Qwen vs DeepSeek vs GLM: Cei trei giganți chinezi cu modele open-weight (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Cei trei giganți chinezi cu modele open-weight (2026)

Ultima verificare: 14 iulie 2026. Versiunile modelelor (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), prețurile și licențele au fost re-verificate pe canalele oficiale în ziua publicării acestui articol.

Qwen vs DeepSeek vs GLM este exact combinația pe care o tastează majoritatea dezvoltatorilor atunci când caută un model chinezesc open-weight capabil să concureze direct cu Claude și GPT. Am rulat unul dintre ele, GLM-5.2 (șirul modelului GLM-5.2[1m]), ca model principal pentru coding timp de trei săptămâni, la un cost de 72 USD/lună. DeepSeek V4 obține un raportat ~80,6% pe SWE-bench Verified. Qwen3.6 este lansat sub licența Apache 2.0, cea mai permisivă dintre cele trei. Trei laboratoare, trei pariuri foarte diferite. Iată cum se situează ele în realitate, cu un tabel de specificații, un tabel de benchmark-uri care indică cine a raportat fiecare cifră și un test real de producție.

Pentru coding agentic și agenți cu orizont lung de timp, GLM-5.2 este alegerea noastră (l-am rulat trei săptămâni în producție). Pentru cei mai ieftini tokeni și RAG la scară largă, DeepSeek V4 Flash câștigă la preț. Pentru auto-găzduire locală și cea mai permisivă licență, Qwen3 (Apache 2.0) are cea mai largă și ușoară amprentă.

Răspuns rapid:

• Qwen, DeepSeek și GLM sunt trei companii separate (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), nu un singur model.
• Cel mai ieftin per token: DeepSeek V4 Flash (0,14 USD intrare / 0,28 USD ieșire per milion; cache-hit 0,0028 USD).
• Cea mai bună alegere practică pentru coding: GLM-5.2 (l-am rulat trei săptămâni în Claude Code); cea mai permisivă licență: Qwen (Apache 2.0).
• Toate trei ating acum aproximativ 1 milion de tokeni context, cu nuanțe specifice fiecărui model (modelele open Qwen variază).

O clarificare rapidă: sunt trei companii separate, nu un singur model cu trei nume. Checkpoint-urile mai vechi „distill Qwen” ale lui DeepSeek R1 sunt un lucru diferit și mult mai vechi.

Qwen vs DeepSeek vs GLM dintr-o privire

Cele trei familii adoptă strategii de design opuse. Qwen (Alibaba) are cea mai largă gamă, cu cea mai ușoară amprentă pentru auto-găzduire și o licență Apache 2.0. DeepSeek (DeepSeek) mizează pe performanță-preț în două niveluri, construită pe modele Mixture-of-Experts (MoE) uriașe. GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) este specialistul în coding și agenți cu orizont lung de timp. Iată fișa tehnică, alăturată.

Două note. Qwen își separă modelele open de un flagship „Max” closed, disponibil doar prin API, așa că specifică întotdeauna modelul la care te referi. Și numărul de parametri ai DeepSeek V4 este raportat în bloguri, nu confirmat oficial, motiv pentru care poartă eticheta „raportat”.

Cum se compară Qwen, DeepSeek și GLM la benchmark-uri?

Niciun model nu câștigă toate benchmark-urile, așa că privește clusterul, nu clasamentul. La coding, GLM-5.2 conduce la sarcinile de agenți cu orizont lung, în timp ce DeepSeek V4 Pro domină scorurile agregate de coding. La reasoning, ambele împing AIME aproape de saturație. La indicii de inteligență generală, GLM se situează la mijlocul plutonului printre modelele open-weight. Harness-urile diferite fac ca numerele cross-model să fie incomparabile, așa că fiecare scor de mai jos este etichetat cu sursa publicării.

Legendă: [SR] = auto-raportat de vendor. [3P] = leaderboard terț, agregator independent sau test hands-on propriu. O celulă n/a înseamnă că vendorul nu a publicat un scor comparabil, nu zero.

Citirea onestă a benchmark-urilor chinezești open-weight în 2026: niciun model nu câștigă toate rândurile, iar jumătate din numerele care atrag privirea sunt auto-raportate. Acel 77,2% al Qwen3.6-27B provine dintr-un singur blog, iar ~80,6% al DeepSeek a folosit un „scaffold neverificat”, așa că tratează-le cu prudență. În propriile teste ne bazăm pe leaderboard-ul SWE-bench și Artificial Analysis în detrimentul numerelor de tip content-farm, deoarece o simplă schimbare de scaffold poate muta un scor cu câteva puncte. Când un model citează doar propria sa carte de vizită, redu-i puțin credibilitatea.

DeepSeek V4: Regele raportului preț-performanță

DeepSeek V4 este alegerea atunci când fiecare milion de tokeni contează. Oferă două niveluri: V4 Pro pentru reasoning și muncă agentică, și V4 Flash pentru apeluri rapide, ieftine și de volum mare. Avantajul său structural este prețul pentru cache. Dacă fluxul tău de lucru recitește același context, cum ar fi un pipeline RAG sau un agent care retrimite un prompt de sistem, rata de cache-hit îl face cea mai ieftină opțiune de aici, cu o marjă largă.

DeepSeek V4 a fost lansat ca preview pe 24 aprilie 2026. Arhitectura raportată: un MoE de 1,6T / 49B activi pentru V4 Pro și 284B / 13B pentru V4 Flash, ambele raportate în bloguri, nu confirmate oficial. Weight-urile se află pe Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) sub licența MIT, cu o fereastră de context oficială de 1 milion de tokeni.

Iată unde ajung economiile cache-hit: V4 Flash taxează 0,14 USD per milion de tokeni de intrare la un cache miss, dar doar 0,0028 USD la un cache hit, față de 0,28 USD la ieșire. Pentru un serviciu RAG care interoghează intens aceeași bază de documente, această diferență este decisivă. Numerele complete sunt pe pagina oficială de prețuri DeepSeek.

O capcană de prospețime pe care nimeni altcineva nu o semnalează: dacă încă apelezi deepseek-chat sau deepseek-reasoner, aceste endpoint-uri se retrag pe 24-07-2026 la 15:59 UTC. Migrează la deepseek-v4-pro sau deepseek-v4-flash acum, deoarece acea deadline cade la doar zece zile după publicarea acestui articol.

Alege DeepSeek V4 pentru produse sensibile la costuri, orientate spre API, în special orice implică context repetat intens. Nu este modelul pe care îl auto-găzduiești pe o singură stație de lucru; MoE-ul mare necesită hardware de clasă cluster.

Qwen3: Cea mai largă familie și cea mai bună amprentă pentru auto-găzduire

Qwen3 este modelul de rulat pe propriul hardware. Este cea mai largă familie dintre cele trei, modelele open poartă o licență Apache 2.0 (cea mai permisivă de aici), iar nivelul dens este suficient de ușor pentru un singur GPU. Este, de asemenea, cel mai puternic pe axe non-coding, cum ar fi munca multilingvă, pe care comparațiile dedicate exclusiv coding-ului le omit complet.

Gama este profundă. Pe partea open ai Qwen3.6-27B (dens), Qwen3.6-35B-A3B (MoE) și linia de coding condusă de Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, context 256K). Separat, Qwen3-Max este un flagship closed, disponibil doar prin API, așa că nu-l confunda cu weight-urile open. Versiunile și termenii Apache 2.0 sunt pe repo-ul GitHub Qwen3-Coder și pe blogul echipei Qwen.

La coding, Qwen3-Coder-Next postează 70,6-71,3% pe SWE-bench Verified across harnesses (auto-raportat, SOTA printre modelele open fără scaling la test-time). Titlul pentru auto-găzduire: densul de clasă 27B rulează reportedly pe aproximativ 18GB de VRAM, adică o singură placă de 24GB cu rezervă. Această cifră provine dintr-un blog, așa că verific-o pe propria configurație. Iată cum să rulezi aceste modele local și cum să le servești cu vLLM sau SGLang odată ce scalezi peste o singură mașină.

Denumirea Qwen este cea mai instabilă dintre cele trei, așa că reconfirmă numele actual al flagship-ului open înainte de a fixa o dependență. Alege Qwen3 pentru implementare locală pe hardware modest, acoperire multilingvă sau orice caz în care ai nevoie specific de Apache 2.0 în loc de MIT.

GLM-5.2: Alegerea pentru coding și agenți cu orizont lung

GLM-5.2 este specialistul în coding și agenți cu orizont lung, iar acesta este cel pe care îl cunoaștem din experiență directă. Este un MoE de 753B total / ~40B activi sub licență MIT, cu o fereastră de context de 1 milion de tokeni din mijlocul lui iunie 2026 și aproximativ 131K output maxim. La benchmark-urile agentice se menține bine: SWE-bench Pro 62,1, Terminal-Bench 2.1 la 81,0, AIME aproape saturat la 99,2 și un Indice de Inteligență Artificial Analysis de 51 (toate terțe).

Iată partea onestă, și este semnalul de încredere care separă acest articol de o simplă recapitulare a benchmark-urilor: profunzimea noastră hands-on este doar pe GLM. Am rulat GLM-5.2 Pro ca model principal de coding timp de trei săptămâni pe repo-uri reale ale clienților, condus prin Claude Code către endpoint-ul compatibil Anthropic al Z.AI (api.z.ai/api/anthropic, șirul modelului GLM-5.2[1m]). O săptămână normală a însemnat aproximativ 1.300 din cele ~2.000 de prompt-uri săptămânale ale noastre. În două săptămâni cu migrări intensive, am atins capacitatea săptămânală în ziua 5, o oprire dură fără depășire posibilă. A gestionat curat o refactorizare reală a rutelor API Next.js 16 pe aproximativ o duzină de fișiere. Cost: 72 USD/lună pe nivelul GLM Coding Plan Pro, față de ~200 USD/lună cât am plăti altfel pentru Claude Max. Pentru Qwen3 și DeepSeek V4 ne bazăm pe benchmark-uri publicate plus verificări API mai scurte, așa că consideră verdictul GLM ca fiind cel cu care am trăit efectiv.

Schimbarea în sine constă în trei variabile de mediu, pe care le poți reutiliza direct din articolul nostru 3 săptămâni rulând GLM Coding Plan în 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

Trei săptămâni cu GLM-5.2 la 72 USD/lună au făcut munca de coding pentru care am fi plătit normal ~200 USD/lună pentru Claude Max, până când am atins capacitatea săptămânală în ziua cincea. Analiza completă se află în recenzia noastră completă GLM-5.2 și în postul despre coding-plan de mai sus; această secțiune rămâne scurtă intenționat, astfel încât comparația în trei să rămână echilibrată. Detaliile modelului sunt pe documentația Z.AI.

Cât costă Qwen, DeepSeek și GLM?

DeepSeek V4 Flash este cel mai ieftin per token, GLM vinde un abonament fix (Coding Plan) în loc de doar per-token, iar nivelul „Plus” al Qwen se situează la mijloc. Toate trei au licențe prietenoase pentru uz comercial. Prețurile de mai jos sunt per 1 milion de tokeni, extrase pe 14 iulie 2026.

Tabelul de prețuri ascunde o reinterpretare majoră. Coding Plan al GLM este un abonament fix, nu per-token: Lite 18 USD, Pro 72 USD, Max 160 USD pe lună. Dacă codezi toată ziua, acel abonament bate cheltuielile API GLM per-token, motiv pentru care testul nostru de trei săptămâni a rulat pe el. Dacă lansezi doar apeluri ocazionale, API-ul GLM per-token sau DeepSeek V4 Flash este mai ieftin.

La licențiere: DeepSeek și GLM sunt MIT, Qwen este Apache 2.0. Toate trei sunt prietenoase comercial. Apache 2.0 este cea mai permisivă dacă planifici redistribuirea sau ai nevoie de termeni expliciți privind brevetele, așa că confirmă licența exactă pe cardul modelului Hugging Face pentru checkpoint-ul pe care îl implementezi.

Acum întrebarea care îi ține treaz pe cumpărătorii de modele chinezești: rezidența datelor. Aceștia sunt provideri chinezi. Poți păstra datele în jurisdicția ta? Da, dacă auto-găzduiești: weight-urile open plus MIT sau Apache 2.0 înseamnă că poți rula oricare dintre ele pe infrastructura UE (sau a regiunii tale) și nicio cerere nu părăsește rețeaua ta. API-ul găzduit este opusul: datele tale merg la provider, iar recenzia noastră GLM semnalează termenii de găzduire în China și retenție ai Z.ai specific pentru endpoint-ul găzduit. Deci, pentru găzduire strictă în UE sau conformitate, auto-găzduiește, iar Qwen este cel mai ușor de auto-găzduit dintre ele. (Și da, deepseek-chat / deepseek-reasoner se retrag tot pe 24-07-2026 15:59 UTC.)

Pe care ar trebui să-l alegi?

Nu există un câștigător unic, așa că potrivește modelul cu sarcina. Mai jos este matricea de decizie pe caz de utilizare. Variantă scurtă: GLM-5.2 pentru coding agentic, DeepSeek V4 Flash pentru cei mai ieftini tokeni, DeepSeek V4 Pro sau GLM pentru cel mai greu reasoning, și Qwen3 pentru auto-găzduire locală, amploare multilingvă și rezidența datelor.

De ce nu Kimi? Întrebare legitimă, deoarece Kimi K2.6 (Moonshot) este real și puternic: BenchLM îl clasează pe locul #2 printre modelele chinezești (overall 81, coding 88,7). Ne-am oprit la trei deoarece „qwen vs deepseek vs glm” este exact setul pe care oamenii îl caută, iar o comparație clară în trei rămâne utilă. Kimi este al patrulea natural dacă dorești o listă scurtă mai lungă și își are locul pe leaderboard-ul mai larg al LLM-urilor open-source alături de Llama și Mistral. Un paragraf onest, fără extindere la patru direcții.

Despre autor

Mert Batur Gurbuz este Co-Founder al Techsy.io, unde echipa livrează agenți AI, sisteme de automatizare și pipeline-uri voice/SDR pentru clienți B2B. Studiază la University of Birmingham și scrie despre stiva de tooling LLM pe care echipa Techsy o folosește efectiv în producție.

Co-Founder, Techsy.io — University of Birmingham. Conectează-te pe LinkedIn.

Întrebări frecvente

Sunt Qwen, DeepSeek și GLM același lucru?

Nu. Ele provin de la trei companii diferite: Alibaba produce Qwen, DeepSeek produce DeepSeek V4, iar Zhipu/Z.ai produce GLM. Confuzia provine de obicei din checkpoint-urile mai vechi „distill Qwen” ale lui DeepSeek R1, care erau modele de reasoning DeepSeek distilate în modele de bază Qwen. Acestea sunt un lucru separat și mai vechi față de flagshippurile independente de astăzi.

Care este cel mai bun pentru coding în 2026?

Depinde dacă este găzduit sau auto-găzduit. Pentru coding agentic hands-on, GLM-5.2 este alegerea noastră după un test de producție de trei săptămâni. DeepSeek V4 Pro domină scorul agregat BenchLM coding (89,8). Pentru cel mai puternic model pe care îl poți auto-găzdui, Qwen3-Coder-Next conduce SWE-bench Verified open la 70,6-71,3%. Toate trei sunt realmente utilizabile.

Care este cel mai ieftin per token?

DeepSeek V4 Flash, confortabil. Este 0,14 USD per milion de tokeni de intrare la un cache miss, 0,0028 USD la un cache hit și 0,28 USD la ieșire (oficial, 14 iulie 2026). Pentru sarcini cu context repetat, cum ar fi RAG sau agenți care recitesc un prompt de sistem, rata de cache-hit îl face mai ieftin decât orice altceva din această comparație.

Pot auto-găzdui Qwen, DeepSeek și GLM pe propriul hardware?

Da, toate trei publică weight-uri open. Densul de 27B al Qwen este cel mai ușor și rulează reportedly pe aproximativ 18GB de VRAM, deci o singură placă de 24GB funcționează. DeepSeek V4 și GLM-5.2 sunt modele Mixture-of-Experts mari care necesită hardware de clasă cluster. Servește oricare dintre ele cu vLLM sau SGLang odată ce treci de o singură mașină.

Care are cea mai mare fereastră de context?

Se grupează în jurul a 1 milion de tokeni, dar nu ignora detaliile. DeepSeek V4 este oficial 1M, iar GLM-5.2 a atins 1M la mijlocul lui iunie 2026. Modelele open Qwen variază: Qwen3-Coder-Next este 256K nativ, în timp ce unele niveluri „Plus” găzduite ating aproximativ 1M. Verifică checkpoint-ul specific pe care îl implementezi în loc să presupui.

Este GLM-5.2 la fel de bun ca Claude sau GPT pentru coding?

Este aproape la benchmark-uri (SWE-bench Pro 62,1 versus Claude Opus 4.8 în jur de 69) și mai apropiat în practică decât sugerează diferența. În testul nostru de trei săptămâni, GLM-5.2 a făcut majoritatea muncii noastre de coding la 72 USD/lună față de ~200 USD/lună cât plătim pentru Claude Max. Compromisul este o capacitate săptămânală dură care ne-a oprit în ziua cincea în săptămânile aglomerate.

Ce zici de Kimi K2.6, de ce nu este unul dintre cei trei?

Kimi (Moonshot) este real și puternic. BenchLM îl clasează pe locul #2 al modelului chinezesc overall (81) și 88,7 la coding. Am păstrat cadrul exact în trei direcții pe care oamenii îl caută, așa că Kimi nu a intrat în setul principal. Gândește-te la el ca la a patra alegere naturală pe o listă scurtă mai lungă de modele open-weight, nu ca o omisiune.

Ce licență pot folosi comercial?

Toate trei. DeepSeek și GLM sunt livrate sub MIT, iar modelele open Qwen sub Apache 2.0. Fiecare dintre acestea este prietenoasă comercial. Apache 2.0 este cea mai permisivă, cu termeni expliciți privind brevetele, ceea ce poate conta pentru redistribuire. Confirmă întotdeauna licența pe cardul modelului Hugging Face pentru modelul exact pe care îl implementezi.

Qwen vs DeepSeek V4, pe care ar trebui să-l aleg pentru un produs bazat pe API?

DeepSeek V4 pentru produse sensibile la costuri, de volum mare sau heavy-RAG, datorită avantajului de preț la cache-hit. Qwen când ai nevoie de amploare multilingvă sau specific de o licență Apache 2.0. Ambele sunt disponibile prin API și ambele se pot auto-găzdui, deci factorii decisivi sunt de obicei volumul de tokeni și constrângerile de licențiere.

Verdictul

Nu forța un singur câștigător din Qwen vs DeepSeek vs GLM. Clasifică-i pe niveluri, apoi alege în funcție de sarcină:

• GLM-5.2 pentru coding agentic și agenți cu orizont lung. Este cel pe care l-am rulat trei săptămâni la 72 USD/lună și și-a câștigat locul.
• DeepSeek V4 Flash pentru cei mai ieftini tokeni și RAG la scară, cu un preț la cache-hit pe care nimic altceva de aici nu-l egalează.
• Qwen3 pentru auto-găzduire locală pe hardware modest, muncă multilingvă și cea mai permisivă licență (Apache 2.0).

Lecția mai importantă: citește clusterul de benchmark-uri, nu clasamentul, și reduce credibilitatea numerelor auto-raportate. Prospețimea contează mai mult decât numărul de cuvinte în acest domeniu, deoarece toate trei lansează versiuni noi într-un ritm aproape lunar.

Alegerea modelului este partea ușoară. Integrarea lui într-o stivă de producție cu fallback-uri, limite de cost și porți de evaluare este locul unde echipele se blochează. Asta facem noi la Techsy, integrând un model open-weight într-o stivă de agenți de producție care rezistă sub trafic real.