Qwen проти DeepSeek проти GLM: Велика трійка китайських моделей з відкритими вагами (2026)

Qwen проти DeepSeek проти GLM: Велика трійка китайських моделей з відкритими вагами (2026)

Остання перевірка: 14 липня 2026 року. Версії моделей (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), ціни та ліцензії були повторно перевірені в офіційних джерелах у день публікації.

Qwen проти DeepSeek проти GLM — це саме той запит, який більшість розробників вводять, коли шукають китайську модель з відкритими вагами, здатну конкурувати з Claude та GPT. Ми використовували одну з них, GLM-5.2 (ідентифікатор моделі GLM-5.2[1m]), як нашу основну модель для написання коду протягом трьох тижнів за $72/міс. DeepSeek V4 демонструє заявлені ~80.6% на SWE-bench Verified. Qwen3.6 постачається під ліцензією Apache 2.0, яка є найбільш дозволеною серед представлених. Три лабораторії, три дуже різні стратегії. Ось як вони реально співвідносяться одна з одною: таблиця специфікацій, таблиця бенчмарків із зазначенням того, хто оприлюднив кожну цифру, та реальний тест у продакшені.

Для агентного програмування та довгострокових агентів нашим вибором є GLM-5.2 (ми використовували її в продакшені три тижні). Для най дешевших токенів та масштабованого RAG перемагає DeepSeek V4 Flash за ціною. Для локального хостингу та найбільш дозволеної ліцензії Qwen3 (Apache 2.0) має найширше та найлегше охоплення.

Коротка відповідь:

• Qwen, DeepSeek і GLM — це три окремі компанії (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), а не одна модель.
• Найдешевше за токен: DeepSeek V4 Flash ($0.14 вхід / $0.28 вихід за млн; при попаданні в кеш $0.0028).
• Найкращий вибір для практичного програмування: GLM-5.2 (ми використовували її три тижні в Claude Code); найбільш дозволена ліцензія: Qwen (Apache 2.0).
• Усі три моделі тепер підтримують контекст близько 1 млн токенів, з нюансами для кожної моделі (відкриті моделі Qwen варіюються).

Швидке уточнення: це три окремі компанії, а не одна модель з трьома назвами. Старі чекпоінти DeepSeek R1 «distill Qwen» — це зовсім інша, старіша річ.

Qwen проти DeepSeek проти GLM: короткий огляд

Ці три сімейства роблять протилежні ставки в дизайні. Qwen (Alibaba) має найширшу лінійку з найменшими вимогами до ресурсів для самостійного хостингу та ліцензією Apache 2.0. DeepSeek (DeepSeek) пропонує двоуровневу стратегію співвідношення ціни та продуктивності, побудовану на величезних моделях Mixture-of-Experts (MoE). GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) спеціалізується на програмуванні та довгострокових агентах. Ось таблиця специфікацій поруч.

Два зауваження. Qwen розділяє свої відкриті моделі та закритий флагман «Max», доступний лише через API, тому чітко вказуйте, яку саме модель ви маєте на увазі. А кількість параметрів DeepSeek V4 взята з блогів, а не з офіційних джерел, тому вони мають позначку «за повідомленнями».

Як Qwen, DeepSeek та GLM порівнюються за бенчмарками?

Жодна модель не виграє в кожному бенчмарку, тому дивіться на загальну картину, а не лише на рейтинг. У програмуванні GLM-5.2 лідирує в задачах довгострокових агентів, тоді як DeepSeek V4 Pro очолює агреговані бали за кодом. У логічних задачах обидві наближаються до насичення в AIME. За індексами загального інтелекту GLM посідає середні позиції серед моделей з відкритими вагами. Різні інструменти тестування роблять порівняння чисел між моделями складним, тому кожен результат нижче позначено тим, хто його опублікував.

Легенда: [SR] = дані, надані самим постачальником. [3P] = сторонній лідерборд, незалежний агрегатор або наш власний практичний досвід. Комірка n/a означає, що постачальник не опублікував порівнянний результат, а не нуль.

Чесний погляд на бенчмарки китайських моделей з відкритими вагами у 2026 році: жодна модель не виграє в усіх рядках, і половина вражаючих цифр надана самими постачальниками. Результат Qwen3.6-27B 77.2% походить з одного блогу, а DeepSeek ~80.6% використовував «неперевірений скаффолд», тому ставтеся до обох обережно. У власному тестуванні ми покладаємося на лідерборд SWE-bench та Artificial Analysis, а не на числа з контент-ферм, оскільки зміна скаффолду сама по собі може змінити результат на кілька пунктів. Якщо модель цитує лише свій власний звіт, знижуйте її рейтинг.

DeepSeek V4: Король співвідношення ціни та продуктивності

DeepSeek V4 — це вибір, коли важливий кожен мільйон токенів. Вона постачається у двох рівнях: V4 Pro для логічних та агентних задач і V4 Flash для швидких, дешевих викликів з великим обсягом. Її структурна перевага — ціноутворення з урахуванням кешу. Якщо ваше навантаження повторно читає той самий контекст, наприклад, конвеєр RAG або агент, який повторно надсилає системний запит, частота попадання в кеш робить її найдешевшим варіантом тут із великим відривом.

DeepSeek V4 була запущена як попередня версія 24 квітня 2026 року. Заявлена архітектура: MoE 1.6T / 49B активних для V4 Pro та 284B / 13B для V4 Flash, обидва показники взяті з блогів, а не підтверджені офіційно. Ваги розміщені на Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) під ліцензією MIT, з офіційним вікном контексту 1 млн токенів.

Ось де проявляється економіка попадання в кеш: V4 Flash стягує $0.14 за мільйон вхідних токенів при промаху кешу, але лише $0.0028 при попаданні в кеш, проти $0.28 за вихідні токени. Для сервісу RAG, який активно працює з одним сховищем документів, ця різниця є вирішальною. Повні числа можна знайти на офіційній сторінці цін DeepSeek.

Один момент щодо актуальності, який ніхто інший не підкреслює: якщо ви все ще використовуєте ендпоінти deepseek-chat або deepseek-reasoner, вони будуть відключені 24 липня 2026 року о 15:59 UTC. Переходьте на deepseek-v4-pro або deepseek-v4-flash зараз, оскільки цей дедлайн настає всього через десять днів після цієї публікації.

Обирайте DeepSeek V4 для продуктів, чутливих до витрат і орієнтованих на API, особливо тих, що мають великий обсяг повторюваного контексту. Це не модель для самостійного хостингу на одній робочій станції; велика MoE вимагає обладнання кластерного рівня.

Qwen3: Найширше сімейство та найкращий варіант для самостійного хостингу

Qwen3 — це модель для запуску на вашому власному обладнанні. Це найширше сімейство з трьох, відкриті моделі мають ліцензію Apache 2.0 (найбільш дозволену тут), а щільний рівень достатньо легкий для однієї GPU. Вона також є найсильнішою в некодерських аспектах, таких як багатомовна робота, що повністю ігнорується порівняннями, орієнтованими лише на код.

Лінійка глибока. З відкритої сторони ви отримуєте Qwen3.6-27B (щільна), Qwen3.6-35B-A3B (MoE) та лінійку для коду, очолювану Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, контекст 256K). Окремо, Qwen3-Max — це закритий флагман, доступний лише через API, тому не плутайте його з відкритими вагами. Версії та умови ліцензії Apache 2.0 можна знайти в репозиторії Qwen3-Coder на GitHub та в блозі команди Qwen.

У програмуванні Qwen3-Coder-Next показує 70.6-71.3% на SWE-bench Verified у різних інструментах тестування (дані постачальника, SOTA серед відкритих моделей без масштабування часу тестування). Головна новина для самостійного хостингу: щільна модель класу 27B, за повідомленнями, працює приблизно на 18 ГБ VRAM, тобто на одній карті 24 ГБ із запасом. Ця цифра взята з одного блогу, тому перевірте її у своєму налаштуванні. Ось як запустити ці моделі локально та як обслуговувати їх за допомогою vLLM або SGLang, коли ви вийдете за межі одного сервера.

Найменування Qwen є найменш стабільним з трьох, тому перед фіксацією залежності повторно підтверджуйте поточну назву відкритого флагмана. Обирайте Qwen3 для локального розгортання на скромному обладнанні, багатомовного охоплення або будь-якого випадку, коли вам конкретно потрібна ліцензія Apache 2.0, а не MIT.

GLM-5.2: Вибір для програмування та довгострокових агентів

GLM-5.2 — це спеціаліст з програмування та довгострокових агентів, і це та модель, з якою ми знайомі особисто. Це MoE із 753 млрд загальних / ~40 млрд активних параметрів під ліцензією MIT, з вікном контексту 1 млн токенів з середини червня 2026 року та максимальним виводом близько 131 тис. токенів. На агентних бенчмарках вона тримається добре: SWE-bench Pro 62.1, Terminal-Bench 2.1 на рівні 81.0, AIME майже насичений на рівні 99.2, та індекс інтелекту Artificial Analysis 51 (усі дані від третіх сторін).

Ось чесна частина, і це сигнал довіри, який відрізняє це від простого переказу бенчмарків: наша глибина практичного досвіду стосується лише GLM. Ми використовували GLM-5.2 Pro як нашу основну модель для написання коду протягом трьох тижнів у реальних репозиторіях клієнтів, керуючи нею через Claude Code проти сумісного з Anthropic ендпоінту Z.AI (api.z.ai/api/anthropic, ідентифікатор моделі GLM-5.2[1m]). Звичайний тиждень складався приблизно з 1300 наших ~2000 щотижневих запитів. Протягом двох тижнів, насичених міграціями, ми досягли тижневого ліміту на 5-й день, що стало жорсткою зупинкою без можливості перевищення. Вона чисто впоралася з реальним рефакторингом API-маршрутів Next.js 16 приблизно в дюжині файлів. Вартість: $72/міс за тарифом GLM Coding Plan Pro проти ~$200/міс, які ми б інакше платили за Claude Max. Для Qwen3 та DeepSeek V4 ми покладаємося на опубліковані бенчмарки та короткі перевірки через API, тому сприймайте вердикт щодо GLM як той, з яким ми реально жили.

Сама заміна вимагає трьох змінних середовища, які ви можете використати прямо з нашої статті 3 тижні роботи з планом GLM Coding у 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

Три тижні роботи з GLM-5.2 за $72/міс виконали роботу з кодом, за яку ми б зазвичай платили ~$200/міс за Claude Max, поки ми не вперлися в тижневий ліміт на п'ятий день. Повний розбір живе в нашому повному огляді GLM-5.2 та у згаданій вище статті про план кодування; цей розділ навмисно короткий, щоб зберегти рівновагу порівняння трьох моделей. Деталі моделі можна знайти в документації Z.AI.

Скільки коштують Qwen, DeepSeek та GLM?

DeepSeek V4 Flash є найдешевшою за токен, GLM продає плоску підписку (Coding Plan), а не тільки токени, а рівень «Plus» від Qwen займає середню позицію. Усі три мають ліцензії, дружні до комерційного використання. Ціни нижче вказані за 1 млн токенів, станом на 14 липня 2026 року.

Таблиця цін приховує одну велику зміну перспективи. Coding Plan від GLM — це плоска підписка, а не оплата за токени: Lite $18, Pro $72, Max $160 на місяць. Якщо ви пишете код весь день, ця підписка вигідніша за витрати на API GLM за токени, саме тому наш триденний тест базувався на ній. Якщо ви робите лише рідкісні виклики, API GLM за токени або DeepSeek V4 Flash будуть дешевшими.

Щодо ліцензування: DeepSeek і GLM використовують MIT, Qwen — Apache 2.0. Усі три є дружніми до комерційного використання. Apache 2.0 є найбільш дозволеною, якщо ви плануєте перерозподіл або потребуєте чітких патентних умов, тому підтверджуйте точну ліцензію на картці моделі Hugging Face для чекпоінту, який ви розгортаєте.

А тепер питання, через яке покупці китайських моделей дійсно втрачають сон: резидентність даних. Це китайські постачальники. Чи можете ви зберігати дані у своїй юрисдикції? Так, якщо ви використовуєте самостійний хостинг: відкриті ваги плюс MIT або Apache 2.0 означають, що ви можете запустити будь-яку з них на інфраструктурі ЄС (або вашого регіону), і жоден запит не залишить вашу мережу. Розміщений API — це протилежність: ваші дані йдуть до постачальника, і наш огляд GLM звертає увагу на умови хостингу в Китаї та зберігання даних саме для розміщеного ендпоінту. Тому для суворого хостингу в ЄС або відповідності вимогам використовуйте самостійний хостинг, і Qwen найпростіше розмістити самостійно. (І так, deepseek-chat / deepseek-reasoner все одно відключаються 24.07.2026 о 15:59 UTC.)

Що обрати?

Немає єдиного переможця, тому підбирайте модель під задачу. Нижче наведено матрицю рішень за випадками використання. Коротко: GLM-5.2 для агентного програмування, DeepSeek V4 Flash для найдешевших токенів, DeepSeek V4 Pro або GLM для найскладнішої логіки, а Qwen3 для локального самостійного хостингу, багатомовності та резидентності даних.

Чому не Kimi? Слушне запитання, адже Kimi K2.6 (Moonshot) є реальною та сильною: BenchLM ставить її на #2 серед китайських моделей (загалом 81, код 88.7). Ми обмежилися трьома, тому що «qwen vs deepseek vs glm» — це саме той набір, який люди шукають, і чисте порівняння трьох залишається корисним. Kimi є природним четвертим варіантом, якщо вам потрібен довший список, і вона належить до ширшого лідерборду open-source LLM разом із Llama та Mistral. Один чесний абзац, без роздування до чотирьох сторін.

Про автора

Мерт Батур Гюрбуз є співзасновником Techsy.io, де команда поставляє AI-агентів, системи автоматизації та голосові/SDR конвеєри для B2B-клієнтів. Він навчається в Університеті Бірмінгема і пише про стек інструментів LLM, який команда Techsy реально використовує у продакшені.

Співзасновник, Techsy.io — Університет Бірмінгема. Підключайтеся на LinkedIn.

Поширені запитання

Чи є Qwen, DeepSeek та GLM одним і тим самим?

Ні. Вони походять від трьох різних компаній: Alibaba створює Qwen, DeepSeek створює DeepSeek V4, а Zhipu/Z.ai створює GLM. Плутанина зазвичай виникає через старі чекпоінти DeepSeek R1 «distill Qwen», які представляли собою логіку DeepSeek, дистильовану в базові моделі Qwen. Це стара, окрема річ, відмінна від сучасних незалежних флагманів.

Що найкраще для програмування у 2026 році?

Залежить від того, чи використовуєте ви розміщений сервіс чи самостійний хостинг. Для практичного агентного програмування нашим вибором є GLM-5.2 після триденного тесту в продакшені. DeepSeek V4 Pro очолює агрегований бал кодування BenchLM (89.8). Для найсильнішої моделі, яку можна розмістити самостійно, Qwen3-Coder-Next лідирує у відкритому SWE-bench Verified з результатом 70.6-71.3%. Усі три є дійсно придатними для використання.

Яка найдешевша за токен?

DeepSeek V4 Flash, беззаперечно. Вона коштує $0.14 за мільйон вхідних токенів при промаху кешу, $0.0028 при попаданні в кеш та $0.28 за вихідні токени (офіційно, 14 липня 2026 року). Для навантажень з повторюваним контекстом, таких як RAG або агенти, які перечитують системний запит, частота попадання в кеш робить її дешевшою за будь-що інше в цьому порівнянні.

Чи можу я розмістити Qwen, DeepSeek та GLM на своєму обладнанні?

Так, усі три публікують відкриті ваги. Щільна модель Qwen 27B є найлегшою і, за повідомленнями, працює приблизно на 18 ГБ VRAM, тому однієї карти на 24 ГБ достатньо. DeepSeek V4 та GLM-5.2 є великими моделями Mixture-of-Experts, які потребують обладнання кластерного рівня. Обслуговуйте будь-яку з них за допомогою vLLM або SGLang, коли вийдете за межі однієї машини.

Яка має найбільше вікно контексту?

Вони групуються навколо 1 млн токенів, але не ігноруйте деталі. DeepSeek V4 має офіційні 1 млн, а GLM-5.2 досягла 1 млн у середині червня 2026 року. Відкриті моделі Qwen варіюються: Qwen3-Coder-Next має нативні 256K, тоді як деякі розміщені рівні «Plus» досягають приблизно 1 млн. Перевіряйте конкретний чекпоінт, який ви розгортаєте, а не припускайте.

Чи є GLM-5.2 такою ж хорошою для програмування, як Claude або GPT?

Вона близька за бенчмарками (SWE-bench Pro 62.1 проти Claude Opus 4.8 близько 69) і на практиці ближча, ніж здається за розривом у цифрах. У нашому триденному тесті GLM-5.2 виконала більшу частину нашої роботи з кодом за $72/міс проти ~$200/міс, які ми платимо за Claude Max. Компромісом є жорсткий тижневий ліміт, який зупиняв нас на п'ятий день під час завантажених тижнів.

А як щодо Kimi K2.6, чому вона не ввійшла до трійки?

Kimi (Moonshot) є реальною та сильною. BenchLM ставить її на #2 серед китайських моделей загалом (81) та 88.7 за кодом. Ми зберегли точну структуру порівняння трьох моделей, яку люди шукають, тому Kimi не потрапила до головного набору. Вважайте її природним четвертим вибором у довшому списку моделей з відкритими вагами, а не упущенням.

Яку ліцензію я можу використовувати в комерційних цілях?

Усі три. DeepSeek і GLM постачаються під ліцензією MIT, а відкриті моделі Qwen — під Apache 2.0. Кожна з них є дружньою до комерційного використання. Apache 2.0 є найбільш дозволеною, з чіткими патентними умовами, що може мати значення для перерозподілу. Завжди підтверджуйте ліцензію на картці моделі Hugging Face для_exact_ моделі, яку ви розгортаєте.

Qwen проти DeepSeek V4, що обрати для продукту на основі API?

DeepSeek V4 для продуктів, чутливих до витрат, з великим обсягом абоheavy RAG, завдяки перевазі ціноутворення з кешем. Qwen, коли вам потрібне багатомовне охоплення або конкретно ліцензія Apache 2.0. Обидві доступні через API і обидві можна розмістити самостійно, тому вирішальними факторами зазвичай є обсяг токенів та ваші ліцензійні обмеження.

Вердикт

Не намагайтеся знайти єдиного переможця серед Qwen, DeepSeek та GLM. Розподіліть їх за рівнями, а потім обирайте за задачею:

• GLM-5.2 для агентного програмування та довгострокових агентів. Це та, яку ми використовували три тижні за $72/міс, і вона заслужила це місце.
• DeepSeek V4 Flash для найдешевших токенів та масштабованого RAG, з ціною за попадання в кеш, якій ніщо інше тут не відповідає.
• Qwen3 для локального самостійного хостингу на скромному обладнанні, багатомовної роботи та найбільш дозволеної ліцензії (Apache 2.0).

Головний урок: читайте групу бенчмарків, а не рейтинг, і знижуйте довіру до даних, наданих самими постачальниками. Актуальність важливіша за обсяг тексту в цій сфері, оскільки всі три постачальники випускають нові версії майже щомісяця.

Вибір моделі — це легка частина. Інтеграція її в продакшен-стек з резервними варіантами, лімітами витрат та гейтами оцінки — це те, на чому команди застрягають. Саме цим ми займаємося в Techsy, інтегруючи модель з відкритими вагами в продакшен-стек агентів, який витримує реальне навантаження.