3 fois :
- GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : DeepSeek V4 Pro 0813 91,7 %, GLM-5.3 90,9 %
- OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : DeepSeek V4 Pro 0813 98,6 %, GLM-5.3 91,1 %
- FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : DeepSeek V4 Pro 0813 64,6 %, GLM-5.3 68,8 %
- FrontierCode (tâches de programmation avancées) : DeepSeek V4 Pro 0813 28,6 %, GLM-5.3 40,1 %
- APEX-Agents (tâches professionnelles réalisées par un agent) : DeepSeek V4 Pro 0813 47,3 %, GLM-5.3 56,6 %
Prix
DeepSeek V4 Pro 0813 coûte 0,66 $US par million de tokens en entrée et 1,98 $US en sortie ; GLM-5.3 1,2 $US et 4,18 $US.
Pour une tâche d'agent type (lire 20 000 tokens, en écrire 2 000), comptez 0,017 $US avec DeepSeek V4 Pro 0813 contre 0,032 $US avec GLM-5.3. DeepSeek V4 Pro 0813 est 1,9 fois moins cher, un écart qui pèse vite sur 1 000 tâches : 15,11 $US de différence.
Faites le calcul avec vos volumes dans le calculateur de coût d'un agent.
Sous le capot
DeepSeek V4 Pro 0813 lit davantage d'un coup : 1 048 576 tokens de contexte (environ 1 573 pages), contre 1 000 000 pour GLM-5.3.
Mode raisonnement : DeepSeek V4 Pro 0813 oui, GLM-5.3 oui. Appel d'outils : DeepSeek V4 Pro 0813 oui, GLM-5.3 oui. Lecture d'images : DeepSeek V4 Pro 0813 non, GLM-5.3 non.
Les deux publient leurs poids : vous pouvez les héberger vous-même.
En résumé
Notre lecture des données :
- Choisissez DeepSeek V4 Pro 0813 pour un coût plus bas.
- Choisissez GLM-5.3 pour un meilleur indice de capacité.
Ce verdict s'appuie sur des chiffres publics ; il ne remplace pas un essai sur vos propres tâches.
Autres comparaisons
Questions fréquentes
DeepSeek V4 Pro 0813 ou GLM-5.3 : lequel est le meilleur ?
Sur notre indice (données Epoch AI), DeepSeek V4 Pro 0813 obtient 72,2 et GLM-5.3 78,8 sur 100. Le meilleur choix dépend aussi du prix et de votre usage.
Lequel est le moins cher ?
DeepSeek V4 Pro 0813. Pour lire 20 000 tokens et en écrire 2 000, comptez 0,017 $US avec DeepSeek V4 Pro 0813 et 0,032 $US avec GLM-5.3 (prix au 22 octobre 2026).
Lequel a la plus grande fenêtre de contexte ?
DeepSeek V4 Pro 0813, avec 1 048 576 tokens contre 1 000 000.
Peut-on installer DeepSeek V4 Pro 0813 ou GLM-5.3 sur ses propres serveurs ?
Oui, les deux publient leurs poids. Vérifiez chaque licence avant un usage commercial.
Sources des données
- Models.dev — Données de modèles : models.dev (projet open source)
- OpenRouter — Prix de marché recoupés avec OpenRouter
- Epoch AI — AI Benchmarking Hub — Epoch AI, « AI Benchmarking Hub », epoch.ai, CC BY 4.0
Données au 22 octobre 2026
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