GLM-5.3-Flash vs DeepSeek-V4.1-Flash 에이전트 성능 비교 실무 테스트
코드 리뷰 및 모바일 UI 분석 등 에이전트 태스크별 모델 강점과 한계점 상세 분석.
요약
AI 에이전트 벤치마크 테스트 결과, GLM-5.3-Flash가 DeepSeek-V4.1-Flash를 상대로 코드 리뷰와 개선 계획 수립 작업에서 우위를 점하며 2대 1로 승리했다. 코드 리뷰 분야에서 GLM-5.3-Flash는 27분 만에 작업을 완료하며 DeepSeek-V4.1-Flash(45분)보다 약 1.3~1.7배 빠른 속도를 보였고, 핵심 문제 파악에서 더 높은 정확도를 기록했다. 모바일 리뷰 작업에서는 DeepSeek-V4.1-Flash가 GLM이 놓친 컴포넌트 버그를 찾아내며 우세했으나, GLM은 14개의 스크린샷을 분석하며 시각적 이해도 측면에서 앞섰다. 개선 계획 수립 단계에서도 GLM-5.3-Flash는 33개의 개선 사항을 체계적으로 분류 및 제안하여 14개를 제안한 DeepSeek를 앞질렀다. 종합적으로 GLM-5.3-Flash는 더 나은 보정 능력과 효율성을 보여주었으며, DeepSeek-V4.1-Flash는 더 날카롭지만 자신감 있게 오류를 범하는 경향을 보였다.
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원문 제목 @MiaAI_lab: GLM-5.3-Flash vs DeepSeek-V4.1-Flash I ran the exact same tasks on both on an agent harness I'm building: - Code review - Mobile r
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