Qwen vs DeepSeek vs GLM: Kinas store tre inden for open-weight (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Kinas store tre inden for open-weight (2026)

Sidst verificeret: 14. juli 2026. Modelversioner (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), priser og licenser blev tjekket igen på officielle kanaler den dag, dette indlæg gik live.

Qwen vs DeepSeek vs GLM er præcis den trevejskamp, de fleste udviklere skriver ind, når de leder efter en kinesisk open-weight model, der kan måle sig med Claude og GPT. Vi kørte én af dem, GLM-5.2 (modelstreng GLM-5.2[1m]), som vores primære kodemodel i tre uger til $72/md. DeepSeek V4 posterer en rapporteret ~80,6 % på SWE-bench Verified. Qwen3.6 udgives under Apache 2.0, den mest tilladende licens her. Tre labs, tre meget forskellige strategier. Her er hvordan de faktisk stabler sig op mod hinanden, med en specifikationstabel, en benchmark-tabel, der markerer hvem der har rapporteret hvert tal, og en reel produktionstest.

Til agentbaseret kodning og agenter med lang tidshorisont er GLM-5.2 vores valg (vi kørte det i produktion i tre uger). Til de billigste tokens og RAG i stor skala vinder DeepSeek V4 Flash på pris. Til lokal selv-hosting og den mest tilladende licens har Qwen3 (Apache 2.0) det bredeste og letteste fodaftryk.

Kort svar:

• Qwen, DeepSeek og GLM er tre separate virksomheder (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), ikke én model.
• Billigst per token: DeepSeek V4 Flash ($0,14 input / $0,28 output per M; cache-hit $0,0028).
• Bedste praktiske valg til kodning: GLM-5.2 (vi kørte det i tre uger i Claude Code); mest tilladende licens: Qwen (Apache 2.0).
• Alle tre når nu omkring 1M kontekst, med nuancer per model (Qwens open modeller varierer).

Kort afklaring: tre separate virksomheder, ikke én model med tre navne. DeepSeeks ældre R1 "distill Qwen"-checkpoints er en helt anden, ældre ting.

Qwen vs DeepSeek vs GLM ved et øjekast

De tre familier tager modsatte designvalg. Qwen (Alibaba) er den bredeste lineup med det letteste self-host-fodaftryk og en Apache 2.0-licens. DeepSeek (DeepSeek) er et to-niveau pris/ydelses-spil bygget på kæmpe Mixture-of-Experts-modeller. GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) er specialisten inden for kodning og agenter med lang tidshorisont. Her er specifikationsarket, side om side.

To bemærkninger. Qwen opdeler sine open modeller fra en lukket, API-kun "Max"-flagship, så navngiv den, du mener. Og DeepSeek V4's parametertal er blog-rapporterede, ikke officielle, hvilket er hvorfor de bærer mærket "rapporteret".

Hvordan sammenlignes Qwen, DeepSeek og GLM på benchmarks?

Ingen enkelt model vinder hver benchmark, så læs klyngen, ikke rangeringen. Inden for kodning fører GLM-5.2 opgaver med lang tidshorisont, mens DeepSeek V4 Pro topper de samlede kodningsscores. Inden for reasoning presser begge AIME nær mætning. På generelle intelligensindekser sidder GLM i midterfeltet blandt open weights. Forskellige harnesses gør cross-model tal til æbler og pærer, så hver score nedenfor er mærket med, hvem der publicerede den.

Legende: [SR] = selv-rapporteret af leverandøren. [3P] = tredjeparts leaderboard, uafhængig aggregator eller vores egne hands-on tests. En n/a celle betyder, at leverandøren ikke publicerede en sammenlignelig score, ikke nul.

Den ærlige læsning af kinesiske open-weight benchmarks i 2026: ingen model vinder hver række, og halvdelen af de iøjnefaldende tal er selv-rapporterede. Den Qwen3.6-27B 77,2 % kommer fra en enkelt blog, og DeepSeek ~80,6 % brugte et "uverificeret scaffold", så behandl begge med forsigtighed. I vores egne tests læner vi os op ad SWE-bench leaderboardet og Artificial Analysis frem for content-farm tal, fordi en ændring i scaffold alene kan flytte en score med et par point. Når en model kun citerer sin egen rapportkort, skal du discounte det en smule.

DeepSeek V4: Prisydelseskongen

DeepSeek V4 er valget, når hver million tokens tæller. Det leveres i to niveauer: V4 Pro til reasoning og agentarbejde, og V4 Flash til hurtige, billige, højvolumen-opkald. Dets strukturelle fordel er cache-prissætning. Hvis din workload genlæser den samme kontekst, som en RAG-pipeline eller en agent, der gensender en systemprompt, gør cache-hit-raten det til den billigste mulighed her med bred margin.

DeepSeek V4 lancerede som en preview den 24. april 2026. Rapporteret arkitektur: en 1,6T / 49B-aktiv MoE for V4 Pro og 284B / 13B for V4 Flash, begge blog-rapporterede snarere end officielt bekræftede. Weights ligger på Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) under MIT, med et officielt 1M kontekstvindue.

Her er hvor cache-hit økonomien lander: V4 Flash koster $0,14 per M input ved et cache-miss men kun $0,0028 ved et cache-hit, versus $0,28 output. For en RAG-service, der hamrer på det samme dokumentlager, er det gab hele balladen. Fulde tal findes på DeepSeeks officielle prisside.

En friskheds-fælde, som ingen andre flagrer: hvis du stadig kalder deepseek-chat eller deepseek-reasoner, udløber disse endpoints 2026-07-24 kl. 15:59 UTC. Migrer til deepseek-v4-pro eller deepseek-v4-flash nu, fordi den deadline rammer kun ti dage efter dette indlæg.

Vælg DeepSeek V4 til prisfølsomme, API-first produkter, især alt med tung gentagen kontekst. Det er ikke modellen, du self-host'er på en enkelt workstation; den store MoE vil have cluster-klasse hardware.

Qwen3: Den bredeste familie og bedste self-host fodaftryk

Qwen3 er modellen, du kører på din egen hardware. Det er den bredeste familie af de tre, de open modeller har en Apache 2.0-licens (den mest tilladende her), og det dense niveau er let nok til en enkelt GPU. Det er også stærkest på ikke-kodnings-akser som flersprogligt arbejde, hvilket de ren kodnings-sammenligninger springer helt over.

Lineupet er dybt. På den open side får du Qwen3.6-27B (dense), Qwen3.6-35B-A3B (MoE), og kodningslinjen topped af Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, 256K kontekst). Separat er Qwen3-Max en lukket, API-kun flagship, så forveksl den ikke med de open weights. Versioner og Apache 2.0-vilkårene findes på Qwen3-Coder GitHub repoet og Qwen teams blog.

Inden for kodning posterer Qwen3-Coder-Next 70,6-71,3 % SWE-bench Verified på tværs af harnesses (selv-rapporteret, SOTA blandt open modeller uden test-time scaling). Self-host overskriften: den dense 27B-klasse kører angiveligt på omkring 18GB VRAM, et enkelt 24GB kort med headroom. Det tal kommer fra en blog, så verificer det på dit eget setup. Her er hvordan du kører disse modeller lokalt, og hvordan du serverer dem med vLLM eller SGLang, når du skalerer forbi én boks.

Qwen-navngivning er den mindst stabile af de tre, så bekræft igen navnet på den nuværende open flagship, før du pinner en dependency. Vælg Qwen3 til lokal deployment på beskeden hardware, flersproglig dækning, eller ethvert tilfælde hvor du specifikt har brug for Apache 2.0 frem for MIT.

GLM-5.2: Valget til kodning og agenter med lang tidshorisont

GLM-5.2 er specialisten inden for kodning og agenter med lang tidshorisont, og det er den, vi kender førstehånds. Det er en 753B-total / ~40B-aktiv MoE under en MIT-licens, med et 1M kontekstvindue siden midten af juni 2026 og omkring 131K max output. På de agentbaserede benchmarks holder det stand: SWE-bench Pro 62,1, Terminal-Bench 2.1 på 81,0, AIME nær-mættet på 99,2, og et Artificial Analysis Intelligence Index på 51 (alle tredjepart).

Her er den ærlige del, og det er tillidssignalet, der adskiller dette fra en benchmark-genhash: vores hands-on dybde er kun GLM. Vi kørte GLM-5.2 Pro som vores primære kodemodel i tre uger på tværs af rigtige klient-repos, drevet gennem Claude Code mod Z.AIs Anthropic-kompatible endpoint (api.z.ai/api/anthropic, modelstreng GLM-5.2[1m]). En normal uge var omkring 1.300 af vores ~2.000 ugentlige prompts. I to migrations-tunge uger ramte vi det ugentlige cap på dag 5, et hard stop uden overforbrug. Det klarede en reel Next.js 16 API-route refactor rent på tværs af omkring et dusin filer. Pris: $72/md på GLM Coding Plan Pro niveauet versus de ~$200/md vi ellers ville betale for Claude Max. For Qwen3 og DeepSeek V4 læner vi os op ad publicerede benchmarks plus kortere API spot-checks, så vægt GLM-dommen som den, vi faktisk levede med.

Selve swapet er tre environment variables, som du kan genbruge direkte fra vores 3 uger med GLM Coding Plan i Claude Code:

# Point Claude Code at GLM-5.2 via Z.AI's Anthropic-compatible endpoint
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-zai-key"
export ANTHROPIC_MODEL="GLM-5.2[1m]"
claude

Tre uger på GLM-5.2 til $72/md lavede det kodningsarbejde, vi normalt ville betale ~$200/md Claude Max for, indtil vi ramte det ugentlige cap på dag fem. Den fulde teardown lever i vores fulde GLM-5.2 anmeldelse og coding-plan indlægget ovenfor; denne sektion holdes kort med vilje, så trevejskampen forbliver lige vægtet. Modeldetaljer findes på Z.AI docs.

Hvor meget koster Qwen, DeepSeek og GLM?

DeepSeek V4 Flash er billigst per token, GLM sælger et fladt abonnement (Coding Plan) frem for kun per-token, og Qwens "Plus"-niveau sidder i midten. Alle tre har kommercielt venlige licenser. Priserne nedenfor er per 1M tokens, hentet 14. juli 2026.

Pristabellen skjuler en stor omramning. GLMs Coding Plan er et fladt abonnement, ikke per-token: Lite $18, Pro $72, Max $160 per måned. Hvis du koder hele dagen, slår det abonnement per-token GLM API-forbrug, hvilket er præcis hvorfor vores tre-ugers test kørte på det. Hvis du kun fyrer lejlighedsvis opkald af, er per-token GLM API eller DeepSeek V4 Flash billigere.

Om licensering: DeepSeek og GLM er MIT, Qwen er Apache 2.0. Alle tre er kommercielt venlige. Apache 2.0 er den mest tilladende, hvis du planlægger at redistribuere eller har brug for eksplicitte patentvilkår, så bekræft den nøjagtige licens på Hugging Face model cardet for det checkpoint, du deployer.

Nu spørgsmålet, en køber af China-modeller faktisk mister søvn over: data residency. Disse er kinesiske udbydere. Kan du holde data i din jurisdiktion? Ja, hvis du self-host'er: open weights plus MIT eller Apache 2.0 betyder, at du kan køre enhver af dem på EU (eller din egen regions) infrastruktur, og ingen request forlader dit netværk. Den hosted API er det modsatte: dine data går til udbyderen, og vores GLM-anmeldelse flagrer Z.ais China-hosting og opbevaringsvilkår specifikt for det hosted endpoint. Så for streng EU hosting eller compliance, self-host, og Qwen er den nemmeste at self-host'e i den forbindelse. (Og ja, deepseek-chat / deepseek-reasoner udløber stadig 2026-07-24 15:59 UTC.)

Hvilken skal du vælge?

Der er ingen enkelt vinder, så match modellen til jobbet. Nedenfor er beslutningsmatricen efter use case. Kort version: GLM-5.2 til agentbaseret kodning, DeepSeek V4 Flash til de billigste tokens, DeepSeek V4 Pro eller GLM til den sværeste reasoning, og Qwen3 til lokal self-host, flersproglig bredde og data residency.

Hvorfor ikke Kimi? Fair spørgsmål, fordi Kimi K2.6 (Moonshot) er rigtig og stærk: BenchLM rangerer den som #2 blandt kinesiske modeller (samlet 81, kodning 88,7). Vi trak stregen ved tre, fordi "qwen vs deepseek vs glm" er præcis det sæt, folk søger, og en ren trevejskamp forbliver nyttig. Kimi er det naturlige fjerde valg, hvis du vil have en længere shortlist, og den hører hjemme på den bredere open-source LLM leaderboard sammen med Llama og Mistral. Ét ærligt afsnit, ingen firevejs spredning.

Ofte stillede spørgsmål

Er Qwen, DeepSeek og GLM det samme?

Nej. De kommer fra tre forskellige virksomheder: Alibaba laver Qwen, DeepSeek laver DeepSeek V4, og Zhipu/Z.ai laver GLM. Forvirringen spores normalt til DeepSeeks ældre R1 "distill Qwen" checkpoints, som var DeepSeek reasoning distilleret ind i Qwen base modeller. Disse er en ældre, separat ting fra dagens uafhængige flagships.

Hvilken er bedst til kodning i 2026?

Det afhænger af hosted versus self-host. Til hands-on agentbaseret kodning er GLM-5.2 vores valg efter en tre-ugers produktionstest. DeepSeek V4 Pro topper den samlede BenchLM kodningsscore (89,8). Til den stærkeste model, du kan self-host'e, fører Qwen3-Coder-Next open SWE-bench Verified på 70,6-71,3 %. Alle tre er genuint brugbare.

Hvilken er billigst per token?

DeepSeek V4 Flash, komfortabelt. Det er $0,14 per M input ved et cache-miss, $0,0028 ved et cache-hit, og $0,28 output (officiel, 14. juli 2026). Til workloads med gentagen kontekst som RAG eller agenter, der genlæser en systemprompt, gør cache-hit-raten det billigere end noget andet i denne sammenligning.

Kan jeg self-host'e Qwen, DeepSeek og GLM på min egen hardware?

Ja, alle tre publicerer open weights. Qwens dense 27B er den letteste og kører angiveligt på omkring 18GB VRAM, så et enkelt 24GB kort virker. DeepSeek V4 og GLM-5.2 er store Mixture-of-Experts modeller, der vil have cluster-klasse hardware. Server enhver af dem med vLLM eller SGLang, når du bevæger dig forbi én maskine.

Hvilken har det største kontekstvindue?

De klynger sig omkring 1M tokens, men lad være med at udglätte detaljerne. DeepSeek V4 er en officiel 1M, og GLM-5.2 nåede 1M i midten af juni 2026. Qwens open modeller varierer: Qwen3-Coder-Next er 256K native, mens nogle hosted "Plus" niveauer når omkring 1M. Tjek det specifikke checkpoint, du deployer, frem for at antage.

Er GLM-5.2 lige så god som Claude eller GPT til kodning?

Den er tæt på benchmarks (SWE-bench Pro 62,1 versus Claude Opus 4.8 omkring 69) og tættere i praksis end gabbet antyder. I vores tre-ugers test lavede GLM-5.2 det meste af vores kodningsarbejde til $72/md versus de ~$200/md vi betaler for Claude Max. Tradeoff'en er et hard ugentligt cap, der stoppede os på dag fem i travle uger.

Hvad med Kimi K2.6, hvorfor er den ikke en af de tre?

Kimi (Moonshot) er rigtig og stærk. BenchLM rangerer den som den #2 kinesiske model samlet (81) og 88,7 på kodning. Vi holdt den præcise trevejs ramme, folk søger efter, så Kimi kom ikke med i headline-sættet. Tænk på det som det naturlige fjerde valg på en længere open-weight shortlist, ikke en udeladelse.

Hvilken licens kan jeg bruge kommercielt?

Alle tre. DeepSeek og GLM leveres under MIT, og Qwens open modeller under Apache 2.0. Hver eneste af dem er kommercielt venlig. Apache 2.0 er den mest tilladende, med eksplicitte patentvilkår, hvilket kan betyde noget for redistribution. Bekræft altid licensen på Hugging Face model cardet for den nøjagtige model, du deployer.

Qwen vs DeepSeek V4, hvilken skal jeg vælge til et API-baseret produkt?

DeepSeek V4 til prisfølsomme, højvolumen eller RAG-tunge produkter, takket være cache-hit prisfordelen. Qwen når du har brug for flersproglig bredde eller specifikt en Apache 2.0-licens. Begge er tilgængelige via API og begge kan self-host'es, så de afgørende faktorer er normalt dit token-volumen og dine licensbegrænsninger.

Dommen

Tving ikke en enkelt vinder ud af Qwen vs DeepSeek vs GLM. Tier dem, og vælg derefter efter job:

• GLM-5.2 til agentbaseret kodning og agenter med lang tidshorisont. Det er den, vi kørte i tre uger til $72/md, og den fortjente pladsen.
• DeepSeek V4 Flash til de billigste tokens og RAG i stor skala, med en cache-hit pris intet andet her matcher.
• Qwen3 til lokal self-host på beskeden hardware, flersprogligt arbejde og den mest tilladende licens (Apache 2.0).

Den større lektie: læs benchmark-klyngen, ikke rangeringen, og discount selv-rapporterede tal. Friskhed betyder mere end ordantal i dette rum, fordi alle tre leverer nye versioner i næsten månedligt tempo.

At vælge modellen er den nemme del. At wire den ind i en productionsstack med fallbacks, cost caps og eval gates er hvor teams strander. Det er hvad vi gør hos Techsy, wiring en open-weight model ind i en production agent stack der holder under rigtig trafik.