Qwen vs DeepSeek vs GLM: Οι τρεις μεγάλοι της Κίνας με ανοιχτά βάρη (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Οι τρεις μεγάλοι της Κίνας με ανοιχτά βάρη (2026)

Τελευταία επαλήθευση: 14 Ιουλίου 2026. Οι εκδόσεις των μοντέλων (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), οι τιμές και οι άδειες χρήσης ελέγχθηκαν ξανά στα επίσημα κανάλια την ημέρα δημοσίευσης.

Η σύγκριση Qwen vs DeepSeek vs GLM είναι ακριβώς αυτό που πληκτρολογούν οι περισσότεροι developers όταν θέλουν ένα κινεζικό μοντέλο ανοιχτών βαρών (open-weight) που μπορεί να ανταγωνιστεί το Claude και το GPT. Χρησιμοποιήσαμε ένα από αυτά, το GLM-5.2 (string μοντέλου GLM-5.2[1m]), ως κύριο μοντέλο κωδικοποίησης για τρεις εβδομάδες με κόστος $72/μήνα. Το DeepSeek V4 αναφέρει περίπου 80,6% στο SWE-bench Verified. Το Qwen3.6 κυκλοφορεί υπό την άδεια Apache 2.0, την πιο επιτρεπτική εδώ. Τρία εργαστήρια, τρεις πολύ διαφορετικές στρατηγικές. Δείτε πώς συγκρίνονται στην πράξη, με πίνακα προδιαγραφών, πίνακα benchmarks που επισημαίνει ποιος ανέφερε κάθε αριθμό, και ένα πραγματικό τεστ παραγωγής.

Για agent-based κωδικοποίηση και agents μακράς διάρκειας, η επιλογή μας είναι το GLM-5.2 (το τρέξαμε για τρεις εβδομάδες σε παραγωγή). Για τα φθηνότερα tokens και RAG σε μεγάλη κλίμακα, το DeepSeek V4 Flash κερδίζει σε τιμή. Για local self-hosting και την πιο επιτρεπτική άδεια, το Qwen3 (Apache 2.0) έχει το ευρύτερο και ελαφρύτερο footprint.

Σύντομη απάντηση:

• Τα Qwen, DeepSeek και GLM ανήκουν σε τρεις ξεχωριστές εταιρείες (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), δεν πρόκειται για ένα μοντέλο.
• Φθηνότερο ανά token: DeepSeek V4 Flash ($0,14 εισροή / $0,28 εκροή ανά εκατομμύριο tokens; cache-hit $0,0028).
• Καλύτερη επιλογή για κωδικοποίηση hands-on: GLM-5.2 (το τρέξαμε για τρεις εβδομάδες στο Claude Code); πιο επιτρεπτική άδεια: Qwen (Apache 2.0).
• Και τα τρία φτάνουν πλέον περίπου το 1M context, με nuances ανά μοντέλο (τα ανοιχτά μοντέλα Qwen διαφέρουν).

Γρήγορη διευκρίνιση: τρεις ξεχωριστές εταιρείες, όχι ένα μοντέλο με τρία ονόματα. Τα παλαιότερα checkpoints R1 "distill Qwen" του DeepSeek είναι κάτι εντελώς διαφορετικό και παλαιότερο.

Qwen vs DeepSeek vs GLM με μια ματιά

Οι τρεις οικογένειες ακολουθούν αντίθετες σχεδιαστικές στρατηγικές. Το Qwen (Alibaba) έχει την ευρύτερη γκάμα με το ελαφρύτερο footprint για self-hosting και άδεια Apache 2.0. Το DeepSeek (DeepSeek) είναι μια προσέγγιση τιμής-απόδοσης δύο επιπέδων, βασισμένη σε τεράστια μοντέλα Mixture-of-Experts. Το GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) είναι ο ειδικός στην κωδικοποίηση και τους agents μακράς διάρκειας. Ακολουθεί ο πίνακας προδιαγραφών, δίπλα-δίπλα.

Δύο σημειώσεις. Το Qwen διαχωρίζει τα ανοιχτά μοντέλα του από ένα κλειστό flagship "Max" μόνο μέσω API, οπότε να είστε σαφείς στο ποιο εννοείτε. Και οι παράμετροι του DeepSeek V4 αναφέρονται σε blogs, όχι επίσημα, γι' αυτό και φέρουν την ένδειξη "σύμφωνα με αναφορές".

Πώς συγκρίνονται τα Qwen, DeepSeek και GLM στα Benchmarks;

Κανένα μοντέλο δεν κερδίζει σε κάθε benchmark, οπότε κοιτάξτε το σύνολο, όχι μόνο την κατάταξη. Στην κωδικοποίηση, το GLM-5.2 οδηγεί στις εργασίες agents μακράς διάρκειας, ενώ το DeepSeek V4 Pro κορυφώνει τα συνολικά σκορ κωδικοποίησης. Στο reasoning, και τα δύο πλησιάζουν τον κορεσμό στο AIME. Στους δείκτες γενικής νοημοσύνης, το GLM βρίσκεται στη μέση μεταξύ των open-weight μοντέλων. Διαφορετικά harnesses καθιστούν τη σύγκριση αριθμών μεταξύ μοντέλων ασύγκριτη, οπότε κάθε σκορ παρακάτω επισημαίνεται με τον φορέα που το δημοσίευσε.

Υπόμνημα: [SR] = αυτοαναφερόμενο από τον προμηθευτή. [3P] = leaderboard τρίτου μέρους, ανεξάρτητος aggregator ή δικό μας hands-on τεστ. Ένα κελί n/a σημαίνει ότι ο προμηθευτής δεν δημοσίευσε συγκρίσιμο σκορ, όχι μηδέν.

Η ειλικρινής ανάγνωση των benchmarks για κινεζικά open-weight μοντέλα το 2026: κανένα μοντέλο δεν κερδίζει σε όλες τις κατηγορίες, και οι μισοί εντυπωσιακοί αριθμοί είναι αυτοαναφερόμενοι. Το 77,2% του Qwen3.6-27B προέρχεται από ένα single blog, και το ~80,6% του DeepSeek χρησιμοποίησε ένα "ανεπιβεβαίωτο scaffold", οπότε αντιμετωπίστε και τα δύο με προσοχή. Στα δικά μας τεστ βασιζόμαστε στο leaderboard SWE-bench και στο Artificial Analysis περισσότερο από τους αριθμούς content-farms, επειδή μια αλλαγή στο scaffold alone μπορεί να μετακινήσει ένα σκορ κατά μερικές μονάδες. Όταν ένα μοντέλο παραθέτει μόνο τη δική του αναφορά, μειώστε λίγο την εμπιστοσύνη σας.

DeepSeek V4: Ο βασιλιάς της σχέσης τιμής-απόδοσης

Το DeepSeek V4 είναι η επιλογή όταν κάθε εκατομμύριο tokens μετράει. Διατίθεται σε δύο επίπεδα: V4 Pro για reasoning και agentic εργασίες, και V4 Flash για γρήγορες, φθηνές κλήσεις υψηλού όγκου. Το δομικό του πλεονέκτημα είναι οι τιμές cache. Αν το workload σας διαβάζει ξανά το ίδιο context, όπως ένα pipeline RAG ή ένας agent που ξαναστέλνει ένα system prompt, το ποσοστό επιτυχίας cache-hit το καθιστά τη φθηνότερη επιλογή εδώ κατά πολύ.

Το DeepSeek V4 κυκλοφόρησε ως preview στις 24 Απριλίου 2026. Αναφερόμενη αρχιτεκτονική: ένα MoE 1.6T / 49B-ενεργών για το V4 Pro και 284B / 13B για το V4 Flash, και τα δύο αναφερόμενα σε blogs και όχι επιβεβαιωμένα επίσημα. Τα βάρη βρίσκονται στο Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) υπό άδεια MIT, με επίσημο παράθυρο context 1M.

Εδώ φαίνεται η οικονομία του cache-hit: Το V4 Flash χρεώνει $0,14 ανά εκατομμύριο tokens εισροής σε cache miss αλλά μόνο $0,0028 σε cache hit, έναντι $0,28 για την εκροή. Για μια υπηρεσία RAG που χτυπά συνεχώς το ίδιο document store, αυτή η διαφορά είναι το παν. Οι πλήρεις αριθμοί βρίσκονται στην επίσημη σελίδα τιμολόγησης DeepSeek.

Μια παγίδα φρεσκάδας που κανείς άλλος δεν επισημαίνει: αν καλείτε ακόμα deepseek-chat ή deepseek-reasoner, αυτά τα endpoints αποσύρονται στις 2026-07-24 στις 15:59 UTC. Μεταβείτε τώρα σε deepseek-v4-pro ή deepseek-v4-flash, επειδή αυτή η deadline έρχεται μόλις δέκα ημέρες μετά από αυτή την ανάρτηση.

Επιλέξτε DeepSeek V4 για προϊόντα ευαίσθητα στο κόστος και με πρώτιστη χρήση API, ειδικά οτιδήποτε έχει βαρύ επαναλαμβανόμενο context. Δεν είναι το μοντέλο που θα κάνετε self-host σε έναν μόνο workstation; το μεγάλο MoE θέλει hardware cluster-class.

Qwen3: Η ευρύτερη οικογένεια και το καλύτερο footprint για Self-Host

Το Qwen3 είναι το μοντέλο για να τρέξετε στο δικό σας hardware. Είναι η ευρύτερη οικογένεια από τις τρεις, τα ανοιχτά μοντέλα έχουν άδεια Apache 2.0 (την πιο επιτρεπτική εδώ), και το dense tier είναι αρκετά ελαφρύ για ένα μόνο GPU. Είναι επίσης το ισχυρότερο σε μη κωδικοποιητικούς άξονες όπως η πολυγλωσσική εργασία, κάτι που οι συγκρίσεις μόνο για κωδικοποίηση παραλείπουν εντελώς.

Η γκάμα είναι βαθιά. Στην ανοιχτή πλευρά έχετε το Qwen3.6-27B (dense), Qwen3.6-35B-A3B (MoE), και τη γραμμή κωδικοποίησης με επικεφαλής το Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, context 256K). Ξεχωριστά, το Qwen3-Max είναι ένα κλειστό flagship μόνο μέσω API, οπότε μην το συγχέετε με τα ανοιχτά βάρη. Οι εκδόσεις και οι όροι Apache 2.0 βρίσκονται στο repo GitHub Qwen3-Coder και στο blog της ομάδας Qwen.

Στην κωδικοποίηση, το Qwen3-Coder-Next αναφέρει 70.6-71.3% στο SWE-bench Verified across harnesses (αυτοαναφερόμενο, SOTA μεταξύ ανοιχτών μοντέλων χωρίς test-time scaling). Η είδηση για self-host: το dense 27B-class reportedly τρέχει σε περίπου 18GB VRAM, δηλαδή σε μία κάρτα 24GB με περιθώριο. Αυτός ο αριθμός προέρχεται από ένα blog, οπότε επαληθεύστε τον στη δική σας ρύθμιση. Δείτε πώς να τρέξετε αυτά τα μοντέλα locally, και πώς να τα serve με vLLM ή SGLang μόλις ξεπεράσετε το ένα μηχάνημα.

Η ονοματολογία του Qwen είναι η λιγότερο σταθερή από τις τρεις, οπότε επιβεβαιώστε ξανά το όνομα του τρέχοντος ανοιχτού flagship πριν ορίσετε μια εξάρτηση. Επιλέξτε Qwen3 για local deployment σε modest hardware, πολυγλωσσική κάλυψη, ή οποιαδήποτε περίπτωση όπου χρειάζεστε συγκεκριμένα Apache 2.0 αντί για MIT.

GLM-5.2: Η επιλογή για Κωδικοποίηση και Agents Μακράς Διάρκειας

Το GLM-5.2 είναι ο ειδικός στην κωδικοποίηση και τους agents μακράς διάρκειας, και είναι αυτό που γνωρίζουμε από πρώτο χέρι. Είναι ένα MoE 753B συνολικών / ~40B ενεργών παραμέτρων υπό άδεια MIT, με παράθυρο context 1M από τα μέσα Ιουνίου 2026 και περίπου 131K max output. Στα agentic benchmarks τα πάει καλά: SWE-bench Pro 62.1, Terminal-Bench 2.1 στο 81.0, AIME near-saturated στο 99.2, και δείκτης νοημοσύνης Artificial Analysis 51 (όλα third-party).

Εδώ είναι το ειλικρινές μέρος, και είναι το σήμα εμπιστοσύνης που το ξεχωρίζει από μια απλή επανάληψη benchmarks: το βάθος της hands-on εμπειρίας μας αφορά μόνο το GLM. Τρέξαμε το GLM-5.2 Pro ως κύριο μοντέλο κωδικοποίησης για τρεις εβδομάδες σε πραγματικά repos πελατών, μέσω του Claude Code στο Anthropic-compatible endpoint της Z.AI (api.z.ai/api/anthropic, string μοντέλου GLM-5.2[1m]). Μια τυπική εβδομάδα ήταν περίπου 1.300 από τις ~2.000 εβδομαδιαίες μας prompts. Κατά τη διάρκεια δύο εβδομάδων με βαριά migration, φτάσαμε το εβδομαδιαίο cap την ημέρα 5, ένα σκληρό stop χωρίς υπέρβαση. Πέρασε καθαρά μια πραγματική αναδιάρθρωση API-route Next.js 16 σε περίπου δώδεκα αρχεία. Κόστος: $72/μήνα στο επίπεδο GLM Coding Plan Pro έναντι των ~$200/μήνα που θα πληρώναμε otherwise για Claude Max. Για τα Qwen3 και DeepSeek V4 βασιζόμαστε σε δημοσιευμένα benchmarks plus συντομότερους API spot-checks, οπότε θεωρήστε την κρίση για το GLM ως αυτή με την οποία ζήσαμε πραγματικά.

Η αλλαγή itself απαιτεί τρεις environment variables, τις οποίες μπορείτε να复用 straight from our 3 weeks running the GLM Coding Plan in 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

Τρεις εβδομάδες με GLM-5.2 στα $72/μήνα έκαναν την κωδικοποιητική δουλειά για την οποία normally θα πληρώναμε ~$200/μήνα σε Claude Max, μέχρι να χτυπήσουμε το εβδομαδιαίο cap την πέμπτη ημέρα. Η πλήρης ανάλυση βρίσκεται στην πλήρη κριτική μας GLM-5.2 και στην παραπάνω ανάρτηση για το coding plan; αυτό το section παραμένει σκόπιμα σύντομο ώστε η τριπλή σύγκριση να παραμείνει ισοβαρής. Οι λεπτομέρειες του μοντέλου βρίσκονται στα docs Z.AI.

Πόσο κοστίζουν τα Qwen, DeepSeek και GLM;

Το DeepSeek V4 Flash είναι το φθηνότερο ανά token, το GLM πωλεί flat subscription (το Coding Plan) αντί μόνο per-token, και το επίπεδο "Plus" του Qwen βρίσκεται στη μέση. Και τα τρία έχουν άδειες φιλικές προς την εμπορική χρήση. Οι τιμές παρακάτω είναι ανά 1M tokens, αντλήθηκαν στις 14 Ιουλίου 2026.

Ο πίνακας τιμολόγησης κρύβει μια μεγάλη αναδιατύπωση. Το Coding Plan του GLM είναι flat subscription, όχι per-token: Lite $18, Pro $72, Max $160 το μήνα. Αν κωδικοποιείτε όλη μέρα, αυτό το sub beats το per-token GLM API spend, γι' αυτό ακριβώς το τριπλό μας τεστ έτρεξε σε αυτό. Αν κάνετε μόνο occasional calls, το per-token GLM API ή το DeepSeek V4 Flash είναι φθηνότερα.

Όσον αφορά τις άδειες: DeepSeek και GLM είναι MIT, Qwen είναι Apache 2.0. Και τα τρία είναι commercial-friendly. Η Apache 2.0 είναι η πιο επιτρεπτική αν σχεδιάζετε redistribution ή χρειάζεστε explicit patent terms, οπότε επιβεβαιώστε την ακριβή άδεια στην κάρτα μοντέλου Hugging Face για το checkpoint που deploy-άρετε.

Τώρα η ερώτηση που αγχώνει πραγματικά έναν buyer μοντέλων Κίνας: data residency. Αυτοί είναι Κινέζοι προμηθευτές. Μπορείτε να κρατήσετε τα δεδομένα στη δική σας jurisdiction; Ναι, αν κάνετε self-host: ανοιχτά βάρη plus MIT ή Apache 2.0 σημαίνουν ότι μπορείτε να τρέξετε οποιοδήποτε από αυτά σε υποδομή EU (ή της δικής σας περιοχής) και κανένα request δεν φεύγει από το δίκτυό σας. Το hosted API είναι το αντίθετο: τα δεδομένα σας πάνε στον προμηθευτή, και η κριτική μας GLM επισημαίνει τους όρους hosting και retention της Z.ai στην Κίνα specifically για το hosted endpoint. Άρα για strict EU hosting ή compliance, κάντε self-host, και το Qwen είναι το ευκολότερο για self-host σε αυτό. (Και ναι, τα deepseek-chat / deepseek-reasoner αποσύρονται still στις 2026-07-24 15:59 UTC.)

Ποιο να επιλέξετε;

Δεν υπάρχει ένας μοναδικός νικητής, οπότε ταιριάξτε το μοντέλο με την εργασία. Παρακάτω βρίσκεται ο πίνακας αποφάσεων ανά use case. Σύντομη εκδοχή: GLM-5.2 για agentic κωδικοποίηση, DeepSeek V4 Flash για τα φθηνότερα tokens, DeepSeek V4 Pro ή GLM για το δυσκολότερο reasoning, και Qwen3 για local self-host, πολυγλωσσικό breadth, και data residency.

Γιατί όχι Kimi; Δίκαιη ερώτηση, επειδή το Kimi K2.6 (Moonshot) είναι πραγματικό και ισχυρό: το BenchLM το κατατάσσει #2 μεταξύ των κινεζικών μοντέλων (συνολικά 81, κωδικοποίηση 88.7). Σταματήσαμε στα τρία επειδή το "qwen vs deepseek vs glm" είναι ακριβώς το set που αναζητούν οι άνθρωποι, και μια καθαρή τριπλή σύγκριση παραμένει χρήσιμη. Το Kimi είναι η φυσική τέταρτη επιλογή αν θέλετε μια μεγαλύτερη shortlist, και ανήκει στο ευρύτερο leaderboard open-source LLM μαζί με τα Llama και Mistral. Μια ειλικρινής παράγραφος, χωρίς τετραπλή sprawl.

Σχετικά με τον συγγραφέα

Ο Mert Batur Gurbuz είναι Συνιδρυτής της Techsy.io, όπου η ομάδα υλοποιεί AI agents, συστήματα αυτοματοποίησης και pipelines voice/SDR για B2B πελάτες. Σπουδάζει στο Πανεπιστήμιο του Birmingham και γράφει για το stack εργαλείων LLM που χρησιμοποιεί πραγματικά η ομάδα Techsy σε παραγωγή.

Συνιδρυτής, Techsy.io — Πανεπιστήμιο του Birmingham. Συνδεθείτε στο LinkedIn.

Συχνές Ερωτήσεις

Είναι τα Qwen, DeepSeek και GLM το ίδιο πράγμα;

Όχι. Προέρχονται από τρεις διαφορετικές εταιρείες: η Alibaba φτιάχνει το Qwen, η DeepSeek φτιάχνει το DeepSeek V4, και η Zhipu/Z.ai φτιάχνει το GLM. Η σύγχυση συνήθως οφείλεται στα παλαιότερα checkpoints R1 "distill Qwen" του DeepSeek, τα οποία ήταν reasoning του DeepSeek distilled σε base models Qwen. Αυτά είναι κάτι παλαιότερο και ξεχωριστό από τα σημερινά independent flagships.

Ποιο είναι το καλύτερο για κωδικοποίηση το 2026;

Εξαρτάται από hosted versus self-host. Για hands-on agentic κωδικοποίηση, το GLM-5.2 είναι η επιλογή μας μετά από ένα τριπλό τεστ παραγωγής. Το DeepSeek V4 Pro κορυφώνει το συνολικό σκορ κωδικοποίησης BenchLM (89.8). Για το ισχυρότερο μοντέλο που μπορείτε να κάνετε self-host, το Qwen3-Coder-Next οδηγεί στο ανοιχτό SWE-bench Verified στο 70.6-71.3%. Και τα τρία είναι πραγματικά usable.

Ποιο είναι το φθηνότερο ανά token;

Το DeepSeek V4 Flash, άνετα. Είναι $0,14 ανά εκατομμύριο tokens εισροής σε cache miss, $0,0028 σε cache hit, και $0,28 εκροή (επίσημο, 14 Ιουλίου 2026). Για workloads επαναλαμβανόμενου context όπως RAG ή agents που ξαναδιαβάζουν ένα system prompt, το ποσοστό cache-hit το καθιστά φθηνότερο από οτιδήποτε άλλο σε αυτή τη σύγκριση.

Μπορώ να κάνω self-host τα Qwen, DeepSeek και GLM στο δικό μου hardware;

Ναι, και τα τρία δημοσιεύουν ανοιχτά βάρη. Το dense 27B του Qwen είναι το ελαφρύτερο και reportedly τρέχει σε περίπου 18GB VRAM, οπότε μια μόνο κάρτα 24GB λειτουργεί. Τα DeepSeek V4 και GLM-5.2 είναι μεγάλα μοντέλα Mixture-of-Experts που θέλουν hardware cluster-class. Serve οποιοδήποτε από αυτά με vLLM ή SGLang μόλις ξεπεράσετε το ένα μηχάνημα.

Ποιο έχει το μεγαλύτερο παράθυρο context;

Συγκεντρώνονται γύρω στο 1M tokens, αλλά μην ισοπεδώνετε τις λεπτομέρειες. Το DeepSeek V4 είναι επίσημο 1M, και το GLM-5.2 έφτασε το 1M στα μέσα Ιουνίου 2026. Τα ανοιχτά μοντέλα Qwen διαφέρουν: το Qwen3-Coder-Next είναι 256K native, ενώ κάποια hosted επίπεδα "Plus" φτάνουν περίπου το 1M. Ελέγξτε το συγκεκριμένο checkpoint που deploy-άρετε αντί να υποθέτετε.

Είναι το GLM-5.2 τόσο καλό όσο το Claude ή το GPT για κωδικοποίηση;

Είναι κοντά στα benchmarks (SWE-bench Pro 62.1 έναντι Claude Opus 4.8 around 69) και closer στην πράξη από όσο suggests το gap. Στο τριπλό μας τεστ το GLM-5.2 έκανε το μεγαλύτερο μέρος της κωδικοποιητικής μας δουλειάς στα $72/μήνα έναντι των ~$200/μήνα που πληρώνουμε για Claude Max. Το tradeoff είναι ένα hard weekly cap που μας σταμάτησε την πέμπτη ημέρα κατά τις busy εβδομάδες.

Τι γίνεται με το Kimi K2.6, γιατί δεν είναι ένα από τα τρία;

Το Kimi (Moonshot) είναι πραγματικό και ισχυρό. Το BenchLM το κατατάσσει ως #2 κινεζικό μοντέλο συνολικά (81) και 88.7 στην κωδικοποίηση. Διατηρήσαμε το ακριβές three-way frame που αναζητούν οι άνθρωποι, οπότε το Kimi δεν μπήκε στο headline set. Θεωρήστε το ως τη φυσική τέταρτη επιλογή σε μια μεγαλύτερη open-weight shortlist, όχι ως omission.

Ποια άδεια μπορώ να χρησιμοποιήσω εμπορικά;

Και οι τρεις. Τα DeepSeek και GLM κυκλοφορούν υπό MIT, και τα ανοιχτά μοντέλα Qwen υπό Apache 2.0. Κάθε μία από αυτές είναι commercial-friendly. Η Apache 2.0 είναι η πιο επιτρεπτική, με explicit patent terms, κάτι που μπορεί να έχει σημασία για redistribution. Πάντα επιβεβαιώστε την άδεια στην κάρτα μοντέλου Hugging Face για το ακριβές μοντέλο που deploy-άρετε.

Qwen vs DeepSeek V4, ποιο να επιλέξω για ένα προϊόν βασισμένο σε API;

DeepSeek V4 για προϊόντα ευαίσθητα στο κόστος, high-volume, ή RAG-heavy, χάρη στο πλεονέκτημα τιμολόγησης cache-hit. Qwen όταν χρειάζεστε πολυγλωσσικό breadth ή συγκεκριμένα άδεια Apache 2.0. Και τα δύο είναι διαθέσιμα μέσω API και και τα δύο self-host, οπότε οι αποφασιστικοί παράγοντες είναι συνήθως ο όγκος tokens και οι περιορισμοί licensing σας.

Η Κρίση

Μην εξαναγκάζετε έναν μοναδικό νικητή από τη σύγκριση Qwen vs DeepSeek vs GLM. Κατατάξτε τα σε tiers, και μετά επιλέξτε βάσει εργασίας:

• GLM-5.2 για agentic κωδικοποίηση και agents μακράς διάρκειας. Είναι αυτό που τρέξαμε για τρεις εβδομάδες στα $72/μήνα, και κέρδισε τη θέση.
• DeepSeek V4 Flash για τα φθηνότερα tokens και RAG σε κλίμακα, με τιμή cache-hit που κανένα άλλο εδώ δεν ταιριάζει.
• Qwen3 για local self-host σε modest hardware, πολυγλωσσική εργασία, και την πιο επιτρεπτική άδεια (Apache 2.0).

Το μεγαλύτερο μάθημα: διαβάστε το cluster των benchmarks, όχι την κατάταξη, και μειώστε την εμπιστοσύνη στους αυτοαναφερόμενους αριθμούς. Η φρεσκάδα έχει μεγαλύτερη σημασία από τον αριθμό λέξεων σε αυτόν τον χώρο, επειδή και τα τρία κυκλοφορούν νέες εκδόσεις με σχεδόν μηνιαίο ρυθμό.

Η επιλογή του μοντέλου είναι το εύκολο μέρος. Η σύνδεσή του σε ένα production stack με fallbacks, cost caps, και eval gates είναι εκεί όπου κολλάνε οι ομάδες. Αυτό κάνουμε εμείς στην Techsy, συνδέοντας ένα open-weight μοντέλο σε ένα production agent stack που αντέχει under real traffic.