Qwen vs DeepSeek vs GLM: Bộ ba mô hình mã nguồn mở hàng đầu của Trung Quốc (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Bộ ba mô hình mã nguồn mở hàng đầu của Trung Quốc (2026)

Xác minh lần cuối: Ngày 14 tháng 7 năm 2026. Các phiên bản mô hình (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), mức giá và giấy phép đã được kiểm tra lại trên các kênh chính thức vào ngày bài viết này được công khai.

Qwen vs DeepSeek vs GLM là cụm từ tìm kiếm chính xác mà hầu hết các nhà phát triển nhập vào khi họ muốn tìm một mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc có khả năng cạnh tranh sòng phẳng với Claude và GPT. Chúng tôi đã sử dụng một trong số chúng, GLM-5.2 (chuỗi mô hình GLM-5.2[1m]), làm mô hình lập trình chính trong ba tuần với chi phí $72/tháng. DeepSeek V4 đạt khoảng ~80.6% trên SWE-bench Verified theo báo cáo. Qwen3.6 được phát hành dưới giấy phép Apache 2.0, giấy phép cởi mở nhất trong nhóm này. Ba phòng thí nghiệm, ba chiến lược rất khác biệt. Dưới đây là cách chúng thực sự so sánh với nhau, bao gồm bảng thông số kỹ thuật, bảng điểm chuẩn ghi rõ nguồn cung cấp số liệu và một bài kiểm tra thực tế trong môi trường production.

Đối với lập trình dạng tác nhân (agentic coding) và các tác nhân dài hạn, GLM-5.2 là lựa chọn của chúng tôi (chúng tôi đã chạy nó trong ba tuần ở môi trường production). Đối với token rẻ nhất và RAG ở quy mô lớn, DeepSeek V4 Flash thắng về giá. Đối với việc tự lưu trữ cục bộ (self-hosting) và giấy phép cởi mở nhất, Qwen3 (Apache 2.0) có dấu chân nhẹ nhất và phạm vi hỗ trợ rộng nhất.

Câu trả lời nhanh:

• Qwen, DeepSeek và GLM là ba công ty riêng biệt (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai), không phải là một mô hình duy nhất.
• Rẻ nhất tính theo token: DeepSeek V4 Flash ($0.14 đầu vào / $0.28 đầu ra mỗi triệu token; cache-hit $0.0028).
• Lựa chọn tốt nhất cho lập trình thực tế: GLM-5.2 (chúng tôi đã chạy nó ba tuần trong Claude Code); giấy phép cởi mở nhất: Qwen (Apache 2.0).
• Cả ba hiện đều đạt ngữ cảnh khoảng 1 triệu token, với những sắc thái riêng tùy theo mô hình (các mô hình mở của Qwen có sự khác biệt).

Làm rõ nhanh: đây là ba công ty riêng biệt, không phải một mô hình với ba tên gọi khác nhau. Các checkpoint "distill Qwen" cũ hơn của DeepSeek R1 là một thứ hoàn toàn khác và đã cũ.

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Tổng quan nhanh

Ba họ mô hình này đưa ra các cược thiết kế trái ngược nhau. Qwen (Alibaba) có danh mục sản phẩm rộng nhất với yêu cầu tài nguyên tự lưu trữ nhẹ nhất và giấy phép Apache 2.0. DeepSeek (DeepSeek) là chiến lược cân bằng giữa giá và hiệu suất hai tầng, xây dựng trên các mô hình Mixture-of-Experts (MoE) khổng lồ. GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) là chuyên gia về lập trình và các tác nhân dài hạn. Dưới đây là bảng thông số kỹ thuật đặt cạnh nhau.

Hai lưu ý. Qwen tách các mô hình mở khỏi flagship "Max" đóng, chỉ dùng qua API, vì vậy hãy gọi đúng tên mô hình bạn muốn nói đến. Và số lượng tham số của DeepSeek V4 được báo cáo trên blog chứ không phải xác nhận chính thức, đó là lý do chúng mang nhãn "theo báo cáo".

Qwen, DeepSeek và GLM so sánh như thế nào trên các điểm chuẩn?

Không có mô hình duy nhất thắng mọi điểm chuẩn, vì vậy hãy nhìn vào cụm kết quả thay vì thứ hạng. Về lập trình, GLM-5.2 dẫn đầu trong các tác vụ tác nhân dài hạn trong khi DeepSeek V4 Pro đứng đầu về điểm tổng hợp lập trình. Về lý luận, cả hai đều đẩy AIME gần mức bão hòa. Về các chỉ số trí tuệ tổng quát, GLM nằm ở mức trung bình trong nhóm mã nguồn mở. Các khung kiểm thử (harnesses) khác nhau khiến việc so sánh số liệu giữa các mô hình trở nên khập khiễng, vì vậy mỗi điểm số dưới đây đều được ghi rõ nguồn công bố.

Chú thích: [SR] = tự báo cáo bởi nhà cung cấp. [3P] = bảng xếp hạng bên thứ ba, bộ tổng hợp độc lập hoặc kiểm tra thực tế của chúng tôi. Ô n/a nghĩa là nhà cung cấp không công bố điểm số tương đương, không phải là số 0.

Cách đọc trung thực về các điểm chuẩn mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc năm 2026: không có mô hình nào thắng mọi dòng, và một nửa những con số bắt mắt là tự báo cáo. Con số 77.2% của Qwen3.6-27B đến từ một blog duy nhất, và con số ~80.6% của DeepSeek sử dụng "khung chưa xác minh", vì vậy hãy thận trọng với cả hai. Trong các bài kiểm tra của riêng mình, chúng tôi dựa vào bảng xếp hạng SWE-bench và Artificial Analysis hơn là các con số từ các trang trại nội dung, vì chỉ một thay đổi nhỏ trong khung kiểm thử cũng có thể làm điểm số thay đổi vài điểm. Khi một mô hình chỉ trích dẫn báo cáo của chính nó, hãy giảm độ tin cậy xuống một bậc.

DeepSeek V4: Vua hiệu suất trên giá thành

DeepSeek V4 là lựa chọn khi mỗi triệu token đều quan trọng. Nó cung cấp hai tầng: V4 Pro cho công việc lý luận và tác nhân, và V4 Flash cho các lệnh gọi nhanh, rẻ và khối lượng lớn. Lợi thế cấu trúc của nó nằm ở giá bộ nhớ đệm (cache). Nếu khối lượng công việc của bạn đọc lại cùng một ngữ cảnh, như đường ống RAG hoặc một tác nhân gửi lại prompt hệ thống, tỷ lệ cache-hit khiến nó trở thành lựa chọn rẻ nhất ở đây với biên độ lớn.

DeepSeek V4 ra mắt dưới dạng xem trước vào ngày 24 tháng 4 năm 2026. Kiến trúc được báo cáo: MoE 1.6T / 49B-kích hoạt cho V4 Pro và 284B / 13B cho V4 Flash, cả hai đều được báo cáo trên blog chứ không được xác nhận chính thức. Trọng số mô hình nằm trên Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) dưới giấy phép MIT, với cửa sổ ngữ cảnh chính thức 1 triệu token.

Đây là nơi kinh tế học cache-hit phát huy tác dụng: V4 Flash tính phí $0.14 mỗi triệu token đầu vào khi cache miss nhưng chỉ $0.0028 khi cache hit, so với $0.28 cho đầu ra. Đối với một dịch vụ RAG liên tục truy cập vào cùng một kho tài liệu, khoảng chênh lệch này là yếu tố quyết định. Các con số đầy đủ có trên trang giá chính thức của DeepSeek.

Một bẫy sự mới mẻ mà không ai khác đề cập: nếu bạn vẫn đang gọi deepseek-chat hoặc deepseek-reasoner, các endpoint này sẽ ngừng hoạt động vào 15:59 UTC ngày 24-07-2026. Hãy chuyển sang deepseek-v4-pro hoặc deepseek-v4-flash ngay bây giờ, vì hạn chót này chỉ còn mười ngày sau khi bài viết này được đăng.

Chọn DeepSeek V4 cho các sản phẩm nhạy cảm về chi phí, ưu tiên API, đặc biệt là những sản phẩm có ngữ cảnh lặp lại nhiều. Đây không phải là mô hình bạn tự lưu trữ trên một máy trạm đơn lẻ; MoE lớn cần phần cứng cấp độ cluster.

Qwen3: Họ mô hình rộng nhất và dễ tự lưu trữ nhất

Qwen3 là mô hình để chạy trên phần cứng của riêng bạn. Đây là họ mô hình rộng nhất trong ba cái, các mô hình mở mang giấy phép Apache 2.0 (cởi mở nhất trong nhóm này), và tầng dense đủ nhẹ để chạy trên một GPU duy nhất. Nó cũng mạnh nhất trên các trục không phải lập trình như công việc đa ngôn ngữ, điều mà các so sánh chỉ tập trung vào lập trình bỏ qua hoàn toàn.

Danh mục sản phẩm rất sâu. Ở phía mã nguồn mở, bạn có Qwen3.6-27B (dense), Qwen3.6-35B-A3B (MoE), và dòng lập trình đứng đầu là Qwen3-Coder-Next (80B-A3B, ngữ cảnh 256K). Riêng biệt, Qwen3-Max là flagship đóng, chỉ dùng qua API, vì vậy đừng nhầm lẫn nó với các trọng số mở. Các phiên bản và điều khoản Apache 2.0 có trên kho GitHub Qwen3-Coder và blog của đội ngũ Qwen.

Về lập trình, Qwen3-Coder-Next đạt 70.6-71.3% SWE-bench Verified trên các khung kiểm thử khác nhau (tự báo cáo, SOTA среди các mô hình mở không có scaling thời gian kiểm thử). Tiêu đề tự lưu trữ: lớp dense 27B reportedly chạy trên khoảng 18GB VRAM, vừa vặn trên một card 24GB. Con số này đến từ một blog, vì vậy hãy xác minh nó trên thiết lập của riêng bạn. Dưới đây là cách chạy các mô hình này cục bộ, và cách phục vụ chúng với vLLM hoặc SGLang khi bạn mở rộng quy mô vượt quá một máy chủ.

Cách đặt tên của Qwen là kém ổn định nhất trong ba nhóm, vì vậy hãy xác nhận lại tên flagship mở hiện tại trước khi ghim phụ thuộc. Chọn Qwen3 để triển khai cục bộ trên phần cứng khiêm tốn, phủ sóng đa ngôn ngữ, hoặc bất kỳ trường hợp nào bạn cụ thể cần Apache 2.0 thay vì MIT.

GLM-5.2: Lựa chọn cho lập trình và tác nhân dài hạn

GLM-5.2 là chuyên gia về lập trình và tác nhân dài hạn, và đây là mô hình mà chúng tôi biết rõ qua trải nghiệm trực tiếp. Đây là mô hình MoE 753B-tổng / ~40B-kích hoạt dưới giấy phép MIT, với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token từ giữa tháng 6 năm 2026 và đầu ra tối đa khoảng 131K. Trên các điểm chuẩn tác nhân, nó thể hiện tốt: SWE-bench Pro 62.1, Terminal-Bench 2.1 ở mức 81.0, AIME gần bão hòa ở 99.2, và Chỉ số Trí tuệ Artificial Analysis là 51 (tất cả từ bên thứ ba).

Đây là phần trung thực, và đó là tín hiệu đáng tin cậy phân biệt phần này với một bản sao chép điểm chuẩn: độ sâu trải nghiệm thực tế của chúng tôi chỉ dành cho GLM. Chúng tôi đã chạy GLM-5.2 Pro làm mô hình lập trình chính trong ba tuần trên các kho mã thực tế của khách hàng, được điều khiển qua Claude Code đối với endpoint tương thích Anthropic của Z.AI (api.z.ai/api/anthropic, chuỗi mô hình GLM-5.2[1m]). Một tuần bình thường chiếm khoảng 1.300 trong số ~2.000 prompt hàng tuần của chúng tôi. Trong hai tuần nặng về di chuyển mã, chúng tôi đã chạm giới hạn hàng tuần vào ngày thứ 5, một điểm dừng cứng không có quá giới hạn. Nó đã xử lý sạch sẽ một cuộc tái cấu trúc API-route Next.js 16 thực tế trên khoảng một chục tệp. Chi phí: $72/tháng ở gói GLM Coding Plan Pro so với ~$200/tháng mà lẽ ra chúng tôi phải trả cho Claude Max. Đối với Qwen3 và DeepSeek V4, chúng tôi dựa vào các điểm chuẩn đã công bố cộng với các kiểm tra nhanh API ngắn hơn, vì vậy hãy coi kết luận về GLM là kết quả từ trải nghiệm thực tế của chúng tôi.

Việc chuyển đổi chỉ gồm ba biến môi trường, mà bạn có thể tái sử dụng thẳng từ bài viết 3 tuần chạy GLM Coding Plan trong Claude Code của chúng tôi:

# 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

Ba tuần sử dụng GLM-5.2 với $72/tháng đã thực hiện công việc lập trình mà bình thường chúng tôi phải trả ~$200/tháng cho Claude Max, cho đến khi chúng tôi chạm giới hạn hàng tuần vào ngày thứ năm. Bài phân tích đầy đủ nằm trong đánh giá đầy đủ về GLM-5.2 của chúng tôi và bài viết về gói coding plan ở trên; phần này được giữ ngắn gọn có chủ đích để duy trì sự cân bằng trong so sánh ba chiều. Chi tiết mô hình có trên tài liệu Z.AI.

Qwen, DeepSeek và GLM có giá bao nhiêu?

DeepSeek V4 Flash là rẻ nhất tính theo token, GLM bán gói đăng ký phẳng (Coding Plan) thay vì chỉ tính theo token, và gói "Plus" của Qwen nằm ở mức trung bình. Cả ba đều có giấy phép thân thiện với thương mại. Giá dưới đây là cho mỗi 1 triệu token, được lấy vào ngày 14 tháng 7 năm 2026.

Bảng giá che giấu một sự thay đổi góc nhìn lớn. Coding Plan của GLM là gói đăng ký phẳng, không tính theo token: Lite $18, Pro $72, Max $160 mỗi tháng. Nếu bạn lập trình cả ngày, gói đăng ký này rẻ hơn chi phí API GLM tính theo token, đó chính xác là lý do bài kiểm tra ba tuần của chúng tôi chạy trên nó. Nếu bạn chỉ thực hiện các lệnh gọi thỉnh thoảng, API GLM tính theo token hoặc DeepSeek V4 Flash sẽ rẻ hơn.

Về giấy phép: DeepSeek và GLM là MIT, Qwen là Apache 2.0. Cả ba đều thân thiện với thương mại. Apache 2.0 là cởi mở nhất nếu bạn dự định phân phối lại hoặc cần các điều khoản bằng sáng chế rõ ràng, vì vậy hãy xác nhận giấy phép chính xác trên thẻ mô hình Hugging Face cho checkpoint bạn triển khai.

Bây giờ đến câu hỏi mà người mua mô hình Trung Quốc thực sự mất ngủ: quyền cư trú dữ liệu. Đây là các nhà cung cấp Trung Quốc. Bạn có thể giữ dữ liệu trong khu vực pháp lý của mình không? Có, nếu bạn tự lưu trữ: trọng số mở cộng với MIT hoặc Apache 2.0 nghĩa là bạn có thể chạy bất kỳ mô hình nào trong số chúng trên cơ sở hạ tầng EU (hoặc khu vực của riêng bạn) và không có yêu cầu nào rời khỏi mạng của bạn. API lưu trữ thì ngược lại: dữ liệu của bạn đi đến nhà cung cấp, và bài đánh giá GLM của chúng tôi nêu bật các điều khoản lưu trữ và lưu giữ dữ liệu tại Trung Quốc của Z.ai cụ thể cho endpoint lưu trữ. Vì vậy, đối với lưu trữ EU nghiêm ngặt hoặc tuân thủ, hãy tự lưu trữ, và Qwen là dễ tự lưu trữ nhất trong số đó. (Và vâng, deepseek-chat / deepseek-reasoner vẫn ngừng hoạt động lúc 15:59 UTC ngày 24-07-2026.)

Bạn nên chọn cái nào?

Không có người chiến thắng duy nhất, vì vậy hãy khớp mô hình với công việc. Dưới đây là ma trận quyết định theo trường hợp sử dụng. Tóm tắt nhanh: GLM-5.2 cho lập trình tác nhân, DeepSeek V4 Flash cho token rẻ nhất, DeepSeek V4 Pro hoặc GLM cho lý luận khó nhất, và Qwen3 cho tự lưu trữ cục bộ, phạm vi đa ngôn ngữ và quyền cư trú dữ liệu.

Tại sao không phải Kimi? Câu hỏi hợp lý, vì Kimi K2.6 (Moonshot) là thật và mạnh: BenchLM xếp hạng nó #2 trong các mô hình Trung Quốc (tổng thể 81, lập trình 88.7). Chúng tôi giới hạn ở ba vì "qwen vs deepseek vs glm" là bộ từ khóa chính xác mà mọi người tìm kiếm, và một so sánh ba chiều sạch sẽ vẫn hữu ích. Kimi là lựa chọn thứ tư tự nhiên nếu bạn muốn danh sách ngắn dài hơn, và nó thuộc về bảng xếp hạng LLM mã nguồn mở rộng hơn cùng với Llama và Mistral. Một đoạn trung thực, không lan man bốn chiều.

Về tác giả

Mert Batur Gurbuz là Đồng sáng lập của Techsy.io, nơi đội ngũ phát triển các tác nhân AI, hệ thống tự động hóa và đường ống voice/SDR cho khách hàng B2B. Anh ấy đang học tại Đại học Birmingham và viết về ngăn xếp công cụ LLM mà đội ngũ Techsy thực sự sử dụng trong production.

Đồng sáng lập, Techsy.io — Đại học Birmingham. Kết nối trên LinkedIn.

Câu hỏi thường gặp

Qwen, DeepSeek và GLM có phải là một không?

Không. Chúng đến từ ba công ty khác nhau: Alibaba tạo ra Qwen, DeepSeek tạo ra DeepSeek V4, và Zhipu/Z.ai tạo ra GLM. Sự nhầm lẫn thường bắt nguồn từ các checkpoint "distill Qwen" cũ hơn của DeepSeek R1, vốn là lý luận của DeepSeek được chưng cất vào các mô hình nền Qwen. Đó là một thứ riêng biệt, cũ hơn so với các flagship độc lập ngày nay.

Cái nào tốt nhất cho lập trình năm 2026?

Nó phụ thuộc vào việc lưu trữ hay tự lưu trữ. Đối với lập trình tác nhân thực tế, GLM-5.2 là lựa chọn của chúng tôi sau bài kiểm tra production ba tuần. DeepSeek V4 Pro đứng đầu điểm số lập trình tổng hợp của BenchLM (89.8). Đối với mô hình mạnh nhất bạn có thể tự lưu trữ, Qwen3-Coder-Next dẫn đầu SWE-bench Verified mở ở mức 70.6-71.3%. Cả ba đều thực sự hữu dụng.

Cái nào rẻ nhất tính theo token?

DeepSeek V4 Flash, một cách thoải mái. Nó là $0.14 mỗi triệu token đầu vào khi cache miss, $0.0028 khi cache hit, và $0.28 đầu ra (chính thức, ngày 14 tháng 7 năm 2026). Đối với các khối lượng công việc có ngữ cảnh lặp lại như RAG hoặc các tác nhân đọc lại prompt hệ thống, tỷ lệ cache-hit khiến nó rẻ hơn bất kỳ thứ gì khác trong so sánh này.

Tôi có thể tự lưu trữ Qwen, DeepSeek và GLM trên phần cứng của riêng mình không?

Có, cả ba đều công bố trọng số mở. Dense 27B của Qwen là nhẹ nhất và reportedly chạy trên khoảng 18GB VRAM, vì vậy một card 24GB duy nhất là đủ. DeepSeek V4 và GLM-5.2 là các mô hình Mixture-of-Experts lớn cần phần cứng cấp độ cluster. Phục vụ bất kỳ mô hình nào trong số chúng với vLLM hoặc SGLang khi bạn vượt quá một máy.

Cái nào có cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất?

Chúng tập trung quanh 1 triệu token, nhưng đừng làm phẳng chi tiết. DeepSeek V4 là 1 triệu chính thức, và GLM-5.2 đạt 1 triệu vào giữa tháng 6 năm 2026. Các mô hình mở của Qwen khác nhau: Qwen3-Coder-Next là 256K native, trong khi một số gói "Plus" lưu trữ đạt khoảng 1 triệu. Hãy kiểm tra checkpoint cụ thể bạn triển khai thay vì giả định.

GLM-5.2 có tốt như Claude hoặc GPT cho lập trình không?

Nó gần ngang bằng trên các điểm chuẩn (SWE-bench Pro 62.1 so với Claude Opus 4.8 khoảng 69) và trong thực tế còn gần hơn khoảng cách gợi ý. Trong bài kiểm tra ba tuần, GLM-5.2 đã thực hiện hầu hết công việc lập trình của chúng tôi với $72/tháng so với ~$200/tháng chúng tôi trả cho Claude Max. Sự đánh đổi là một giới hạn hàng tuần cứng đã dừng chúng tôi vào ngày thứ năm trong những tuần bận rộn.

Còn Kimi K2.6 thì sao, tại sao nó không nằm trong bộ ba?

Kimi (Moonshot) là thật và mạnh. BenchLM xếp hạng nó là mô hình Trung Quốc #2 tổng thể (81) và 88.7 về lập trình. Chúng tôi giữ khung so sánh ba chiều chính xác mà mọi người tìm kiếm, vì vậy Kimi không nằm trong bộ tiêu đề. Hãy coi nó là lựa chọn thứ tư tự nhiên trong một danh sách ngắn mã nguồn mở dài hơn, không phải là sự bỏ sót.

Giấy phép nào tôi có thể sử dụng cho thương mại?

Cả ba. DeepSeek và GLM phát hành dưới MIT, và các mô hình mở của Qwen dưới Apache 2.0. Mỗi cái trong số đó đều thân thiện với thương mại. Apache 2.0 là cởi mở nhất, với các điều khoản bằng sáng chế rõ ràng, điều này có thể quan trọng cho việc phân phối lại. Luôn xác nhận giấy phép trên thẻ mô hình Hugging Face cho mô hình chính xác bạn triển khai.

Qwen vs DeepSeek V4, tôi nên chọn cái nào cho sản phẩm dựa trên API?

DeepSeek V4 cho các sản phẩm nhạy cảm về chi phí, khối lượng lớn hoặc nặng về RAG, nhờ lợi thế giá cache-hit. Qwen khi bạn cần phạm vi đa ngôn ngữ hoặc cụ thể cần giấy phép Apache 2.0. Cả hai đều có sẵn qua API và cả hai đều có thể tự lưu trữ, vì vậy các yếu tố quyết định thường là khối lượng token và các ràng buộc về giấy phép của bạn.

Phán quyết

Đừng ép buộc một người chiến thắng duy nhất từ Qwen vs DeepSeek vs GLM. Hãy phân tầng chúng, sau đó chọn theo công việc:

• GLM-5.2 cho lập trình tác nhân và các tác nhân dài hạn. Đây là mô hình chúng tôi đã chạy trong ba tuần với $72/tháng, và nó xứng đáng với vị trí đó.
• DeepSeek V4 Flash cho token rẻ nhất và RAG quy mô lớn, với giá cache-hit mà không gì khác ở đây sánh kịp.
• Qwen3 cho tự lưu trữ cục bộ trên phần cứng khiêm tốn, công việc đa ngôn ngữ và giấy phép cởi mở nhất (Apache 2.0).

Bài học lớn hơn: hãy đọc cụm điểm chuẩn, không phải thứ hạng, và giảm giá trị các con số tự báo cáo. Độ mới quan trọng hơn số lượng từ trong lĩnh vực này, vì cả ba đều phát hành các phiên bản mới với tần suất gần như hàng tháng.

Chọn mô hình là phần dễ. Đấu nối nó vào một ngăn xếp production với các fallback, giới hạn chi phí và cổng đánh giá là nơi các đội ngũ bị đình trệ. Đó là những gì chúng tôi làm tại Techsy, đấu nối một mô hình mã nguồn mở vào ngăn xếp tác nhân production chịu được lưu lượng thực tế.