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GLM 5.3 Flash vs DeepSeek V4 Flash : le duel en 7 tests

GLM 5.3 Flash vs DeepSeek V4 Flash : que valent-ils vraiment ? (7 tests concrets) – mondoc.pro
RDV immédiat·Dr. Moatassime
GLM 5.3 Flash vs DeepSeek V4 Flash : le duel en 7 tests
Code, jeux, prĂ©sentations, sites web, 3D — ce que les modĂšles open-weight savent vraiment construire
💰
Prix d’entrĂ©e
0,15 $/M
GLM 5.3 Flash (contre 0,22 $ pour DeepSeek)
đŸ§Ș
Les épreuves
7 tests
code, jeu, présentations, sites, 3D
🏁
Score final
5 – 5
égalité parfaite
🎹
Les forces
2D vs 3D
DeepSeek en 2D, GLM en 3D

🎬 La vidĂ©o source — AI-Random, « GLM 5.3 Flash vs DeepSeek V4 Flash. Which best under 350B? », 10 min — cliquez pour l’ouvrir.

⚔ Deux modĂšles open-weight face Ă  faceâ–Œ

On met face Ă  face deux modĂšles d’IA de taille comparable : GLM 5.3 Flash (Z.ai) et DeepSeek V4 Flash. Tous deux open weight — donc tĂ©lĂ©chargeables et exĂ©cutables chez soi, Ă  condition d’avoir une machine suffisamment puissante. Pour tout le reste du monde, on y accĂšde via une API ou un abonnement.

Le principe du test : ne pas se fier aux benchmarks, mais regarder ce que les modĂšles construisent vraiment — sept Ă©preuves concrĂštes mĂȘlant code, jeux, prĂ©sentations, sites web et 3D. Premier constat : la comparaison s’est rĂ©vĂ©lĂ©e bien plus serrĂ©e que prĂ©vu.

GLM 5.3 Flash (Z.ai) contre DeepSeek V4 Flash : deux modÚles open-weight de taille comparable, sept épreuves concrÚtes.
GLM 5.3 Flash (Z.ai) contre DeepSeek V4 Flash : deux modÚles open-weight de taille comparable, sept épreuves concrÚtes.
« Oubliez les benchmarks : la vraie question, c’est ce que le modĂšle construit quand on lui demande de crĂ©er. »
💰 Le premier avantage : le prixâ–Œ

Avant mĂȘme le premier test, GLM 5.3 Flash marque un point sur le prix. Sur OpenRouter, il coĂ»te 0,15 $ par million de tokens en entrĂ©e et 0,50 $ par million en sortie — contre 0,22 $ et 0,66 $ pour DeepSeek V4 Flash. GLM 5.3 Flash est aussi disponible via des formules d’abonnement chez Z.ai, ce qui peut le rendre encore plus Ă©conomique en usage rĂ©gulier.

Le prix d'entrée : 0,15 $/M de tokens pour GLM 5.3 Flash contre 0,22 $/M pour DeepSeek V4 Flash sur OpenRouter.
Le prix d’entrĂ©e : 0,15 $/M de tokens pour GLM 5.3 Flash contre 0,22 $/M pour DeepSeek V4 Flash sur OpenRouter.
« À capacitĂ©s comparables, un tiers moins cher Ă  l’entrĂ©e : le premier point se joue avant mĂȘme d’Ă©crire une ligne de code. »
đŸŽ™ïž Test 1 — Enregistreur vocal en C#/.NETâ–Œ

PremiĂšre Ă©preuve, costaud : construire une application d’enregistrement vocal en C#/.NET. DeepSeek livre une app correcte — mais impossible d’Ă©couter directement l’enregistrement Ă  l’intĂ©rieur de l’application, et les outils d’Ă©dition restent trĂšs basiques. Point positif : le fichier audio s’enregistre bien et se relit dans un lecteur externe.

Test 1 : une application d'enregistrement vocal en C#/.NET — lecteur intĂ©grĂ© absent, outils d'Ă©dition limitĂ©s chez les deux.
Test 1 : une application d’enregistrement vocal en C#/.NET — lecteur intĂ©grĂ© absent, outils d’Ă©dition limitĂ©s chez les deux.

Du cĂŽtĂ© de GLM, le rĂ©sultat est proche, avec une diffĂ©rence notable : l’application n’a pratiquement aucun outil d’Ă©dition
 mĂȘme aprĂšs lui avoir laissĂ© deux chances de corriger le tir. Victoire de DeepSeek sur ce test.

« Sur l’outillage et la capacitĂ© Ă  corriger, DeepSeek prend le premier point. »
🎼 Test 2 — Jeu multijoueur en Pythonâ–Œ

DeuxiĂšme Ă©preuve : un pierre-papier-ciseaux multijoueur, avec un backend Python et un serveur en ligne pour deux joueurs. DeepSeek impressionne : sons interactifs, effets de vibration, et surtout une logique de jeu impeccable — un rĂ©sultat vraiment abouti.

Test 2 : un pierre-papier-ciseaux multijoueur en Python — trùs bon chez les deux, avantage aux sons chez DeepSeek.
Test 2 : un pierre-papier-ciseaux multijoueur en Python — trùs bon chez les deux, avantage aux sons chez DeepSeek.

GLM livre lui aussi une version excellente, sans problĂšme majeur : un fond de jeu plus joli, et une petite finesse d’ergonomie (le jeu ne vous Ă©jecte pas de la salle si l’autre joueur se dĂ©connecte). Mais DeepSeek avait prĂ©vu les sons, pas GLM. RĂ©sultat : un point pour chacun.

« Deux excellentes versions, chacune avec sa petite supériorité : ce round se termine à égalité. »
📊 Test 3 — PrĂ©sentation sur la crise de la RAMâ–Œ

TroisiĂšme Ă©preuve : une prĂ©sentation sur la crise actuelle de la RAM, en PDF et en PowerPoint. DeepSeek produit un PDF trĂšs rĂ©ussi : graphiques SVG, cartes, diagrammes financiers — seul petit dĂ©faut, un lĂ©ger chevauchement entre le numĂ©ro de page et la date. Les informations sont exactes et trĂšs Ă  jour, et la version PowerPoint est bonne elle aussi.

Test 3 : une prĂ©sentation sur la crise de la RAM — graphiques SVG et cartes chez DeepSeek, design plus Ă©purĂ© chez GLM.
Test 3 : une prĂ©sentation sur la crise de la RAM — graphiques SVG et cartes chez DeepSeek, design plus Ă©purĂ© chez GLM.

GLM livre également un trÚs bon résultat, avec un design plus calme et plus épuré, et un PowerPoint bien fait. Là encore : un point pour chacun.

« Sur la restitution d’informations et le design de documents, les deux modĂšles sont au niveau. »
🍂 Test 4 — Les quatre saisons en Three.jsâ–Œ

QuatriĂšme Ă©preuve : une animation d’un petit bout de terrain qui Ă©volue au fil des quatre saisons, en Three.js. DeepSeek fait du bon travail — un petit Ă©tang, des feuilles qui tombent
 mais les arbres eux-mĂȘmes n’ont pas vraiment de feuilles, et la transition hiver → printemps manque de fluiditĂ© et de conviction.

Test 4 : les quatre saisons en Three.js — transitions plus douces et dĂ©tails plus fins chez GLM.
Test 4 : les quatre saisons en Three.js — transitions plus douces et dĂ©tails plus fins chez GLM.

GLM, ici, fait sensiblement mieux : davantage de dĂ©tails (notamment sur les feuilles et les ombres) et des transitions plus rĂ©ussies. Un dĂ©tail que l’auteur a adorĂ© : l’herbe qui disparaĂźt lentement en hiver puis repousse au printemps. Point pour GLM.

« C’est dans les petits dĂ©tails — l’herbe qui repousse, les ombres — que l’on voit ce qu’un modĂšle a vraiment compris. »
🌌 Test 5 — Fonds animĂ©s (et ElevenLabs en MCP)â–Œ

CinquiĂšme Ă©preuve, plus simple : un jeu de fonds animĂ©s que l’on fait dĂ©filer en appuyant sur la touche R. Les deux modĂšles livrent un travail remarquable — crĂ©atif, beau, agrĂ©able Ă  regarder. En prime, un serveur MCP connectĂ© Ă  ElevenLabs a gĂ©nĂ©rĂ© des effets sonores pour chaque fond.

Test 5 : des fonds animĂ©s qui dĂ©filent avec la touche R — un sans-faute crĂ©atif pour les deux modĂšles.
Test 5 : des fonds animĂ©s qui dĂ©filent avec la touche R — un sans-faute crĂ©atif pour les deux modĂšles.

Un point pour chacun.

« Quand les deux rĂ©sultats sont beaux et crĂ©atifs, il n’y a pas de raison de dĂ©partager : Ă©galitĂ©. »
🌐 Test 6 — Trois sites web completsâ–Œ

SixiĂšme Ă©preuve : crĂ©er trois sites web complĂštement diffĂ©rents, chacun avec son style et son contenu. DeepSeek ouvre avec Hotel LumiĂšre, un hĂŽtel de luxe fictif inspirĂ© de l’Art dĂ©co de 1928, du Jazz Age et du French Quarter de La Nouvelle-OrlĂ©ans : beaucoup d’Ă©lĂ©ments interactifs, de belles images, des effets de survol soignĂ©s et une palette dorĂ©e parfaitement raccord. Puis Astral/Cassette, un label de musique indĂ©pendant fictif construit autour de la culture des annĂ©es 80 — avec un effet de lumiĂšre qui suit le curseur, franchement impressionnant. Enfin Heartbeaton, un studio d’architecture et d’urbanisme fictif : long, riche en interactions, mais un design plus calme qui colle bien au contenu.

Test 6 : trois sites web par modĂšle — univers Art dĂ©co, annĂ©es 80 et architecture chez DeepSeek ; steampunk, radio et cinĂ©ma 1920 chez GLM.
Test 6 : trois sites web par modĂšle — univers Art dĂ©co, annĂ©es 80 et architecture chez DeepSeek ; steampunk, radio et cinĂ©ma 1920 chez GLM.

GLM n’est pas en reste : d’abord un site steampunk / fantastique victorien, maquettĂ© comme une vieille revue pour une sociĂ©tĂ© fictive (l’Etherographic Society), avec des Ă©lĂ©ments animĂ©s ; puis une radio fictive, Radio Klaxon 104.3 FM, au style rĂ©tro-industriel et un peu dystopique — qui fonctionne sans problĂšme et a beaucoup plu ; enfin le Oberlin Palace Theatre, un site de rĂ©servation de cinĂ©ma des annĂ©es 1920, au design magnifique et calme — mais dont la section tarifs ne fonctionne pas correctement.

Verdict de ce round : DeepSeek, dont les sites étaient globalement plus impressionnants.

« Trois sites, trois univers : DeepSeek remporte le round sur l’impression visuelle d’ensemble. »
đŸ›Ąïž Test 7 — Animation d’un char dans Blenderâ–Œ

DerniĂšre Ă©preuve : crĂ©er et animer un char dans Blender. Le rĂ©sultat de DeepSeek est dĂ©cevant : plusieurs problĂšmes, et un char qui n’a pas l’air trĂšs professionnel.

Test 7 : un char animĂ© dans Blender — meilleur modĂšle, meilleure animation et meilleurs angles de camĂ©ra chez GLM.
Test 7 : un char animĂ© dans Blender — meilleur modĂšle, meilleure animation et meilleurs angles de camĂ©ra chez GLM.

GLM, Ă  l’inverse, est bien plus convaincant — meilleur char, meilleure animation, et jusqu’aux angles de camĂ©ra choisis pour la vidĂ©o finale, vraiment rĂ©ussis. Point pour GLM.

« En 3D, le rapport de force s’inverse nettement : GLM maĂźtrise le volume et l’animation. »
🏁 Score final : 5 partoutâ–Œ

Au terme des sept Ă©preuves, le verdict tombe : Ă©galitĂ© parfaite, 5 points partout. Une conclusion d’autant plus intĂ©ressante qu’elle est plus serrĂ©e que ce Ă  quoi l’auteur s’attendait.

Score final : 5 – 5. DeepSeek en 2D et en vitesse, GLM en 3D et en multimodalitĂ©.
Score final : 5 – 5. DeepSeek en 2D et en vitesse, GLM en 3D et en multimodalitĂ©.
« Sept Ă©preuves, sept regards diffĂ©rents sur deux modĂšles — et un score final de 5 Ă  5. »
🎯 Deux profils complĂ©mentairesâ–Œ

Au-delĂ  du score, chaque modĂšle a un profil net. DeepSeek V4 Flash brille particuliĂšrement sur les prĂ©sentations et le design de sites web : c’est un champion du 2D, et il s’est montrĂ© bien plus rapide pendant les tests.

Deux profils complémentaires : DeepSeek pour le 2D et la vitesse, GLM pour la 3D, le prix et le multimodal.
Deux profils complémentaires : DeepSeek pour le 2D et la vitesse, GLM pour la 3D, le prix et le multimodal.

GLM 5.3 Flash est clairement meilleur en 3D et en animation. Il est aussi moins cher et accepte les images et la vidĂ©o en entrĂ©e (multimodal), ce qui lui donne un avantage supplĂ©mentaire — DeepSeek proposant toutefois une version distincte dĂ©diĂ©e Ă  la vision. Au final, chacun a ses forces : plus rapide et plus sobre en ressources pour l’un, moins cher et multimodal pour l’autre.

« DeepSeek pour le 2D et la vitesse, GLM pour la 3D et le multimodal : deux outils complémentaires plutÎt que deux concurrents. »
📋 Conclusion : lequel choisir ?â–Œ

Verdict global : GLM 5.3 Flash est une trĂšs bonne addition de Z.ai — un modĂšle moins cher qui dĂ©livre malgrĂ© tout de solides performances, et qui plus est open weight : on peut le tĂ©lĂ©charger et le faire tourner soi-mĂȘme. Avec une machine assez puissante, l’auteur l’aurait peut-ĂȘtre mĂȘme prĂ©fĂ©rĂ©, justement pour ses capacitĂ©s multimodales.

Comment choisir : la vitesse et l'efficacité de DeepSeek d'un cÎté, le prix et le multimodal de GLM de l'autre.
Comment choisir : la vitesse et l’efficacitĂ© de DeepSeek d’un cĂŽtĂ©, le prix et le multimodal de GLM de l’autre.

Mais DeepSeek garde des atouts importants : la vitesse, l’efficacitĂ© en ressources et l’existence d’une version vision sĂ©parĂ©e. Bref, les deux modĂšles ont leurs forces — et cette comparaison s’est rĂ©vĂ©lĂ©e beaucoup plus serrĂ©e que prĂ©vu. Un point pratique : dans ce domaine, les versions et les prix Ă©voluent vite ; vĂ©rifiez les tarifs et les capacitĂ©s du moment avant de choisir.

« Choisir entre les deux n’est pas une question de supĂ©rioritĂ© absolue, mais d’usage : la vitesse d’un cĂŽtĂ©, le prix et le multimodal de l’autre. »

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