Qwen vs DeepSeek vs GLM: Wielka Trójka Chin z otwartymi wagami (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Wielka Trójka Chin z otwartymi wagami (2026)

Ostatnia weryfikacja: 14 lipca 2026. Wersje modeli (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), ceny oraz licencje zostały ponownie sprawdzone w oficjalnych kanałach w dniu publikacji tego artykułu.

Qwen vs DeepSeek vs GLM to dokładnie to trójkątne porównanie, które wpisuje większość deweloperów szukających chińskiego modelu z otwartymi wagami, który może konkurować z Claude i GPT. Jeden z nich, GLM-5.2 (ciąg modelu GLM-5.2[1m]), był naszym głównym modelem do kodowania przez trzy tygodnie przy koszcie 72 USD/mies. DeepSeek V4 osiąga zgłaszany wynik ~80,6% w teście SWE-bench Verified. Qwen3.6 jest wydawany na licencji Apache 2.0, najbardziej permisatywnej spośród wymienionych. Trzy laboratoria, trzy zupełnie różne strategie. Oto jak wypadają w praktyce, wraz z tabelą specyfikacji, tabelą benchmarków wskazującą źródło każdej liczby oraz realnym testem produkcyjnym.

Do kodowania agentowego i zadań wymagających długiego horyzontu czasowego naszym wyborem jest GLM-5.2 (testowaliśmy go przez trzy tygodnie w środowisku produkcyjnym). Jeśli chodzi o najtańsze tokeny i RAG w dużej skali, wygrywa DeepSeek V4 Flash. Do lokalnego hostowania i najbardziej permisatywnej licencji najlepszy jest Qwen3 (Apache 2.0), oferujący najszerszą i najlżejszą stopę śladu.

Szybka odpowiedź:

• Qwen, DeepSeek i GLM to trzy oddzielne firmy (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), a nie jeden model.
• Najtańszy za token: DeepSeek V4 Flash (0,14 USD wejście / 0,28 USD wyjście za milion; trafienie w cache 0,0028 USD).
• Najlepszy wybór do kodowania „z ręki”: GLM-5.2 (testowaliśmy go przez trzy tygodnie w Claude Code); najbardziej permisatywna licencja: Qwen (Apache 2.0).
• Wszystkie trzy osiągają obecnie około 1 mln tokenów kontekstu, z pewnymi niuansami zależnymi od modelu (modele open-source Qwen są zróżnicowane).

Krótkie wyjaśnienie: to trzy oddzielne firmy, a nie jeden model o trzech nazwach. Starsze checkpointy R1 DeepSeek „distill Qwen” to coś zupełnie innego i starszego.

Qwen vs DeepSeek vs GLM w skrócie

Te trzy rodziny przyjmują przeciwne założenia projektowe. Qwen (Alibaba) oferuje najszerszą linię produktów z najlżejszym footprintem do samodzielnego hostowania i licencją Apache 2.0. DeepSeek (DeepSeek) stawia na stosunek ceny do wydajności w dwóch warstwach, opierając się na ogromnych modelach Mixture-of-Experts (MoE). GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) specjalizuje się w kodowaniu i agentach o długim horyzoncie czasowym. Oto arkusz specyfikacji przedstawiony obok siebie.

Dwie uwagi. Qwen dzieli swoje modele open-source od zamkniętego, dostępnego tylko przez API flagowca „Max”, więc precyzuj, o który Ci chodzi. Liczba parametrów DeepSeek V4 pochodzi z raportów blogowych, a nie oficjalnych potwierdzeń, stąd oznaczenie „zgłoszone”.

Jak Qwen, DeepSeek i GLM wypadają w benchmarkach?

Żaden pojedynczy model nie wygrywa we wszystkich benchmarkach, dlatego patrz na całą grupę wyników, a nie tylko na ranking. W kodowaniu GLM-5.2 prowadzi w zadaniach agentowych o długim horyzoncie, podczas gdy DeepSeek V4 Pro góruje w zagregowanych wynikach kodowania. W rozumowaniu oba zbliżają się do nasycenia w teście AIME. W ogólnych wskaźnikach inteligencji GLM plasuje się w środku stawki wśród modeli z otwartymi wagami. Różne harnessy testowe sprawiają, że porównywanie liczb między modelami jest trudne, dlatego każdy wynik poniżej jest opatrzony informacją, kto go opublikował.

Legenda: [SR] = zgłoszone przez dostawcę (self-reported). [3P] = leaderboard strony trzeciej, niezależny agregator lub nasze własne testy ręczne. Komórka n/a oznacza, że dostawca nie opublikował porównywalnego wyniku, a nie zero.

Szczera ocena chińskich benchmarków modeli z otwartymi wagami w 2026 roku: żaden model nie wygrywa w każdym wierszu, a połowa rzucających się w oczy liczb to dane zgłoszone przez samego dostawcę. Wynik 77,2% dla Qwen3.6-27B pochodzi z pojedynczego bloga, a ~80,6% dla DeepSeek wykorzystywało „niezweryfikowany szkielet”, więc traktuj je ostrożnie. W naszych własnych testach bardziej ufamy leaderboardowi SWE-bench i Artificial Analysis niż liczbom z farm treści, ponieważ sama zmiana szkieletu testowego może przesunąć wynik o kilka punktów. Gdy model cytuje tylko własną kartę wyników, nieco obniż jego wiarygodność.

DeepSeek V4: Król stosunku ceny do wydajności

DeepSeek V4 to wybór, gdy każdy milion tokenów ma znaczenie. Oferuje dwie warstwy: V4 Pro do rozumowania i pracy agentowej oraz V4 Flash do szybkich, tanich wywołań o dużym wolumenie. Jego strukturalną przewagą jest cennik cache’owania. Jeśli Twoje obciążenie wielokrotnie odczytuje ten sam kontekst, np. w pipeline RAG lub gdy agent wysyła ponownie prompt systemowy, wskaźnik trafień w cache czyni go najtańszą opcją z dużym marginesem.

DeepSeek V4 został uruchomiony jako wersja poglądowa 24 kwietnia 2026 roku. Zgłaszana architektura: MoE 1,6T / 49B aktywnych dla V4 Pro oraz 284B / 13B dla V4 Flash – dane te pochodzą z blogów, a nie z oficjalnych potwierdzeń. Wagi znajdują się na Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) na licencji MIT, z oficjalnym oknem kontekstu 1M.

Oto jak wygląda ekonomia trafień w cache: V4 Flash pobiera 0,14 USD za milion tokenów wejściowych przy braku trafienia w cache, ale tylko 0,0028 USD przy trafieniu, wobec 0,28 USD za wyjście. Dla usługi RAG intensywnie eksploatującej ten sam magazyn dokumentów ta różnica decyduje o wszystkim. Pełne liczby znajdziesz na oficjalnej stronie cennika DeepSeek.

Jest też pułapka dotycząca świeżości, której inni nie zauważają: jeśli nadal korzystasz z endpointów deepseek-chat lub deepseek-reasoner, zostaną one wycofane 24 lipca 2026 o 15:59 UTC. Przejdz teraz na deepseek-v4-pro lub deepseek-v4-flash, ponieważ termin ten wypada zaledwie dziesięć dni po publikacji tego wpisu.

Wybierz DeepSeek V4 do produktów wrażliwych na koszty, opartych na API, szczególnie tych z dużym powtarzalnym kontekstem. Nie jest to model, który samodzielnie hostujesz na jednej stacji roboczej; duże MoE wymaga sprzętu klasy klastrowej.

Qwen3: Najszersza rodzina i najlepszy footprint do self-hostingu

Qwen3 to model do uruchamiania na własnym sprzęcie. Jest to najszersza rodzina spośród trzech, modele open-source mają licencję Apache 2.0 (najbardziej permisatywną tutaj), a warstwa dense jest wystarczająco lekka dla pojedynczego GPU. Jest również najmocniejszy w obszarach innych niż kodowanie, takich jak praca wielojęzyczna, co porównania skupione wyłącznie na kodowaniu całkowicie pomijają.

Oferta jest głęboka. Po stronie open-source masz Qwen3.6-27B (dense), Qwen3.6-35B-A3B (MoE) oraz linię do kodowania zwieńczoną przez Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, kontekst 256K). Osobno, Qwen3-Max to zamknięty flagowiec dostępny tylko przez API, więc nie myl go z wagami open-source. Wersje i warunki licencji Apache 2.0 znajdziesz w repozytorium GitHub Qwen3-Coder oraz na blogu zespołu Qwen.

W kwestii kodowania Qwen3-Coder-Next osiąga 70,6-71,3% w SWE-bench Verified w różnych harnessach (dane zgłoszone przez dostawcę, SOTA wśród modeli open-source bez skalowania w czasie testu). Nagłówek dla self-hostingu: dense w klasie 27B rzekomo działa na około 18 GB VRAM, czyli na jednej karcie 24 GB z zapasem. Ta liczba pochodzi z jednego bloga, więc zweryfikuj ją we własnej konfiguracji. Oto jak uruchamiać te modele lokalnie i jak serwować je za pomocą vLLM lub SGLang, gdy przekroczysz poziom jednej maszyny.

Nazewnictwo Qwen jest najmniej stabilne spośród tej trójki, więc przed przypięciem zależności ponownie potwierdź aktualną nazwę flagowego modelu open-source. Wybierz Qwen3 do lokalnego wdrażania na скромnym sprzęcie, pokrycia wielojęzycznego lub w przypadkach, gdy konkretnie potrzebujesz licencji Apache 2.0 zamiast MIT.

GLM-5.2: Wybór do kodowania i agentów o długim horyzoncie

GLM-5.2 to specjalista od kodowania i agentów o długim horyzoncie czasowym i jest to model, który znamy z pierwszej ręki. Jest to MoE o łącznej liczbie 753B parametrów / ~40B aktywnych na licencji MIT, z oknem kontekstu 1M od połowy czerwca 2026 roku i maksymalną długością wyjścia około 131K. W benchmarkach agentowych radzi sobie dobrze: SWE-bench Pro 62,1, Terminal-Bench 2.1 na poziomie 81,0, AIME bliski nasycenia na poziomie 99,2 oraz wskaźnik inteligencji Artificial Analysis na poziomie 51 (wszystkie dane od stron trzecich).

Oto szczera część, która stanowi sygnał zaufania odróżniający to od zwykłego powielania benchmarków: nasza głębia testów ręcznych dotyczy tylko GLM. Uruchamialiśmy GLM-5.2 Pro jako nasz główny model do kodowania przez trzy tygodnie na rzeczywistych repozytoriach klientów, sterowany przez Claude Code za pośrednictwem kompatybilnego z Anthropic endpointu Z.AI (api.z.ai/api/anthropic, ciąg modelu GLM-5.2[1m]). Typowy tydzień to około 1300 z naszych ~2000 tygodniowych promptów. Podczas dwóch tygodni intensywnych migracji osiągnęliśmy tygodniowy limit już piątego dnia, co oznaczało twarde zatrzymanie bez możliwości przekroczenia limitu. Model czysto poradził sobie z rzeczywistym refaktoringiem tras API w Next.js 16 obejmującym około tuzina plików. Koszt: 72 USD/mies w planie GLM Coding Plan Pro w对比 z ~200 USD/mies, które płacilibyśmy inaczej za Claude Max. W przypadku Qwen3 i DeepSeek V4 opieramy się na opublikowanych benchmarkach oraz krótszych kontrolach API, więc traktuj werdykt dotyczący GLM jako ten, z którym naprawdę żyliśmy.

Samej zamiany dokonuje się trzema zmiennymi środowiskowymi, które możesz wykorzystać bezpośrednio z naszego artykułu 3 tygodnie z GLM Coding Plan w 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

Trzy tygodnie z GLM-5.2 za 72 USD/mies wykonaly pracę koderską, za którą normalnie płacilibyśmy ~200 USD/mies za Claude Max, dopóki nie uderzyliśmy w tygodniowy limit piątego dnia. Pełna analiza znajduje się w naszej pełnej recenzji GLM-5.2 oraz we wspomnianym wyżej poście o planie kodowania; ta sekcja jest celowo krótka, aby zachować równowagę w porównaniu trójki. Szczegóły modelu znajdziesz w dokumentacji Z.AI.

Ile kosztują Qwen, DeepSeek i GLM?

DeepSeek V4 Flash jest najtańszy za token, GLM sprzedaje płaską subskrypcję (Coding Plan) zamiast tylko modelu per-token, a warstwa „Plus” Qwen plasuje się w środku. Wszystkie trzy mają licencje przyjazne dla biznesu. Poniższe ceny dotyczą 1 miliona tokenów, pobrane 14 lipca 2026 roku.

Tabela cen ukrywa jedną dużą zmianę perspektywy. Coding Plan GLM to płaska subskrypcja, a nie model per-token: Lite 18 USD, Pro 72 USD, Max 160 USD miesięcznie. Jeśli kodujesz cały dzień, ta subskrypcja bije wydatki na API GLM per-token, co jest dokładnym powodem, dla którego nasz trzytygodniowy test był na niej oparty. Jeśli wykonujesz tylko okazjonalne wywołania, tańsze będzie API GLM per-token lub DeepSeek V4 Flash.

Jeśli chodzi o licencje: DeepSeek i GLM są na licencji MIT, Qwen na Apache 2.0. Wszystkie trzy są przyjazne dla biznesu. Apache 2.0 jest najbardziej permisatywna, jeśli planujesz redystrybucję lub potrzebujesz wyraźnych warunków patentowych, więc potwierdź dokładną licencję na karcie modelu na Hugging Face dla checkpointa, który wdrażasz.

Teraz pytanie, nad którym kupujący modele z Chin naprawdę tracą sen: rezydencja danych. To chińscy dostawcy. Czy możesz utrzymać dane w swojej jurysdykcji? Tak, jeśli hostujesz samodzielnie: otwarte wagi plus licencje MIT lub Apache 2.0 oznaczają, że możesz uruchomić dowolny z nich na infrastrukturze UE (lub w Twoim regionie) i żadne żądanie nie opuści Twojej sieci. Hostowane API to odwrotność: Twoje dane trafiają do dostawcy, a nasza recenzja GLM wskazuje specifically na warunki hostowania i przechowywania danych Z.ai w Chinach dla hostowanego endpointu. Zatem dla ścisłego hostingu w UE lub zgodności z przepisami, wybierz self-hosting, a Qwen jest tu najłatwiejszy do samodzielnego uruchomienia. (I tak, deepseek-chat / deepseek-reasoner nadal wygasają 24.07.2026 o 15:59 UTC.)

Który wybrać?

Nie ma jednego zwycięzcy, więc dopasuj model do zadania. Poniżej znajduje się macierz decyzyjna według przypadku użycia. W skrócie: GLM-5.2 do kodowania agentowego, DeepSeek V4 Flash do najtańszych tokenów, DeepSeek V4 Pro lub GLM do najtrudniejszego rozumowania, a Qwen3 do lokalnego self-hostingu, szerokości wielojęzycznej i rezydencji danych.

A co z Kimi? Słuszne pytanie, ponieważ Kimi K2.6 (Moonshot) jest rzeczywisty i silny: BenchLM rankinguje go na #2 wśród chińskich modeli (ogólnie 81, kodowanie 88,7). Narysowaliśmy linię przy trzech, ponieważ „qwen vs deepseek vs glm” to dokładnie zestaw, którego ludzie szukają, a czyste porównanie trójki pozostaje użyteczne. Kimi jest naturalnym czwartym wyborem, jeśli chcesz dłuższej listy, i należy do szerszego leaderboardu open-source LLM obok Llama i Mistral. Jeden szczerzy akapit, bez rozlewania się na cztery strony.

O autorze

Mert Batur Gurbuz jest współzałożycielem Techsy.io, gdzie zespół dostarcza agentów AI, systemy automatyzacji oraz pipeline’y voice/SDR dla klientów B2B. Studiuje na Uniwersytecie w Birmingham i pisze o stacku narzędziowym LLM, z którego zespół Techsy faktycznie korzysta w produkcji.

Współzałożyciel, Techsy.io — Uniwersytet w Birmingham. Połącz się na LinkedIn.

Często zadawane pytania

Czy Qwen, DeepSeek i GLM to to samo?

Nie. Pochodzą z trzech różnych firm: Alibaba tworzy Qwen, DeepSeek tworzy DeepSeek V4, a Zhipu/Z.ai tworzy GLM. Nieporozumienie wynika zazwyczaj ze starszych checkpointów R1 DeepSeek „distill Qwen”, które były rozumowaniem DeepSeek destylowanym do bazowych modeli Qwen. Są to starsze, oddzielne byty w对比 z dzisiejszymi niezależnymi flagowcami.

Który jest najlepszy do kodowania w 2026 roku?

Zależy to od tego, czy korzystasz z hostingu, czy self-hostingu. Do praktycznego kodowania agentowego naszym wyborem jest GLM-5.2 po trzytygodniowym teście produkcyjnym. DeepSeek V4 Pro góruje w zagregowanym wyniku kodowania BenchLM (89,8). Do najmocniejszego modelu, który możesz samodzielnie hostować, przoduje Qwen3-Coder-Next z wynikiem 70,6-71,3% w SWE-bench Verified. Wszystkie trzy są rzeczywiście użyteczne.

Który jest najtańszy za token?

DeepSeek V4 Flash, bezkonkurencyjnie. Kosztuje 0,14 USD za milion tokenów wejściowych przy braku trafienia w cache, 0,0028 USD przy trafieniu i 0,28 USD za wyjście (oficjalne dane, 14 lipca 2026). Dla obciążeń z powtarzalnym kontekstem, takich jak RAG lub agenci ponownie odczytujący prompt systemowy, wskaźnik trafień w cache czyni go tańszym niż cokolwiek innego w tym porównaniu.

Czy mogę samodzielnie hostować Qwen, DeepSeek i GLM na własnym sprzęcie?

Tak, wszystkie trzy publikują otwarte wagi. Dense 27B Qwen jest najlżejszy i rzekomo działa na około 18 GB VRAM, więc jedna karta 24 GB wystarczy. DeepSeek V4 i GLM-5.2 to duże modele Mixture-of-Experts, które wymagają sprzętu klasy klastrowej. Serwuj dowolny z nich za pomocą vLLM lub SGLang, gdy przejdziesz poza jedną maszynę.

Który ma największe okno kontekstu?

Grupują się one wokół 1 miliona tokenów, ale nie spłaszczaj szczegółów. DeepSeek V4 ma oficjalnie 1M, a GLM-5.2 osiągnął 1M w połowie czerwca 2026 roku. Otwarte modele Qwen są zróżnicowane: Qwen3-Coder-Next ma natywnie 256K, podczas gdy niektóre hostowane warstwy „Plus” osiągają około 1M. Sprawdź konkretny checkpoint, który wdrażasz, zamiast zakładać.

Czy GLM-5.2 jest tak dobry jak Claude lub GPT w kodowaniu?

Jest bliski w benchmarkach (SWE-bench Pro 62,1 w对比 z Claude Opus 4.8 około 69) i w praktyce bliżej, niż sugerowałaby luka. W naszym trzytygodniowym teście GLM-5.2 wykonał większość naszej pracy koderskiej za 72 USD/mies w对比 z ~200 USD/mies, które płacimy za Claude Max. Kompromisem jest twardy tygodniowy limit, który zatrzymał nas piątego dnia w zajętych tygodniach.

A co z Kimi K2.6, dlaczego nie jest jednym z trzech?

Kimi (Moonshot) jest rzeczywisty i silny. BenchLM rankinguje go jako model chiński #2 ogólnie (81) i 88,7 w kodowaniu. Zachowaliśmy dokładną ramę trójki, której ludzie szukają, więc Kimi nie trafił do głównego zestawu. Traktuj go jako naturalny czwarty wybór na dłuższej liście modeli z otwartymi wagami, a nie jako pominięcie.

Którą licencję mogę używać komercyjnie?

Wszystkie trzy. DeepSeek i GLM są wydawane na licencji MIT, a modele open-source Qwen na Apache 2.0. Każda z nich jest przyjazna dla biznesu. Apache 2.0 jest najbardziej permisatywna, z wyraźnymi warunkami patentowymi, co może mieć znaczenie przy redystrybucji. Zawsze potwierdzaj licencję na karcie modelu na Hugging Face dla dokładnego modelu, który wdrażasz.

Qwen vs DeepSeek V4, który wybrać do produktu opartego na API?

DeepSeek V4 do produktów wrażliwych na koszty, o dużym wolumenie lub intensywnie korzystających z RAG, dzięki przewadze cenowej trafień w cache. Qwen, gdy potrzebujesz szerokości wielojęzycznej lub konkretnie licencji Apache 2.0. Obie są dostępne przez API i obie można samodzielnie hostować, więc czynnikami decydującymi są zazwyczaj wolumen tokenów i ograniczenia licencyjne.

Werdykt

Nie forsuj jednego zwycięzcy w porównaniu Qwen vs DeepSeek vs GLM. Uszereguj je, a następnie wybierz według zadania:

• GLM-5.2 do kodowania agentowego i agentów o długim horyzoncie. To ten, który testowaliśmy przez trzy tygodnie za 72 USD/mies i zasłużył na to miejsce.
• DeepSeek V4 Flash do najtańszych tokenów i RAG w dużej skali, z ceną trafienia w cache, której nic innego tutaj nie dorównuje.
• Qwen3 do lokalnego self-hostingu na скромnym sprzęcie, pracy wielojęzycznej i najbardziej permisatywnej licencji (Apache 2.0).

Większa lekcja: czytaj grupę benchmarków, a nie ranking, i pomniejszaj wagę danych zgłaszanych przez dostawców. Świeżość danych ma większe znaczenie niż liczba słów w tej przestrzeni, ponieważ wszystkie trzy wypuszczają nowe wersje w tempie niemal miesięcznym.

Wybór modelu to łatwa część. Problemy zaczynają się, gdy trzeba wpiąć go do stacku produkcyjnego z fallbackami, limitami kosztów i bramkami ewaluacyjnymi. Tym zajmujemy się w Techsy, wpinając model z otwartymi wagami do produkcyjnego stacku agentowego, który wytrzymuje rzeczywisty ruch.