Qwen vs DeepSeek vs GLM: Tiga Besar Model Open-Weight Tiongkok (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Tiga Besar Model Open-Weight Tiongkok (2026)

Terakhir diverifikasi: 14 Juli 2026. Versi model (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), harga, dan lisensi diperiksa ulang melalui saluran resmi pada hari artikel ini diterbitkan.

Qwen vs DeepSeek vs GLM adalah pencarian tiga arah yang paling sering dilakukan pengembang ketika mereka menginginkan model open-weight dari Tiongkok yang mampu bersaing dengan Claude dan GPT. Kami menjalankan salah satunya, GLM-5.2 (string model GLM-5.2[1m]), sebagai model coding utama kami selama tiga minggu dengan biaya $72/bulan. DeepSeek V4 mencatatkan skor ~80,6% pada SWE-bench Verified. Qwen3.6 dirilis di bawah lisensi Apache 2.0, lisensi yang paling permisif di antara ketiganya. Tiga laboratorium, tiga taruhan yang sangat berbeda. Berikut adalah perbandingan sebenarnya, lengkap dengan tabel spesifikasi, tabel tolok ukur yang mencantumkan sumber setiap angka, dan hasil uji produksi nyata.

Untuk coding berbasis agen dan agen dengan cakupan jangka panjang, GLM-5.2 adalah pilihan kami (kami menjalankannya dalam produksi selama tiga minggu). Untuk token termurah dan RAG dalam skala besar, DeepSeek V4 Flash menang dari segi harga. Untuk hosting mandiri lokal dan lisensi yang paling permisif, Qwen3 (Apache 2.0) memiliki jejak penggunaan sumber daya yang paling luas namun ringan.

Jawaban cepat:

• Qwen, DeepSeek, dan GLM adalah tiga perusahaan terpisah (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), bukan satu model.
• Termurah per token: DeepSeek V4 Flash ($0,14 input / $0,28 output per juta token; cache-hit $0,0028).
• Pilihan coding praktis terbaik: GLM-5.2 (kami menjalankannya selama tiga minggu di Claude Code); lisensi paling permisif: Qwen (Apache 2.0).
• Ketiganya kini mencapai konteks sekitar 1 juta token, dengan nuansa spesifik per model (model open Qwen bervariasi).

Klarifikasi singkat: ini adalah tiga perusahaan terpisah, bukan satu model dengan tiga nama. Checkpoint "distill Qwen" dari DeepSeek R1 yang lebih lama adalah hal yang sama sekali berbeda dan sudah ketinggalan zaman.

Sekilas Perbandingan Qwen vs DeepSeek vs GLM

Ketiga keluarga model ini mengambil pendekatan desain yang berlawanan. Qwen (Alibaba) memiliki lini produk terluas dengan jejak self-hosting paling ringan dan lisensi Apache 2.0. DeepSeek (DeepSeek) menawarkan strategi harga-kinerja dua tingkat yang dibangun di atas model Mixture-of-Experts (MoE) raksasa. GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) adalah spesialis untuk coding dan agen jangka panjang. Berikut adalah lembar spesifikasi mereka, berdampingan.

Dua catatan penting. Qwen memisahkan model open-nya dari flagship "Max" yang tertutup dan hanya tersedia via API, jadi pastikan Anda menyebutkan model yang dimaksud. Dan jumlah parameter DeepSeek V4 bersumber dari laporan blog, bukan konfirmasi resmi, itulah sebabnya diberi label "dilaporkan".

Bagaimana Perbandingan Qwen, DeepSeek, dan GLM dalam Tolok Ukur?

Tidak ada satu model pun yang memenangkan setiap tolok ukur, jadi perhatikan klusternya, bukan peringkatnya. Dalam coding, GLM-5.2 memimpin tugas agen jangka panjang sementara DeepSeek V4 Pro unggul dalam skor coding agregat. Dalam reasoning, keduanya mendorong AIME mendekati saturasi. Pada indeks kecerdasan umum, GLM berada di posisi tengah dibandingkan model open-weight lainnya. Harness pengujian yang berbeda membuat angka lintas model sulit dibandingkan secara langsung, sehingga setiap skor di bawah ini dilabeli dengan pihak yang menerbitkannya.

Legenda: [SR] = dilaporkan sendiri oleh vendor. [3P] = papan peringkat pihak ketiga, agregator independen, atau pengujian langsung kami. Sel n/a berarti vendor tidak menerbitkan skor yang sebanding, bukan nilai nol.

Bacaan jujur mengenai tolok ukur model open-weight Tiongkok di tahun 2026: tidak ada model yang memenangkan setiap baris, dan setengah dari angka-angka yang mencolok adalah laporan mandiri. Angka 77,2% untuk Qwen3.6-27B berasal dari satu blog tunggal, dan angka ~80,6% DeepSeek menggunakan "scaffold yang belum diverifikasi", jadi perlakukan keduanya dengan hati-hati. Dalam pengujian kami sendiri, kami lebih mengandalkan papan peringkat SWE-bench dan Artificial Analysis daripada angka dari konten murahan, karena perubahan scaffold saja dapat menggeser skor beberapa poin. Ketika sebuah model hanya mengutip laporan dirinya sendiri, kurangi sedikit kepercayaan Anda terhadap angka tersebut.

DeepSeek V4: Raja Harga-Kinerja

DeepSeek V4 adalah pilihan ketika setiap juta token sangat berarti. Ia hadir dalam dua tingkatan: V4 Pro untuk pekerjaan reasoning dan agen, serta V4 Flash untuk panggilan cepat, murah, dan volume tinggi. Keunggulan strukturalnya terletak pada harga cache. Jika beban kerja Anda membaca ulang konteks yang sama, seperti pipeline RAG atau agen yang mengirim ulang prompt sistem, tingkat hit cache membuatnya menjadi opsi termurah di sini dengan margin yang lebar.

DeepSeek V4 diluncurkan sebagai pratinjau pada 24 April 2026. Arsitektur yang dilaporkan: MoE 1,6T / 49B-aktif untuk V4 Pro dan 284B / 13B untuk V4 Flash, keduanya dilaporkan melalui blog dan bukan dikonfirmasi secara resmi. Bobot model tersedia di Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) di bawah lisensi MIT, dengan jendela konteks resmi 1 juta token.

Berikut adalah bagaimana ekonomi cache-hit bekerja: V4 Flash mengenakan biaya $0,14 per juta token input saat cache miss, tetapi hanya $0,0028 saat cache hit, dibandingkan dengan $0,28 untuk output. Untuk layanan RAG yang terus-menerus mengakses penyimpanan dokumen yang sama, selisih itu adalah kunci utamanya. Angka lengkap tersedia di halaman harga resmi DeepSeek.

Satu jebakan kesegaran data yang tidak disorot orang lain: jika Anda masih memanggil deepseek-chat atau deepseek-reasoner, endpoint tersebut akan pensiun pada 24 Juli 2026 pukul 15:59 UTC. Bermigrasi ke deepseek-v4-pro atau deepseek-v4-flash sekarang, karena tenggat waktu tersebut jatuh hanya sepuluh hari setelah postingan ini.

Pilih DeepSeek V4 untuk produk yang sensitif terhadap biaya dan mengutamakan API, terutama apa pun yang memiliki konteks berulang yang berat. Ini bukan model yang Anda host sendiri di satu workstation; MoE besar ini membutuhkan perangkat keras kelas kluster.

Qwen3: Keluarga Terluas dan Jejak Self-Host Terbaik

Qwen3 adalah model untuk dijalankan di perangkat keras Anda sendiri. Ini adalah keluarga terluas di antara ketiganya, model open-nya membawa lisensi Apache 2.0 (yang paling permisif di sini), dan tier dense-nya cukup ringan untuk satu GPU. Ini juga yang terkuat pada aspek non-coding seperti pekerjaan multibahasa, yang sering dilewatkan oleh perbandingan khusus coding.

Lininya sangat dalam. Di sisi open, Anda mendapatkan Qwen3.6-27B (dense), Qwen3.6-35B-A3B (MoE), dan lini coding yang dipimpin oleh Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, konteks 256K). Secara terpisah, Qwen3-Max adalah flagship tertutup yang hanya tersedia via API, jadi jangan menyamakannya dengan bobot open. Versi dan ketentuan Apache 2.0 tersedia di repo GitHub Qwen3-Coder dan blog tim Qwen.

Dalam coding, Qwen3-Coder-Next mencatatkan 70,6-71,3% SWE-bench Verified di berbagai harness (dilaporkan sendiri, SOTA di antara model open tanpa penskalaan waktu uji). Sorotan self-host: kelas dense 27B dilaporkan berjalan pada sekitar 18GB VRAM, yang muat dalam satu kartu 24GB dengan sisa ruang. Angka itu berasal dari satu blog, jadi verifikasi pada pengaturan Anda sendiri. Berikut cara menjalankan model ini secara lokal, dan cara menyajikannya dengan vLLM atau SGLang setelah Anda berkembang melampaui satu mesin.

Penamaan Qwen adalah yang paling tidak stabil di antara ketiganya, jadi konfirmasi kembali nama flagship open saat ini sebelum Anda menetapkan dependensi. Pilih Qwen3 untuk penyebaran lokal pada perangkat keras sederhana, cakupan multibahasa, atau kasus apa pun di mana Anda secara khusus membutuhkan Apache 2.0 daripada MIT.

GLM-5.2: Pilihan untuk Coding dan Agen Jangka Panjang

GLM-5.2 adalah spesialis coding dan agen jangka panjang, dan ini adalah satu-satunya yang kami kenal secara langsung. Ini adalah MoE dengan total 753B / ~40B aktif di bawah lisensi MIT, dengan jendela konteks 1 juta token sejak pertengahan Juni 2026 dan output maksimal sekitar 131K. Pada tolok ukur agen, kinerjanya solid: SWE-bench Pro 62,1, Terminal-Bench 2.1 di 81,0, AIME hampir jenuh di 99,2, dan Indeks Kecerdasan Artificial Analysis sebesar 51 (semua dari pihak ketiga).

Ini bagian yang jujur, dan ini adalah sinyal kepercayaan yang memisahkannya dari sekadar ulangan tolok ukur: kedalaman pengalaman langsung kami hanya pada GLM. Kami menjalankan GLM-5.2 Pro sebagai model coding utama kami selama tiga minggu di repositori klien nyata, dijalankan melalui Claude Code terhadap endpoint kompatibel Anthropic milik Z.AI (api.z.ai/api/anthropic, string model GLM-5.2[1m]). Minggu normal melibatkan sekitar 1.300 dari ~2.000 prompt mingguan kami. Selama dua minggu yang padat migrasi, kami mencapai batas mingguan pada hari ke-5, penghentian keras tanpa kelebihan kuota. Model ini berhasil menangani refaktor rute API Next.js 16 yang nyata dengan bersih di sekitar selusin file. Biaya: $72/bulan pada tier GLM Coding Plan Pro dibandingkan dengan ~$200/bulan yang biasanya kami bayar untuk Claude Max. Untuk Qwen3 dan DeepSeek V4, kami mengandalkan tolok ukur yang diterbitkan ditambah pemeriksaan spot API yang lebih singkat, jadi anggaplah verdict GLM sebagai satu-satunya yang benar-benar kami alami sehari-hari.

Proses pertukaran itu sendiri hanya melibatkan tiga variabel lingkungan, yang dapat Anda gunakan langsung dari artikel kami 3 minggu menjalankan GLM Coding Plan di 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

Tiga minggu menggunakan GLM-5.2 seharga $72/bulan melakukan pekerjaan coding yang biasanya kami bayar ~$200/bulan untuk Claude Max, sampai kami mencapai batas mingguan pada hari kelima. Pembongkaran lengkapnya ada di ulasan GLM-5.2 lengkap kami dan postingan rencana coding di atas; bagian ini dibuat singkat dengan sengaja agar perbandingan tiga arah tetap seimbang. Detail model tersedia di dokumen Z.AI.

Berapa Biaya Qwen, DeepSeek, dan GLM?

DeepSeek V4 Flash adalah yang termurah per token, GLM menjual langganan flat (Coding Plan) daripada hanya per token, dan tier "Plus" Qwen berada di tengah. Ketiganya memiliki lisensi yang ramah komersial. Harga di bawah ini adalah per 1 juta token, diambil pada 14 Juli 2026.

Tabel harga menyembunyikan satu perubahan perspektif besar. Coding Plan GLM adalah langganan flat, bukan per token: Lite $18, Pro $72, Max $160 per bulan. Jika Anda coding sepanjang hari, langganan itu lebih hemat daripada pengeluaran API GLM per token, itulah sebabnya uji tiga minggu kami menjalankannya. Jika Anda hanya melakukan panggilan sesekali, API GLM per token atau DeepSeek V4 Flash lebih murah.

Mengenai lisensi: DeepSeek dan GLM menggunakan MIT, Qwen menggunakan Apache 2.0. Ketiganya ramah komersial. Apache 2.0 adalah yang paling permisif jika Anda berencana mendistribusikan ulang atau memerlukan ketentuan paten eksplisit, jadi konfirmasi lisensi tepat pada kartu model Hugging Face untuk checkpoint yang Anda terapkan.

Sekarang pertanyaan yang sebenarnya membuat pembeli model Tiongkok khawatir: lokasi data. Ini adalah penyedia Tiongkok. Bisakah Anda menjaga data tetap di yurisdiksi Anda? Ya, jika Anda melakukan self-host: bobot open plus lisensi MIT atau Apache 2.0 berarti Anda dapat menjalankan salah satunya di infrastruktur UE (atau wilayah Anda sendiri) dan tidak ada permintaan yang keluar dari jaringan Anda. API hosted adalah kebalikannya: data Anda pergi ke penyedia, dan ulasan GLM kami menyoroti ketentuan hosting dan retensi China milik Z.ai khusus untuk endpoint hosted. Jadi untuk hosting UE yang ketat atau kepatuhan, lakukan self-host, dan Qwen adalah yang paling mudah untuk di-self-host. (Dan ya, deepseek-chat / deepseek-reasoner tetap pensiun pada 24 Juli 2026 pukul 15:59 UTC.)

Mana yang Harus Anda Pilih?

Tidak ada pemenang tunggal, jadi cocokkan model dengan pekerjaannya. Di bawah ini adalah matriks keputusan berdasarkan kasus penggunaan. Versi singkat: GLM-5.2 untuk coding agen, DeepSeek V4 Flash untuk token termurah, DeepSeek V4 Pro atau GLM untuk reasoning tersulit, dan Qwen3 untuk self-host lokal, cakupan multibahasa, dan lokasi data.

Mengapa bukan Kimi? Pertanyaan yang wajar, karena Kimi K2.6 (Moonshot) nyata dan kuat: BenchLM menempatkannya di peringkat #2 di antara model Tiongkok (keseluruhan 81, coding 88,7). Kami membatasi pada tiga karena "qwen vs deepseek vs glm" adalah set pencarian yang tepat dilakukan orang, dan perbandingan tiga arah yang bersih tetap berguna. Kimi adalah pilihan keempat yang alami jika Anda ingin daftar pendek yang lebih panjang, dan ia berhak masuk dalam papan peringkat LLM open-source yang lebih luas bersama Llama dan Mistral. Satu paragraf jujur, tanpa perluasan empat arah.

Tentang Penulis

Mert Batur Gurbuz adalah Co-Founder Techsy.io, tempat timnya mengirimkan agen AI, sistem otomatisasi, dan pipeline voice/SDR untuk klien B2B. Ia belajar di University of Birmingham dan menulis tentang tumpukan alat LLM yang benar-benar digunakan tim Techsy dalam produksi.

Co-Founder, Techsy.io — University of Birmingham. Terhubung di LinkedIn.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah Qwen, DeepSeek, dan GLM hal yang sama?

Tidak. Mereka berasal dari tiga perusahaan berbeda: Alibaba membuat Qwen, DeepSeek membuat DeepSeek V4, dan Zhipu/Z.ai membuat GLM. Kebingungan biasanya berasal dari checkpoint "distill Qwen" DeepSeek R1 yang lebih lama, yang merupakan reasoning DeepSeek yang didistilasi ke dalam model dasar Qwen. Itu adalah hal lama dan terpisah dari flagship independen saat ini.

Mana yang terbaik untuk coding di tahun 2026?

Tergantung pada hosted versus self-host. Untuk coding agen praktis, GLM-5.2 adalah pilihan kami setelah uji produksi tiga minggu. DeepSeek V4 Pro memimpin skor coding agregat BenchLM (89,8). Untuk model terkuat yang dapat Anda self-host, Qwen3-Coder-Next memimpin SWE-bench Verified open di 70,6-71,3%. Ketiganya benar-benar dapat digunakan.

Mana yang termurah per token?

DeepSeek V4 Flash, dengan nyaman. Harganya $0,14 per juta input saat cache miss, $0,0028 saat cache hit, dan $0,28 output (resmi, 14 Juli 2026). Untuk beban kerja dengan konteks berulang seperti RAG atau agen yang membaca ulang prompt sistem, tingkat hit cache membuatnya lebih murah daripada apa pun dalam perbandingan ini.

Bisakah saya melakukan self-host Qwen, DeepSeek, dan GLM di perangkat keras saya sendiri?

Ya, ketiganya menerbitkan bobot open. Dense 27B Qwen adalah yang paling ringan dan dilaporkan berjalan pada sekitar 18GB VRAM, jadi satu kartu 24GB sudah cukup. DeepSeek V4 dan GLM-5.2 adalah model Mixture-of-Experts besar yang membutuhkan perangkat keras kelas kluster. Sajikan salah satunya dengan vLLM atau SGLang setelah Anda bergerak melampaui satu mesin.

Mana yang memiliki jendela konteks terbesar?

Mereka berkumpul di sekitar 1 juta token, tetapi jangan abaikan detailnya. DeepSeek V4 secara resmi 1 juta, dan GLM-5.2 mencapai 1 juta pada pertengahan Juni 2026. Model open Qwen bervariasi: Qwen3-Coder-Next adalah 256K native, sementara beberapa tier "Plus" hosted mencapai sekitar 1 juta. Periksa checkpoint spesifik yang Anda terapkan daripada berasumsi.

Apakah GLM-5.2 sebaik Claude atau GPT untuk coding?

Hampir setara dalam tolok ukur (SWE-bench Pro 62,1 versus Claude Opus 4.8 sekitar 69) dan lebih dekat dalam praktik daripada yang disarankan oleh celah angka tersebut. Dalam uji tiga minggu kami, GLM-5.2 melakukan sebagian besar pekerjaan coding kami seharga $72/bulan dibandingkan dengan ~$200/bulan yang kami bayar untuk Claude Max. Trade-off-nya adalah batas mingguan keras yang menghentikan kami pada hari kelima selama minggu-minggu sibuk.

Bagaimana dengan Kimi K2.6, mengapa tidak termasuk dalam tiga besar?

Kimi (Moonshot) nyata dan kuat. BenchLM menempatkannya sebagai model Tiongkok #2 secara keseluruhan (81) dan 88,7 dalam coding. Kami mempertahankan kerangka tiga arah yang tepat dicari orang, jadi Kimi tidak masuk dalam set utama. Anggap saja sebagai pilihan keempat alami dalam daftar pendek open-weight yang lebih panjang, bukan sebuah kelalaian.

Lisensi mana yang dapat saya gunakan secara komersial?

Ketiganya. DeepSeek dan GLM dirilis di bawah MIT, dan model open Qwen di bawah Apache 2.0. Semuanya ramah komersial. Apache 2.0 adalah yang paling permisif, dengan ketentuan paten eksplisit, yang bisa penting untuk redistribusi. Selalu konfirmasi lisensi pada kartu model Hugging Face untuk model exact yang Anda terapkan.

Qwen vs DeepSeek V4, mana yang harus saya pilih untuk produk berbasis API?

DeepSeek V4 untuk produk yang sensitif terhadap biaya, volume tinggi, atau berat RAG, berkat keunggulan harga cache-hit. Qwen ketika Anda membutuhkan cakupan multibahasa atau secara khusus memerlukan lisensi Apache 2.0. Keduanya tersedia via API dan keduanya dapat di-self-host, jadi faktor penentu biasanya adalah volume token Anda dan batasan lisensi Anda.

Verdict

Jangan memaksakan satu pemenang dari Qwen vs DeepSeek vs GLM. Beri tingkatan, lalu pilih berdasarkan pekerjaan:

• GLM-5.2 untuk coding agen dan agen jangka panjang. Ini adalah model yang kami jalankan selama tiga minggu seharga $72/bulan, dan ia pantas mendapat tempat itu.
• DeepSeek V4 Flash untuk token termurah dan RAG skala besar, dengan harga cache-hit yang tidak dapat ditandingi oleh model lain di sini.
• Qwen3 untuk self-host lokal pada perangkat keras sederhana, pekerjaan multibahasa, dan lisensi paling permisif (Apache 2.0).

Pelajaran yang lebih besar: baca kluster tolok ukur, bukan peringkatnya, dan kurangi kepercayaan pada angka yang dilaporkan sendiri. Kesegaran data lebih penting daripada jumlah kata di ruang ini, karena ketiganya merilis versi baru dengan frekuensi hampir bulanan.

Memilih model adalah bagian yang mudah. Mengintegrasikannya ke dalam tumpukan produksi dengan fallback, batas biaya, dan gerbang evaluasi adalah di mana tim sering macet. Itulah yang kami lakukan di Techsy, mengintegrasikan model open-weight ke dalam tumpukan agen produksi yang tahan terhadap lalu lintas nyata.