Scontro tra LLM cinesi 2026: GLM-5.2 vs Qwen3.7 Max vs Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro

Il panorama cinese degli LLM nel 2026 si è compresso in una fascia di punta ristretta. Quattro laboratori — Zhipu, Alibaba, Moonshot e DeepSeek — ora rilasciano modelli che competono direttamente con le versioni frontier occidentali su contesto, ragionamento e coding, spesso a una frazione del prezzo. Questo articolo è uno scontro di specifiche e prezzi tra i quattro modelli di punta cinesi più rilevanti disponibili oggi tramite l’API unificata MeshTok: GLM-5.2, Qwen3.7 Max, Kimi K2.7 Code e DeepSeek V4 Pro.

Non abbiamo eseguito benchmark di latenza o qualità. Ogni numero riportato di seguito proviene da src/data/models.ts ed è riproducibile con una calcolatrice. L’obiettivo è aiutarti a scegliere il modello giusto per un dato carico di lavoro e budget — sulla base dei dati che contano davvero per le decisioni di routing: finestra di contesto, capacità, output massimo e prezzo per milione di token.

I quattro contendenti: scheda tecnica

Tutti e quattro i modelli sono richiamabili oggi su https://meshtok.com/v1. Tre di essi portano il tag di capacità flagship nel catalogo; Kimi K2.7 Code è uno specialista di coding senza quel tag, incluso qui perché è il rilascio Moonshot più rilevante rivolto agli sviluppatori del 2026.

Modello	Fornitore	Contesto	Output max	Input $/M	Output $/M	Rilasciato
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

Matrice delle capacità

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

Tre osservazioni strutturali da queste due tabelle:

1. Solo DeepSeek V4 Pro e Qwen3.7 Max sono multimodali. GLM-5.2 — il più caro dei quattro — non ha capacità image. Se il tuo carico di lavoro include screenshot, diagrammi o documenti scansionati, il campo si restringe a due prima ancora che il prezzo entri nella conversazione.
2. L’output max di 128K di GLM-5.2 è unico. Tutti gli altri modelli qui si fermano a 8K–32K di output. Per carichi di lavoro che devono emettere risposte single-turn molto lunghe — refactoring di interi file, report long-form, scaffolding multi-file — GLM-5.2 è l’unica opzione che non troncherà.
3. DeepSeek V4 Pro è il più economico su entrambi gli assi e il più completo sui tag. Porta reasoning, coding, image, tools, json e flagship — l’insieme completo — e tuttavia batte ogni altro modello qui sia sul prezzo di input che di output.

Analisi dei prezzi

Tutte le cifre seguenti sono proiezioni aritmetiche ricavate dai prezzi di listino in src/data/models.ts. Non sono misurazioni di alcun carico di lavoro reale. Il tuo conto reale dipende dalle lunghezze reali dei tuoi prompt e delle risposte; il valore qui sta nel rapporto, che è stabile e riproducibile.

Costo per 1M di token di input + 1M di output

Un’unità a spanne: un milione di token di input e un milione di token di output.

Modello	Input (1M)	Output (1M)	Totale
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

Su questa unità, DeepSeek V4 Pro è 2.7× più economico di Qwen3.7 Max, 3.7× più economico di Kimi K2.7 Code e 4.0× più economico di GLM-5.2. I token di output dominano il conto per ogni modello tranne DeepSeek — per V4 Pro, i prezzi di input e output stanno entro un rapporto di 2×, il che è insolitamente bilanciato.

Costo di 1M di chiamate @ 1K di input + 500 token di output

Un’unità più realistica per traffico in stile chat: un milione di chiamate brevi, ciascuna da 1,000 token di input e 500 token di output. In aggregato fa 1 miliardo di token di input e 500 milioni di token di output.

Modello	Input (1B in)	Output (500M out)	Totale per 1M di chiamate
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

L’ordinamento è coerente con l’unità 1M+1M, con uno spostamento degno di nota: sul traffico in stile chat, GLM-5.2 diventa il più caro dei quattro (il suo prezzo di output di $4/M domina), scavalcando Kimi K2.7 Code. Una implicazione pratica — se spendi $3,000/mese per GLM-5.2 su un carico di lavoro che non richiede specificamente la sua finestra di output di 128K, la stessa forma di traffico su DeepSeek V4 Pro costerebbe all’incirca $820/mese. Se questo risparmio valga il compromesso sulla qualità è una domanda che solo la tua eval può rispondere; il divario di prezzo è abbastanza ampio che non misurarlo lascia soldi veri sul tavolo.

Quando scegliere quale

Non esiste un “modello cinese migliore” — solo il modello giusto per un dato carico di lavoro. Usa questa matrice come punto di partenza e convalida con la tua eval.

Carico di lavoro	Consigliato	Perché
Chat multimodale ad alto volume con budget ridotto	DeepSeek V4 Pro	L’unico modello qui sotto $1/1M di input con visione. ~2.7× più economico di Qwen3.7 Max (l’unica altra opzione multimodale) su un’unità chat 1K+500.
Analisi di documenti lunghi (contesto 1M), output da breve a medio	DeepSeek V4 Pro	Contesto 1M + output max 32K copre gran parte della sintesi e Q&A. Il modello con contesto 1M più economico del gruppo.
Carichi di lavoro che richiedono output single-turn molto lungo (>32K token)	GLM-5.2	L’output max 128K di GLM-5.2 è unico qui. V4 Pro tronca a 32K; Qwen3.7 Max e Kimi K2.7 Code si fermano a 8K.
Domande che richiedono la conoscenza di training più fresca	GLM-5.2	Cutoff della conoscenza 2026-04, il più fresco del gruppo. Utile per query su eventi recenti, API o librerie.
Modello di punta multimodale bilanciato, prezzo medio	Qwen3.7 Max	Vision + reasoning + flagship a $0.86/$2.57. Il terreno di mezzo quando vuoi la multimodalità senza il profilo di DeepSeek, o ti serve l’ecosistema di tooling di Alibaba.
Analisi di intero repository, flussi agentic di coding	Kimi K2.7 Code	Costruito appositamente per la comprensione di codice a contesto lungo. Nota il limite di contesto 256K e l’assenza dei tag reasoning/flagship — sceglilo per il codice, non per il ragionamento generale.
Ragionamento multi-step difficile dove vuoi lo stile di DeepSeek	DeepSeek V4 Pro	Porta reasoning e flagship al prezzo più basso. Per i nuovi progetti, V4 Pro supera su carta il più vecchio DeepSeek R1 (0528).

Una ragionevole policy di routing di default tra i quattro: indirizza il traffico multimodale economico e ad alto volume verso DeepSeek V4 Pro; instrada i refactoring a output lungo e le query su conoscenza fresca verso GLM-5.2; usa Qwen3.7 Max come fallback multimodale bilanciato quando vuoi diversità di fornitore su un hot path; riserva Kimi K2.7 Code per task dedicati di codice a scala di repository, dove il suo tuning del codice a contesto lungo giustifica il premium.

Come chiamare tutti e quattro (codice reale, eseguibile)

MeshTok espone un unico endpoint compatibile con OpenAI su https://meshtok.com/v1. Passare da un modello all’altro in questo articolo è una modifica di una riga al campo model — stesso SDK, stessa API key, stesso formato di richiesta. Gli ID modello qui sotto sono quelli reali del catalogo.

# 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.")

Per le risposte in streaming, passa stream=True e itera sui chunk; per il tool calling, passa l’argomento tools; per l’output strutturato, usa response_format={"type": "json_object"}. Tutti e quattro i modelli supportano tools e json, quindi il formato della richiesta è identico tra loro. Vedi i documenti sullo streaming di MeshTok e i documenti sul tool-calling per esempi completi in Python, JavaScript e cURL.

FAQ

Quale dei quattro è il più economico? DeepSeek V4 Pro, con un ampio margine. A $0.4286/$0.8571 per milione di token, è l’unico modello di questo gruppo sotto $1/M sia su input che su output. Su un’unità 1M-di-input-più-1M-di-output è 2.7–4.0× più economico degli altri tre.

Quale ha la finestra di contesto più ampia? Tre dei quattro — DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2 e Qwen3.7 Max — condividono una finestra di contesto di 1,000,000 token. Kimi K2.7 Code si ferma a 256,000 token. La finestra di contesto è il limite superiore dichiarato che il modello accetta, non una garanzia di qualità in ogni posizione — testa sempre il comportamento a contesto lungo sui tuoi dati.

Quale ha l’output max più lungo? GLM-5.2, in modo unico, a 128,000 token. DeepSeek V4 Pro offre 32,768; Qwen3.7 Max e Kimi K2.7 Code si fermano a 8,192. Se il tuo carico di lavoro emette risposte single-turn molto lunghe, GLM-5.2 è l’unica opzione qui che non troncherà.

Quali modelli supportano la visione (input image)? Solo DeepSeek V4 Pro e Qwen3.7 Max. GLM-5.2 e Kimi K2.7 Code sono solo testo. Degno di nota, GLM-5.2 è il più caro dei quattro e tuttavia manca della capacità image.

Perché nessun benchmark di latenza o qualità in questo articolo? Perché non ne abbiamo eseguito nessuno, e non pubblicheremo numeri che non possiamo supportare con log grezzi. La latenza dipende dall’ora del giorno, regione, lunghezza del prompt e stato della coda; una singola cifra di first-token-latency senza l’harness di test è marketing, non dati. I confronti di qualità senza un set di eval condiviso sono altrettanto deboli. I dati di prezzi e capacità qui sopra sono la parte stabile e verificabile. Esegui la tua eval su MeshTok con temperature: 0.0 e i tuoi prompt per il resto.

Kimi K2.7 Code è davvero un “flagship”? No — non porta il tag di capacità flagship nel catalogo, e manca del tag reasoning. È incluso qui perché è il rilascio Moonshot più rilevante rivolto agli sviluppatori: uno specialista di coding a contesto lungo. Sceglilo per il codice, non per il ragionamento generale. Il Kimi K2.6 generico di Moonshot porta reasoning se ti serve.

Questi prezzi sono stabili? I vendor di modelli aggiornano i listini prezzi periodicamente. Le cifre qui riflettono il catalogo MeshTok al 2026-08-21. Il campo updatedDate in cima alla pagina ti dice quando l’articolo è stato revisionato l’ultima volta; la fonte di verità live è sempre https://meshtok.com/models.

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Revisionato l’ultima volta il 2026-08-21 dal MeshTok Team. Tutti i prezzi e le capacità sono tratti dal catalogo live dei modelli MeshTok (src/data/models.ts) alla data di revisione. Non sono state effettuate misurazioni di latenza, conteggio token o qualità per questo articolo — le cifre mostrate sono proiezioni aritmetiche dai listini pubblicati, non benchmark empirici.