Qwen vs DeepSeek vs GLM: China's Grote Drie Open-Weight Modellen (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: China's Grote Drie Open-Weight Modellen (2026)

Laatst geverifieerd: 14 juli 2026. Modelversies (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), prijzen en licenties zijn de dag van publicatie opnieuw gecontroleerd via officiële kanalen.

Qwen vs DeepSeek vs GLM is precies de zoekterm die de meeste developers intypen als ze een Chinees open-weight model zoeken dat het opneemt tegen Claude en GPT. We draaiden er zelf één, GLM-5.2 (modelstring GLM-5.2[1m]), drie weken als onze belangrijkste codeermodel voor $72/mo. DeepSeek V4 rapporteert zelf ~80.6% op SWE-bench Verified. Qwen3.6 draait onder Apache 2.0, de meest permissieve licentie hier. Drie labs, drie heel verschillende keuzes. Hieronder zie je hoe ze zich echt tot elkaar verhouden, met een specificatietabel, een benchmarktabel die aangeeft wie welk cijfer rapporteerde, en een echte productietest.

Voor agentic coding en taken die lang doorlopen is GLM-5.2 onze keuze (we draaiden het drie weken in productie). Voor de goedkoopste tokens en RAG op schaal wint DeepSeek V4 Flash op prijs. Voor lokale self-hosting en de meest permissieve licentie heeft Qwen3 (Apache 2.0) de breedste, lichtste voetafdruk.

Kort antwoord:

• Qwen, DeepSeek en GLM zijn drie aparte bedrijven (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), geen één model.
• Goedkoopst per token: DeepSeek V4 Flash ($0.14 in / $0.28 uit per M; cache-hit $0.0028).
• Beste praktijkkeuze voor coderen: GLM-5.2 (we draaiden het drie weken in Claude Code); meest permissieve licentie: Qwen (Apache 2.0).
• Alle drie halen nu ruwweg 1M context, met verschillen per model (Qwen's open modellen variëren).

Even voor de duidelijkheid: het zijn drie aparte bedrijven, niet één model met drie namen. De oudere R1 "distill Qwen"-checkpoints van DeepSeek zijn een heel ander, ouder verhaal.

Qwen vs DeepSeek vs GLM in één oogopslag

De drie families kiezen tegenovergestelde ontwerpstrategieën. Qwen (Alibaba) heeft de breedste line-up met de lichtste self-host voetafdruk en een Apache 2.0-licentie. DeepSeek (DeepSeek) speelt een prijs-prestatiekaart in twee niveaus, gebouwd op enorme Mixture-of-Experts-modellen. GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) is de specialist voor coderen en taken die lang doorlopen. Hieronder staat het specificatieoverzicht naast elkaar.

Twee kanttekeningen. Qwen scheidt zijn open modellen van een closed, alleen-API "Max"-vlaggenschip, dus benoem specifiek welke je bedoelt. En de parameteraantallen van DeepSeek V4 zijn door blogs gerapporteerd, niet officieel bevestigd, vandaar het label "gerapporteerd".

Hoe verhouden Qwen, DeepSeek en GLM zich op benchmarks?

Geen enkel model wint elke benchmark, dus lees het cluster, niet de ranglijst. Op coderen loopt GLM-5.2 voorop bij taken die lang doorlopen, terwijl DeepSeek V4 Pro de gecombineerde coderingsscores aanvoert. Op redeneren duwen beide AIME bijna tot verzadiging. Op algemene intelligentie-indexen staat GLM middenmoot tussen de open modellen. Verschillende testomgevingen maken cross-model cijfers appels-met-peren, dus elke score hieronder is gelabeld met wie hem publiceerde.

Legenda: [SR] = zelf gerapporteerd door de leverancier. [3P] = externe ranglijst, onafhankelijke aggregator, of onze eigen praktijktest. Een n/a-cel betekent dat de leverancier geen vergelijkbare score publiceerde, geen nul.

De eerlijke conclusie over Chinese open-weight benchmarks in 2026: geen enkel model wint elke rij, en de helft van de opvallende cijfers is zelf gerapporteerd. Die 77.2% van Qwen3.6-27B komt van één losse blog, en de ~80.6% van DeepSeek gebruikte een "ongeverifieerde scaffold", dus behandel beide met voorbehoud. In onze eigen tests vertrouwen we eerder op het SWE-bench leaderboard en Artificial Analysis dan op cijfers van content farms, want alleen al een wijziging in de scaffold kan een score enkele punten laten schuiven. Als een model alleen zijn eigen rapportcijfer citeert, trek er dan wat vanaf.

DeepSeek V4: de prijs-prestatiekoning

DeepSeek V4 is de keuze als elke miljoen tokens telt. Het model komt in twee niveaus: V4 Pro voor redeneren en agentic werk, en V4 Flash voor snelle, goedkope calls met een hoog volume. Het structurele voordeel zit in de cache-prijzen. Als je workload steeds dezelfde context opnieuw leest, zoals een RAG-pipeline of een agent die telkens een system prompt opnieuw verstuurt, maakt het cache-hit-tarief dit met afstand de goedkoopste optie hier.

DeepSeek V4 kwam op 24 april 2026 als preview uit. Gerapporteerde architectuur: een 1.6T / 49B-actief MoE-model voor V4 Pro en 284B / 13B voor V4 Flash, beide door blogs gerapporteerd en niet officieel bevestigd. De weights staan op Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) onder MIT, met een officieel contextvenster van 1M.

Hier komt de economie van cache-hit samen: V4 Flash rekent $0.14 per M input bij een cache miss, maar slechts $0.0028 bij een cache hit, tegenover $0.28 output. Voor een RAG-dienst die voortdurend dezelfde documentopslag aanspreekt, is dat verschil bepalend. Alle cijfers staan op de officiële DeepSeek-prijspagina.

Eén valkuil die verder niemand noemt: roep je nog deepseek-chat of deepseek-reasoner aan, dan worden die endpoints op 2026-07-24 om 15:59 UTC uitgefaseerd. Migreer nu naar deepseek-v4-pro of deepseek-v4-flash, want die deadline valt maar tien dagen na deze publicatie.

Kies DeepSeek V4 voor kostengevoelige, API-first producten, vooral alles met veel herhaalde context. Het is niet het model dat je op één werkstation self-host; de grote MoE wil cluster-klasse hardware.

Qwen3: de breedste familie met de beste self-host voetafdruk

Qwen3 is het model dat je op je eigen hardware draait. Het is de breedste familie van de drie, de open modellen hebben een Apache 2.0-licentie (de meest permissieve hier), en het dense-niveau is licht genoeg voor één GPU. Het is ook het sterkst op andere aspecten dan coderen, zoals meertaligheid, iets wat coderingsgerichte vergelijkingen volledig overslaan.

De line-up is diep. Aan de open kant krijg je Qwen3.6-27B (dense), Qwen3.6-35B-A3B (MoE), en de coderingslijn met als topmodel Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, 256K context). Los daarvan is Qwen3-Max een closed, alleen-API-vlaggenschip, dus verwar het niet met de open weights. Versies en de Apache 2.0-voorwaarden staan op de Qwen3-Coder GitHub-repo en de blog van het Qwen-team.

Op coderen haalt Qwen3-Coder-Next 70.6-71.3% op SWE-bench Verified over verschillende testomgevingen (zelf gerapporteerd, SOTA onder open modellen zonder test-time scaling). Het self-host-nieuws: de dense 27B-klasse draait naar verluidt op ongeveer 18GB VRAM, dus één 24GB-kaart met ruimte over. Dat cijfer komt van één blog, dus verifieer het op je eigen setup. Zo draai je deze modellen lokaal, en zo serveer je ze met vLLM of SGLang zodra je verder schaalt dan één machine.

De naamgeving van Qwen is het minst stabiel van de drie, dus controleer de actuele naam van het open vlaggenschip voordat je een dependency vastzet. Kies Qwen3 voor lokale implementatie op bescheiden hardware, meertalige dekking, of elk geval waarin je specifiek Apache 2.0 nodig hebt in plaats van MIT.

GLM-5.2: de keuze voor coderen en taken die lang doorlopen

GLM-5.2 is de specialist voor coderen en taken die lang doorlopen, en het is het model dat we uit eigen ervaring kennen. Het is een 753B-totaal / ~40B-actief MoE-model onder een MIT-licentie, met een contextvenster van 1M sinds medio juni 2026 en ongeveer 131K max output. Op de agentic benchmarks houdt het stand: SWE-bench Pro 62.1, Terminal-Bench 2.1 op 81.0, AIME bijna verzadigd op 99.2, en een Artificial Analysis Intelligence Index van 51 (allemaal door derden gerapporteerd).

Hier komt het eerlijke deel, en dit is precies het vertrouwenssignaal dat dit onderscheidt van een opgewarmde benchmarklijst: onze praktijkervaring gaat alleen over GLM. We draaiden GLM-5.2 Pro drie weken lang als ons primaire codeermodel op echte klantrepositories, aangestuurd via Claude Code tegen het Anthropic-compatibele endpoint van Z.AI (api.z.ai/api/anthropic, modelstring GLM-5.2[1m]). Een normale week kwam neer op ongeveer 1,300 van onze ~2,000 wekelijkse prompts. Tijdens twee weken met veel migratiewerk raakten we de wekelijkse limiet op dag 5, een harde stop zonder overschrijding mogelijk. Het rondde een echte Next.js 16 API-route-refactor netjes af over ongeveer een dozijn bestanden. Kosten: $72/mo op het GLM Coding Plan Pro-niveau tegenover de ~$200/mo die we anders voor Claude Max zouden betalen. Voor Qwen3 en DeepSeek V4 vertrouwen we op gepubliceerde benchmarks plus kortere API-steekproeven, dus weeg het GLM-oordeel als het enige waar we daadwerkelijk mee hebben gewerkt.

De omschakeling zelf komt neer op drie omgevingsvariabelen, die je direct kunt overnemen uit onze 3 weken met het 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

Drie weken GLM-5.2 voor $72/mo deden het codeerwerk waar we normaal ~$200/mo aan Claude Max voor betalen, totdat we op dag vijf de wekelijkse limiet raakten. De volledige uitsplitsing staat in onze volledige GLM-5.2-review en de bovenstaande coding-plan-post; deze sectie blijft bewust kort, zodat de drieslag in balans blijft. Modeldetails staan in de Z.AI-docs.

Wat kosten Qwen, DeepSeek en GLM?

DeepSeek V4 Flash is het goedkoopst per token, GLM verkoopt een vast abonnement (het Coding Plan) in plaats van alleen per token, en Qwen's "Plus"-niveau zit ertussenin. Alle drie hebben commercieel vriendelijke licenties. Onderstaande prijzen zijn per 1M tokens, opgehaald op 14 juli 2026.

De prijstabel verbergt één belangrijke nuance. Het Coding Plan van GLM is een vast abonnement, geen per-token model: Lite $18, Pro $72, Max $160 per maand. Als je de hele dag codeert, is dat abonnement voordeliger dan per-token GLM API-uitgaven, en precies daarom draaide onze drie-weken-test erop. Vuur je maar af en toe een call af, dan is de per-token GLM API of DeepSeek V4 Flash goedkoper.

Op licentiegebied: DeepSeek en GLM zijn MIT, Qwen is Apache 2.0. Alle drie zijn commercieel vriendelijk. Apache 2.0 is het meest permissief als je van plan bent te herdistribueren of expliciete patentvoorwaarden nodig hebt, dus controleer de exacte licentie op de Hugging Face model card van de checkpoint die je inzet.

Dan de vraag waar een koper van een Chinees model daadwerkelijk wakker van ligt: dataresidentie. Dit zijn Chinese leveranciers. Kun je data binnen je eigen jurisdictie houden? Ja, als je self-host: open weights plus MIT of Apache 2.0 betekenen dat je elk van deze modellen op EU-infrastructuur (of die van je eigen regio) kunt draaien, zonder dat er een request je netwerk verlaat. De hosted API is het tegenovergestelde: je data gaat naar de leverancier, en onze GLM-review wijst specifiek op Z.ai's China-hosting en retentievoorwaarden voor het hosted endpoint. Voor strikte EU-hosting of compliance is self-hosten dus de weg, en Qwen is daarvoor het makkelijkst zelf te hosten. (En ja, deepseek-chat / deepseek-reasoner worden nog steeds op 2026-07-24 15:59 UTC uitgefaseerd.)

Welke moet je kiezen?

Er is geen absolute winnaar, dus match het model met de taak. Hieronder staat de beslismatrix per use case. Kort samengevat: GLM-5.2 voor agentic coderen, DeepSeek V4 Flash voor de goedkoopste tokens, DeepSeek V4 Pro of GLM voor het zwaarste redeneerwerk, en Qwen3 voor lokale self-host, meertaligheid en dataresidentie.

Waarom niet Kimi? Terechte vraag, want Kimi K2.6 (Moonshot) is een reëel en sterk model: BenchLM zet het op #2 onder Chinese modellen (algemeen 81, coderen 88.7). We trokken de grens bij drie omdat "qwen vs deepseek vs glm" precies de zoekopdracht is die mensen intypen, en een strakke drieslag blijft bruikbaar. Kimi is de natuurlijke vierde optie als je een langere shortlist wilt, en het hoort thuis op de bredere ranglijst van open-source LLM's naast Llama en Mistral. Eén eerlijke alinea, geen vierweg-uitwaaiering.

Veelgestelde vragen

Zijn Qwen, DeepSeek en GLM hetzelfde?

Nee. Ze komen van drie verschillende bedrijven: Alibaba maakt Qwen, DeepSeek maakt DeepSeek V4, en Zhipu/Z.ai maakt GLM. De verwarring komt meestal door de oudere R1 "distill Qwen"-checkpoints van DeepSeek, waarbij DeepSeek-redenering werd gedistilleerd in Qwen-basismodellen. Dat is een ouder, apart verhaal, los van de onafhankelijke vlaggenschepen van vandaag.

Welke is het beste voor coderen in 2026?

Dat hangt af van hosted versus self-host. Voor hands-on agentic coderen is GLM-5.2 onze keuze na een productietest van drie weken. DeepSeek V4 Pro voert de gecombineerde BenchLM-coderingsscore aan (89.8). Voor het sterkste model dat je zelf kunt hosten, leidt Qwen3-Coder-Next op open SWE-bench Verified met 70.6-71.3%. Alle drie zijn echt bruikbaar.

Welke is het goedkoopst per token?

DeepSeek V4 Flash, met gemak. Het is $0.14 per M input bij een cache miss, $0.0028 bij een cache hit, en $0.28 output (officieel, 14 juli 2026). Voor workloads met herhaalde context, zoals RAG of agents die telkens een system prompt opnieuw lezen, maakt het cache-hit-tarief dit goedkoper dan al het andere in deze vergelijking.

Kan ik Qwen, DeepSeek en GLM self-hosten op mijn eigen hardware?

Ja, alle drie publiceren open weights. Qwen's dense 27B is het lichtst en draait naar verluidt op ongeveer 18GB VRAM, dus één 24GB-kaart volstaat. DeepSeek V4 en GLM-5.2 zijn grote Mixture-of-Experts-modellen die cluster-klasse hardware willen. Serveer een van deze met vLLM of SGLang zodra je verder gaat dan één machine.

Welke heeft het grootste contextvenster?

Ze clusteren rond 1M tokens, maar veeg het detail niet weg. DeepSeek V4 heeft officieel 1M, en GLM-5.2 bereikte 1M in medio juni 2026. De open modellen van Qwen variëren: Qwen3-Coder-Next heeft native 256K, terwijl sommige hosted "Plus"-niveaus ruwweg 1M bereiken. Controleer de specifieke checkpoint die je inzet in plaats van ervan uit te gaan.

Is GLM-5.2 net zo goed als Claude of GPT voor coderen?

Op benchmarks zit het dichtbij (SWE-bench Pro 62.1 tegenover Claude Opus 4.8 rond 69), en in de praktijk zit het dichter bij elkaar dan het gat doet vermoeden. In onze drie-weken-test deed GLM-5.2 het grootste deel van ons codeerwerk voor $72/mo tegenover de ~$200/mo die we voor Claude Max betalen. Het nadeel is een harde wekelijkse limiet die ons tijdens drukke weken op dag vijf stillegde.

Hoe zit het met Kimi K2.6, waarom is dat niet een van de drie?

Kimi (Moonshot) is een reëel en sterk model. BenchLM zet het op #2 onder Chinese modellen, algemeen (81) en 88.7 op coderen. We hielden vast aan de exacte drieslag waar mensen op zoeken, dus Kimi haalde de hoofdselectie niet. Zie het als de natuurlijke vierde keuze op een langere open-weight shortlist, geen omissie.

Welke licentie kan ik commercieel gebruiken?

Alle drie. DeepSeek en GLM verschijnen onder MIT, en de open modellen van Qwen onder Apache 2.0. Elke van deze is commercieel vriendelijk. Apache 2.0 is het meest permissief, met expliciete patentvoorwaarden, wat kan meewegen bij herdistributie. Controleer altijd de licentie op de Hugging Face model card van het exacte model dat je inzet.

Qwen vs DeepSeek V4, welke moet ik kiezen voor een API-gebaseerd product?

DeepSeek V4 voor kostengevoelige, high-volume of RAG-zware producten, dankzij het cache-hit-prijsvoordeel. Qwen wanneer je specifiek meertalige breedte of een Apache 2.0-licentie nodig hebt. Beide zijn beschikbaar via API en beide kun je self-hosten, dus de doorslaggevende factoren zijn meestal je tokenvolume en je licentie-eisen.

Het eindoordeel

Forceer geen absolute winnaar uit Qwen vs DeepSeek vs GLM. Rangschik ze, en kies dan per taak:

• GLM-5.2 voor agentic coderen en taken die lang doorlopen. Dit is het model dat we drie weken draaiden voor $72/mo, en het heeft zijn plek verdiend.
• DeepSeek V4 Flash voor de goedkoopste tokens en RAG op schaal, met een cache-hit-prijs die niets anders hier evenaart.
• Qwen3 voor lokale self-host op bescheiden hardware, meertalig werk, en de meest permissieve licentie (Apache 2.0).

De grotere les: lees het benchmarkcluster, niet de ranglijst, en trek iets af van zelf-gerapporteerde cijfers. Actualiteit weegt in dit veld zwaarder dan woordaantal, want alle drie brengen ze bijna maandelijks nieuwe versies uit.

Het model kiezen is het makkelijke deel. Het inbouwen in een productiestack met fallbacks, kostenlimieten en eval-gates is waar teams vastlopen. Dat is wat we bij Techsy doen: een open-weight model inbouwen in een productie-agentstack die standhoudt onder echt verkeer.