hubris

GLM 5.3 FlashилиGPT-4o (2024-08-06)

Главная разница — цена: Flash дешевле в 27,8 раза на входе и в 33,3 раза на выходе. Ниже — счёт по трём источникам: что заявили поставщики, что намерила независимая лаборатория и что мы видим на реальных запросах. Переключатель «что важнее» меняет счёт — проверьте свой расклад.

  • Поставщик карточки моделей и правила кэша
  • Лаборатория Artificial Analysis, одна методика на обе
  • Hubris наши реальные запросы за 30 дней

Сводная оценка Лаборатория Hubris

Одно число на модель от 0 до 100: качество, скорость, цена, кэш и возможности, нормированные по всему каталогу. Засечки — остальные модели на той же шкале.

GLM 5.3 Flash11,36 ₽ · z-ai · август 2026
SonnetDeepSeek 0731LunaFlash
67+31 %
GPT-4o (2024-08-06)316 ₽ · openai · август 2024
HaikuSonnetFlashOpus
51

Flash опережает GPT-4o на 31 % по сводной оценке при выбранных весах. Из чего складывается — в раундах ниже.

Счёт по раундам 58 : 26
1Качество с рассужденияминезависимый индекс интеллекта10:2
2Качество без рассужденийне считаетсялаборатория ещё не измерила GLM 5.3 Flash в этом режиме:
3Кодне считаетсялаборатория ещё не измерила GLM 5.3 Flash в этих задачах:
4Математикане считаетсялаборатория ещё не измерила GLM 5.3 Flash в этих задачах:
5Инструменты и агентвызов инструментов и работа в терминале10:4
6Следование инструкциямне считаетсялаборатория ещё не измерила GLM 5.3 Flash в этих задачах:
7Длинный контекстрассуждения на длинном контексте10:5
8Скоростьне считаетсяпо GPT-4o (2024-08-06) пока мало запросов, чтобы мерить скорость:
9Цена11,36 ₽ против 316 ₽ за миллион на входе10:010Кэшавтоматический против автоматический9:911Возможностиконтекст, вход, рассуждения, приватность9:6
Правила одни для всех сравнений: лучший в раунде получает 10, второй — пропорционально отставанию, разница до 5 % — ничья, обеим по 10. Раунд 2 и 3 и 4 и 6 и 8 в счёт не идёт: лаборатория ещё не опубликовала замер — максимум уменьшен. «Бюджет и скорость» удваивает цену и скорость, «Качество любой ценой» удваивает качество и не считает цену. Как считаем — в методике.

Раунд 1 из 11

Качество с рассуждениями

10:241.9 против 7.7 по независимому индексупосле раунда 10 : 2

Качество мы не измеряем — это цифры независимой лаборатории: девять тестов одной методикой на обе модели, рассуждения включены на максимум. Шкала от 0 до 100.

Индекс интеллекта Лаборатория

Artificial Analysis, индекс v4. Замеры: GLM 5.3 Flash, GPT-4o (Aug '24).

С рассуждениями на максимумкак в карточках поставщиков
41.9
7.7
GPQA Diamondвопросы уровня аспирантуры, справочно
91,2 %
52,1 %
Humanity's Last Examсамый трудный набор задач, справочно
39,9 %
2,3 %
MMLU-Proширокие знания, справочно

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 Flash в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Сторонние оценки LMArena · MERA

Справочно, очков не дают. LMArena — рейтинг по слепым голосам людей; MERA — открытый бенчмарк на русском языке от Альянса ИИ.

LMArena, общая доскарейтинг Elo по голосам людей
1475 · 28 место

Раунд 2 из 11

Качество без рассуждений

:раунд не считается — нет замера

В чате, поддержке и массовых задачах думать некогда — рассуждения выключены. Здесь картина часто другая.

Индекс интеллекта Лаборатория

Та же методика, режим без рассуждений.

Без рассужденийбыстрый ответ, как в чате и массовых задачах

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 Flash в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 3 из 11

Код

:раунд не считается — нет замера

Задачи из настоящих репозиториев и соревновательный код. У разных моделей лаборатория успела измерить разное — в счёт идут те тесты, что есть у обеих.

Кодинг Лаборатория

Сводный индекс кодинга (0–100) и отдельные тесты в процентах решённых задач.

Сводный индекс кодингавсе кодовые тесты лаборатории одним числом

Лаборатория ещё не измерила GPT-4o (2024-08-06) в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

LiveCodeBenchсвежие соревновательные задачи

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 Flash в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

SciCodeнаучный код по описанию задачи

Лаборатория ещё не измерила GPT-4o (2024-08-06) в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Сторонние лидерборды SWE-bench · LMArena

Справочно, в счёт раунда не идут: методика у каждого своя. У SWE-bench результат — это связка модели с конкретным агентом, поэтому рядом указаны агент и год лучшего известного прогона.

LMArena, кодовая доскарейтинг Elo по голосам людей
1607 · 17 место

Раунд 4 из 11

Математика

:раунд не считается — нет замера

Счёт, доказательства и олимпиадные задачи. Полезно там, где ответ либо верный, либо нет: аналитика, финансы, инженерные расчёты.

Математика Лаборатория

Сводный индекс (0–100) и доля решённых олимпиадных задач.

Сводный индекс математикивсе математические тесты лаборатории одним числом

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 Flash в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

AIMEолимпиадные задачи со строгим ответом

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 Flash в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 5 из 11

Инструменты и агент

10:4счёт по 2 замерам лабораториипосле раунда 20 : 6

Модель в роли агента: вызвать нужный инструмент, довести многошаговый диалог до результата, поработать в терминале. Именно это отличает модель для агентского клиента от модели для чата.

Инструменты и терминал Лаборатория

Доля доведённых до конца сценариев.

𝜏²-benchвызовы инструментов в многошаговом диалоге
47,2 %
28,9 %
Terminal-Benchработа агента в терминале
84,3 %
8,3 %

Раунд 6 из 11

Следование инструкциям

:раунд не считается — нет замера

Делает ли модель ровно то, о чём просили: держит формат, не добавляет лишнего, соблюдает ограничения. От этого зависит, придётся ли разбирать ответ костылями.

Следование инструкциям Лаборатория

Доля заданий, где все требования соблюдены.

IFBenchпроверяемые требования к формату и содержанию

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 Flash в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 7 из 11

Длинный контекст

10:5счёт по 1 замеру лабораториипосле раунда 30 : 11

Большое окно контекста и умение им пользоваться — разные вещи. Здесь проверяется второе: рассуждения по длинному тексту, а не размер окна из карточки.

Рассуждения на длинном контексте Лаборатория

Доля верных ответов по длинному тексту. Размер окна — в раунде «Возможности».

Long Context Reasoningответы по тексту, который не помещается в один взгляд
80 %
41 %

Раунд 8 из 11

Скорость

:раунд не считается — мало данных

Пауза до первого слова и скорость письма. Очки — по нашим данным, это то, что вы получите на практике.

Один и тот же запросHubris

Проигрываем ответ на измеренной скорости: пауза до первого слова, потом письмо. Длина ответа одинаковая, иначе модели несравнимы.

GLM 5.3 Flashz-ai/glm-5.3-flashу нас 6,2 с · 73 ток/с
тишина 6,2 с
73 токена в секунду
10,3 с
GPT-4o (2024-08-06)openai/gpt-4o-2024-08-06

По GPT-4o (2024-08-06) пока мало запросов, чтобы мерить скорость.

Лаборатория меряет по прямому API одним промптом без рассуждений. У нас — реальные промпты реальных клиентов, часть с рассуждениями, и весь путь до вас целиком. Разница между дорожками — разница между стендом и жизнью.

Раунд 9 из 11

Цена

10:0Flash дешевле в 27,8 раза на входе и в 33,3 раза на выходепосле раунда 40 : 11

В рублях, за миллион токенов. Списывается по факту — за то, что реально отправили и получили.

Прайс и реальный средний чек Hubris

Первые две колонки — ставки каталога. Третья — сколько в среднем стоит один запрос нашим пользователям к этой модели.

МодельВходные токеныто, что вы отправилиОтвет моделито, что она написалаТипичный запроссредний по нашим пользователям
GLM 5.3 Flash11,3637,870,43
GPT-4o (2024-08-06)3161 262мало данных
Разницав 27,8 разав пользу Flashв 33,3 разав пользу Flash
Средний чек считается по реальным запросам наших пользователей: он зависит от того, сколько модель пишет в ответ.

Раунд 10 из 11

Кэш

9:9у обеих включается сампосле раунда 49 : 20

Если начало промпта повторяется от запроса к запросу — системная инструкция, приложенный документ, история переписки, — эта часть считается со скидкой. Включается она у моделей по-разному, и на этом легко потерять деньги.

Правила кэширования Поставщик

Скидка применяется автоматически — Hubris списывает по фактической цене исполнения, в которой кэш уже учтён.

GLM 5.3 Flash
Автоматический

Повторяющееся начало промпта кэшируется само. Ничего помечать не нужно: если первые токены совпадают с недавним запросом, скидка 80 % применится сама.

GPT-4o (2024-08-06)
Автоматический

Повторяющееся начало промпта кэшируется само. Ничего помечать не нужно: если первые токены совпадают с недавним запросом, скидка 50 % применится сама.

Как пометить блок и проверить, что кэш сработал, — в документации. Сработавший кэш виден в ответе в поле cached_tokens.

Раунд 11 из 11

Возможности

9:6Flash умеет рассуждать; контекст у Flash заметно большепосле раунда 58 : 26

Контекст, что принимает на вход, рассуждения, приватность, надёжность. За каждый пункт — очки по одной шкале.

GLM 5.3 Flash
  • Контекст 1,31 млн токенов
  • Принимает картинки
  • Файлы не принимает
  • Умеет рассуждать перед ответом
  • Не обучается на ваших данных
  • Доля неудачных запросов 0,9 %
GPT-4o (2024-08-06)
  • Контекст 128 тыс. токенов
  • Принимает картинки
  • Принимает файлы
  • Без режима рассуждений
  • Не обучается на ваших данных

Итог

Кто победил

GLM 5.3 Flash58
из 60 очковПобеждает Flash
GPT-4o (2024-08-06)26
При равных весах побеждает Flash — 58 : 26, уверенно. Flash берёт качество с рассуждениями, работу с инструментами, длинный контекст, цену и возможности; GPT-4o отвечает без явных побед. Кэш — ничья. Переключатели наверху счёт не переворачивают: Flash впереди при любом раскладе.

Коротко

Плюсы и минусы

Преимущества каждой модели над другой — из тех же данных, что и раунды, в процентах и секундах.

GLM 5.3 Flash
  • дешевле в 27,8 раза на входе
  • качество с рассуждениями выше на 82 %
  • контекст больше на 90 %
GPT-4o (2024-08-06)

Преимуществ перед соперником по нашим данным нет.

Мы рекомендуем GLM 5.3 Flash: он впереди по сумме раундов при равных весах.

Выбор

Когда какую брать

Обе доступны по одному ключу — переключиться можно на любом запросе, поменяв одну строку.

GLM 5.3 Flash
  • Массовые задачи, где счёт за токены — главная статья расходов
  • Сложные задачи, где модели дают подумать: код, анализ, агенты
Открыть в чате
GPT-4o (2024-08-06)
  • Задачи, где важны цена и надёжность — смотрите раунды выше
Открыть в чате

Вопросы

Что обычно спрашивают

Почему Flash дешевле в 27,8 раза — он хуже?

По независимому индексу с рассуждениями — 41.9 против 7.7; второй режим лаборатория для одной из моделей ещё не измерила. Цена отражает размер модели и объём вычислений на ответ; проверьте на своих данных, заметна ли разница именно в вашей задаче.

Какая модель лучше для написания кода?

По независимому индексу с рассуждениями — 41.9 против 7.7. На практике для больших проектов берут ту, что лучше держит длинный контекст задачи; Flash здесь предпочтительнее, а для мелких правок и массовых операций важнее скорость и цена.

Что такое кэш промптов и почему это важно?

У обеих кэш включается сам: если начало промпта совпадает с недавним запросом, эта часть считается со скидкой. Ничего помечать не нужно.

Откуда взяты цифры скорости?

Это наши измерения по успешным запросам через Hubris за последние 30 дней, а не заявления поставщиков: время до первого слова и скорость письма от начала до конца ответа. В паузу входит и наш участок пути. Лабораторная дорожка рядом — Artificial Analysis, прямой API одним промптом: это потолок, наша цифра — то, на что стоит рассчитывать.

Можно ли переключаться между моделями?

Да, обе доступны по одному ключу. Чтобы сменить модель, достаточно поменять её идентификатор в запросе — ни отдельного договора, ни второго ключа не нужно.

Дальше

Другие сравнения

Каждая из этих двух — против соседей по каталогу. Любую пару можно собрать в выборе наверху страницы.

Источники: GLM 5.3 Flash и GPT-4o (Aug '24)Artificial Analysis, 2026-09-18; цены, контекст и модальности — каталог Hubris, 2026-09-18; скорость и средний чек — запросы через Hubris за 30 дней.

GLM 5.3 Flash или GPT-4o (2024-08-06) — что выбрать: цена, скорость, качество, код · Hubris