El panorama de los LLM chinos en 2026 se ha comprimido en un estrecho nivel insignia. Cuatro laboratorios — Zhipu, Alibaba, Moonshot y DeepSeek — lanzan hoy modelos que compiten directamente con los lanzamientos frontera occidentales en contexto, razonamiento y programación, a menudo por una fracción del precio. Este artículo es un enfrentamiento de especificaciones y precios de los cuatro modelos insignia chinos más relevantes disponibles hoy a través de la API unificada de MeshTok: GLM-5.2, Qwen3.7 Max, Kimi K2.7 Code y DeepSeek V4 Pro.
No realizamos benchmarks de latencia ni de calidad. Cada cifra que aparece a continuación proviene de src/data/models.ts y es reproducible con una calculadora. El objetivo es ayudarte a elegir el modelo adecuado para una carga de trabajo y un presupuesto concretos, basándote en los datos que de verdad importan para las decisiones de enrutamiento: ventana de contexto, capacidades, salida máxima y precio por millón de tokens.
Los cuatro contendientes: ficha técnica
Los cuatro modelos se pueden invocar hoy en https://meshtok.com/v1. Tres de ellos llevan la etiqueta de capacidad flagship en el catálogo; Kimi K2.7 Code es un especialista en programación sin esa etiqueta, incluido aquí porque es el lanzamiento más relevante orientado a desarrolladores de Moonshot en 2026.
| Modelo | Proveedor | Contexto | Salida máxima | Entrada $/M | Salida $/M | Lanzamiento |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Matriz de capacidades
| Capability | DeepSeek V4 Pro | GLM-5.2 | Qwen3.7 Max | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|---|---|
| Reasoning | ✅ | ✅ | ✅ | — |
| Coding | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Vision (image) | ✅ | — | ✅ | — |
| Tool calling | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| JSON mode | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Flagship tag | ✅ | ✅ | ✅ | — |
Tres observaciones estructurales a partir de estas dos tablas:
- Solo DeepSeek V4 Pro y Qwen3.7 Max son multimodales. GLM-5.2 — el más caro de los cuatro — no tiene capacidad de imagen. Si tu carga de trabajo incluye capturas de pantalla, diagramas o documentos escaneados, el campo se reduce a dos antes de que el precio siquiera entre en la conversación.
- La salida máxima de 128K de GLM-5.2 es única. Todos los demás modelos aquí se limitan a una salida de 8K–32K. Para cargas de trabajo que necesitan emitir respuestas muy largas en un solo turno — refactorizaciones de archivos completos, informes extensos, scaffolding multi-archivo — GLM-5.2 es la única opción que no truncará.
- DeepSeek V4 Pro es el más barato en ambos ejes y el más completo en etiquetas. Lleva
reasoning,coding,image,tools,jsonyflagship— el conjunto completo — y aun así supera en precio a todos los demás modelos aquí, tanto en entrada como en salida.
Análisis de precios
Todas las cifras de abajo son proyecciones aritméticas a partir de los precios de lista en src/data/models.ts. No son mediciones de ninguna carga de trabajo real. Tu factura real depende de tus longitudes reales de prompt y respuesta; el valor aquí está en la proporción, que es estable y reproducible.
Coste por 1M de tokens de entrada + 1M de salida
Una unidad de cálculo rápido: un millón de tokens de entrada y un millón de tokens de salida.
| Modelo | Entrada (1M) | Salida (1M) | Total |
|---|---|---|---|
| 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 |
En esta unidad, DeepSeek V4 Pro es 2.7× más barato que Qwen3.7 Max, 3.7× más barato que Kimi K2.7 Code y 4.0× más barato que GLM-5.2. Los tokens de salida dominan la factura en todos los modelos excepto en DeepSeek — para V4 Pro, los precios de entrada y salida están dentro de una proporción de 2×, algo inusualmente equilibrado.
Coste de 1M de llamadas @ 1K de entrada + 500 tokens de salida
Una unidad más realista para tráfico estilo chat: un millón de llamadas cortas, cada una consumiendo 1.000 tokens de entrada y produciendo 500 tokens de salida. Eso suma en total 1.000 millones de tokens de entrada y 500 millones de tokens de salida.
| Modelo | Entrada (1B) | Salida (500M) | Total para 1M de llamadas |
|---|---|---|---|
| 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 |
El orden es consistente con la unidad 1M+1M, con un cambio notable: en el tráfico estilo chat, GLM-5.2 se convierte en el más caro de los cuatro (su precio de salida de $4/M domina), superando a Kimi K2.7 Code. Una implicación práctica — si gastas $3.000/mes en GLM-5.2 para una carga de trabajo que no necesita específicamente su ventana de salida de 128K, el mismo perfil de tráfico en DeepSeek V4 Pro costaría aproximadamente $820/mes. Si ese ahorro compensa el sacrificio en calidad es una pregunta que solo tu propia evaluación puede responder; la diferencia de precio es lo suficientemente grande como para que no medirla deje dinero real sobre la mesa.
Cuándo elegir cuál
No existe el “mejor modelo chino” — solo el modelo adecuado para una carga de trabajo concreta. Usa esta matriz como punto de partida y valida con tu propia evaluación.
| Carga de trabajo | Recomendado | Por qué |
|---|---|---|
| Chat multimodal de alto volumen con presupuesto ajustado | DeepSeek V4 Pro | Único modelo aquí por debajo de $1/1M de entrada con visión. ~2.7× más barato que Qwen3.7 Max (la única otra opción multimodal) en una unidad de chat 1K+500. |
| Análisis de documentos largos (1M de contexto), salida de corta a media | DeepSeek V4 Pro | 1M de contexto + 32K de salida máxima cubre la mayoría de resúmenes y de preguntas y respuestas. El modelo más barato con 1M de contexto del grupo. |
| Cargas de trabajo que necesitan salida muy larga en un solo turno (>32K tokens) | GLM-5.2 | La salida máxima de 128K de GLM-5.2 es única aquí. V4 Pro trunca en 32K; Qwen3.7 Max y Kimi K2.7 Code se limitan a 8K. |
| Preguntas que necesitan el conocimiento de entrenamiento más reciente | GLM-5.2 | Corte de conocimiento 2026-04, el más reciente del grupo. Útil para consultas sobre eventos recientes, APIs o librerías. |
| Insignia multimodal equilibrado, precio medio | Qwen3.7 Max | Vision + reasoning + flagship a $0.86/$2.57. El término medio cuando quieres multimodalidad sin el perfil de DeepSeek, o necesitas el ecosistema de herramientas de Alibaba. |
| Análisis de repositorios completos, flujos de programación agéntica | Kimi K2.7 Code | Construido específicamente para entender código de contexto largo. Ten en cuenta el límite de contexto de 256K y la ausencia de las etiquetas reasoning/flagship — elígelo para código, no para razonamiento general. |
| Razonamiento multi-paso difícil donde quieres el estilo de DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | Lleva reasoning y flagship al precio más bajo. Para proyectos nuevos, V4 Pro supera en papel al antiguo DeepSeek R1 (0528). |
Una política de enrutamiento por defecto razonable entre los cuatro: envía el tráfico multimodal barato y de alto volumen a DeepSeek V4 Pro; enruta las refactorizaciones de salida larga y las consultas de conocimiento reciente a GLM-5.2; usa Qwen3.7 Max como fallback multimodal equilibrado cuando quieras diversidad de proveedores en una ruta caliente; reserva Kimi K2.7 Code para tareas dedicadas de código a escala de repositorio donde su ajuste de código de contexto largo justifica su sobreprecio.
Cómo llamar a los cuatro (código real y ejecutable)
MeshTok expone un único endpoint compatible con OpenAI en https://meshtok.com/v1. Cambiar entre cualquier modelo de este artículo es modificar una línea en el campo model — mismo SDK, misma API key, mismo formato de solicitud. Los IDs de modelo de abajo son los reales del catálogo.
# 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.")Para respuestas en streaming, pasa stream=True e itera los chunks; para llamada a herramientas, pasa el argumento tools; para salida estructurada, usa response_format={"type": "json_object"}. Los cuatro modelos soportan tools y json, así que el formato de solicitud es idéntico en todos. Consulta la documentación de streaming de MeshTok y la documentación de llamada a herramientas para ejemplos completos en Python, JavaScript y cURL.
Preguntas frecuentes
¿Cuál de los cuatro es el más barato? DeepSeek V4 Pro, por amplio margen. A $0.4286/$0.8571 por millón de tokens, es el único modelo de este grupo por debajo de $1/M tanto en entrada como en salida. En una unidad de 1M de entrada más 1M de salida es 2.7–4.0× más barato que los otros tres.
¿Cuál tiene la ventana de contexto más larga? Tres de los cuatro — DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2 y Qwen3.7 Max — comparten una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens. Kimi K2.7 Code se limita a 256.000 tokens. La ventana de contexto es el límite superior declarado que el modelo acepta, no una garantía de calidad en cada posición — prueba siempre el comportamiento de contexto largo con tus propios datos.
¿Cuál tiene la salida máxima más larga? GLM-5.2, de forma única, con 128.000 tokens. DeepSeek V4 Pro ofrece 32.768; Qwen3.7 Max y Kimi K2.7 Code se limitan a 8.192. Si tu carga de trabajo emite respuestas muy largas en un solo turno, GLM-5.2 es la única opción aquí que no truncará.
¿Qué modelos soportan visión (entrada de imagen)? Solo DeepSeek V4 Pro y Qwen3.7 Max. GLM-5.2 y Kimi K2.7 Code son solo de texto. Cabe destacar que GLM-5.2 es el más caro de los cuatro y, sin embargo, carece de capacidad de imagen.
¿Por qué no hay benchmarks de latencia ni de calidad en este artículo?
Porque no realizamos ninguno, y no vamos a publicar cifras que no podamos respaldar con logs en bruto. La latencia depende de la hora del día, la región, la longitud del prompt y el estado de la cola; una sola cifra de latencia del primer token sin el banco de pruebas es marketing, no datos. Las comparaciones de calidad sin un conjunto de evaluación compartido son igualmente blandas. Los datos de precios y capacidades de arriba son la parte que es estable y verificable. Ejecuta tu propia evaluación en MeshTok con temperature: 0.0 y tus propios prompts para el resto.
¿Es Kimi K2.7 Code realmente un “insignia”?
No — no lleva la etiqueta de capacidad flagship en el catálogo, y carece de la etiqueta reasoning. Está incluido aquí porque es el lanzamiento más relevante orientado a desarrolladores de Moonshot: un especialista en programación de contexto largo. Elígelo para código, no para razonamiento general. El Kimi K2.6 de propósito general de Moonshot lleva reasoning si lo necesitas.
¿Son estables estos precios?
Los proveedores de modelos actualizan los precios de lista periódicamente. Las cifras de aquí reflejan el catálogo de MeshTok en 2026-08-21. El updatedDate en la parte superior de la página te dice cuándo se revisó por última vez el artículo; la fuente de verdad en vivo es siempre https://meshtok.com/models.
Revisado por última vez el 2026-08-21 por el MeshTok Team. Todos los precios y capacidades se toman del catálogo en vivo de modelos de MeshTok (src/data/models.ts) en la fecha de revisión. No se realizaron mediciones de latencia, conteo de tokens ni de calidad para este artículo — las cifras mostradas son proyecciones aritméticas de los precios de lista publicados, no benchmarks empíricos.