Qwen vs DeepSeek vs GLM: Kiinan avoimen painon kolmikko (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Kiinan avoimen painon kolmikko (2026)

Viimeksi tarkistettu: 14. heinäkuuta 2026. Malliversiot (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), hinnat ja lisenssit tarkistettiin virallisista kanavista julkaisupäivänä.

Qwen vs DeepSeek vs GLM on juuri se kolmivertailu, jonka useimmat kehittäjät tekevät hakiessaan kiinalaista avoimen painon mallia, joka kykenee kilpailemaan Clauden ja GPT:n kanssa. Ajoimme yhtä niistä, GLM-5.2:tä (mallimerkkijono GLM-5.2[1m]), ensisijaisena koodausmallinamme kolmen viikon ajan hintaan 72 $/kk. DeepSeek V4:n ilmoitettu tulos SWE-bench Verified -testissä on noin 80,6 %. Qwen3.6 julkaistaan Apache 2.0 -lisenssillä, joka on tässä vertailussa sallivin lisenssi. Kolme laboratoriota, kolme hyvin erilaista vetoa. Tässä näemme, miten ne todella asettuvat suhteessa toisiinsa, sisältäen spesifikaatiotaulukon, benchmark-taulukon, jossa merkitään kunkin tuloksen lähde, sekä aidon tuotantotestin.

Agentic-koodaukseen ja pitkän aikavälin agentteihin GLM-5.2 on valintamme (ajoimme sitä kolme viikkoa tuotannossa). Halvimmille tokeneille ja RAG:lle skaalattuna DeepSeek V4 Flash voittaa hinnassa. Paikalliseen itse isännöintiin ja sallivimpaan lisenssiin Qwen3 (Apache 2.0) tarjoaa laajimman ja kevyimmän jalanjäljen.

Pikavastaus:

• Qwen, DeepSeek ja GLM ovat kolme erillistä yritystä (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), eivät yksi malli.
• Halvin tokenia kohden: DeepSeek V4 Flash (0,14 $ sisään / 0,28 $ ulos per miljoona; välimuistiosuma 0,0028 $).
• Paras käytännön koodausvalinta: GLM-5.2 (ajoimme sitä kolme viikkoa Claude Codessa); sallivin lisenssi: Qwen (Apache 2.0).
• Kaikki kolme saavuttavat nyt noin 1 miljoonan kontekstin, mutta mallikohtaisia eroja on (Qwenin avoimet mallit vaihtelevat).

Pikaerottelu: kolme erillistä yritystä, ei yksi malli kolmella nimellä. DeepSeekin vanhemmat R1 "distill Qwen" -tarkistuspisteet ovat kokonaan eri, vanhempi asia.

Qwen vs DeepSeek vs GLM pähkinänkuoressa

Kolme perhettä tekee vastakkaisia suunnitteluvalintoja. Qwen (Alibaba) on laajin valikoima, kevyin itse isännöitävä jalanjälki ja Apache 2.0 -lisenssi. DeepSeek (DeepSeek) on kaksitasoinen hinta-laatusuhdepeli, joka perustuu valtiviin Mixture-of-Experts -malleihin. GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) on koodauksen ja pitkän aikavälin agenttien erikoismalli. Tässä on spesifikaatiotaulukko rinnakkain.

Kaksi huomiota. Qwen erottaa avoimet mallinsa suljetusta, vain API:n kautta saatavasta "Max"-lippulaivamallista, joten nimeä tarkoittamasi malli. Ja DeepSeek V4:n parametrimäärät ovat blogissa ilmoitettuja, eivät virallisia, minkä vuoksi niissä on "ilmoitettu"-merkintä.

Miten Qwen, DeepSeek ja GLM vertautuvat benchmark-testeissä?

Yksikään malli ei voita jokaista benchmarkiä, joten lue klusteria, ei sijoitusta. Koodauksessa GLM-5.2 johtaa pitkän aikavälin agenttitehtävissä, kun taas DeepSeek V4 Pro on kärjessä kokonaiskoodauspisteissä. Päättelyssä molemmat työntävät AIME:n lähes kyllästymispisteeseen. Yleisissä älykkyysindekseissä GLM on keskikastia avoimen painon mallien joukossa. Eri testialustat tekevät mallien välisistä luvuista omenoiden ja appelsiinien vertailua, joten jokainen alla oleva piste on merkitty sen julkaisijan mukaan.

Selite: [SR] = toimittajan itse ilmoittama. [3P] = kolmannen osapuolen leaderboard, riippumaton kokoaja tai oma käytännön testimme. n/a-solu tarkoittaa, että toimittaja ei julkaissut vertailukelpoista pistettä, ei nollaa.

Rehellinen tulkinta kiinalaisista avoimen painon benchmark-testeistä vuonna 2026: mikään malli ei voita jokaista riviä, ja puolet silmiinpistävistä luvuista on itse ilmoitettuja. Qwen3.6-27B:n 77,2 % tulee yhdestä blogista, ja DeepSeekin ~80,6 % käytti "varmistamatonta runkoa", joten suhtaudu molempiin varauksella. Omassa testauksessamme nojaamme SWE-bench leaderboardiin ja Artificial Analysisiin sisällöntuotantofarmien lukujen sijaan, koska pelkkä rungon muutos voi siirtää pistemäärää muutamalla pisteellä. Kun malli lainaa vain omaa raporttikorttiaan, alenna sen arvoa hieman.

DeepSeek V4: Hinta-laatusuhteen kuningas

DeepSeek V4 on valinta, kun jokainen miljoona tokenia merkitsee. Se tarjoaa kaksi tasoa: V4 Pro päättelyyn ja agentic-työhön sekä V4 Flash nopeisiin, halpoihin ja suurivolyymisiin kutsuihin. Sen rakenteellinen etu on välimuistihinnoittelu. Jos työkuormasi lukee uudelleen samaa kontekstia, kuten RAG-putkisto tai agentti, joka lähettää järjestelmäkehotteen uudelleen, välimuistiosumien määrä tekee siitä ylivoimaisesti halvimman vaihtoehdon tässä vertailussa.

DeepSeek V4 julkaistiin esikatseluna 24. huhtikuuta 2026. Ilmoitettu arkkitehtuuri: 1,6T / 49B-aktiivinen MoE V4 Pro:lle ja 284B / 13B V4 Flashille, molemmat blogissa ilmoitettuja eikä virallisesti vahvistettuja. Painot ovat Hugging Facessa (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) MIT-lisenssillä, ja virallinen kontekstiikkuna on 1 miljoona tokenia.

Tässä välimuistiosuman talous laskee: V4 Flash veloittaa 0,14 $ per miljoona syötettä välimuistiomissa, mutta vain 0,0028 $ välimuistiosumassa, versus 0,28 $ tulosteelle. RAG-palvelulle, joka pommittaa samaa dokumenttivarastoa, tämä ero on koko pelin henki. Täydelliset luvut löytyvät viralliselta DeepSeek-hinnoittelusivulta.

Yksi tuoreuden sudenkuoppa, jota kukaan muu ei merkitse: jos soitat edelleen deepseek-chat- tai deepseek-reasoner-päätepisteisiin, nämä päätepisteet poistuvat käytöstä 24.7.2026 klo 15.59 UTC. Siirry käyttämään deepseek-v4-pro- tai deepseek-v4-flash-päätepisteitä nyt, koska määräaika on vain kymmenen päivää tämän julkaisun jälkeen.

Valitse DeepSeek V4 kustannusherkkiin, API-ensijaisiin tuotteisiin, erityisesti niihin, joissa on paljon toistuvaa kontekstia. Se ei ole malli, jonka isännöit itse yhdellä työasemalla; suuri MoE vaatii klusteriluokan laitteistoa.

Qwen3: Laajin perhe ja paras itse isännöinnin jalanjälki

Qwen3 on malli, joka ajetaan omalla laitteistollasi. Se on kolmesta laajin perhe, avoimet mallit käyttävät Apache 2.0 -lisenssiä (sallivin tässä vertailussa), ja dense-taso on tarpeeksi kevyt yhdelle GPU:lle. Se on myös vahvin ei-koodausakseleilla, kuten monikielisessä työssä, jotka koodausvertailut ohittavat täysin.

Valikoima on syvä. Avoimella puolella saat Qwen3.6-27B (dense), Qwen3.6-35B-A3B (MoE) ja koodauslinjan, jota johtaa Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, 256K konteksti). Erillisenä Qwen3-Max on suljettu, vain API:n kautta saatava lippulaivamalli, joten älä sekoita sitä avoimiin painoihin. Versiot ja Apache 2.0 -ehdot löytyvät Qwen3-Coder GitHub-repositoriosta ja Qwen-tiimin blogista.

Koodauksessa Qwen3-Coder-Next saa 70,6–71,3 % SWE-bench Verified -tuloksen eri testialustoilla (itse ilmoitettu, SOTA avoimien mallien joukossa ilman testiajan skaalausta). Itse isännöinnin otsikko: dense 27B-luokka reportedly runs on around 18GB of VRAM, a single 24GB card with headroom. That figure comes from one blog, so verify it on your own setup. Here's how to run these models locally, and how to serve them with vLLM or SGLang once you scale past one box.

Qwen-nimeäminen on epävakaainta kolmesta, joten varmista nykyisen avoimen lippulaivamallin nimi ennen riippuvuuden kiinnittämistä. Valitse Qwen3 paikalliseen käyttöönottoon vaatimattomalla laitteistolla, monikieliseen kattavuuteen tai missä tahansa tapauksessa, jossa tarvitset nimenomaan Apache 2.0 -lisenssin MIT:n sijaan.

GLM-5.2: Koodauksen ja pitkän aikavälin agenttien valinta

GLM-5.2 on koodauksen ja pitkän aikavälin agenttien erikoismalli, ja se on se, jonka tunnemme omakohtaisesti. Se on 753B-yhteensä / ~40B-aktiivinen MoE MIT-lisenssillä, 1 miljoonan tokenin kontekstiikkunalla kesäkuusta 2026 alkaen ja noin 131K maksimitulosteella. Agentic-benchmark-testeissä se pärjää hyvin: SWE-bench Pro 62,1, Terminal-Bench 2.1 81,0, AIME lähes kyllästynyt 99,2 ja Artificial Analysis Intelligence Index 51 (kaikki kolmansilta osapuolilta).

Tässä on rehellinen osa, ja se on luottamusmerkki, joka erottaa tämän benchmark-uusinnasta: käytännön syvyytemme koskee vain GLM:ää. Ajoimme GLM-5.2 Pro:ta ensisijaisena koodausmallinamme kolmen viikon ajan oikeissa asiakasrepositorioissa, ohjattuna Claude Coden kautta Z.AI:n Anthropic-yhteensopivaan päätepisteeseen (api.z.ai/api/anthropic, mallimerkkijono GLM-5.2[1m]). Normaali viikko oli noin 1 300 meidän ~2 000 viikoittaisesta kehotteestamme. Kahden migraatiopainotteisen viikon aikana saavutimme viikkokaton 5. päivänä, kovaa pysäytystä ilman ylitäyttömahdollisuutta. Se selvitti aidon Next.js 16 API-route-refaktoroinnin siististi noin tusinan tiedoston yli. Kustannus: 72 $/kk GLM Coding Plan Pro -tasolla versus ~200 $/kk, jonka muuten maksaisimme Claude Maxista. Qwen3:lle ja DeepSeek V4:lle nojaamme julkaistuihin benchmark-testeihin ja lyhyempiin API-pistotarkastuksiin, joten painota GLM-tuomio se, jonka kanssa todella elimme.

Vaihto itsessään on kolme ympäristömuuttujaa, jotka voit ottaa suoraan artikkelistamme 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

Kolme viikkoa GLM-5.2:lla hintaan 72 $/kk hoiti koodaustyön, josta olisimme normaalisti maksaneet ~200 $/kk Claude Maxille, kunnes saavutimme viikkokaton viidentenä päivänä. Täydellinen purku löytyy täydellisestä GLM-5.2-arvostelustamme ja yllä olevasta koodaussuunnitelmapostauksesta; tämä osio pidetään tarkoituksella lyhyenä, jotta kolmivertailu pysyy tasapainoisena. Mallin tiedot löytyvät Z.AI:n dokumentaatiosta.

Paljonko Qwen, DeepSeek ja GLM maksavat?

DeepSeek V4 Flash on halvin tokenia kohden, GLM myy kiinteää tilausta (Coding Plan) pelkän tokenipohjaisen hinnoittelun sijaan, ja Qwenin "Plus"-taso istuu keskelle. Kaikilla kolmella on kaupallisesti ystävälliset lisenssit. Alla olevat hinnat ovat per 1 miljoona tokenia, haettu 14. heinäkuuta 2026.

Hinnoittelutaulukko kätkee yhden suuren näkökulman muutoksen. GLM:n Coding Plan on kiinteä tilaus, ei tokenipohjainen: Lite 18 $, Pro 72 $, Max 160 $ kuukaudessa. Jos koodaat koko päivän, tämä tilaus voittaa tokenipohjaisen GLM API -kulun, mikä on täsmälleen syy, miksi kolmen viikon testimme ajettiin sillä. Jos ammut vain satunnaisia kutsuja, tokenipohjainen GLM API tai DeepSeek V4 Flash on halvempi.

Lisensseistä: DeepSeek ja GLM ovat MIT, Qwen on Apache 2.0. Kaikki kolme ovat kaupallisesti ystävällisiä. Apache 2.0 on sallivin, jos suunnittelet uudelleenjakelua tai tarvitset nimenomaiset patenttiehdot, joten vahvista tarkka lisenssi Hugging Face -mallikortista sille tarkistuspisteelle, jonka otat käyttöön.

Nyt kysymys, joka Kiina-mallin ostajaa todella vaivaa: tietojen sijainti. Nämä ovat kiinalaisia tarjoajia. Voitko pitää tiedot omalla lainkäyttöalueellasi? Kyllä, jos isännöit itse: avoimet painot plus MIT tai Apache 2.0 tarkoittavat, että voit ajaa mitä tahansa niistä EU:n (tai oman alueesi) infrastruktuurissa, eikä mikään pyyntö poistu verkostasi. Isännöity API on päinvastoin: tietosi menevät tarjoajalle, ja GLM-arvostelumme nostaa esiin Z.ai:n Kiina-hostingin ja säilytysehdot nimenomaan isännöidylle päätepisteelle. Joten tiukkaan EU-hostingiin tai complianceen, isännöi itse, ja Qwen on helpoin isännöidä itse. (Ja kyllä, deepseek-chat / deepseek-reasoner poistuvat edelleen käytöstä 24.7.2026 klo 15.59 UTC.)

Mikä kannattaa valita?

Yhtä voittajaa ei ole, joten sovita malli tehtävään. Alla on päätösmatriisi käyttötapauksen mukaan. Lyhyesti: GLM-5.2 agentic-koodaukseen, DeepSeek V4 Flash halvimpiin tokeneihin, DeepSeek V4 Pro tai GLM vaikeimpaan päättelyyn ja Qwen3 paikalliseen itse isännöintiin, monikieliseen laajuuteen ja tietojen sijaintiin.

Miksi ei Kimiä? Reilu kysymys, koska Kimi K2.6 (Moonshot) on todellinen ja vahva: BenchLM sijoittaa sen #2 kiinalaisten mallien joukossa (yleinen 81, koodaus 88,7). Vedimme rajan kolmeen, koska "qwen vs deepseek vs glm" on juuri se hakujoukko, jota ihmiset etsivät, ja selkeä kolmivertailu pysyy hyödyllisenä. Kimi on luonnollinen neljäs, jos haluat pidemmän listan, ja se kuuluu laajempaan avoimen lähdekoodin LLM-leaderboardiin Llamан ja Mistralin rinnalle. Yksi rehellinen kappale, ei neljän suunnan levittäytymistä.

Kirjoittajasta

Mert Batur Gurbuz on Techsy.io:n co-founder, jossa tiimi toimittaa tekoälyagentteja, automaatiojärjestelmiä ja voice/SDR-putkistoja B2B-asiakkaille. Hän opiskelee Birminghamin yliopistossa ja kirjoittaa LLM-työkalupinosta, jota Techsy-tiimi todella käyttää tuotannossa.

Co-founder, Techsy.io — Birminghamin yliopisto. Yhdistä LinkedInissä.

Usein kysytyt kysymykset

Ovatko Qwen, DeepSeek ja GLM sama asia?

Ei. Ne tulevat kolmelta eri yritykseltä: Alibaba valmistaa Qwenin, DeepSeek valmistaa DeepSeek V4:n ja Zhipu/Z.ai valmistaa GLM:n. Sekaannus johtuu yleensä DeepSeekin vanhemmista R1 "distill Qwen" -tarkistuspiteistä, jotka olivat DeepSeekin päättelyä tiivistetty Qwenin pohjamalleihin. Nämä ovat vanhempi, erillinen asia verrattuna nykypäivän itsenäisiin lippulaivamalleihin.

Mikä on paras koodaukseen vuonna 2026?

Se riippuu isännöidystä vs. itse isännöidystä. Käytännön agentic-koodaukseen GLM-5.2 on valintamme kolmen viikon tuotantotestin jälkeen. DeepSeek V4 Pro on kärjessä kokonais-BenchLM-koodauspisteissä (89,8). Vahvimmalle itse isännöitävälle mallille Qwen3-Coder-Next johtaa avointa SWE-bench Verifiediä 70,6–71,3 %. Kaikki kolme ovat aidosti käyttökelpoisia.

Mikä on halvin tokenia kohden?

DeepSeek V4 Flash, mukavasti. Se on 0,14 $ per miljoona syötettä välimuistiomissa, 0,0028 $ välimuistiosumassa ja 0,28 $ tulosteelle (virallinen, 14.7.2026). Toistuvan kontekstin työkuormille, kuten RAG tai agentit, jotka lukevat järjestelmäkehotteen uudelleen, välimuistiosumien määrä tekee siitä halvempaa kuin mikään muu tässä vertailussa.

Voinko isännöidä Qweniä, DeepSeekiä ja GLM:ää omalla laitteistollani?

Kyllä, kaikki kolme julkaisevat avoimia painoja. Qwenin dense 27B on kevyin ja sen ilmoitetaan toimivan noin 18GB VRAMilla, joten yksi 24GB kortti riittää. DeepSeek V4 ja GLM-5.2 ovat suuria Mixture-of-Experts -malleja, jotka vaativat klusteriluokan laitteistoa. Palvele mitä tahansa niistä vLLM:llä tai SGLangilla, kun siirryt yhden koneen ohi.

Millä on suurin kontekstiikkuna?

Ne klusteroituvat noin 1 miljoonan tokenin ympärille, mutta älä litistää yksityiskohtia. DeepSeek V4 on virallisesti 1M, ja GLM-5.2 saavutti 1M kesäkuussa 2026. Qwenin avoimet mallit vaihtelevat: Qwen3-Coder-Next on 256K natiivi, kun taas jotkut isännöidyt "Plus"-tasot saavuttavat noin 1M. Tarkista käyttöönotettava tarkistuspiste äläkä oleta.

Onko GLM-5.2 yhtä hyvä kuin Claude tai GPT koodauksessa?

Se on lähellä benchmark-testeissä (SWE-bench Pro 62,1 versus Claude Opus 4.8 noin 69) ja käytännössä lähempänä kuin ero antaa ymmärtää. Kolmen viikon testissämme GLM-5.2 hoiti suurimman osan koodaustyöstämme hintaan 72 $/kk versus ~200 $/kk, jonka maksamme Claude Maxista. Kompromissi on kova viikkokatto, joka pysäytti meidät viidentenä päivänä kiireisinä viikkoina.

Entä Kimi K2.6, miksi se ei ole yksi kolmesta?

Kimi (Moonshot) on todellinen ja vahva. BenchLM sijoittaa sen #2 kiinalaiseksi malliksi yleisesti (81) ja 88,7 koodauksessa. Pidimme kiinni tarkasta kolmivertailukehyksestä, jota ihmiset hakevat, joten Kimi ei päässyt otsikkosarjaan. Ajattele sitä luonnollisena neljäntenä valintana pidemmällä avoimen painon shortlistalla, ei poisjättämisenä.

Mitä lisenssiä voin käyttää kaupallisesti?

Kaikkia kolmea. DeepSeek ja GLM julkaistaan MIT-lisenssillä ja Qwenin avoimet mallit Apache 2.0 -lisenssillä. Jokainen niistä on kaupallisesti ystävällinen. Apache 2.0 on sallivin, sillä siinä on nimenomaiset patenttiehdot, mikä voi olla tärkeää uudelleenjakelussa. Vahvista aina lisenssi Hugging Face -mallikortista sille tarkalle mallille, jonka otat käyttöön.

Qwen vs DeepSeek V4, mikä kannattaa valita API-pohjaiseen tuotteeseen?

DeepSeek V4 kustannusherkkiin, suurivolyymisiin tai RAG-painotteisiin tuotteisiin välimuistiosuman hinnoitteluedun ansiosta. Qwen, kun tarvitset monikielistä laajuutta tai nimenomaan Apache 2.0 -lisenssiä. Molemmat ovat saatavilla API:n kautta ja molemmat itse isännöitäviä, joten ratkaisevat tekijät ovat yleensä tokenivolyymisi ja lisenssirajoituksesi.

Tuomio

Älä pakota yhtä voittajaa Qwen vs DeepSeek vs GLM -vertailusta. Luokittele ne, sitten valitse tehtävän mukaan:

• GLM-5.2 agentic-koodaukseen ja pitkän aikavälin agentteihin. Se on se, jota ajoimme kolme viikkoa hintaan 72 $/kk, ja se ansaitsi paikkansa.
• DeepSeek V4 Flash halvimpiin tokeneihin ja RAG:lle skaalattuna, välimuistiosuman hinnalla, jota mikään muu tässä vertailussa ei vastaa.
• Qwen3 paikalliseen itse isännöintiin vaatimattomalla laitteistolla, monikieliseen työhön ja sallivimpaan lisenssiin (Apache 2.0).

Suurempi oppitunti: lue benchmark-klusteria, ei sijoitusta, ja alenna itse ilmoitettujen lukujen arvoa. Tuoreus merkitsee enemmän kuin sanamäärä tällä alalla, koska kaikki kolme julkaisevat uusia versioita lähes kuukausittain.

Mallin valitseminen on helppo osa. Sen kytkeminen tuotantopinoon varatoimintojen, kustannuskattojen ja eval-porttien kanssa on kohta, jossa tiimit jumittuvat. Sitä me teemme Techsyssä, kytkemällä avoimen painon mallin tuotantoagenttipinoon, joka kestää aidon liikenteen.