Comparison chinese-llmglm-5.2qwen3.7-maxkimi-k2.7-codedeepseek-v4-procomparison

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

MeshTok 統合 API 経由で利用できる 2026 年の中国トップ LLM フラグシップ 4 モデル、GLM-5.2、Qwen3.7 Max、Kimi K2.7 Code、DeepSeek V4 Pro をスペックと価格で比較します。実際のコンテキストウィンドウ、能力、最大出力、100 万トークンあたりの価格をまとめました。捏造ベンチマークは一切ありません。

著者 MeshTok Team · 公開日 2026年8月21日 · 更新日 2026年8月21日 · 5 分で読了

2026 年の中国 LLM 市場は、フラグシップ層に大きく集約されました。Zhipu、Alibaba、Moonshot、DeepSeek の 4 社が、コンテキスト長・推論・コーディングのいずれにおいても欧米の最先端モデルと直接競合するモデルを出荷しており、多くの場合、価格はその数分の一に収まっています。本記事は、MeshTok 統合 API 経由で現在利用可能な 4 つの代表的な中国フラグシップモデル、GLM-5.2、Qwen3.7 Max、Kimi K2.7 Code、DeepSeek V4 Pro のスペック・価格比較です。

私たちはレイテンシや品質のベンチマークを実施していません。以下に示す数値はすべて src/data/models.ts に由来するもので、電卓で再現可能です。本記事の目的は、特定のワークロードと予算に合ったモデルを選ぶ助けになることです。ルーティング判断において実際に意味を持つデータ、すなわちコンテキストウィンドウ、能力、最大出力、100 万トークンあたりの価格に基づいています。

4 モデルのスペック一覧

4 モデルとも https://meshtok.com/v1 で今すぐ呼び出せます。うち 3 モデルはカタログ上で flagship 能力タグを保持しています。Kimi K2.7 Code にはこのタグが付いていないコーディング特化モデルですが、Moonshot が 2026 年にリリースした開発者向けモデルとして最も関連性の高いものであるため、本記事に含めています。

モデルベンダーコンテキスト最大出力入力 $/M出力 $/Mリリース
DeepSeek V4 ProDeepSeek (CN)1,000,00032,768$0.4286$0.85712026-04
GLM-5.2Zhipu (CN)1,000,000128,000$1.1429$4.00002026-07
Qwen3.7 MaxAlibaba (CN)1,000,0008,192$0.8571$2.57142026-06
Kimi K2.7 CodeMoonshot (CN)256,0008,192$0.9286$3.85712026-05

能力マトリクス

能力DeepSeek V4 ProGLM-5.2Qwen3.7 MaxKimi K2.7 Code
Reasoning✅✅✅—
Coding✅✅✅✅
Vision (image)✅—✅—
Tool calling✅✅✅✅
JSON mode✅✅✅✅
Flagship tag✅✅✅—

この 2 つの表から 3 つの構造的な観察が得られます。

  1. DeepSeek V4 Pro と Qwen3.7 Max の 2 モデルのみがマルチモーダルです。 4 モデル中で最も高価な GLM-5.2 には画像能力がありません。ワークロードにスクリーンショット、図表、スキャンした書類が含まれる場合、価格の話に入る前に候補は 2 モデルに絞られます。
  2. GLM-5.2 の 128K の最大出力は唯一です。 その他のモデルはいずれも出力が 8K〜32K に留まります。1 ターンで非常に長い応答を生成する必要があるワークロード、つまりファイル全体のリファクタ、長文レポート、複数ファイルの雛形生成などでは、切り詰めなしで応答できるのは GLM-5.2 だけです。
  3. DeepSeek V4 Pro は両軸で最安、かつタグは最も充実しています。 reasoning、coding、image、tools、json、flagship の全セットを保持しながら、入出力価格ともに他のどのモデルよりも安く設定されています。

価格分析

以下の数値はすべて src/data/models.ts の定価から算出した算術投影です。実際のワークロードを計測したものではありません。実際の請求額は実際のプロンプトと応答長に依存します。ここで意味があるのは比率であり、これは安定して再現可能です。

100 万入力 + 100 万出力トークンあたりのコスト

おおよその単位として、100 万入力トークンと 100 万出力トークンを考えます。

モデル入力 (1M)出力 (1M)合計
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

この単位では、DeepSeek V4 Pro は Qwen3.7 Max より 2.7 倍、Kimi K2.7 Code より 3.7 倍、GLM-5.2 より 4.0 倍安価です。 DeepSeek 以外の全モデルで出力トークンが請求の大部分を占めます。V4 Pro の場合は入出力価格比が 2 倍以内に収まっており、これは異例なほどバランスが取れています。

1,000 入力 + 500 出力トークン × 100 万回のコスト

チャット型トラフィックにより現実的な単位として、1 回あたり 1,000 入力トークンを消費し 500 出力トークンを生成する短い呼び出しを 100 万回行うケースを考えます。これは合計で 10 億入力トークンと 5 億出力トークンになります。

モデル入力 (1B in)出力 (500M out)100 万回の合計
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

順序は 1M+1M 単位と一致していますが、1 つ注目すべき変化があります。チャット型トラフィックでは GLM-5.2 が 4 モデル中最も高価（$4/M の出力価格が支配的）になり、Kimi K2.7 Code をわずかに上回ります。実用的な意味として、GLM-5.2 特有の 128K 出力ウィンドウを特に必要としないワークロードで月 $3,000 を GLM-5.2 に使っている場合、同じトラフィック形状を DeepSeek V4 Pro に切り替えると月約 $820に収まります。この節約分が品質面のトレードオフに見合うかは、ご自身の評価テストでしか判断できません。ただし価格差は十分に大きく、測定しないままにしておくと、現実のコストを無駄にしていることになります。

どのモデルをいつ選ぶか

「最高の中国モデル」は存在しません。あるのは特定のワークロードに対する最適なモデルだけです。以下の表を出発点とし、ご自身の評価で検証してください。

ワークロード推奨理由
予算重視の大量マルチモーダルチャットDeepSeek V4 Proここで唯一、入力 $1/1M 未満かつ視覚対応のモデル。1K+500 のチャット単位では、もう一つのマルチモーダル候補 Qwen3.7 Max より約 2.7 倍安価。
長文書分析（1M コンテキスト）、短〜中の出力DeepSeek V4 Pro1M コンテキストと 32K の最大出力が要約や Q&A の大部分をカバー。グループ内で最安の 1M コンテキストモデル。
1 ターンで非常に長い出力が必要（>32K トークン）GLM-5.2GLM-5.2 の 128K の最大出力はここで唯一。V4 Pro は 32K、Qwen3.7 Max と Kimi K2.7 Code は 8K で打ち止め。
最新の学習知識が必要な質問GLM-5.2知識カットオフが 2026-04 でグループ内で最も新しい。最近の出来事、API、ライブラリに関する質問に有用。
バランス型のマルチモーダルフラグシップ、中価格帯Qwen3.7 Max$0.86/$2.57 で視覚 + 推論 + フラグシップ。DeepSeek の特性を避けつつマルチモーダルが必要な場合や、Alibaba のツールエコシステムが必要な場合の中間選択肢。
リポジトリ全体のコード分析、エージェント型コーディングKimi K2.7 Code長いコンテキストでのコード理解向けに特化構築。256K のコンテキスト上限と reasoning/flagship タグ不在に注意。汎用推論ではなくコード用途に選ぶべき。
DeepSeek 系で難しい多段推論を行いたい場合DeepSeek V4 Pro最安価格で reasoning と flagship を保持。新規プロジェクトでは、書面上 V4 Pro は旧 DeepSeek R1 (0528) より優位。

4 モデルを横断した妥当なデフォルトルーティング方針は次のとおりです。安価で大量のマルチモーダルトラフィックは DeepSeek V4 Pro に流す。長い出力のリファクタや最新知識の問い合わせは GLM-5.2 に向ける。ベンダーの多様性をホットパスで確保したいバランス型マルチモーダルのフォールバックとして Qwen3.7 Max を使う。リポジトリ規模のコード専用タスクでは、長文脈コードチューニングがプレミアム分に見合う Kimi K2.7 Code を割り当てる。

4 モデルの呼び出し方（実際に動くコード）

MeshTok は https://meshtok.com/v1 で OpenAI 互換の単一エンドポイントを提供しています。本記事のモデル間の切り替えは model フィールドの 1 行変更だけで済み、同じ SDK、同じ API キー、同じリクエスト形式で動作します。以下のモデル ID はカタログ上の実在するものです。

# 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.")

ストリーミング応答を使うには stream=True を渡してチャンクを反復処理してください。ツール呼び出しでは tools 引数を、構造化出力では response_format={"type": "json_object"} を指定します。4 モデルとも tools と json をサポートしているため、リクエスト形式は共通です。Python、JavaScript、cURL での完全な例は MeshTok ストリーミングドキュメントとツール呼び出しドキュメントを参照してください。

FAQ

4 モデル中で最安なのはどれ？ DeepSeek V4 Pro です。圧倒的な差があります。100 万トークンあたり $0.4286/$0.8571 で、このグループでは入出力ともに $1/M 未満の唯一のモデルです。1M 入力 + 1M 出力の単位では、他の 3 モデルより 2.7〜4.0 倍安価です。

最もコンテキストウィンドウが長いのは？ 4 モデル中 3 モデル、すなわち DeepSeek V4 Pro、GLM-5.2、Qwen3.7 Max が 1,000,000 トークンのコンテキストウィンドウを共有しています。Kimi K2.7 Code は 256,000 トークンで打ち止めです。コンテキストウィンドウはモデルが受け付ける上限の宣言値であり、すべての位置での品質を保証するものではありません。長文脈での挙動は必ずご自身のデータで検証してください。

最大出力が最も長いのは？ GLM-5.2 だけで、128,000 トークンです。DeepSeek V4 Pro は 32,768、Qwen3.7 Max と Kimi K2.7 Code は 8,192 で打ち止めです。1 ターンで非常に長い応答を出力するワークロードでは、切り詰めなしで出力できるのは GLM-5.2 だけです。

視覚（画像入力）に対応しているのは？ DeepSeek V4 Pro と Qwen3.7 Max のみです。GLM-5.2 と Kimi K2.7 Code はテスト専用です。注目すべきは、GLM-5.2 が 4 モデル中最も高価でありながら画像能力を持たない点です。

なぜ本記事にレイテンシや品質ベンチマークがないの？ 実施していないためです。生のログで裏付けられない数値を公表することはありません。レイテンシは時刻、地域、プロンプト長、キュー状態に依存し、テストハーネスを伴わない単一の初回トークンレイテンシ数値はデータではなくマーケティングです。共通の評価セットのない品質比較も同様に当てになりません。上記の価格と能力データこそが安定して検証可能な部分です。それ以外は MeshTok 上で temperature: 0.0 とご自身のプロンプトで評価を実施してください。

Kimi K2.7 Code は本当に「フラグシップ」？ いいえ。カタログ上で flagship 能力タグを持たず、reasoning タグもありません。本記事に含めているのは、Moonshot の開発者向けリリースとして最も関連性の高いもの、つまり長文脈コーディング特化モデルだからです。汎用推論ではなくコード用途に選んでください。汎用推論が必要な場合は、Moonshot の汎用モデル Kimi K2.6 が reasoning を保持しています。

これらの価格は安定している？ モデルベンダーは定期的に定価を更新します。本記事の数値は 2026-08-21 時点の MeshTok カタログを反映しています。ページ上部の updatedDate が記事の最終見直し日を表します。常に最新の正情報は https://meshtok.com/models を参照してください。

最終見直し 2026-08-21、MeshTok Team。すべての価格と能力は、見直し日付時点の稼働中 MeshTok モデルカタログ（src/data/models.ts）から取得したものです。本記事ではレイテンシ、トークン数、品質の測定は一切実施しておらず、示されている数値は公表定価に基づく算術投影であり、実証ベンチマークではありません。

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