Qwen vs DeepSeek vs GLM: Kinas Store Tre med Åpne Vekter (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Kinas Store Tre med Åpne Vekter (2026)

Sist verifisert: 14. juli 2026. Modellversjoner (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), priser og lisenser ble dobbeltsjekket mot offisielle kilder samme dag som dette innlegget ble publisert.

Qwen vs DeepSeek vs GLM er akkurat det trekantsøket de fleste utviklere skriver når de vil ha en kinesisk åpen-vekt-modell som kan måle seg med Claude og GPT. Vi kjørte en av dem, GLM-5.2 (modellstrengen GLM-5.2[1m]), som hovedkodemodellen vår i tre uker til $72/måned. DeepSeek V4 oppgir rapportert ~80.6% på SWE-bench Verified. Qwen3.6 leveres under Apache 2.0, den mest tillatende lisensen her. Tre labber, tre svært forskjellige veddemål. Her er hvordan de faktisk stiller seg mot hverandre, med en spesifikasjonstabell, en benchmark-tabell som markerer hvem som rapporterte hvert tall, og en ekte produksjonstest.

For agentbasert koding og langsiktige agentoppgaver er GLM-5.2 vårt valg (vi kjørte den tre uker i produksjon). For de billigste tokenene og RAG i stor skala vinner DeepSeek V4 Flash på pris. For lokal selvhosting og den mest tillatende lisensen har Qwen3 (Apache 2.0) det bredeste og letteste fotavtrykket.

Kort svar:

• Qwen, DeepSeek og GLM er tre separate selskaper (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), ikke én modell.
• Billigst per token: DeepSeek V4 Flash ($0.14 inn / $0.28 ut per M; cache-treff $0.0028).
• Beste praktiske kodevalg: GLM-5.2 (vi kjørte den tre uker i Claude Code); mest tillatende lisens: Qwen (Apache 2.0).
• Alle tre når nå rundt 1M kontekst, med nyanser per modell (Qwens åpne modeller varierer).

Rask oppklaring: tre separate selskaper, ikke én modell med tre navn. DeepSeeks eldre R1 "distill Qwen"-kontrollpunkter er en helt annen, eldre greie.

Qwen vs DeepSeek vs GLM i Korte Trekk

De tre familiene tar motsatte designveddemål. Qwen (Alibaba) er det bredeste utvalget med det letteste selvhost-fotavtrykket og en Apache 2.0-lisens. DeepSeek (DeepSeek) er et to-nivås pris-ytelse-spill bygget på enorme Mixture-of-Experts-modeller. GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) er spesialisten på koding og langsiktige agentoppgaver. Her er spesifikasjonsarket, side om side.

To ting å merke seg. Qwen skiller sine åpne modeller fra et lukket, kun-API "Max"-flaggskip, så vær tydelig på hvilken du mener. Og DeepSeek V4s parametertall er blogg-rapportert, ikke offisielt, som er grunnen til at de bærer "rapportert"-merket.

Hvordan Sammenligner Qwen, DeepSeek og GLM Seg på Benchmarks?

Ingen enkelt modell vinner hver benchmark, så les klyngen, ikke rangeringen. På koding leder GLM-5.2 på langsiktige agentoppgaver, mens DeepSeek V4 Pro topper de samlede kodescorene. På resonnering presser begge AIME nær metning. På generelle intelligensindekser ligger GLM midt på treet blant åpne vekter. Ulike testrigger gjør at tall på tvers av modeller ikke er direkte sammenlignbare, så hver score under er merket med hvem som publiserte den.

Forklaring: [SR] = selvrapportert av leverandøren. [3P] = tredjeparts-resultatliste, uavhengig aggregator, eller vår egen praktiske testing. En n/a-celle betyr at leverandøren ikke publiserte en sammenlignbar score, ikke null.

Den ærlige lesningen av kinesiske åpen-vekt-benchmarks i 2026: ingen modell vinner hver rad, og halvparten av de mest iøynefallende tallene er selvrapporterte. Qwen3.6-27B-tallet på 77.2% kommer fra én enkelt blogg, og DeepSeeks ~80.6% brukte en "uverifisert scaffold", så behandle begge med forbehold. I vår egen testing lener vi oss på SWE-bench-resultatlisten og Artificial Analysis fremfor tall fra innholdsfarmer, fordi en endring i scaffolden alene kan flytte en score med noen få poeng. Når en modell bare siterer sitt eget rapportkort, trekker vi fra litt troverdighet.

DeepSeek V4: Pris-Ytelse-Kongen

DeepSeek V4 er valget når hver million tokens teller. Den leveres i to nivåer: V4 Pro for resonnering og agentbasert arbeid, og V4 Flash for raske, billige høyvolumkall. Den strukturelle fordelen er cache-prising. Hvis arbeidsmengden din leser den samme konteksten om igjen, som en RAG-pipeline eller en agent som sender samme systemprompt på nytt, gjør cache-treff-raten den til det klart billigste alternativet her.

DeepSeek V4 ble lansert som en forhåndsversjon 24. april 2026. Rapportert arkitektur: en 1.6T / 49B-aktiv MoE for V4 Pro og 284B / 13B for V4 Flash, begge blogg-rapportert fremfor offisielt bekreftet. Vektene ligger på Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) under MIT, med et offisielt 1M-kontekstvindu.

Her er hvor cache-treff-økonomien virkelig slår inn: V4 Flash tar $0.14 per M input ved cache-bom, men bare $0.0028 ved cache-treff, mot $0.28 for output. For en RAG-tjeneste som hamrer løs på det samme dokumentlageret, er det gapet hele greia. Fullstendige tall finner du på DeepSeeks offisielle prisside.

En ferskhetsfelle ingen andre flagger: hvis du fortsatt kaller deepseek-chat eller deepseek-reasoner, blir de endepunktene pensjonert 2026-07-24 kl. 15:59 UTC. Migrer til deepseek-v4-pro eller deepseek-v4-flash nå, for den fristen kommer bare ti dager etter at dette innlegget ble publisert.

Velg DeepSeek V4 for kostnadsfølsomme, API-først-produkter, spesielt alt med mye gjenbrukt kontekst. Det er ikke modellen du selvhoster på én arbeidsstasjon; den store MoE-en vil ha maskinvare i klyngeklasse.

Qwen3: Den Bredeste Familien og det Beste Selvhost-Fotavtrykket

Qwen3 er modellen du kjører på din egen maskinvare. Den er den bredeste familien av de tre, de åpne modellene bærer en Apache 2.0-lisens (den mest tillatende her), og dense-nivået er lett nok for et enkelt GPU-kort. Den er også sterkest på ikke-kodingsakser som flerspråklig arbeid, noe de rene kodingssammenligningene hopper helt over.

Utvalget er dypt. På den åpne siden får du Qwen3.6-27B (dense), Qwen3.6-35B-A3B (MoE), og kodingslinjen toppet av Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, 256K kontekst). Adskilt fra dette er Qwen3-Max et lukket, kun-API-flaggskip, så ikke bland det sammen med de åpne vektene. Versjoner og Apache 2.0-vilkårene finner du på Qwen3-Coder GitHub-repoet og Qwen-teamets blogg.

På koding oppnår Qwen3-Coder-Next 70.6-71.3% SWE-bench Verified på tvers av testrigger (selvrapportert, SOTA blant åpne modeller uten test-time scaling). Selvhost-overskriften: 27B-dense-klassen kjører angivelig på rundt 18GB VRAM, et enkelt 24GB-kort med klaring til overs. Det tallet kommer fra én blogg, så verifiser det på ditt eget oppsett. Her er hvordan du kjører disse modellene lokalt, og hvordan du serverer dem med vLLM eller SGLang når du skalerer forbi én boks.

Qwen-navngivningen er den minst stabile av de tre, så bekreft det gjeldende åpne flaggskipnavnet før du pinner en avhengighet. Velg Qwen3 for lokal drift på beskjeden maskinvare, flerspråklig dekning, eller ethvert tilfelle der du spesifikt trenger Apache 2.0 fremfor MIT.

GLM-5.2: Valget for Koding og Langsiktige Agentoppgaver

GLM-5.2 er spesialisten på koding og langsiktige agentoppgaver, og det er den vi kjenner best fra egen erfaring. Den er en 753B-total / ~40B-aktiv MoE under MIT-lisens, med et 1M-kontekstvindu siden midten av juni 2026 og rundt 131K maks output. På de agentiske benchmarkene holder den stand: SWE-bench Pro 62.1, Terminal-Bench 2.1 på 81.0, AIME nær metning på 99.2, og en Artificial Analysis Intelligence Index på 51 (alle tredjeparts).

Her er den ærlige delen, og det er tillitssignalet som skiller dette fra en ren benchmark-oppramsing: vår praktiske erfaringsdybde gjelder kun GLM. Vi kjørte GLM-5.2 Pro som vår primære kodemodell i tre uker på tvers av ekte klientrepoer, drevet gjennom Claude Code mot Z.AIs Anthropic-kompatible endepunkt (api.z.ai/api/anthropic, modellstrengen GLM-5.2[1m]). En vanlig uke var rundt 1,300 av våre ~2,000 ukentlige prompter. I løpet av to migreringstunge uker traff vi det ukentlige taket på dag 5, et hardt stopp uten overforbruk. Den fikset en ekte Next.js 16 API-rute-refaktorering rent på tvers av rundt et titalls filer. Kostnad: $72/måned på GLM Coding Plan Pro-nivået mot de ~$200/måned vi ellers ville betalt for Claude Max. For Qwen3 og DeepSeek V4 lener vi oss på publiserte benchmarks pluss kortere API-stikkprøver, så vekt GLM-vurderingen som den vi faktisk levde med.

Selve byttet er tre miljøvariabler, som du kan gjenbruke rett fra 3 uker med GLM Coding Plan i 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

Tre uker med GLM-5.2 til $72/måned gjorde kodearbeidet vi normalt ville betalt ~$200/måned for Claude Max for, helt til vi traff det ukentlige taket på dag fem. Den fullstendige gjennomgangen ligger i vår fullstendige GLM-5.2-anmeldelse og kodeplan-innlegget over; denne seksjonen holdes bevisst kort slik at trekanten forblir likevektet. Modelldetaljer finner du i Z.AI-dokumentasjonen.

Hvor Mye Koster Qwen, DeepSeek og GLM?

DeepSeek V4 Flash er billigst per token, GLM selger et fast abonnement (Coding Plan) i stedet for bare per token, og Qwens "Plus"-nivå ligger midt imellom. Alle tre har kommersielt vennlige lisenser. Prisene under er per 1M tokens, hentet 14. juli 2026.

Pristabellen skjuler én stor omramming. GLMs Coding Plan er et fast abonnement, ikke per token: Lite $18, Pro $72, Max $160 per måned. Koder du hele dagen, slår det abonnementet per-token GLM API-forbruket, som er nøyaktig grunnen til at vår tre-ukers test kjørte på det. Fyrer du bare av sporadiske kall, er per-token GLM API eller DeepSeek V4 Flash billigere.

Om lisensiering: DeepSeek og GLM er MIT, Qwen er Apache 2.0. Alle tre er kommersielt vennlige. Apache 2.0 er den mest tillatende hvis du planlegger å redistribuere eller trenger eksplisitte patentvilkår, så bekreft den nøyaktige lisensen på Hugging Face-modellkortet for kontrollpunktet du distribuerer.

Nå til spørsmålet en innkjøper av kinesiske modeller faktisk mister nattesøvn over: dataresidens. Dette er kinesiske leverandører. Kan du beholde data i din jurisdiksjon? Ja, hvis du selvhoster: åpne vekter pluss MIT eller Apache 2.0 betyr at du kan kjøre hvilken som helst av dem på EU-infrastruktur (eller din egen regions infrastruktur), og ingen forespørsel forlater nettverket ditt. Det hostede API-et er det motsatte: dataene dine går til leverandøren, og vår GLM-anmeldelse flagger Z.ais Kina-hosting og lagringsvilkår spesifikt for det hostede endepunktet. Så for streng EU-hosting eller compliance, selvhost, og Qwen er den enkleste å selvhoste av dem. (Og ja, deepseek-chat / deepseek-reasoner pensjoneres fortsatt 2026-07-24 kl. 15:59 UTC.)

Hvilken Bør Du Velge?

Det finnes ingen enkelt vinner, så match modellen til jobben. Under er beslutningsmatrisen etter bruksområde. Kort versjon: GLM-5.2 for agentbasert koding, DeepSeek V4 Flash for de billigste tokenene, DeepSeek V4 Pro eller GLM for den vanskeligste resonneringen, og Qwen3 for lokal selvhosting, flerspråklig bredde og dataresidens.

Hvorfor ikke Kimi? Rimelig spørsmål, for Kimi K2.6 (Moonshot) er ekte og sterk: BenchLM rangerer den som #2 blant kinesiske modeller (overall 81, coding 88.7). Vi trakk streken ved tre fordi "qwen vs deepseek vs glm" er nøyaktig det søket folk gjør, og en ren trekant forblir nyttig. Kimi er den naturlige fjerdeplassen hvis du vil ha en lengre shortlist, og den hører hjemme på den bredere åpen-kildekode-LLM-rangeringen sammen med Llama og Mistral. Ett ærlig avsnitt, ingen firekant-utblåsning.

Ofte Stilte Spørsmål

Er Qwen, DeepSeek og GLM det samme?

Nei. De kommer fra tre forskjellige selskaper: Alibaba lager Qwen, DeepSeek lager DeepSeek V4, og Zhipu/Z.ai lager GLM. Forvirringen kan som regel spores tilbake til DeepSeeks eldre R1 "distill Qwen"-kontrollpunkter, som var DeepSeek-resonnering destillert inn i Qwen-basismodeller. De er en eldre, separat greie fra dagens uavhengige flaggskip.

Hvilken er best for koding i 2026?

Det kommer an på hostet versus selvhostet. For praktisk agentbasert koding er GLM-5.2 vårt valg etter en tre-ukers produksjonstest. DeepSeek V4 Pro topper den samlede BenchLM-kodescoren (89.8). For den sterkeste modellen du kan selvhoste, leder Qwen3-Coder-Next på åpen SWE-bench Verified med 70.6-71.3%. Alle tre er genuint brukbare.

Hvilken er billigst per token?

DeepSeek V4 Flash, med god margin. Den koster $0.14 per M input ved cache-bom, $0.0028 ved cache-treff, og $0.28 for output (offisielt, 14. juli 2026). For arbeidsmengder med gjentatt kontekst, som RAG eller agenter som leser samme systemprompt om igjen, gjør cache-treff-raten den billigere enn alt annet i denne sammenligningen.

Kan jeg selvhoste Qwen, DeepSeek og GLM på egen maskinvare?

Ja, alle tre publiserer åpne vekter. Qwens dense 27B er lettest og kjører angivelig på rundt 18GB VRAM, så et enkelt 24GB-kort fungerer. DeepSeek V4 og GLM-5.2 er store Mixture-of-Experts-modeller som vil ha maskinvare i klyngeklasse. Server hvilken som helst av dem med vLLM eller SGLang når du beveger deg forbi én maskin.

Hvilken har det største kontekstvinduet?

De klynger seg rundt 1M tokens, men ikke flat ut detaljene. DeepSeek V4 har et offisielt 1M, og GLM-5.2 nådde 1M i midten av juni 2026. Qwens åpne modeller varierer: Qwen3-Coder-Next er 256K nativt, mens enkelte hostede "Plus"-nivåer når rundt 1M. Sjekk det spesifikke kontrollpunktet du distribuerer i stedet for å anta.

Er GLM-5.2 like bra som Claude eller GPT til koding?

Den er tett på benchmarks (SWE-bench Pro 62.1 mot Claude Opus 4.8 rundt 69) og enda tettere i praksis enn gapet antyder. I vår tre-ukers test gjorde GLM-5.2 det meste av kodearbeidet vårt til $72/måned mot de ~$200/måned vi betaler for Claude Max. Avveiningen er et hardt ukentlig tak som stoppet oss på dag fem i travle uker.

Hva med Kimi K2.6, hvorfor er den ikke en av de tre?

Kimi (Moonshot) er ekte og sterk. BenchLM rangerer den som #2 kinesiske modell overall (81) og 88.7 på koding. Vi beholdt den nøyaktige trekant-rammen folk søker etter, så Kimi kom ikke med i hovedutvalget. Tenk på den som det naturlige fjerdevalget på en lengre åpen-vekt-shortlist, ikke en forglemmelse.

Hvilken lisens kan jeg bruke kommersielt?

Alle tre. DeepSeek og GLM leveres under MIT, og Qwens åpne modeller under Apache 2.0. Alle disse er kommersielt vennlige. Apache 2.0 er den mest tillatende, med eksplisitte patentvilkår, noe som kan bety noe for redistribusjon. Bekreft alltid lisensen på Hugging Face-modellkortet for den nøyaktige modellen du distribuerer.

Qwen vs DeepSeek V4, hvilken bør jeg velge for et API-basert produkt?

DeepSeek V4 for kostnadsfølsomme, høyvolum- eller RAG-tunge produkter, takket være cache-treff-prisfordelen. Qwen når du trenger flerspråklig bredde eller spesifikt en Apache 2.0-lisens. Begge er tilgjengelige via API og begge kan selvhostes, så de avgjørende faktorene er som regel tokenvolumet ditt og lisensbegrensningene dine.

Konklusjonen

Ikke tving frem én enkelt vinner blant Qwen vs DeepSeek vs GLM. Sett dem i tiers, og velg deretter etter jobb:

• GLM-5.2 for agentbasert koding og langsiktige agentoppgaver. Det er den vi kjørte i tre uker til $72/måned, og den fortjente plassen.
• DeepSeek V4 Flash for de billigste tokenene og RAG i stor skala, med en cache-treff-pris ingenting annet her kan matche.
• Qwen3 for lokal selvhosting på beskjeden maskinvare, flerspråklig arbeid, og den mest tillatende lisensen (Apache 2.0).

Den større lærdommen: les benchmark-klyngen, ikke rangeringen, og trekk fra troverdighet på selvrapporterte tall. Ferskhet betyr mer enn ordtelling i dette feltet, fordi alle tre skipper nye versjoner i nesten månedlig takt.

Å velge modellen er den enkle delen. Å koble den inn i en produksjonsstack med fallbacks, kostnadstak og evalueringsporter er der team stanger hodet. Det er det vi gjør hos Techsy, ved å koble en åpen-vekt-modell inn i en produksjons-agentstack som holder stand under ekte trafikk.