Tanding LLM Tiongkok 2026: GLM-5.2 vs Qwen3.7 Max vs Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro

Lanskap LLM Tiongkok 2026 telah menyusut menjadi satu tingkat unggulan yang ketat. Empat laboratorium — Zhipu, Alibaba, Moonshot, dan DeepSeek — kini merilis model-model yang bersaing langsung dengan rilis frontir Barat dalam hal konteks, penalaran, dan pengkodean, sering kali dengan sebagian kecil dari harganya. Artikel ini adalah tanding spesifikasi dan harga dari empat unggulan Tiongkok paling relevan yang tersedia hari ini melalui API terpadu MeshTok: GLM-5.2, Qwen3.7 Max, Kimi K2.7 Code, dan DeepSeek V4 Pro.

Kami tidak menjalankan benchmark latensi atau kualitas. Setiap angka di bawah berasal dari src/data/models.ts dan dapat direproduksi dengan kalkulator. Tujuannya adalah membantu Anda memilih model yang tepat untuk beban kerja dan anggaran tertentu — berdasarkan data yang benar-benar berarti untuk keputusan routing: jendela konteks, kapabilitas, keluaran maksimum, dan harga per juta token.

Empat kandidat: lembar spesifikasi

Keempat model dapat dipanggil hari ini di https://meshtok.com/v1. Tiga di antaranya membawa tag kapabilitas flagship dalam katalog; Kimi K2.7 Code adalah spesialis pengkodean tanpa tag tersebut, dimasukkan di sini karena ini adalah rilis paling relevan untuk pengembang dari Moonshot pada tahun 2026.

Model	Vendor	Konteks	Keluaran maksimum	Input $/M	Keluaran $/M	Dirilis
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

Matriks kapabilitas

Kapabilitas	DeepSeek V4 Pro	GLM-5.2	Qwen3.7 Max	Kimi K2.7 Code
Reasoning	✅	✅	✅	—
Coding	✅	✅	✅	✅
Vision (image)	✅	—	✅	—
Tool calling	✅	✅	✅	✅
JSON mode	✅	✅	✅	✅
Flagship tag	✅	✅	✅	—

Tiga observasi struktural dari kedua tabel ini:

1. Hanya DeepSeek V4 Pro dan Qwen3.7 Max yang multimodal. GLM-5.2 — yang paling mahal dari keempatnya — tidak punya kapabilitas gambar. Jika beban kerja Anda mencakup tangkapan layar, diagram, atau dokumen pindai, pilihan menyempit menjadi dua bahkan sebelum harga masuk dalam pembicaraan.
2. Keluaran maksimum 128K GLM-5.2 unik. Setiap model lain di sini membatasi keluaran pada 8K–32K. Untuk beban kerja yang perlu menghasilkan respons single-turn yang sangat panjang — refactor file lengkap, laporan format panjang, scaffolding multi-file — GLM-5.2 adalah satu-satunya opsi yang tidak akan memotong.
3. DeepSeek V4 Pro paling murah di kedua sumbu dan paling lengkap dalam tag. Ia membawa reasoning, coding, image, tools, json, dan flagship — set lengkap — namun lebih murah daripada setiap model lain di sini pada harga input maupun keluaran.

Analisis harga

Semua angka di bawah adalah proyeksi aritmetika dari harga daftar di src/data/models.ts. Itu bukan pengukuran beban kerja nyata mana pun. Tagihan Anda yang sebenarnya bergantung pada panjang prompt dan respons Anda yang nyata; nilai di sini adalah rasio, yang stabil dan dapat direproduksi.

Biaya per 1M input + 1M token keluaran

Satuan estimasi kasar: satu juta token input dan satu juta token keluaran.

Model	Input (1M)	Keluaran (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

Pada satuan ini, DeepSeek V4 Pro 2.7× lebih murah daripada Qwen3.7 Max, 3.7× lebih murah daripada Kimi K2.7 Code, dan 4.0× lebih murah daripada GLM-5.2. Token keluaran mendominasi tagihan untuk setiap model kecuali DeepSeek — untuk V4 Pro, harga input dan keluaran berada dalam rasio 2×, yang luar biasa seimbang.

Biaya 1M panggilan @ 1K input + 500 token keluaran

Satuan yang lebih realistis untuk traffic gaya-chat: satu juta panggilan pendek, masing-masing mengonsumsi 1.000 token input dan menghasilkan 500 token keluaran. Itu terakumulasi menjadi 1 miliar token input dan 500 juta token keluaran.

Model	Input (1B masuk)	Keluaran (500M keluar)	Total untuk 1M panggilan
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

Urutannya konsisten dengan satuan 1M+1M, dengan satu pergeseran penting: pada traffic gaya-chat, GLM-5.2 menjadi yang paling mahal dari keempatnya (harga keluaran $4/M-nya mendominasi), sedikit melewati Kimi K2.7 Code. Implikasi praktis — jika Anda menghabiskan $3.000/bulan untuk GLM-5.2 pada beban kerja yang tidak secara khusus membutuhkan jendela keluaran 128K-nya, bentuk traffic yang sama pada DeepSeek V4 Pro akan menghabiskan biaya sekitar $820/bulan. Apakah penghematan itu sepadan dengan pertukaran kualitas adalah pertanyaan yang hanya dapat dijawab oleh eval Anda sendiri; kesenjangan harganya cukup besar sehingga tidak mengukurnya menyia-nyiakan uang nyata.

Kapan memilih yang mana

Tidak ada “model Tiongkok terbaik” — hanya model yang tepat untuk beban kerja tertentu. Gunakan matriks ini sebagai titik awal dan validasi dengan eval Anda sendiri.

Beban kerja	Rekomendasi	Kenapa
Chat multimodal volume tinggi dengan anggaran terbatas	DeepSeek V4 Pro	Satu-satunya model di sini di bawah $1/1M input dengan vision. ~2.7× lebih murah daripada Qwen3.7 Max (satu-satunya opsi multimodal lainnya) pada satuan chat 1K+500.
Analisis dokumen panjang (konteks 1M), keluaran pendek hingga menengah	DeepSeek V4 Pro	Konteks 1M + keluaran maksimum 32K mencakup sebagian besar ringkasan dan T&J. Model konteks-1M termurah dalam grup.
Beban kerja yang membutuhkan keluaran single-turn yang sangat panjang (>32K token)	GLM-5.2	Keluaran maksimum 128K GLM-5.2 unik di sini. V4 Pro memotong pada 32K; Qwen3.7 Max dan Kimi K2.7 Code membatasi pada 8K.
Pertanyaan yang membutuhkan pengetahuan pelatihan paling segar	GLM-5.2	Batas pengetahuan 2026-04, paling segar dalam grup. Berguna untuk kueri tentang peristiwa terbaru, API, atau pustaka.
Unggulan multimodal seimbang, harga menengah	Qwen3.7 Max	Vision + reasoning + flagship pada $0.86/$2.57. Titik tengah ketika Anda menginginkan multimodalitas tanpa profil DeepSeek, atau membutuhkan ekosistem tooling Alibaba.
Analisis kode seluruh-repositori, alur pengkodean agentic	Kimi K2.7 Code	Dibangun khusus untuk pemahaman kode konteks-panjang. Perhatikan batas konteks 256K dan ketiadaan tag reasoning/flagship — pilih untuk kode, bukan penalaran umum.
Penalaran multi-langkah sulit di mana Anda menginginkan gaya DeepSeek	DeepSeek V4 Pro	Membawa reasoning dan flagship pada harga terendah. Untuk proyek baru, V4 Pro menggantikan DeepSeek R1 (0528) yang lebih lama di atas kertas.

Kebijakan routing default yang masuk akal di keempatnya: kirim traffic multimodal murah, volume tinggi, ke DeepSeek V4 Pro; rutekan refactor keluaran-panjang dan kueri pengetahuan-segar ke GLM-5.2; gunakan Qwen3.7 Max sebagai fallback multimodal seimbang ketika Anda menginginkan keragaman vendor pada jalur panas; sisihkan Kimi K2.7 Code untuk tugas kode skala-repositori khusus di mana penalaan kode konteks-panjangnya membayar preminya.

Cara memanggil keempatnya (kode nyata, dapat dijalankan)

MeshTok menyajikan satu endpoint kompatibel-OpenAI di https://meshtok.com/v1. Beralih antara model mana pun dalam artikel ini adalah perubahan satu baris pada field model — SDK yang sama, kunci API yang sama, format permintaan yang sama. ID model di bawah adalah ID nyata dari 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.")

Untuk respons streaming, lewatkan stream=True dan iterasi chunk-chunk-nya; untuk pemanggilan tool, lewatkan argumen tools; untuk keluaran terstruktur, gunakan response_format={"type": "json_object"}. Keempat model mendukung tools dan json, sehingga format permintaannya identik di antara mereka. Lihat dokumentasi streaming MeshTok dan dokumentasi pemanggilan-tool untuk contoh lengkap dalam Python, JavaScript, dan cURL.

FAQ

Mana dari keempatnya yang paling murah? DeepSeek V4 Pro, dengan margin yang besar. Pada $0.4286/$0.8571 per juta token, ini adalah satu-satunya model dalam grup ini di bawah $1/M pada input maupun keluaran. Pada satuan 1M input plus 1M keluaran, ia 2.7–4.0× lebih murah daripada tiga lainnya.

Mana yang memiliki jendela konteks terpanjang? Tiga dari empat — DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2, dan Qwen3.7 Max — berbagi jendela konteks 1.000.000 token. Kimi K2.7 Code membatasi pada 256.000 token. Jendela konteks adalah batas atas yang dideklarasikan yang diterima model, bukan jaminan kualitas pada setiap posisi — selalu uji perilaku konteks-panjang pada data Anda sendiri.

Mana yang memiliki keluaran maksimum terpanjang? GLM-5.2, unik, pada 128.000 token. DeepSeek V4 Pro menawarkan 32.768; Qwen3.7 Max dan Kimi K2.7 Code membatasi pada 8.192. Jika beban kerja Anda menghasilkan respons single-turn yang sangat panjang, GLM-5.2 adalah satu-satunya opsi di sini yang tidak akan memotong.

Model mana yang mendukung vision (input gambar)? Hanya DeepSeek V4 Pro dan Qwen3.7 Max. GLM-5.2 dan Kimi K2.7 Code hanya-teks. Patut dicatat, GLM-5.2 adalah yang paling mahal dari keempatnya namun tidak punya kapabilitas gambar.

Kenapa tidak ada benchmark latensi atau kualitas dalam artikel ini? Karena kami tidak menjalankan satu pun, dan kami tidak akan mempublikasikan angka yang tidak dapat kami dukung dengan log mentah. Latensi bergantung pada waktu hari, wilayah, panjang prompt, dan keadaan antrian; satu angka latensi-token-pertama tanpa harness pengujian adalah pemasaran, bukan data. Perbandingan kualitas tanpa set eval bersama sama-sama lunak. Data harga dan kapabilitas di atas adalah bagian yang stabil dan dapat diverifikasi. Jalankan eval Anda sendiri di MeshTok dengan temperature: 0.0 dan prompt Anda sendiri untuk sisanya.

Apakah Kimi K2.7 Code benar-benar “flagship”? Tidak — ia tidak membawa tag kapabilitas flagship dalam katalog, dan ia tidak punya tag reasoning. Ia dimasukkan di sini karena ini adalah rilis paling relevan untuk pengembang Moonshot: spesialis pengkodean konteks-panjang. Pilih untuk kode, bukan penalaran umum. Kimi K2.6 serbaguna Moonshot membawa reasoning jika Anda membutuhkannya.

Apakah harga-harga ini stabil? Vendor model memperbarui harga daftar secara berkala. Angka di sini mencerminkan katalog MeshTok pada 2026-08-21. updatedDate di bagian atas halaman memberi tahu Anda kapan artikel terakhir ditinjau; sumber kebenaran langsung selalu https://meshtok.com/models.

---

Terakhir ditinjau 2026-08-21 oleh Tim MeshTok. Semua harga dan kapabilitas diambil dari katalog model MeshTok langsung (src/data/models.ts) pada tanggal tinjauan. Tidak ada pengukuran latensi, hitung-token, atau kualitas yang diambil untuk artikel ini — angka yang ditampilkan adalah proyeksi aritmetika dari harga daftar yang dipublikasikan, bukan benchmark empiris.