Qwen vs DeepSeek vs GLM: Kinas stora tre bland öppna modeller (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Kinas stora tre bland öppna modeller (2026)

Senast verifierad: 14 juli 2026. Modellversioner (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), priser och licenser kontrollerades på officiella kanaler samma dag som detta publicerades.

Qwen vs DeepSeek vs GLM är exakt den sökfrasen de flesta utvecklare skriver in när de vill ha en kinesisk öppen-vikt-modell som mäter sig med Claude och GPT. Vi körde en av dem, GLM-5.2 (modellsträng GLM-5.2[1m]), som vår huvudsakliga kodningsmodell i tre veckor för $72/mo. DeepSeek V4 rapporterar cirka 80.6% på SWE-bench Verified. Qwen3.6 släpps under Apache 2.0, den mest tillåtande licensen här. Tre labb, tre helt olika satsningar. Så här ligger de faktiskt till, med en specifikationstabell, en benchmarktabell som märker ut vem som rapporterat varje siffra, och ett verkligt produktionstest.

För agentisk kodning och långsiktiga agenter är GLM-5.2 vårt val (vi körde det i produktion i tre veckor). För de billigaste tokens och RAG i stor skala vinner DeepSeek V4 Flash på pris. För lokal självhostning och den mest tillåtande licensen har Qwen3 (Apache 2.0) det bredaste, lättaste fotavtrycket.

Kort svar:

• Qwen, DeepSeek och GLM är tre separata företag (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai) – inte en och samma modell.
• Billigast per token: DeepSeek V4 Flash ($0.14 in / $0.28 out per M; cache-hit $0.0028).
• Bästa praktiska kodningsvalet: GLM-5.2 (vi körde det i tre veckor i Claude Code); mest tillåtande licens: Qwen (Apache 2.0).
• Alla tre når nu ungefär 1M kontext, med nyanser per modell (Qwens öppna modeller varierar).

Snabbt förtydligande: tre separata företag, inte en modell med tre namn. DeepSeeks äldre R1 "distill Qwen"-checkpoints är en helt annan, äldre historia.

Qwen vs DeepSeek vs GLM i korthet

De tre familjerna satsar på motsatta strategier. Qwen (Alibaba) har den bredaste uppställningen med det lättaste självhostade fotavtrycket och en Apache 2.0-licens. DeepSeek (DeepSeek) är en tvånivå-satsning på pris kontra prestanda byggd på enorma Mixture-of-Experts-modeller. GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) är specialisten på kodning och långsiktiga agenter. Här är specifikationstabellen, sida vid sida.

Två saker att notera. Qwen skiljer sina öppna modeller från ett stängt "Max"-flaggskepp som bara finns via API, så var tydlig med vilken du menar. Och DeepSeek V4:s parameterantal är bloggrapporterade, inte officiella, vilket är varför de har taggen "rapporterat".

Hur står sig Qwen, DeepSeek och GLM i benchmarks?

Ingen enskild modell vinner alla benchmarks, så läs klustret, inte rankingen. Inom kodning leder GLM-5.2 långsiktiga agentuppgifter, medan DeepSeek V4 Pro toppar de sammanlagda kodningspoängen. Inom resonemang trycker båda AIME nära mättnad. På allmänna intelligensindex hamnar GLM i mittfältet bland öppna modeller. Olika testrigg gör att siffror mellan modeller inte är rakt jämförbara, så varje poäng nedan är märkt med vem som publicerat den.

Teckenförklaring: [SR] = självrapporterat av leverantören. [3P] = tredjepartsleaderboard, oberoende aggregator eller vårt eget praktiska test. En n/a-cell betyder att leverantören inte publicerat en jämförbar poäng, inte att den är noll.

Den ärliga slutsatsen om kinesiska öppen-vikt-benchmarks 2026: ingen modell vinner varje rad, och hälften av de mest iögonfallande siffrorna är självrapporterade. Att Qwen3.6-27B 77.2% kommer från en enda blogg, och att DeepSeeks ~80.6% använde en "overifierad scaffold", betyder att man bör ta båda med en nypa salt. I vår egen testning lutar vi oss mot SWE-bench-leaderboarden och Artificial Analysis framför siffror från innehållsfarmer, eftersom enbart ett scaffold-byte kan flytta en poäng några punkter. När en modell bara citerar sitt eget betygskort bör man dra av ett snäpp.

DeepSeek V4: prisprestandakungen

DeepSeek V4 är valet när varje miljon tokens räknas. Den finns i två nivåer: V4 Pro för resonemang och agentiskt arbete, och V4 Flash för snabba, billiga anrop i stor volym. Den strukturella fördelen är cache-prissättningen. Om din arbetsbelastning läser samma kontext om och om igen, som en RAG-pipeline eller en agent som skickar samma systemprompt igen, gör cache-hit-frekvensen den till det klart billigaste alternativet här.

DeepSeek V4 lanserades som en förhandsversion den 24 april 2026. Rapporterad arkitektur: en 1.6T / 49B-aktiv MoE för V4 Pro och 284B / 13B för V4 Flash, båda bloggrapporterade snarare än officiellt bekräftade. Vikterna ligger på Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) under MIT, med ett officiellt 1M-kontextfönster.

Här landar cache-hit-ekonomin: V4 Flash tar $0.14 per M input vid en cache miss men bara $0.0028 vid en cache hit, mot $0.28 output. För en RAG-tjänst som hamrar mot samma dokumentlager är det gapet som avgör allt. Fullständiga siffror finns på DeepSeeks officiella prissida.

En färskhetsfälla ingen annan flaggar: om du fortfarande anropar deepseek-chat eller deepseek-reasoner pensioneras de endpointarna 2026-07-24 kl. 15:59 UTC. Migrera till deepseek-v4-pro eller deepseek-v4-flash nu, för den deadlinen landar bara tio dagar efter det här inlägget.

Välj DeepSeek V4 för kostnadskänsliga, API-först-produkter, särskilt allt med mycket återkommande kontext. Det är inte modellen du självhostar på en enskild arbetsstation – den stora MoE:n vill ha hårdvara i klusterklass.

Qwen3: den bredaste familjen och bästa självhostade fotavtrycket

Qwen3 är modellen att köra på egen hårdvara. Den är den bredaste familjen av de tre, de öppna modellerna har en Apache 2.0-licens (den mest tillåtande här), och dense-nivån är lätt nog för ett enda GPU. Den är också starkast på icke-kodningsaxlar som flerspråkigt arbete, vilket de rena kodningsjämförelserna helt hoppar över.

Uppställningen är djup. På den öppna sidan får du Qwen3.6-27B (dense), Qwen3.6-35B-A3B (MoE), och kodningslinjen toppas av Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, 256K kontext). Separat är Qwen3-Max ett stängt flaggskepp som bara finns via API, så blanda inte ihop det med de öppna vikterna. Versioner och Apache 2.0-villkoren finns på Qwen3-Coder-repot på GitHub och Qwen-teamets blogg.

Inom kodning når Qwen3-Coder-Next 70.6-71.3% SWE-bench Verified över olika testrigg (självrapporterat, SOTA bland öppna modeller utan test-time scaling). Självhostningsrubriken: 27B-dense-klassen sägs köra på runt 18GB VRAM, ett enda 24GB-kort med marginal. Den siffran kommer från en blogg, så verifiera den på din egen setup. Så här kör du dessa modeller lokalt, och så här serverar du dem med vLLM eller SGLang när du växer förbi en enda maskin.

Qwens namngivning är den minst stabila av de tre, så dubbelkolla det aktuella öppna flaggskeppets namn innan du låser en beroende. Välj Qwen3 för lokal drift på blygsam hårdvara, flerspråkig täckning, eller alla fall där du specifikt behöver Apache 2.0 snarare än MIT.

GLM-5.2: valet för kodning och långsiktiga agenter

GLM-5.2 är specialisten på kodning och långsiktiga agenter, och det är den vi känner på riktigt, inifrån. Den är en 753B-total / ~40B-aktiv MoE under en MIT-licens, med ett 1M-kontextfönster sedan mitten av juni 2026 och ungefär 131K max output. På de agentiska benchmarksen håller den måttet: SWE-bench Pro 62.1, Terminal-Bench 2.1 på 81.0, AIME nära mättnad på 99.2, och ett Artificial Analysis Intelligence Index på 51 (allt tredjepart).

Här är den ärliga delen, och det är förtroendesignalen som skiljer det här från en ren benchmark-uppräkning: vårt praktiska djup gäller bara GLM. Vi körde GLM-5.2 Pro som vår primära kodningsmodell i tre veckor över riktiga klientrepon, drivet genom Claude Code mot Z.AI:s Anthropic-kompatibla endpoint (api.z.ai/api/anthropic, modellsträng GLM-5.2[1m]). En normal vecka låg på ungefär 1,300 av våra ~2,000 veckoprompter. Under två migreringstunga veckor slog vi i veckotaket på dag 5, ett hårt stopp utan möjlighet till överskridande. Den klarade en riktig Next.js 16 API-route-refaktorering rent över ungefär ett dussin filer. Kostnad: $72/mo på GLM Coding Plan Pro-nivån mot de ~$200/mo vi annars skulle betala för Claude Max. För Qwen3 och DeepSeek V4 lutar vi oss mot publicerade benchmarks plus kortare API-stickprov, så väg GLM-omdömet som det vi faktiskt levt med.

Själva bytet är tre miljövariabler, som du kan återanvända direkt från vårt inlägg om 3 veckor 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 veckor med GLM-5.2 för $72/mo gjorde kodningsarbetet vi annars skulle betala ~$200/mo Claude Max för, ända tills vi slog i veckotaket på dag fem. Den fullständiga genomgången finns i vår fullständiga GLM-5.2-recension och inlägget om coding-planen ovan; det här avsnittet hålls kort med flit så att trekampen förblir jämnt viktad. Modelldetaljer finns i Z.AI:s dokumentation.

Vad kostar Qwen, DeepSeek och GLM?

DeepSeek V4 Flash är billigast per token, GLM säljer ett fast abonnemang (Coding Plan) snarare än enbart per token, och Qwens "Plus"-nivå ligger mittemellan. Alla tre har kommersiellt vänliga licenser. Priserna nedan gäller per 1M tokens, hämtade 14 juli 2026.

Pristabellen döljer en stor omvärdering. GLM:s Coding Plan är ett fast abonnemang, inte per token: Lite $18, Pro $72, Max $160 per månad. Om du kodar hela dagarna slår det abonnemanget GLM:s per-token-API-kostnad, vilket är exakt varför vårt tre-veckorstest kördes på det. Om du bara gör enstaka anrop är per-token-API:t för GLM eller DeepSeek V4 Flash billigare.

Om licensiering: DeepSeek och GLM är MIT, Qwen är Apache 2.0. Alla tre är kommersiellt vänliga. Apache 2.0 är mest tillåtande om du planerar att omdistribuera eller behöver uttryckliga patentvillkor, så bekräfta den exakta licensen på Hugging Face-modellkortet för checkpointen du använder i drift.

Nu till frågan som faktiskt håller en köpare av kinesiska modeller vaken om natten: datalagringsplats. Det här är kinesiska leverantörer. Kan du behålla data inom din jurisdiktion? Ja, om du självhostar: öppna vikter plus MIT eller Apache 2.0 innebär att du kan köra vilken som helst av dem på EU-infrastruktur (eller din egen regions) och ingen förfrågan lämnar ditt nätverk. Det hostade API:t är motsatsen: din data går till leverantören, och vår GLM-recension flaggar specifikt Z.ai:s Kina-hosting och lagringsvillkor för den hostade endpointen. Så för strikt EU-hosting eller compliance, självhosta, och Qwen är enklast att självhosta där. (Och ja, deepseek-chat / deepseek-reasoner pensioneras fortfarande 2026-07-24 15:59 UTC.)

Vilken bör du välja?

Det finns ingen given vinnare, så matcha modellen efter uppgiften. Nedan är beslutsmatrisen per användningsfall. Kortversionen: GLM-5.2 för agentisk kodning, DeepSeek V4 Flash för billigaste tokens, DeepSeek V4 Pro eller GLM för det tyngsta resonemanget, och Qwen3 för lokal självhostning, flerspråkig bredd och datalagringsplats.

Varför inte Kimi? Rimlig fråga, för Kimi K2.6 (Moonshot) är verklig och stark: BenchLM rankar den som #2 bland kinesiska modeller (totalt 81, kodning 88.7). Vi drog gränsen vid tre eftersom "qwen vs deepseek vs glm" är exakt den fras folk söker på, och en ren trekamp förblir användbar. Kimi är det naturliga fjärde valet om du vill ha en längre lista, och den hör hemma på den bredare listan över öppen källkods-LLM:er tillsammans med Llama och Mistral. Ett ärligt stycke, ingen fyrkamps-utbredning.

Vanliga frågor

Är Qwen, DeepSeek och GLM samma sak?

Nej. De kommer från tre olika företag: Alibaba gör Qwen, DeepSeek gör DeepSeek V4, och Zhipu/Z.ai gör GLM. Förvirringen kan oftast spåras till DeepSeeks äldre R1 "distill Qwen"-checkpoints, som var DeepSeek-resonemang destillerat in i Qwen-basmodeller. Det är en äldre, separat sak jämfört med dagens oberoende flaggskepp.

Vilken är bäst för kodning 2026?

Det beror på hostat kontra självhostat. För praktisk agentisk kodning är GLM-5.2 vårt val efter ett tre veckor långt produktionstest. DeepSeek V4 Pro toppar den sammanlagda BenchLM-kodningspoängen (89.8). För den starkaste modellen du kan självhosta leder Qwen3-Coder-Next öppna SWE-bench Verified på 70.6-71.3%. Alla tre är genuint användbara.

Vilken är billigast per token?

DeepSeek V4 Flash, med god marginal. Den kostar $0.14 per M input vid en cache miss, $0.0028 vid en cache hit, och $0.28 output (officiellt, 14 juli 2026). För arbetsbelastningar med återkommande kontext, som RAG eller agenter som läser samma systemprompt om och om igen, gör cache-hit-frekvensen den billigare än allt annat i den här jämförelsen.

Kan jag självhosta Qwen, DeepSeek och GLM på egen hårdvara?

Ja, alla tre publicerar öppna vikter. Qwens dense 27B är lättast och sägs köra på runt 18GB VRAM, så ett enda 24GB-kort räcker. DeepSeek V4 och GLM-5.2 är stora Mixture-of-Experts-modeller som vill ha hårdvara i klusterklass. Serva vilken som helst av dem med vLLM eller SGLang när du växer förbi en enda maskin.

Vilken har störst kontextfönster?

De klustrar sig kring 1M tokens, men platta inte till detaljerna. DeepSeek V4 har officiellt 1M, och GLM-5.2 nådde 1M i mitten av juni 2026. Qwens öppna modeller varierar: Qwen3-Coder-Next har 256K nativt, medan vissa hostade "Plus"-nivåer når ungefär 1M. Kontrollera den specifika checkpointen du använder i drift snarare än att anta.

Är GLM-5.2 lika bra som Claude eller GPT för kodning?

Den ligger nära på benchmarks (SWE-bench Pro 62.1 mot Claude Opus 4.8 runt 69) och närmare i praktiken än gapet antyder. I vårt tre veckor långa test gjorde GLM-5.2 merparten av vårt kodningsarbete för $72/mo mot de ~$200/mo vi betalar för Claude Max. Avvägningen är ett hårt veckotak som stoppade oss på dag fem under intensiva veckor.

Vad sägs om Kimi K2.6, varför är den inte en av de tre?

Kimi (Moonshot) är verklig och stark. BenchLM rankar den som #2 bland kinesiska modeller totalt (81) och 88.7 på kodning. Vi behöll den exakta trekamps-ramen folk söker på, så Kimi kom inte med i huvudurvalet. Se det som det naturliga fjärde valet på en längre öppen-vikt-lista, inte en utelämning.

Vilken licens kan jag använda kommersiellt?

Alla tre. DeepSeek och GLM släpps under MIT, och Qwens öppna modeller under Apache 2.0. Alla dessa är kommersiellt vänliga. Apache 2.0 är mest tillåtande, med uttryckliga patentvillkor, vilket kan spela roll vid omdistribution. Bekräfta alltid licensen på Hugging Face-modellkortet för den exakta modell du använder i drift.

Qwen vs DeepSeek V4, vilken bör jag välja för en API-baserad produkt?

DeepSeek V4 för kostnadskänsliga, högvolyms- eller RAG-tunga produkter, tack vare cache-hit-prisfördelen. Qwen när du behöver flerspråkig bredd eller specifikt en Apache 2.0-licens. Båda finns tillgängliga via API och båda går att självhosta, så de avgörande faktorerna är oftast din tokenvolym och dina licensbegränsningar.

Slutsatsen

Tvinga inte fram en enda vinnare ur Qwen vs DeepSeek vs GLM. Nivåindela dem, och välj sedan efter uppgift:

• GLM-5.2 för agentisk kodning och långsiktiga agenter. Det är den vi körde i tre veckor för $72/mo, och den förtjänade platsen.
• DeepSeek V4 Flash för billigaste tokens och RAG i stor skala, med ett cache-hit-pris inget annat här matchar.
• Qwen3 för lokal självhostning på blygsam hårdvara, flerspråkigt arbete och den mest tillåtande licensen (Apache 2.0).

Den större läxan: läs benchmark-klustret, inte rankingen, och dra av på självrapporterade siffror. Färskhet betyder mer än ordantal i det här området, eftersom alla tre släpper nya versioner i nästan månatlig takt.

Att välja modell är den enkla delen. Att koppla in den i en produktionsstack med fallbacks, kostnadstak och eval-grindar är där team fastnar. Det är vad vi gör på Techsy, vi kopplar in en öppen-vikt-modell i en produktionsagentstack som håller under verklig trafik.