Qwen vs DeepSeek vs GLM: 중국의 오픈 웨이트 빅3 (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: 중국의 오픈 웨이트 빅3 (2026)

최종 검증일: 2026년 7월 14일. 이 글이 게시된 당일 공식 채널을 통해 모델 버전(Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), 가격 및 라이선스를 재확인했습니다.

Qwen, DeepSeek, GLM은 Claude나 GPT와 맞먹는 중국산 오픈 웨이트 모델을 찾는 개발자들이 가장 많이 검색하는 세 가지 옵션입니다. 우리는 그중 하나인 GLM-5.2(모델 문자열 GLM-5.2[1m])를 메인 코딩 모델로 선정해 월 $72의 비용으로 3주간 운영했습니다. DeepSeek V4는 SWE-bench Verified에서 보고된 약 80.6%의 점수를 기록했습니다. Qwen3.6은 이곳에서 가장 허용적인 라이선스인 Apache 2.0 하에 배포됩니다. 세 개의 연구소, 세 가지 매우 다른 베팅입니다. 사양 표, 각 수치를 누가 보고했는지 명시한 벤치마크 표, 그리고 실제 프로덕션 테스트 결과를 통해 이들이 실제로 어떻게 경쟁하는지 살펴봅니다.

에이전트 기반 코딩과 장기적 관점의 에이전트 작업에는 GLM-5.2를 추천합니다(저희가 3주간 프로덕션 환경에서 직접 실행했습니다). 가장 저렴한 토큰 비용과 대규모 RAG 구현에는 DeepSeek V4 Flash가 가격 면에서 우위입니다. 로컬 자체 호스팅과 가장 허용적인 라이선스가 필요하다면 Qwen3(Apache 2.0)이 가장 가볍고 넓은 범위를 커버합니다.

핵심 요약:

• Qwen, DeepSeek, GLM은 하나의 모델이 아니라 세 개의 별도 회사(Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai) 제품입니다.
• 토큰당 최저가: DeepSeek V4 Flash(입력 $0.14 / 출력 $0.28 per M; 캐시 히트 시 $0.0028).
• 최고의 실전 코딩 선택: GLM-5.2(Claude Code에서 3주간 실행); 가장 허용적인 라이선스: Qwen(Apache 2.0).
• 세 모델 모두 대략 1M 컨텍스트 길이를 지원하지만, 모델별 차이점이 있습니다(Qwen 오픈 모델은 다양함).

간단한 명확화: 이는 세 개의 별도 회사 제품이며, 세 가지 이름을 가진 단일 모델이 아닙니다. DeepSeek의 이전 R1 "distill Qwen" 체크포인트는 완전히 별개이고 구버전인 사항입니다.

한눈에 보는 Qwen vs DeepSeek vs GLM

세 모델 패밀리는 정반대의 설계 전략을 취합니다. Qwen(Alibaba)은 가장 넓은 라인업을 자랑하며 자체 호스팅 부담이 적고 Apache 2.0 라이선스를 사용합니다. DeepSeek(DeepSeek)는 거대한 Mixture-of-Experts(MoE) 모델을 기반으로 한 두 tier의 가격 대비 성능 전략을 구사합니다. GLM-5.2(Zhipu/Z.ai)는 코딩 및 장기적 관점의 에이전트 작업에 특화되어 있습니다. 다음은 사양 시트를 나란히 비교한 것입니다.

두 가지 주의사항. Qwen은 오픈 모델과 클로즈드 API 전용 "Max" 플래그십을 분리하므로, 언급하는 모델을 정확히 지정해야 합니다. 또한 DeepSeek V4의 파라미터 수는 공식 확인된 것이 아닌 블로그 보고치이므로 "보고됨(reported)" 태그가 붙어 있습니다.

벤치마크에서 Qwen, DeepSeek, GLM은 어떻게 비교되는가?

단일 모델이 모든 벤치마크에서 승리하지는 않으므로, 순위보다는 군집(cluster)을 읽어내야 합니다. 코딩 분야에서 GLM-5.2는 장기적 관점의 에이전트 작업에서 лидирует하며, DeepSeek V4 Pro는 집계된 코딩 점수에서 최고점을 기록합니다. 추론 능력에서는 둘 다 AIME 점수가 포화 상태에 근접합니다. 일반 지능 지수에서는 GLM이 오픈 웨이트 모델군 중 중위권을 차지합니다. 서로 다른 평가 환경(harness) 때문에 모델 간 수치 비교가 어렵으므로, 아래 모든 점수는 누가 발표했는지 명시되어 있습니다.

범례: [SR] = 벤더 자체 보고. [3P] = 제3자 리더보드, 독립 집계기, 또는 저희의 실손 테스트. n/a 셀은 벤더가 비교 가능한 점수를 공개하지 않았음을 의미하며, 0점을 뜻하지는 않습니다.

2026년 중국산 오픈 웨이트 벤치마크에 대한 솔직한 해석: 모든 항목에서 승리하는 모델은 없으며, 눈에 띄는 숫자의 절반은 자체 보고된 것입니다. Qwen3.6-27B의 77.2%는 단일 블로그 출처이며, DeepSeek의 ~80.6%는 "미검증 스캐폴드"를 사용했으므로 두 수치 모두 주의해서看待해야 합니다. 저희의 자체 테스트에서는 콘텐츠 팜(content-farm) 수치보다 SWE-bench 리더보드와 Artificial Analysis를 더 신뢰합니다. 스캐폴드 변경만으로 점수가 몇 포인트 변동될 수 있기 때문입니다. 모델이 자체 보고서만 인용할 경우, 그 점수는 약간 할인해서 봐야 합니다.

DeepSeek V4: 가격 대비 성능의 왕

DeepSeek V4는 토큰 백만 개당 비용이 중요한 상황에서 최선의 선택입니다. 두 가지 tier로 제공되며, 추론 및 에이전트 작업용 V4 Pro와 빠르고 저렴하며 대량 호출용 V4 Flash가 있습니다. 구조적 강점은 캐시 가격 정책입니다. RAG 파이프라인이나 에이전트가 시스템 프롬프트를 재전송하는 것처럼 동일한 컨텍스트를 다시 읽는 워크로드라면, 캐시 히트율 덕분에 여기서 가장 저렴한 옵션이 됩니다.

DeepSeek V4는 2026년 4월 24일 미리보기로 출시되었습니다. 보고된 아키텍처는 V4 Pro용 1.6T / 49B-활성 MoE와 V4 Flash용 284B / 13B이며, 둘 다 공식 확인보다는 블로그 보고치입니다. 가중치는 MIT 라이선스 하에 Hugging Face(deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash)에 있으며, 공식적으로 1M 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.

캐시 히트 경제학이 적용되는 지점은 다음과 같습니다: V4 Flash는 캐시 미스 시 입력당 $0.14이지만 캐시 히트 시에는 $0.0028만 청구되며, 출력은 $0.28입니다. 동일한 문서 저장소를 반복적으로 사용하는 RAG 서비스라면 이 격차가 승패를 좌우합니다. 전체 가격은 공식 DeepSeek 가격 페이지에서 확인할 수 있습니다.

다른 곳에서는 지적하지 않는 신선도 관련 함정 하나: 여전히 deepseek-chat 또는 deepseek-reasoner를 호출하고 있다면, 해당 엔드포인트는 2026년 7월 24일 15:59 UTC에 퇴역합니다. 이 게시글 발행 후 불과 10일 뒤에 마감일이 도래하므로, 지금 바로 deepseek-v4-pro 또는 deepseek-v4-flash로 마이그레이션하세요.

DeepSeek V4는 비용에 민감하고 API 우선 제품에 적합하며, 특히 반복적인 컨텍스트가 많은 경우에 유리합니다. 단일 워크스테이션에서 자체 호스팅할 모델은 아닙니다. 대규모 MoE는 클러스터급 하드웨어를 필요로 합니다.

Qwen3: 가장 넓은 패밀리와 최고의 자체 호스팅 효율

Qwen3은 자체 하드웨어에서 실행하기에 적합한 모델입니다. 세 모델 중 가장 넓은 패밀리를 보유하며, 오픈 모델은 Apache 2.0 라이선스(여기서 가장 허용적)를 따르고, dense tier는 단일 GPU에서도 구동할 만큼 가볍습니다. 또한 코딩 중심 비교에서는 종종 간과되지만, 다국어 작업 등 비코딩 영역에서도 강점을 보입니다.

라인업이 깊습니다. 오픈 측에서는 Qwen3.6-27B(dense), Qwen3.6-35B-A3B(MoE), 그리고 코딩 라인업의頂点인 Qwen3-Coder-Next(80B-A3B, 256K 컨텍스트)를 제공합니다. 별도로 Qwen3-Max는 클로즈드 API 전용 플래그십이므로 오픈 가중치와 혼동하지 마십시오. 버전 및 Apache 2.0 조항은 Qwen3-Coder GitHub 저장소와 Qwen 팀 블로그에서 확인할 수 있습니다.

코딩 분야에서 Qwen3-Coder-Next는 다양한 평가 환경에서 SWE-bench Verified 70.6-71.3%를 기록했습니다(자체 보고, 테스트 시간 확장 없는 오픈 모델 중 SOTA). 자체 호스팅의 핵심 소식: dense 27B 클래스는 보고된 바에 따르면 VRAM 약 18GB에서 실행 가능하며, 이는 여유 공간을 포함한 단일 24GB 카드 수준입니다. 이 수치는 한 블로그 출처이므로 자체 설정에서 검증해야 합니다. 로컬에서 이러한 모델 실행하기 및 한 대 이상의 머신으로 확장할 때 vLLM 또는 SGLang으로 서빙하기 방법을 참고하세요.

Qwen의 명명 규칙은 세 모델 중 가장 불안정하므로, 의존성을 고정하기 전에 현재 오픈 플래그십 이름을 다시 확인하세요. modest한 하드웨어에서의 로컬 배포, 다국어 커버리지, 또는 MIT 대신 Apache 2.0이 특별히 필요한 경우 Qwen3을 선택하세요.

GLM-5.2: 코딩 및 장기적 관점의 에이전트 선택지

GLM-5.2는 코딩 및 장기적 관점의 에이전트 전문가이며, 우리가 직접 경험한 모델입니다. MIT 라이선스 하의 753B 총합 / ~40B 활성 MoE이며, 2026년 6월 중순 이후 1M 컨텍스트 윈도우와 약 131K 최대 출력을 지원합니다. 에이전트 벤치마크에서도 준수한 성능을 보입니다: SWE-bench Pro 62.1, Terminal-Bench 2.1에서 81.0, AIME에서 포화 상태에 근접한 99.2, 그리고 Artificial Analysis Intelligence Index 51(모두 제3자 평가).

솔직하게 말하자면, 이것이 단순한 벤치마크 재탕과 구분되는 신뢰 신호입니다: 우리의 실손 테스트 깊이는 GLM에만 한정됩니다. 우리는 GLM-5.2 Pro를 주요 코딩 모델로 선정해 3주간 실제 클라이언트 리포지토리에서 실행했으며, Z.AI의 Anthropic 호환 엔드포인트(api.z.ai/api/anthropic, 모델 문자열 GLM-5.2[1m])를 통해 Claude Code로 구동했습니다. 일반적인 주에는 우리 주간 프롬프트(~2,000개) 중 약 1,300개를 처리했습니다. 마이그레이션 작업이 많았던 두 주 동안에는 5일 차에 주간 캡(cap)에 도달하여 추가 사용이 불가능한硬性 정지를 경험했습니다. 그러나 약 12개의 파일에 걸쳐 실제 Next.js 16 API 라우트 리팩토링을 깔끔하게 수행했습니다. 비용: GLM Coding Plan Pro tier 기준 월 $72로, 그렇지 않으면 Claude Max에 지불했을 월 ~$200 대비 절감 효과가 있었습니다. Qwen3과 DeepSeek V4에 대해서는 공개된 벤치마크와 짧은 API 샘플 테스트에 의존하므로, GLM 평가 결과는 우리가 실제로 체험한 것이라는 점을 고려해 가중치를 두어야 합니다.

교체 과정은 환경 변수 세 개만 변경하면 되며, 이는 Claude Code에서 GLM Coding Plan을 3주간运行한 경험 게시물에서 그대로 재사용할 수 있습니다:

# 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

월 $72로 3주간 GLM-5.2를 사용하며 평소 월 ~$200 상당의 Claude Max 코딩 작업을 수행했지만, 5일 차에 주간 캡에 도달했습니다. 전체 분석은 저희의 완전한 GLM-5.2 리뷰와 위의 코딩 플랜 게시물에 있으며, 이 섹션은 세 모델의 균형 있는 비교를 위해 의도적으로 짧게 유지했습니다. 모델 세부 사항은 Z.AI 문서에서 확인할 수 있습니다.

Qwen, DeepSeek, GLM의 비용은 얼마인가?

DeepSeek V4 Flash는 토큰당 가격이 가장 저렴하고, GLM은 토큰당 과금 대신 정액 구독(Coding Plan) 모델을 판매하며, Qwen의 "Plus" tier는 중간 위치에 있습니다. 세 모델 모두 상업적으로 친화적인 라이선스를 제공합니다. 아래 가격은 2026년 7월 14일 기준 1M 토큰당 가격입니다.

가격 표에는 하나의 큰 재해석이 숨어 있습니다. GLM의 Coding Plan은 토큰당 과금이 아닌 정액 구독제입니다: Lite $18, Pro $72, Max $160/월. 종일 코딩한다면 이 구독제가 토큰당 과금 GLM API 비용보다 유리하며, 이것이 저희의 3주간 테스트가 이를 기반으로 한 이유입니다. 가끔씩만 호출한다면 토큰당 과금 GLM API나 DeepSeek V4 Flash가 더 저렴합니다.

라이선스 측면: DeepSeek과 GLM은 MIT, Qwen은 Apache 2.0입니다. 세 모델 모두 상업적으로 친화적입니다. 재배포를 계획하거나 명시적인 특허 조항이 필요한 경우 Apache 2.0이 가장 허용적이므로, 배포할 체크포인트의 Hugging Face 모델 카드에서 정확한 라이선스를 확인하세요.

이제 중국 모델 구매자가 가장 고민하는 질문: 데이터 거주(data residency). 이들은 중국 제공업체입니다. 데이터를 자신의 관할권 내에 유지할 수 있을까요? 네, 자체 호스팅한다면 가능합니다. 오픈 가중치와 MIT 또는 Apache 2.0 라이선스는 EU(또는 자신의 지역) 인프라에서 실행할 수 있음을 의미하며, 요청이 네트워크를 벗어나지 않습니다. 호스팅된 API는 그 반대입니다. 데이터가 제공업체로 전송되며, 저희 GLM 리뷰는 호스팅된 엔드포인트에 대해 Z.ai의 중국 호스팅 및 보존 조항을 명시적으로 지적합니다. 따라서 엄격한 EU 호스팅 또는 규정 준수가 필요하다면 자체 호스팅을 선택해야 하며, 이때 Qwen이 가장 쉽게 자체 호스팅할 수 있습니다. (그리고 yes, deepseek-chat / deepseek-reasoner는 여전히 2026년 7월 24일 15:59 UTC에 퇴역합니다.)

무엇을 선택해야 할까?

단일 승자는 없으므로, 용도에 맞게 모델을 매칭해야 합니다. 아래는 사용 사례별 결정 매트릭스입니다. 간단히 말해: 에이전트 코딩에는 GLM-5.2, 가장 저렴한 토큰에는 DeepSeek V4 Flash, 가장 어려운 추론에는 DeepSeek V4 Pro 또는 GLM, 로컬 자체 호스팅, 다국어 범위 및 데이터 거주에는 Qwen3을 선택하세요.

왜 Kimi는 아닌가? 공정한 질문입니다. Kimi K2.6(Moonshot)은 실재하며 강력합니다: BenchLM은 이를 중국 모델 중 #2로 ranking했습니다(전체 81, 코딩 88.7). 우리가 세 개로 선을 그은 이유는 "qwen vs deepseek vs glm"이 사람들이 정확히 검색하는 세트이며, 깔끔한 삼자 구도가 유용하기 때문입니다. Kimi는 더 긴 shortlist를 원할 경우 자연스러운 네 번째 선택지이며, Llama 및 Mistral과 함께 더 넓은 오픈 소스 LLM 리더보드에 포함되어야 합니다. 사자 구도로 번지지 않는 솔직한 단락 하나입니다.

저자 소개

Mert Batur Gurbuz는 Techsy.io의 공동 창립자로, 팀은 B2B 고객을 위한 AI 에이전트, 자동화 시스템 및 음성/SDR 파이프라인을 구축합니다. 그는 버밍엄 대학교에서 공부하며 Techsy 팀이 프로덕션에서 실제로 사용하는 LLM 툴링 스택에 대해 글을 씁니다.

공동 창립자, Techsy.io — 버밍엄 대학교. LinkedIn에서 연결하세요.

자주 묻는 질문

Qwen, DeepSeek, GLM은 같은 것인가요?

아니요. 이들은 세 개의 다른 회사에서 제공됩니다: Alibaba는 Qwen을, DeepSeek은 DeepSeek V4를, Zhipu/Z.ai는 GLM을 만듭니다. 혼란은 주로 DeepSeek의 이전 R1 "distill Qwen" 체크포인트에서 비롯되는데, 이는 DeepSeek의 추론 능력을 Qwen 기본 모델에 증류한 것이었습니다. 그것들은 오늘날의 독립적인 플래그십들과는 별개의 구버전 사항입니다.

2026년 코딩에 가장 좋은 모델은 무엇인가요?

호스팅 여부 및 자체 호스팅 여부에 따라 다릅니다. 실전 에이전트 코딩의 경우, 3주간 프로덕션 테스트를 거친 GLM-5.2가 저희의 선택입니다. DeepSeek V4 Pro는 집계된 BenchLM 코딩 점수(89.8)에서 최고입니다. 자체 호스팅 가능한 가장 강력한 모델로는 Qwen3-Coder-Next가 오픈 SWE-bench Verified에서 70.6-71.3%로 лидирует합니다. 세 모델 모두 실제로 사용 가능합니다.

토큰당 가격이 가장 저렴한 모델은 무엇인가요?

DeepSeek V4 Flash가 압도적으로 저렴합니다. 캐시 미스 시 입력당 $0.14, 캐시 히트 시 $0.0028, 출력당 $0.28입니다(공식, 2026년 7월 14일 기준). RAG나 시스템 프롬프트를 재읽는 에이전트처럼 반복적인 컨텍스트 워크로드의 경우, 캐시 히트율 덕분에 이 비교 대상 중 다른 어떤 것보다 저렴합니다.

Qwen, DeepSeek, GLM을 자체 하드웨어에서 호스팅할 수 있나요?

네, 세 모델 모두 오픈 가중치를 공개합니다. Qwen의 dense 27B는 가장 가볍고 보고된 바에 따르면 VRAM 약 18GB에서 실행되므로 단일 24GB 카드로 작동합니다. DeepSeek V4와 GLM-5.2는 클러스터급 하드웨어를 필요로 하는 대규모 Mixture-of-Experts 모델입니다. 한 대 이상의 머신으로 확장할 때 vLLM 또는 SGLang으로 서빙하세요.

컨텍스트 윈도우가 가장 큰 모델은 무엇인가요?

대략 1M 토큰 주변으로 군집되어 있지만, 세부 사항을 무시해서는 안 됩니다. DeepSeek V4는 공식적으로 1M이며, GLM-5.2는 2026년 6월 중순에 1M에 도달했습니다. Qwen의 오픈 모델은 다양합니다: Qwen3-Coder-Next는 네이티브 256K이며, 일부 호스팅된 "Plus" tier는 대략 1M에 도달합니다. 가정하지 말고 배포할 특정 체크포인트를 확인하세요.

GLM-5.2는 코딩 분야에서 Claude나 GPT만큼 좋은가요?

벤치마크에서는 근접합니다(SWE-bench Pro 62.1 vs Claude Opus 4.8 약 69). 실제 사용에서는 격차가 시사하는 것보다 더 가까워집니다. 저희의 3주간 테스트에서 GLM-5.2는 월 $72로 대부분의 코딩 작업을 수행했으며, 이는 저희가 Claude Max에 지불하는 월 ~$200 대비 절감 효과였습니다. tradeoff는 바쁜 주에 5일 차에 중단시키는硬性 주간 캡입니다.

Kimi K2.6은 왜 세 모델 중 하나가 아닙니까?

Kimi(Moonshot)는 실재하며 강력합니다. BenchLM은 이를 전체 중국 모델 중 #2(81)로, 코딩에서는 88.7로 ranking했습니다. 우리는 사람들이 검색하는 정확한 삼자 구도를 유지했으므로 Kimi는 헤드라인 세트에 포함되지 않았습니다. 더 긴 오픈 웨이트 shortlist에서 자연스러운 네 번째 선택지로 생각하세요, 누락이 아닙니다.

상업적으로 사용할 수 있는 라이선스는 무엇인가요?

세 모델 모두 가능합니다. DeepSeek과 GLM은 MIT 하에, Qwen의 오픈 모델은 Apache 2.0 하에 제공됩니다. 모두 상업적으로 친화적입니다. Apache 2.0은 명시적인 특허 조항을 포함하여 가장 허용적이므로 재배포 시 중요할 수 있습니다. 항상 배포할 정확한 모델의 Hugging Face 모델 카드에서 라이선스를 확인하세요.

API 기반 제품을 위해 Qwen과 DeepSeek V4 중 무엇을 선택해야 할까요?

비용에 민감하거나 대량 트래픽, RAG 중심 제품의 경우 캐시 히트 가격 우위 덕분에 DeepSeek V4를 선택하세요. 다국어 범위나 특별히 Apache 2.0 라이선스가 필요한 경우 Qwen을 선택하세요. 둘 다 API를 통해 이용 가능하고 자체 호스팅도 가능하므로, 결정 요인은 일반적으로 토큰 볼륨과 라이선스 제약 조건입니다.

결론

Qwen, DeepSeek, GLM 중에서 단일 승자를 강제로 뽑지 마세요. tier로 분류한 후 용도에 따라 선택하세요:

• 에이전트 코딩 및 장기적 관점의 에이전트에는 GLM-5.2. 월 $72로 3주간 실행하며 그 가치를 입증했습니다.
• 가장 저렴한 토큰 및 대규모 RAG에는 DeepSeek V4 Flash. 여기서 다른 모델이 따라올 수 없는 캐시 히트 가격을 제공합니다.
• modest한 하드웨어에서의 로컬 자체 호스팅, 다국어 작업 및 가장 허용적인 라이선스(Apache 2.0)에는 Qwen3.

더 큰 교훈: 순위가 아닌 벤치마크 군집을 읽고, 자체 보고 수치는 할인해서 보세요. 이 분야에서는 분량보다 최신성이 더 중요합니다. 세 모델 모두 거의 월별 주기로 새 버전을 출시하기 때문입니다.

모델 선택은 쉬운 부분입니다. 폴백(fallbacks), 비용 캡(cost caps) 및 평가 게이트(eval gates)를 갖춘 프로덕션 스택에 이를 연결하는 과정에서 팀들이 막힙니다. 이것이 Techsy가 하는 일입니다. 오픈 웨이트 모델을 실제 트래픽에서도 견디는 프로덕션 에이전트 스택에 연결하는 작업입니다.