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依其貼文,GLM 5.3 完成最多任務,DeepSeek V4 Flash 則最快且最便宜

中文摘要

Composio 表示測試了 5 個開放權重模型在 30 個多步驟 agentic tasks 上的表現,包含 GLM 5.3 Flash、Kimi K3、DeepSeek V4 Pro 0813、DeepSeek v4 Flash 與 GLM 5.3。依其貼文,GLM 5.3 完成最多任務,DeepSeek V4 Flash 則最快且最便宜。來源未提供完整任務清單、評分標準、執行環境、成本計算方式或統計結果,因此只能把它視為 Composio 自家基準測試摘要。

一龍馬判讀

多步驟 agent 任務比單輪問答更接近工具使用與工作流自動化,但這類 benchmark 很容易受任務設計與框架整合影響;採用者應看完整方法,而不是只看冠軍模型。

原文節錄

Composio · @composio

We tested 5 open-weight models on 30 multi-step agentic tasks and compared how they performed: - GLM 5.3 Flash - Kimi K3 - DeepSeek V4…

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We tested 5 open-weight models on 30 multi-step agentic tasks and compared how they performed: - GLM 5.3 Flash - Kimi K3 - DeepSeek V4 Pro 0813 - DeepSeek v4 Flash - GLM 5.3 GLM 5.3 completed the most tasks, while DeepSeek V4 Flash was the fastest and cheapest 🧵🧵🧵

收錄日期
2026-08-28
來源
Nitter RSS(公開貼文)
抓取時間
2026/08/28 06:11(台北)