Qwen vs DeepSeek vs GLM: Os Três Grandes de Pesos Abertos da China (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Os Três Grandes de Pesos Abertos da China (2026)

Última verificação: 14 de julho de 2026. As versões dos modelos (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), os preços e as licenças foram revistos nos canais oficiais no dia em que este artigo foi publicado.

Qwen vs DeepSeek vs GLM é exatamente a comparação tripartida que a maioria dos programadores pesquisa quando procura um modelo chinês de pesos abertos que possa competir de igual para igual com o Claude e o GPT. Executámos um deles, o GLM-5.2 (identificador do modelo GLM-5.2[1m]), como o nosso modelo principal de programação durante três semanas, por 72 USD/mês. O DeepSeek V4 regista cerca de 80,6% no SWE-bench Verified. O Qwen3.6 é distribuído sob a licença Apache 2.0, a mais permissiva entre os três. Três laboratórios, três apostas muito diferentes. Eis como se comparam realmente, com uma tabela de especificações, uma tabela de benchmarks que indica quem reportou cada número e um teste de produção real.

Para programação agentiva e agentes de longo horizonte, a nossa escolha é o GLM-5.2 (executámos-lo durante três semanas em produção). Para os tokens mais baratos e RAG à escala, o DeepSeek V4 Flash vence pelo preço. Para autoalojamento local e a licença mais permissiva, o Qwen3 (Apache 2.0) tem a pegada mais ampla e leve.

Resposta rápida:

• Qwen, DeepSeek e GLM são três empresas separadas (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), não um único modelo.
• Mais barato por token: DeepSeek V4 Flash (0,14 USD entrada / 0,28 USD saída por milhão; acerto de cache 0,0028 USD).
• Melhor escolha prática para programação: GLM-5.2 (executámos-lo durante três semanas no Claude Code); licença mais permissiva: Qwen (Apache 2.0).
• Todos os três atingem agora aproximadamente 1 milhão de tokens de contexto, com nuances específicas por modelo (os modelos abertos do Qwen variam).

Esclarecimento rápido: são três empresas separadas, não um modelo com três nomes. Os checkpoints antigos "distill Qwen" do R1 da DeepSeek são algo totalmente diferente e mais antigo.

Qwen vs DeepSeek vs GLM num Relance

As três famílias assumem apostas de design opostas. O Qwen (Alibaba) tem a gama mais vasta, com a pegada de autoalojamento mais leve e uma licença Apache 2.0. O DeepSeek (DeepSeek) é uma aposta de desempenho-preço em dois níveis, construída sobre enormes modelos Mixture-of-Experts (MoE). O GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) é o especialista em programação e agentes de longo horizonte. Eis a ficha técnica, lado a lado.

Duas notas. O Qwen separa os seus modelos abertos de um modelo "Max" fechado, apenas via API, por isso especifique qual pretende. E as contagens de parâmetros do DeepSeek V4 são reportadas em blogues, não oficialmente confirmadas, razão pela qual têm a etiqueta "reportado".

Como se Comparam o Qwen, o DeepSeek e o GLM nos Benchmarks?

Nenhum modelo único vence todos os benchmarks, por isso analise o conjunto, não a classificação. Na programação, o GLM-5.2 lidera tarefas de agentes de longo horizonte, enquanto o DeepSeek V4 Pro supera nas pontuações agregadas de programação. No raciocínio, ambos empurram o AIME perto da saturação. Nos índices de inteligência geral, o GLM situa-se a meio do pelotão entre os pesos abertos. Diferentes harnesses tornam os números entre modelos incomparáveis (como comparar maçãs com laranjas), por isso cada pontuação abaixo está identificada com quem a publicou.

Legenda: [SR] = autorreportado pelo fornecedor. [3P] = leaderboard de terceiros, agregador independente ou nossos testes práticos. Uma célula n/a significa que o fornecedor não publicou uma pontuação comparável, não que seja zero.

A leitura honesta dos benchmarks chineses de pesos abertos em 2026: nenhum modelo vence todas as linhas, e metade dos números chamativos são autorreportados. Os 77,2% do Qwen3.6-27B vêm de um único blogue, e os ~80,6% do DeepSeek usaram uma "estrutura não verificada", por isso trate ambos com cautela. Nos nossos próprios testes, confiamos mais no leaderboard do SWE-bench e na Artificial Analysis do que em números de fazendas de conteúdo, porque uma mudança na estrutura por si só pode alterar uma pontuação em alguns pontos. Quando um modelo cita apenas o seu próprio boletim de notas, desconte ligeiramente.

DeepSeek V4: O Rei do Desempenho-Preço

O DeepSeek V4 é a escolha quando cada milhão de tokens conta. Oferece dois níveis: V4 Pro para raciocínio e trabalho agentivo, e V4 Flash para chamadas rápidas, baratas e de alto volume. A sua vantagem estrutural é a precificação de cache. Se a sua carga de trabalho relê o mesmo contexto, como numa pipeline RAG ou um agente a reenviar um prompt de sistema, a taxa de acerto de cache torna-o a opção mais barata aqui por uma larga margem.

O DeepSeek V4 foi lançado como pré-visualização a 24 de abril de 2026. Arquitetura reportada: um MoE de 1,6T / 49B ativos para o V4 Pro e 284B / 13B para o V4 Flash, ambos reportados em blogues em vez de confirmados oficialmente. Os pesos estão no Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) sob licença MIT, com uma janela de contexto oficial de 1 milhão.

Eis onde aterram as economias de acerto de cache: o V4 Flash cobra 0,14 USD por milhão de tokens de entrada numa falha de cache, mas apenas 0,0028 USD num acerto de cache, contra 0,28 USD de saída. Para um serviço RAG a bombardear o mesmo armazenamento de documentos, essa diferença é decisiva. Os números completos estão na página oficial de preços da DeepSeek.

Uma armadilha de atualidade que mais ninguém assinala: se ainda estiver a chamar deepseek-chat ou deepseek-reasoner, esses endpoints serão desativados a 24-07-2026 às 15:59 UTC. Migre para deepseek-v4-pro ou deepseek-v4-flash agora, porque esse prazo ocorre apenas dez dias após a publicação deste artigo.

Escolha o DeepSeek V4 para produtos sensíveis ao custo e baseados em API, especialmente qualquer coisa com contexto repetido pesado. Não é o modelo que vai autoalojar numa única estação de trabalho; o grande MoE requer hardware de classe de cluster.

Qwen3: A Família Mais Ampla e a Melhor Pegada de Autoalojamento

O Qwen3 é o modelo para executar no seu próprio hardware. É a família mais ampla dos três, os modelos abertos têm uma licença Apache 2.0 (a mais permissiva aqui), e o nível denso é leve o suficiente para uma única GPU. É também o mais forte em eixos não relacionados com programação, como trabalho multilingue, que as comparações focadas apenas em programação ignoram completamente.

A gama é profunda. No lado aberto, obtém Qwen3.6-27B (denso), Qwen3.6-35B-A3B (MoE) e a linha de programação liderada pelo Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, contexto de 256K). Separadamente, o Qwen3-Max é um modelo de destaque fechado, apenas via API, por isso não o confunda com os pesos abertos. As versões e os termos da Apache 2.0 estão no repositório GitHub do Qwen3-Coder e no blogue da equipa Qwen.

Na programação, o Qwen3-Coder-Next regista 70,6-71,3% no SWE-bench Verified através de diferentes harnesses (autorreportado, estado da arte entre modelos abertos sem escalonamento em tempo de teste). A novidade do autoalojamento: o modelo denso de classe 27B supostamente executa com cerca de 18GB de VRAM, cabendo numa única placa de 24GB com margem. Esse número vem de um blogue, por isso verifique-o na sua própria configuração. Eis como executar estes modelos localmente e como servi-los com vLLM ou SGLang assim que escalar para além de uma máquina.

A nomenclatura do Qwen é a menos estável dos três, por isso confirme novamente o nome atual do modelo aberto de destaque antes de fixar uma dependência. Escolha o Qwen3 para implementação local em hardware modesto, cobertura multilingue ou qualquer caso em que precise especificamente da Apache 2.0 em vez da MIT.

GLM-5.2: A Escolha para Programação e Agentes de Longo Horizonte

O GLM-5.2 é o especialista em programação e agentes de longo horizonte, e é aquele que conhecemos na primeira pessoa. É um MoE de 753B totais / ~40B ativos sob licença MIT, com uma janela de contexto de 1 milhão desde meados de junho de 2026 e cerca de 131K de saída máxima. Nos benchmarks agentivos, mantém-se sólido: SWE-bench Pro 62,1, Terminal-Bench 2.1 em 81,0, AIME quase saturado em 99,2 e um Índice de Inteligência da Artificial Analysis de 51 (todos de terceiros).

Eis a parte honesta, e é o sinal de confiança que separa isto de uma repetição de benchmarks: a nossa profundidade prática é apenas com o GLM. Executámos o GLM-5.2 Pro como o nosso modelo principal de programação durante três semanas em repositórios reais de clientes, conduzido através do Claude Code contra o endpoint compatível com Anthropic da Z.AI (api.z.ai/api/anthropic, identificador do modelo GLM-5.2[1m]). Uma semana normal representou cerca de 1.300 dos nossos ~2.000 prompts semanais. Durante duas semanas pesadas em migrações, atingimos o limite semanal no dia 5, uma paragem rígida sem excesso permitido. Resolveu limpidamente uma refatorização de rotas API do Next.js 16 real em cerca de uma dúzia de ficheiros. Custo: 72 USD/mês no nível Pro do Plano de Programação GLM, contra os ~200 USD/mês que pagaríamos otherwise pelo Claude Max. Para o Qwen3 e o DeepSeek V4, baseamo-nos em benchmarks publicados e verificações pontuais mais curtas da API, por isso considere o veredicto do GLM como aquele com que realmente vivemos.

A troca em si são três variáveis de ambiente, que pode reutilizar diretamente do nosso artigo 3 semanas a executar o Plano de Programação GLM no 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

Três semanas com o GLM-5.2 a 72 USD/mês fizeram o trabalho de programação que normalmente pagaríamos ~200 USD/mês ao Claude Max, até atingirmos o limite semanal no quinto dia. A análise completa está na nossa revisão completa do GLM-5.2 e no artigo do plano de programação acima; esta secção mantém-se curta propositadamente para que a comparação tripartida tenha peso igual. Os detalhes do modelo estão na documentação da Z.AI.

Quanto Custam o Qwen, o DeepSeek e o GLM?

O DeepSeek V4 Flash é o mais barato por token, o GLM vende uma subscrição plana (o Plano de Programação) em vez de apenas por token, e o nível "Plus" do Qwen situa-se no meio. Todos os três têm licenças amigáveis para uso comercial. Os preços abaixo são por 1 milhão de tokens, obtidos a 14 de julho de 2026.

A tabela de preços esconde uma grande reestruturação. O Plano de Programação do GLM é uma subscrição plana, não por token: Lite 18 USD, Pro 72 USD, Max 160 USD por mês. Se programa o dia todo, essa subscrição supera o gasto com a API GLM por token, que é exatamente a razão pela qual o nosso teste de três semanas funcionou com ela. Se apenas fizer chamadas ocasionais, a API GLM por token ou o DeepSeek V4 Flash são mais baratos.

Sobre licenciamento: DeepSeek e GLM são MIT, Qwen é Apache 2.0. Todos os três são amigáveis para uso comercial. A Apache 2.0 é a mais permissiva se planeia redistribuir ou precisar de termos de patente explícitos, por isso confirme a licença exata no cartão do modelo no Hugging Face para o checkpoint que implementar.

Agora a questão que realmente tira o sono a um comprador de modelos chineses: residência de dados. Estes são fornecedores chineses. Pode manter os dados na sua jurisdição? Sim, se fizer autoalojamento: pesos abertos mais MIT ou Apache 2.0 significam que pode executar qualquer um deles em infraestrutura da UE (ou da sua própria região) e nenhum pedido sai da sua rede. A API alojada é o oposto: os seus dados vão para o fornecedor, e a nossa revisão do GLM assinala os termos de alojamento na China e retenção da Z.ai especificamente para o endpoint alojado. Portanto, para alojamento na UE estrito ou conformidade, faça autoalojamento, sendo o Qwen o mais fácil de autoalojar nesse cenário. (E sim, deepseek-chat / deepseek-reasoner ainda serão desativados a 24-07-2026 às 15:59 UTC.)

Qual Deve Escolher?

Não há um vencedor único, por isso adapte o modelo à tarefa. Abaixo está a matriz de decisão por caso de uso. Versão curta: GLM-5.2 para programação agentiva, DeepSeek V4 Flash para os tokens mais baratos, DeepSeek V4 Pro ou GLM para o raciocínio mais difícil, e Qwen3 para autoalojamento local, amplitude multilingue e residência de dados.

Porquê não o Kimi? Boa pergunta, porque o Kimi K2.6 (Moonshot) é real e forte: o BenchLM classifica-o em 2º lugar entre os modelos chineses (geral 81, programação 88,7). Traçámos a linha em três porque "qwen vs deepseek vs glm" é exatamente o conjunto que as pessoas pesquisam, e uma comparação tripartida limpa mantém-se útil. O Kimi é a quarta escolha natural se quiser uma lista mais longa, e pertence ao leaderboard mais amplo de LLMs de código aberto juntamente com o Llama e o Mistral. Um parágrafo honesto, sem dispersão em quatro vias.

Sobre o Autor

Mert Batur Gurbuz é Co-Fundador da Techsy.io, onde a equipa desenvolve agentes de IA, sistemas de automação e pipelines de voz/SDR para clientes B2B. Estuda na Universidade de Birmingham e escreve sobre a pilha de ferramentas LLM que a equipa da Techsy realmente usa em produção.

Co-Fundador, Techsy.io — Universidade de Birmingham. Ligue-se no LinkedIn.

Perguntas Frequentes

O Qwen, o DeepSeek e o GLM são a mesma coisa?

Não. Provêm de três empresas diferentes: a Alibaba cria o Qwen, a DeepSeek cria o DeepSeek V4 e a Zhipu/Z.ai cria o GLM. A confusão geralmente deriva dos checkpoints antigos "distill Qwen" do R1 da DeepSeek, que eram raciocínio da DeepSeek destilado em modelos base Qwen. Esses são algo mais antigo e separado dos modelos de destaque independentes de hoje.

Qual é o melhor para programação em 2026?

Depende se é alojado ou autoalojado. Para programação agentiva prática, o GLM-5.2 é a nossa escolha após um teste de produção de três semanas. O DeepSeek V4 Pro supera na pontuação agregada de programação do BenchLM (89,8). Para o modelo mais forte que pode autoalojar, o Qwen3-Coder-Next lidera o SWE-bench Verified aberto em 70,6-71,3%. Todos os três são genuinamente utilizáveis.

Qual é o mais barato por token?

O DeepSeek V4 Flash, confortavelmente. É 0,14 USD por milhão de tokens de entrada numa falha de cache, 0,0028 USD num acerto de cache e 0,28 USD de saída (oficial, 14 de julho de 2026). Para cargas de trabalho de contexto repetido como RAG ou agentes que releem um prompt de sistema, a taxa de acerto de cache torna-o mais barato do que qualquer outra coisa nesta comparação.

Posso autoalojar o Qwen, o DeepSeek e o GLM no meu próprio hardware?

Sim, todos os três publicam pesos abertos. O modelo denso de 27B do Qwen é o mais leve e supostamente executa com cerca de 18GB de VRAM, por isso uma única placa de 24GB funciona. O DeepSeek V4 e o GLM-5.2 são grandes modelos Mixture-of-Experts que requerem hardware de classe de cluster. Sirva qualquer um deles com vLLM ou SGLang assim que passar de uma máquina.

Qual tem a maior janela de contexto?

Agrupam-se em torno de 1 milhão de tokens, mas não ignore os detalhes. O DeepSeek V4 tem oficialmente 1 milhão, e o GLM-5.2 atingiu 1 milhão em meados de junho de 2026. Os modelos abertos do Qwen variam: o Qwen3-Coder-Next tem 256K nativos, enquanto alguns níveis "Plus" alojados atingem aproximadamente 1 milhão. Verifique o checkpoint específico que implementa em vez de assumir.

O GLM-5.2 é tão bom como o Claude ou o GPT para programação?

É próximo nos benchmarks (SWE-bench Pro 62,1 versus Claude Opus 4.8 em torno de 69) e mais próximo na prática do que a diferença sugere. No nosso teste de três semanas, o GLM-5.2 fez a maior parte do nosso trabalho de programação por 72 USD/mês contra os ~200 USD/mês que pagamos pelo Claude Max. A contrapartida é um limite semanal rígido que nos parou no quinto dia durante semanas movimentadas.

E o Kimi K2.6, por que não é um dos três?

O Kimi (Moonshot) é real e forte. O BenchLM classifica-o como o modelo chinês nº 2 no geral (81) e 88,7 em programação. Mantivemos o enquadramento tripartido exato que as pessoas pesquisam, por isso o Kimi não entrou no conjunto principal. Considere-o a quarta escolha natural numa lista mais longa de pesos abertos, não uma omissão.

Que licença posso usar comercialmente?

Todas as três. O DeepSeek e o GLM são distribuídos sob MIT, e os modelos abertos do Qwen sob Apache 2.0. Todas elas são amigáveis para uso comercial. A Apache 2.0 é a mais permissiva, com termos de patente explícitos, o que pode importar para redistribuição. Confirme sempre a licença no cartão do modelo no Hugging Face para o modelo exato que implementar.

Qwen vs DeepSeek V4, qual devo escolher para um produto baseado em API?

DeepSeek V4 para produtos sensíveis ao custo, de alto volume ou com RAG intenso, graças à vantagem de preços de acerto de cache. Qwen quando precisa de amplitude multilingue ou especificamente de uma licença Apache 2.0. Ambos estão disponíveis via API e ambos permitem autoalojamento, por isso os fatores decisivos são geralmente o seu volume de tokens e as suas restrições de licenciamento.

O Veredicto

Não force um único vencedor entre Qwen vs DeepSeek vs GLM. Categorize-os, depois escolha pela tarefa:

• GLM-5.2 para programação agentiva e agentes de longo horizonte. Foi o que executámos durante três semanas a 72 USD/mês, e mereceu o lugar.
• DeepSeek V4 Flash para os tokens mais baratos e RAG à escala, com um preço de acerto de cache que mais nada aqui iguala.
• Qwen3 para autoalojamento local em hardware modesto, trabalho multilingue e a licença mais permissiva (Apache 2.0).

A lição maior: leia o conjunto de benchmarks, não a classificação, e desconte os números autorreportados. A atualidade importa mais do que a contagem de palavras neste espaço, porque todos os três lançam novas versões num ritmo quase mensal.

Escolher o modelo é a parte fácil. Integrá-lo numa pilha de produção com fallbacks, limites de custo e portões de avaliação é onde as equipas estagnam. É isso que fazemos na Techsy, integrando um modelo de pesos abertos numa pilha de agentes de produção que resiste ao tráfego real.