Die chinesische LLM-Landschaft hat sich 2026 auf eine enge Flaggschiff-Spitzengruppe verdichtet. Vier Labore — Zhipu, Alibaba, Moonshot und DeepSeek — liefern heute Modelle, die mit westlichen Frontier-Releases bei Kontext, Reasoning und Programmierung direkt konkurrieren, oft zu einem Bruchteil des Preises. Dieser Artikel ist ein Spezifikations- und Preisvergleich der vier relevantesten chinesischen Flaggschiffe, die heute über die einheitliche MeshTok-API verfügbar sind: GLM-5.2, Qwen3.7 Max, Kimi K2.7 Code und DeepSeek V4 Pro.
Wir haben keine Latenz- oder Qualitäts-Benchmarks durchgeführt. Jede Zahl unten stammt aus src/data/models.ts und ist mit einem Taschenrechner reproduzierbar. Ziel ist es, Ihnen bei der Wahl des richtigen Modells für eine gegebene Workload und ein gegebenes Budget zu helfen — basierend auf den Daten, die für Routing-Entscheidungen wirklich zählen: Kontextfenster, Fähigkeiten, maximale Ausgabe und Preis pro Million Token.
Die vier Anwärter: Datenblatt
Alle vier Modelle sind heute unter https://meshtok.com/v1 aufrufbar. Drei davon tragen das flagship-Fähigkeits-Tag im Katalog; Kimi K2.7 Code ist ein Programmierspezialist ohne dieses Tag und wird hier aufgenommen, da es Moonschts relevanteste Entwickler-Veröffentlichung des Jahres 2026 ist.
| Modell | Anbieter | Kontext | Max. Ausgabe | Eingabe $/M | Ausgabe $/M | Veröffentlicht |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek (CN) | 1,000,000 | 32,768 | $0.4286 | $0.8571 | 2026-04 |
| GLM-5.2 | Zhipu (CN) | 1,000,000 | 128,000 | $1.1429 | $4.0000 | 2026-07 |
| Qwen3.7 Max | Alibaba (CN) | 1,000,000 | 8,192 | $0.8571 | $2.5714 | 2026-06 |
| Kimi K2.7 Code | Moonshot (CN) | 256,000 | 8,192 | $0.9286 | $3.8571 | 2026-05 |
Fähigkeiten-Matrix
| Capability | DeepSeek V4 Pro | GLM-5.2 | Qwen3.7 Max | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|---|---|
| Reasoning | ✅ | ✅ | ✅ | — |
| Coding | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Vision (image) | ✅ | — | ✅ | — |
| Tool calling | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| JSON mode | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Flagship tag | ✅ | ✅ | ✅ | — |
Drei strukturelle Beobachtungen aus diesen beiden Tabellen:
- Nur DeepSeek V4 Pro und Qwen3.7 Max sind multimodal. GLM-5.2 — das teuerste der vier — hat keine Bildfähigkeiten. Wenn Ihre Workload Screenshots, Diagramme oder gescannte Dokumente umfasst, verengt sich das Feld auf zwei, bevor der Preis überhaupt ins Gespräch kommt.
- GLM-5.2s 128K max output ist einzigartig. Jedes andere Modell hier begrenzt die Ausgabe auf 8K–32K. Für Workloads, die sehr lange Single-Turn-Antworten ausgeben müssen — komplette Datei-Refactorings, lange Berichte, Multi-File-Scaffolding — ist GLM-5.2 die einzige Option, die nicht abschneidet.
- DeepSeek V4 Pro ist auf beiden Achsen am günstigsten und bei den Tags am vollständigsten. Es trägt
reasoning,coding,image,tools,jsonundflagship— das vollständige Set — und unterbietet dabei jedes andere Modell hier sowohl beim Eingabe- als auch beim Ausgabepreis.
Preisanalyse
Alle Zahlen unten sind arithmetische Projektionen aus den Listenpreisen in src/data/models.ts. Sie sind keine Messungen einer realen Workload. Ihre tatsächliche Rechnung hängt von Ihren realen Prompt- und Antwortlängen ab; der Wert liegt hier im Verhältnis, das stabil und reproduzierbar ist.
Kosten pro 1M Eingabe- + 1M Ausgabe-Token
Eine überschlagsweise Einheit: eine Million Eingabe-Token und eine Million Ausgabe-Token.
| Modell | Eingabe (1M) | Ausgabe (1M) | Gesamt |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $0.43 | $0.86 | $1.29 |
| Qwen3.7 Max | $0.86 | $2.57 | $3.43 |
| Kimi K2.7 Code | $0.93 | $3.86 | $4.79 |
| GLM-5.2 | $1.14 | $4.00 | $5.14 |
Auf dieser Einheit ist DeepSeek V4 Pro 2,7× günstiger als Qwen3.7 Max, 3,7× günstiger als Kimi K2.7 Code und 4,0× günstiger als GLM-5.2. Ausgabe-Token dominieren bei jedem Modell außer DeepSeek die Rechnung — bei V4 Pro liegen Eingabe- und Ausgabepreis innerhalb eines 2×-Verhältnisses, was ungewöhnlich ausgewogen ist.
Kosten für 1M Aufrufe @ 1K Eingabe- + 500 Ausgabe-Token
Eine realistischere Einheit für Chat-artigen Traffic: eine Million kurzer Aufrufe, die jeweils 1.000 Eingabe-Token verbrauchen und 500 Ausgabe-Token produzieren. Das summiert sich auf eine Milliarde Eingabe-Token und 500 Millionen Ausgabe-Token.
| Modell | Eingabe (1B) | Ausgabe (500M) | Gesamt für 1M Aufrufe |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $429 | $429 | $857 |
| Qwen3.7 Max | $857 | $1,286 | $2,143 |
| Kimi K2.7 Code | $929 | $1,929 | $2,857 |
| GLM-5.2 | $1,143 | $2,000 | $3,143 |
Die Reihenfolge stimmt mit der 1M+1M-Einheit überein, mit einer bemerkenswerten Verschiebung: bei Chat-artigem Traffic wird GLM-5.2 zum teuersten der vier (sein Ausgabepreis von $4/M dominiert) und liegt damit leicht über Kimi K2.7 Code. Eine praktische Implikation — wenn Sie $3.000/Monat für GLM-5.2 bei einer Workload ausgeben, die ihr 128K-Ausgabefenster nicht ausdrücklich benötigt, würde dieselbe Traffic-Form auf DeepSeek V4 Pro grob $820/Monat kosten. Ob diese Ersparnis den Qualitäts-Kompromiss wert ist, kann nur Ihre eigene Evaluierung beantworten; die Preislücke ist groß genug, dass Nicht-Messen echtes Geld auf dem Tisch liegen lässt.
Wann welches Modell wählen
Es gibt nicht das „beste chinesische Modell” — nur das richtige Modell für eine gegebene Workload. Nutzen Sie diese Matrix als Ausgangspunkt und validieren Sie mit Ihrer eigenen Evaluierung.
| Workload | Empfehlung | Warum |
|---|---|---|
| Hochvolumiger Multimodal-Chat mit kleinem Budget | DeepSeek V4 Pro | Einziges Modell hier unter $1/1M Eingabe mit Vision. ~2,7× günstiger als Qwen3.7 Max (die einzige andere Multimodal-Option) auf einer 1K+500-Chat-Einheit. |
| Langdokument-Analyse (1M Kontext), kurze bis mittlere Ausgabe | DeepSeek V4 Pro | 1M Kontext + 32K max output deckt die meisten Zusammenfassungs- und Q&A-Fälle ab. Günstigstes 1M-Kontext-Modell in der Gruppe. |
| Workloads, die sehr lange Single-Turn-Ausgabe brauchen (>32K Token) | GLM-5.2 | GLM-5.2s 128K max output ist hier einzigartig. V4 Pro schneidet bei 32K ab; Qwen3.7 Max und Kimi K2.7 Code begrenzen sich auf 8K. |
| Fragen, die das aktuellste Trainingswissen benötigen | GLM-5.2 | Wissensstand 2026-04, der aktuellste in der Gruppe. Nützlich für Anfragen zu aktuellen Ereignissen, APIs oder Bibliotheken. |
| Ausgewogenes Multimodal-Flaggschiff, mittlerer Preis | Qwen3.7 Max | Vision + reasoning + flagship bei $0.86/$2.57. Die goldene Mitte, wenn Sie Multimodalität ohne DeepSeeks Profil wollen oder Alibabas Tooling-Ökosystem benötigen. |
| Ganzes-Repository-Codeanalyse, agentenbasierte Programmierabläufe | Kimi K2.7 Code | Zweckgebaut für langes-Kontext-Codeverständnis. Beachten Sie die 256K-Kontextgrenze und das Fehlen der reasoning/flagship-Tags — wählen Sie es für Code, nicht für allgemeines Reasoning. |
| Schweres mehrstufiges Reasoning, bei dem Sie DeepSeeks Stil bevorzugen | DeepSeek V4 Pro | Trägt reasoning und flagship zum niedrigsten Preis. Für neue Projekte löst V4 Pro auf dem Papier das ältere DeepSeek R1 (0528) ab. |
Eine sinnvolle Standard-Routing-Richtlinie über die vier Modelle: Leiten Sie günstigen, hochvolumigen, multimodalen Traffic an DeepSeek V4 Pro; routen Sie lange-Ausgabe-Refactorings und Aktualitäts-Anfragen an GLM-5.2; verwenden Sie Qwen3.7 Max als ausgewogenen Multimodal-Fallback, wenn Sie Anbieter-Diversität auf einem Hot Path wünschen; heben Sie sich Kimi K2.7 Code für dedizierte Repository-skalige Code-Aufgaben auf, bei denen sein langes-Kontext-Code-Tuning seinen Aufpreis rechtfertigt.
So rufen Sie alle vier auf (echter, lauffähiger Code)
MeshTok stellt einen einzigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt unter https://meshtok.com/v1 bereit. Zwischen den Modellen dieses Artikels zu wechseln ist eine einzeilige Änderung am Feld model — gleiches SDK, gleicher API-Schlüssel, gleiches Anfrageformat. Die Modell-IDs unten sind die echten aus dem Katalog.
# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://meshtok.com/v1",
api_key="sk-your-meshtok-key",
)
def ask(model_id: str, prompt: str) -> str:
"""Same call, different model — switch with one string."""
resp = client.chat.completions.create(
model=model_id,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
return resp.choices[0].message.content
# Real model IDs from the MeshTok catalog
cheap_multimodal = ask("deepseek/deepseek-v4-pro", "Summarize this 200K-token transcript and extract action items.")
long_output = ask("bigmodel/glm-5.2", "Rewrite this 50K-token file with the new API and keep it under 100K tokens.")
balanced_vision = ask("ali/qwen3.7-max", "Describe this screenshot and suggest UI fixes.")
repo_code = ask("moonshot/kimi-k2.7-code", "Analyze this entire repository and list dead code.")Für Streaming-Antworten übergeben Sie stream=True und iterieren über die Chunks; für Tool-Aufrufe übergeben Sie das Argument tools; für strukturierte Ausgabe verwenden Sie response_format={"type": "json_object"}. Alle vier Modelle unterstützen tools und json, daher ist das Anfrageformat bei allen identisch. Siehe die MeshTok-Streaming-Dokumentation und die Tool-Calling-Dokumentation für vollständige Beispiele in Python, JavaScript und cURL.
Häufig gestellte Fragen
Welches der vier ist das günstigste? DeepSeek V4 Pro, mit deutlichem Abstand. Bei $0.4286/$0.8571 pro Million Token ist es das einzige Modell in dieser Gruppe unter $1/M bei sowohl Eingabe als auch Ausgabe. Auf einer 1M-Eingabe-plus-1M-Ausgabe-Einheit ist es 2,7–4,0× günstiger als die anderen drei.
Welches hat das längste Kontextfenster? Drei der vier — DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2 und Qwen3.7 Max — teilen sich ein 1.000.000-Token-Kontextfenster. Kimi K2.7 Code begrenzt sich auf 256.000 Token. Das Kontextfenster ist die deklarierte Obergrenze, die das Modell akzeptiert, keine Qualitätsgarantie an jeder Position — testen Sie langes-Kontext-Verhalten immer mit Ihren eigenen Daten.
Welches hat die längste max output? GLM-5.2, einzigartig, bei 128.000 Token. DeepSeek V4 Pro bietet 32.768; Qwen3.7 Max und Kimi K2.7 Code begrenzen sich auf 8.192. Wenn Ihre Workload sehr lange Single-Turn-Antworten ausgibt, ist GLM-5.2 die einzige Option hier, die nicht abschneidet.
Welche Modelle unterstützen Vision (Bildeingabe)? Nur DeepSeek V4 Pro und Qwen3.7 Max. GLM-5.2 und Kimi K2.7 Code sind rein textbasiert. Bemerkenswerterweise ist GLM-5.2 das teuerste der vier und verfügt dennoch über keine Bildfähigkeiten.
Warum gibt es in diesem Artikel keine Latenz- oder Qualitäts-Benchmarks?
Weil wir keine durchgeführt haben und wir keine Zahlen veröffentlichen werden, die wir nicht mit Roh-Logs belegen können. Latenz hängt von Tageszeit, Region, Prompt-Länge und Warteschlangenzustand ab; eine einzelne First-Token-Latenz-Zahl ohne die Testumgebung ist Marketing, keine Daten. Qualitätsvergleiche ohne ein gemeinsames Eval-Set sind ebenso weich. Die Preis- und Fähigkeitsdaten oben sind der Teil, der stabil und überprüfbar ist. Führen Sie Ihre eigene Evaluierung auf MeshTok mit temperature: 0.0 und Ihren eigenen Prompts für den Rest aus.
Ist Kimi K2.7 Code wirklich ein „Flaggschiff”?
Nein — es trägt nicht das flagship-Fähigkeits-Tag im Katalog und es fehlt das reasoning-Tag. Es ist hier aufgenommen, weil es Moonschts relevanteste Entwickler-Veröffentlichung ist: ein langes-Kontext-Programmierspezialist. Wählen Sie es für Code, nicht für allgemeines Reasoning. Moonschts allzweck-Kimi K2.6 trägt reasoning, falls Sie das benötigen.
Sind diese Preise stabil?
Modellanbieter aktualisieren Listenpreise regelmäßig. Die Zahlen hier spiegeln den MeshTok-Katalog am 2026-08-21 wider. Das updatedDate oben auf der Seite sagt Ihnen, wann der Artikel zuletzt geprüft wurde; die Live-Quelle der Wahrheit ist immer https://meshtok.com/models.
Zuletzt geprüft am 2026-08-21 durch das MeshTok Team. Alle Preise und Fähigkeiten stammen aus dem Live-MeshTok-Modellkatalog (src/data/models.ts) zum Prüfdatum. Für diesen Artikel wurden keine Latenz-, Token-Anzahl- oder Qualitätsmessungen durchgeführt — die gezeigten Zahlen sind arithmetische Projektionen aus veröffentlichten Listenpreisen, keine empirischen Benchmarks.