DeepSeek和GLM哪个强？2026最新模型详细对比

DeepSeek和GLM哪个更强？如果只是日常聊天、写文章、整理资料，两者的体验差距其实没有想象中那么明显。真正能拉开差距的，更多是在复杂推理、编程、多模态、长上下文以及 Agent智能体任务这些场景，今天就来分析一下两家公司最新一代模型，有什么区别。

DeepSeek-V4.1-Flash和GLM-5.3-Flash哪个强？

DeepSeek-V4.1-Flash模型采用552B MoE架构，输入阶段激活约8B参数，输出阶段约16B参数，重点提升推理速度、吞吐以及Agent场景下的执行效率。

GLM-5.3-Flash同样定位于高性能和较低计算开销。它拥有约320B总参数、18B激活参数，同时也是GLM-5系列首个原生多模态模型，可以处理文本、图片、视频和文件，并针对编程、工具调用以及长时间Agent任务进行了优化。

如果从大家比较关心的几个方面来看，可以简单参考下面这张表：

所以，这两款模型并不是简单的“谁全面碾压谁”。

如果主要任务是写代码、解决复杂问题、调用工具或者让Agent连续完成多个步骤，DeepSeek-V4.1-Flash更值得关注。

如果经常需要让AI阅读截图、分析图片、处理视频、整理超长文档，那么GLM-5.3-Flash的优势会更加明显。

DeepSeek和GLM能不能一起用？

当然可以，而且对于经常使用AI的人来说，同时接入多个模型反而更实用。因为不同模型擅长的任务并不完全一样，没有必要所有事情都固定交给一个模型完成。

比如写代码、复杂分析以及Agent自动执行任务时，可以使用DeepSeek；遇到截图、图片、文件或者其他多模态内容时，再切换到GLM。

这样可以根据任务直接选择更合适的模型，而不是反复纠结“到底哪个模型最强”。

那如何实现呢？可以通过OpenClaw部署助手统一接入多个AI模型。具体操作如下：

OpenClaw部署助手（官方版）

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1、下载安装OpenClaw部署助手后，点击“开始部署”，先完成OpenClaw智能体环境的部署。

2、随后进入“AI模型”，打开“内置AI”，里面已经预置了DeepSeek、GLM、Kimi等超过25款主流模型。根据自己的需求选择对应模型，完成配置以后，就可以在同一个OpenClaw环境中切换使用。

这样做的好处是，不需要每换一个模型就重新配置一套环境。后面无论是搭建AI写作、资料整理、文件处理、网页操作，还是其他自动化工作流，都可以直接调用已经配置好的模型。对于刚接触AI智能体的用户来说，也可以省掉不少手动配置接口、环境和参数的步骤。

模型配置完成以后，返回OpenClaw部署助手主页面，确认服务状态已经正常运行，再点击“打开聊天”。

发送一条测试消息，如果模型能够正常回复，就说明已经成功接入。之后就可以根据不同任务，在DeepSeek、GLM等模型之间灵活切换。

DeepSeek和GLM到底怎么选？对于AI使用频率比较高的人，更实用的方案其实不是二选一，而是把两个模型都接入，根据不同任务随时切换。

现在大模型更新速度很快，很难有一个模型长期在所有任务上保持优势。相比固定只用一个模型，根据实际任务选择合适的模型，往往更有效率。