Qwen vs DeepSeek vs GLM：2026 年中國開源權重三大巨頭

Qwen vs DeepSeek vs GLM：2026 年中國開源權重三大巨頭

最後驗證日期：2026 年 7 月 14 日。 模型版本（Qwen3.6、DeepSeek V4、GLM-5.2）、價格及授權條款已於本文發布當天透過官方管道重新確認。

當開發者尋找能與 Claude 和 GPT 抗衡的中國開源權重模型時，「Qwen vs DeepSeek vs GLM」正是他們最常輸入的關鍵詞。我們將其中一款模型 GLM-5.2（模型標識符 GLM-5.2[1m]）作為主要編碼模型，在生產環境中運行了三週，費用為每月 72 美元。DeepSeek V4 在 SWE-bench Verified 基準測試中報告得分約為 80.6%。Qwen3.6 採用 Apache 2.0 授權，這是三者中最寬鬆的授權條款。三家實驗室，三種截然不同的策略。以下是它們的實際表現對比，包含規格表、標註數據來源的基準測試表，以及真實的生產環境測試結果。

針對代理式編碼（agentic coding）和長週期任務代理，GLM-5.2 是我們的首選（我們在生產環境中運行了三週）。若追求最低 Token 成本和規模化 RAG 應用，DeepSeek V4 Flash 在價格上勝出。若需本地自託管且要求最寬鬆的授權，Qwen3（Apache 2.0）擁有最廣泛且輕量的部署 footprint。

快速解答：

• Qwen、DeepSeek 和 GLM 分別屬於三家獨立公司（阿里巴巴、DeepSeek、智譜/Z.ai），並非同一個模型的不同名稱。
• 每 Token 成本最低：DeepSeek V4 Flash（輸入 $0.14 / 輸出 $0.28 per M；緩存命中 $0.0028）。
• 最佳實戰編碼選擇：GLM-5.2（我們在 Claude Code 中運行了三週）；最寬鬆授權：Qwen（Apache 2.0）。
• 三者目前均支援約 100 萬上下文窗口，但各模型細節有所不同（Qwen 開源模型情況各異）。

簡要釐清：這是三家獨立公司，而非擁有三個名稱的單一模型。DeepSeek 較舊的 R1「distill Qwen」檢查點是完全不同的舊技術。

Qwen vs DeepSeek vs GLM 一覽

這三個家族採取了截然設計策略。Qwen（阿里巴巴）擁有最廣泛的產品線、最輕量的自託管 footprint 以及 Apache 2.0 授權。DeepSeek（DeepSeek）主打基於超大混合專家（MoE）模型的雙層性價比策略。GLM-5.2（智譜/Z.ai）則是專精於編碼和長週期任務代理的模型。以下是並列規格表。

兩點說明。Qwen 將其開源模型與閉源、僅限 API 的「Max」旗艦模型分開，因此請明確指定你指的是哪一款。此外，DeepSeek V4 的參數量來自部落格報導而非官方確認，這就是為什麼標註為「據報導」。

Qwen、DeepSeek 和 GLM 在基準測試中的表現如何？

沒有單一模型能在所有基準測試中獲勝，因此請關注整體表現群組而非單一排名。在編碼方面，GLM-5.2 在長週期代理任務中領先，而 DeepSeek V4 Pro 在綜合編碼得分上居首。在推理能力上，兩者都將 AIME 測試推向飽和狀態。在通用智慧指數方面，GLM 在開源權重模型中處於中游。不同的測試框架使得跨模型數值比較變得困難，因此下方的每個分數都標註了發布來源。

圖例：[SR] = 廠商自報。[3P] = 第三方排行榜、獨立聚合器或我們的實測。n/a 表示廠商未發布可比分數，而非零分。

對 2026 年中國開源權重基準測試的誠實解讀：沒有模型贏得每一項測試，且半數引人注目的數字來自廠商自報。Qwen3.6-27B 的 77.2% 來自單一篇格，而 DeepSeek 的 ~80.6% 使用了「未驗證的架構」，因此兩者皆需謹慎看待。在我們自己的測試中，我們更依賴 SWE-bench 排行榜 和 Artificial Analysis，而非內容農場產生的數字，因為僅改變測試架構就可能使分數波動數個百分點。當模型僅引用自己的成績單時，請適度打折。

DeepSeek V4：性價比之王

當每一百萬個 Token 的成本都至關重要時，DeepSeek V4 是首選。它提供兩個層級：用於推理和代理工作的 V4 Pro，以及用於快速、便宜、高吞吐量調用的 V4 Flash。其結構優勢在於緩存定價。如果你的工作負載重複讀取相同的上下文（例如 RAG 管道或代理重新發送系統提示詞），緩存命中率使其成為此處最具成本效益的選擇，優勢巨大。

DeepSeek V4 於 2026 年 4 月 24 日作為預覽版發布。據報導的架構：V4 Pro 為 1.6T / 49B 活躍 MoE，V4 Flash 為 284B / 13B，這些數據均来自部落格報導而非官方確認。權重位於 Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash)，採用 MIT 授權，官方支援 100 萬上下文窗口。

以下是緩存命中經濟學的具體體現：V4 Flash 在緩存未命中時收取每百萬輸入 $0.14，但在緩存命中時僅收 $0.0028，輸出則為 $0.28。對於頻繁訪問相同文檔儲存的 RAG 服務來說，這一差距至關重要。完整數據請參閱 DeepSeek 官方定價頁面。

有一個鮮少被提及的新鮮度地雷：如果你仍在調用 deepseek-chat 或 deepseek-reasoner，這些端點將於 2026-07-24 15:59 UTC 停用。請立即遷移至 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash，因為該截止日期距本文發布僅十天。

選擇 DeepSeek V4 適用於對成本敏感、以 API 為主的產品，特別是那些具有大量重複上下文的應用。它不是適合在單个工作站上自託管的模型；大型 MoE 需要集群級硬體。

Qwen3：最廣泛的家族與最佳自託管 Footprint

Qwen3 是在你自己的硬體上運行的模型。它是三者中最龐大的家族，開源模型採用 Apache 2.0 授權（此處最寬鬆），且密集參數層級輕量到足以在單張 GPU 上運行。它在非編碼領域（如多語言工作）也表現最強，而這往往是純編碼比較所忽略的。

產品線非常深厚。在開源方面，你可以獲得 Qwen3.6-27B（dense）、Qwen3.6-35B-A3B（MoE），以及由 Qwen3-Coder-Next（80B-A3B，256K 上下文）領銜的編碼系列。另外，Qwen3-Max 是閉源、僅限 API 的旗艦模型，請勿將其與開源權重混淆。版本資訊和 Apache 2.0 條款可在 Qwen3-Coder GitHub 倉庫 和 Qwen 團隊部落格 上找到。

在編碼方面，Qwen3-Coder-Next 在不同測試框架下發布了 70.6-71.3% 的 SWE-bench Verified 分數（自報，在無測試時縮放的開源模型中達到 SOTA）。自託管的亮點：據報導，27B 級別的 dense 模型在大約 18GB VRAM 上運行，單張 24GB 顯卡即可留有餘裕。該數據來自一篇部落格，因此請在你的設置中進行驗證。以下是如何在本地運行這些模型，以及如何在使用超過單台機器後通過 vLLM 或 SGLang 提供服務。

Qwen 的命名是三者中最不穩定的，因此在鎖定依賴項之前，請再次確認當前開源旗艦模型的名稱。若需在適度硬體上進行本地部署、需要多語言覆蓋，或特別需要 Apache 2.0 而非 MIT 授權，請選擇 Qwen3。

GLM-5.2：編碼與長週期代理的首選

GLM-5.2 是編碼和長週期代理的專家，也是我們親身經驗最多的模型。它是一個總參數 753B / 活躍參數 ~40B 的 MoE 模型，採用 MIT 授權，自 2026 年 6 月中旬起支援 100 萬上下文窗口，最大輸出約 131K。在代理基準測試中表現穩健：SWE-bench Pro 62.1，Terminal-Bench 2.1 為 81.0，AIME 接近飽和達 99.2，Artificial Analysis 智慧指數為 51（均為第三方數據）。

以下是誠實的部分，這也是將其與單純基準測試複述區分開來的信任信號：我們的實測深度僅限於 GLM。我們將 GLM-5.2 Pro 作為主要編碼模型，在真實客戶倉庫中運行了三週，通過 Claude Code 驅動並連接至 Z.AI 的 Anthropic 相容端點（api.z.ai/api/anthropic，模型標識符 GLM-5.2[1m]）。正常週期大約消耗我們每週 ~2,000 個提示詞中的 1,300 個。在兩個遷移密集的週期中，我們在第 5 天達到了每週上限，這是一個沒有超額選項的硬性停止。它乾淨地完成了跨越約十幾個文件的真實 Next.js 16 API 路由重構。成本：GLM Coding Plan Pro 層級為 $72/月，而否則我們需為 Claude Max 支付約 $200/月。對於 Qwen3 和 DeepSeek V4，我們依賴已發布的基準測試和較短的 API 抽查，因此請將 GLM 的結論視為我們實際長期使用的結果。

切換過程僅涉及三個環境變數，你可以直接從我們的在 Claude Code 中運行 GLM Coding Plan 三週文章中重用：

# 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

以 $72/月的價格使用 GLM-5.2 三週，完成了我們通常需花費 ~$200/月購買 Claude Max 才能完成的編碼工作，直到我們在第五天觸及每週上限。完整的拆解分析見我們完整的 GLM-5.2 評測 和上述編碼計劃文章；本節故意保持簡短，以確保三方比較的權重均衡。模型詳情請參閱 Z.AI 文檔。

Qwen、DeepSeek 和 GLM 的成本是多少？

DeepSeek V4 Flash 每 Token 成本最低，GLM 銷售固定訂閱制（Coding Plan）而非僅按 Token 計費，Qwen 的「Plus」層級則居中。三者均具備商業友好型授權。以下價格為每 100 萬 Token，數據獲取於 2026 年 7 月 14 日。

定價表隱藏了一個重大的思維轉變。GLM 的 Coding Plan 是固定訂閱制，而非按 Token 計費：Lite $18，Pro $72，Max $160 每月。如果你整天編碼，這種訂閱制比按 Token 計費的 GLM API 支出更划算，這正是我們為期三週的測試基於此方案的原因。如果你僅偶爾調用，按 Token 計費的 GLM API 或 DeepSeek V4 Flash 更便宜。

關於授權：DeepSeek 和 GLM 採用 MIT，Qwen 採用 Apache 2.0。三者均對商業應用友好。如果你計劃分發或需要明確的專利條款，Apache 2.0 是最寬鬆的，因此請在 Hugging Face 模型卡片上確認你部署的檢查點的確切授權。

現在回答中國模型買家真正擔憂的問題：數據駐留。這些是中國供應商。你能將數據保留在你的管轄區內嗎？可以，如果你自託管：開源權重加上 MIT 或 Apache 2.0 意味著你可以在歐盟（或你自己所在區域）的基础設施上運行任何一款模型，且沒有任何請求離開你的網絡。託管 API 則相反：你的數據會發送給供應商，且我們的 GLM 評測特別標註了 Z.ai 針對託管端點的中國託管和保留條款。因此，對於嚴格的 歐盟託管 或合規要求，請選擇自託管，而 Qwen 是最容易自託管的選項。（是的，deepseek-chat / deepseek-reasoner 仍將於 2026-07-24 15:59 UTC 停用。）

你應該選擇哪一款？

沒有单一的贏家，因此請根據任務匹配模型。以下是按用例劃分的決策矩陣。簡而言之：代理式編碼選 GLM-5.2，最低 Token 成本選 DeepSeek V4 Flash，最艱難的推理選 DeepSeek V4 Pro 或 GLM，本地自託管、多語言廣度和數據駐留選 Qwen3。

為什麼不包含 Kimi？ 這是個好問題，因為 Kimi K2.6 (Moonshot) 確實存在且強大：BenchLM 將其排名為中國模型第 2 名（總體 81，編碼 88.7）。我們將範圍限定為三者，因為「qwen vs deepseek vs glm」正是人們搜索的確切組合，且清晰的三方對比更具實用性。如果你想要更長的候選名單，Kimi 是自然的第四選擇，它也應出現在與 Llama 和 Mistral 並列的更廣泛的開源 LLM 排行榜上。一段誠實的段落，避免四方混戰。

關於作者

Mert Batur Gurbuz 是 Techsy.io 的聯合創始人，該團隊為 B2B 客戶交付 AI 代理、自動化系統以及語音/SDR 管道。他就讀於伯明翰大學，並撰寫關於 Techsy 團隊在生產環境中實際使用的 LLM 工具棧的文章。

Techsy.io 聯合創始人 — 伯明翰大學。在 LinkedIn 上聯繫。

常見問題

Qwen、DeepSeek 和 GLM 是同一回事嗎？

不是。它們來自三家不同的公司：阿里巴巴製造 Qwen，DeepSeek 製造 DeepSeek V4，智譜/Z.ai 製造 GLM。混淆通常源於 DeepSeek 較舊的 R1「distill Qwen」檢查點，那是將 DeepSeek 推理蒸馏到 Qwen 基礎模型中。這些是與当今獨立旗艦模型完全不同的舊事物。

2026 年哪款最適合編碼？

這取決於託管還是自託管。對於實戰代理式編碼，經過三週生產環境測試後，GLM-5.2 是我們的首選。DeepSeek V4 Pro 在 BenchLM 綜合編碼得分中居首（89.8）。對於可自託管的最強模型，Qwen3-Coder-Next 在開源 SWE-bench Verified 中以 70.6-71.3% 領先。三者都真正可用。

哪款每 Token 成本最低？

DeepSeek V4 Flash，絕對優勢。緩存未命中時輸入每百萬 $0.14，緩存命中時 $0.0028，輸出 $0.28（官方數據，2026 年 7 月 14 日）。對於像 RAG 或重新讀取系統提示詞的代理這樣的重複上下文工作負載，緩存命中率使其比此比較中的任何其他選項都更便宜。

我可以在自己的硬體上自託管 Qwen、DeepSeek 和 GLM 嗎？

可以，三者都發布了開源權重。Qwen 的 dense 27B 最輕量，據報導在大約 18GB VRAM 上運行，因此單張 24GB 顯卡即可工作。DeepSeek V4 和 GLM-5.2 是大型混合專家模型，需要集群級硬體。一旦超過單台機器，可使用 vLLM 或 SGLang 提供服務。

哪款擁有最大的上下文窗口？

它們集中在 100 萬 Token 左右，但不要忽略細節。DeepSeek V4 官方為 100 萬，GLM-5.2 於 2026 年 6 月中旬達到 100 萬。Qwen 的開源模型各異：Qwen3-Coder-Next 原生為 256K，而某些託管的「Plus」層級可達約 100 萬。請檢查你部署的具體檢查點，不要想當然。

GLM-5.2 在編碼方面是否與 Claude 或 GPT 一樣好？

在基準測試中很接近（SWE-bench Pro 62.1 vs Claude Opus 4.8 約 69），且在實踐中比差距顯示的更接近。在我們為期三週的測試中，GLM-5.2 以 $72/月的成本完成了大部分編碼工作，而我們為 Claude Max 支付約 $200/月。權衡在於繁忙週期中第 5 天會觸及硬性每週上限。

Kimi K2.6 呢，為什麼它不在三者之中？

Kimi (Moonshot) 確實存在且強大。BenchLM 將其排名為整體第 2 名的中國模型（81），編碼得分 88.7。我們保持了人們搜索的確切三方框架，因此 Kimi 未進入標題集合。將其視為更長開源權重候選名單中的自然第四選擇，而非遺漏。

哪種授權可以用於商業用途？

三者皆可。DeepSeek 和 GLM 採用 MIT，Qwen 的開源模型採用 Apache 2.0。每一個都對商業應用友好。Apache 2.0 是最寬鬆的，具有明確的專利條款，這對於分發可能很重要。務必在 Hugging Face 模型卡片上確認你部署的確切模型的授權。

Qwen vs DeepSeek V4，對於基於 API 的產品我該選哪個？

對於成本敏感、高吞吐量或重度 RAG 的產品，由於緩存命中定價優勢，選擇 DeepSeek V4。當你特別需要多語言廣度或 Apache 2.0 授權時，選擇 Qwen。兩者均可通過 API 獲取且均可自託管，因此決定因素通常是你的 Token 量和授權限制。

結論

不要強行從 Qwen vs DeepSeek vs GLM 中選出單一贏家。將它們分層，然後根據任務選擇：

• GLM-5.2 用於代理式編碼和長週期代理。這是我們以 $72/月運行三週的模型，它贏得了這個位置。
• DeepSeek V4 Flash 用於最低 Token 成本和規模化 RAG，其緩存命中價格是此處其他模型無法匹敵的。
• Qwen3 用於適度硬體上的本地自託管、多語言工作以及最寬鬆的授權（Apache 2.0）。

更大的教訓：閱讀基準測試群組而非排名，並對自報數字打折。在這個領域，新鮮度比字數更重要，因為這三者都以近乎每月一次的頻率發布新版本。

選擇模型是簡單的部分。將其接入具有故障轉移、成本上限和評估閘門的生產堆疊才是團隊停滯的地方。這正是我們在 Techsy 所做的，將開源權重模型接入經得起真實流量考驗的生產代理堆疊。