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

2026년 중국 LLM 생태계는 한정된 플래그십 티어로 압축되었습니다. Zhipu, Alibaba, Moonshot, DeepSeek 등 네 곳의 연구소가 이제 컨텍스트, 추론, 코딩 부문에서 서양 프론티어 모델과 직접 경쟁하는 모델을 내놓고 있으며, 가격은 대체로 그 한참 아래입니다. 이 글은 MeshTok 통합 API로 현재 이용할 수 있는 가장 관련성 높은 중국 플래그십 4종 — GLM-5.2, Qwen3.7 Max, Kimi K2.7 Code, DeepSeek V4 Pro —의 사양·가격 대결전입니다.

저희는 지연이나 품질 벤치마크를 따로 돌리지 않았습니다. 아래의 모든 수치는 src/data/models.ts에서 온 것이며 계산기로 재현할 수 있습니다. 목표는 여러분이 주어진 워크로드와 예산에 맞는 모델을 고를 수 있도록 돕는 것입니다 — 라우팅 결정에 실제로 의미 있는 데이터, 즉 컨텍스트 윈도우, 기능, 최대 출력, 백만 토큰당 가격을 기준으로요.

네 후보: 사양표

네 모델 모두 오늘 https://meshtok.com/v1에서 호출할 수 있습니다. 카탈로그에서 flagship 기능 태그를 단 모델은 셋입니다. Kimi K2.7 Code는 그 태그가 없는 코딩 전문 모델이지만, Moonshot이 2026년에 내놓은 개발자 지향 릴리스 중 가장 관련성이 높아 여기에 포함했습니다.

모델	벤더	컨텍스트	최대 출력	입력 $/M	출력 $/M	출시
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

기능 매트릭스

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

두 표에서 볼 수 있는 세 가지 구조적 관찰:

1. 멀티모달인 건 DeepSeek V4 Pro와 Qwen3.7 Max뿐입니다. 넷 중 가장 비싼 GLM-5.2는 image 기능이 없습니다. 워크로드에 스크린샷, 다이어그램, 스캔 문서가 들어간다면 가격을 논하기도 전에 후보가 둘로 줄어듭니다.
2. GLM-5.2의 128K 최대 출력은 유일합니다. 나머지 모델은 모두 출력이 8K–32K로 막혀 있습니다. 매우 긴 단일 턴 응답이 필요한 워크로드 — 파일 전체 리팩터, 장문 보고서, 다중 파일 스캐폴딩 —에서는 GLM-5.2만이 잘리지 않는 유일한 선택입니다.
3. DeepSeek V4 Pro는 양쪽 축에서 가장 저렴하고 태그는 가장 완전합니다. reasoning, coding, image, tools, json, flagship — 전부 갖추고 있으면서도 — 입력·출력 가격 모두에서 여기 다른 모든 모델보다 낮습니다.

가격 분석

아래 수치는 모두 src/data/models.ts의 정가를 바탕으로 한 산술적 투영입니다. 실제 워크로드를 측정한 수치가 아닙니다. 실제 청구액은 실제 프롬프트와 응답 길이에 따라 달라집니다. 여기서 가치 있는 것은 안정적이고 재현 가능한 비율입니다.

1M 입력 + 1M 출력 토큰당 비용

간단한 단위 기준: 입력 토큰 백만 개, 출력 토큰 백만 개.

모델	입력 (1M)	출력 (1M)	합계
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

이 단위 기준에서 DeepSeek V4 Pro는 Qwen3.7 Max보다 2.7× 저렴하고, Kimi K2.7 Code보다 3.7× 저렴하며, GLM-5.2보다 4.0× 저렴합니다. DeepSeek을 제외한 모든 모델에서 출력 토큰이 청구액을 지배합니다. V4 Pro는 입력과 출력 가격이 2× 비율 안에 들어와 있어 비정상적으로 균형 잡혀 있습니다.

1K 입력 + 500 출력 토큰 × 1M 호출 비용

채팅형 트래픽에 더 현실적인 단위: 각각 입력 토큰 1,000개를 소비하고 출력 토큰 500개를 만들어내는 짧은 호출 백만 번. 합치면 입력 토큰 10억 개와 출력 토큰 5억 개입니다.

모델	입력 (10억)	출력 (5억)	1M 호출 합계
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

순서는 1M+1M 단위와 같지만, 한 가지 눈에 띄는 변화가 있습니다. 채팅형 트래픽에서는 GLM-5.2가 출력 $4/M 가격이 주를 이루며 Kimi K2.7 Code를 제치고 넷 중 가장 비싸집니다. 실질적인 함의 — 굳이 128K 출력 윈도우가 필요 없는 워크로드에 GLM-5.2로 월 $3,000를 쓴다면, 같은 트래픽 형태를 DeepSeek V4 Pro로 돌리면 대략 월 $820가 듭니다. 그 절약이 품질 트레이드오프를 감당할 만한지는 여러분의 자체 eval만이 답할 수 있는 문제입니다. 가격 차이는 충분히 커서, 측정하지 않으면 실제 돈을 놓치게 됩니다.

무엇을 언제 고를까

“최고의 중국 모델”은 없습니다. 주어진 워크로드에 맞는 모델이 있을 뿐이죠. 이 매트릭스를 출발점 삼아 여러분 자신의 eval로 검증하세요.

워크로드	추천	이유
가격 대비 대용량 멀티모달 채팅	DeepSeek V4 Pro	입력 $1/1M 미만으로 vision이 되는 유일한 모델입니다. 1K+500 채팅 단위에서 Qwen3.7 Max(유일한 다른 멀티모달 옵션)보다 ~2.7× 저렴합니다.
장문 문서 분석 (1M 컨텍스트), 짧은~중간 길이 출력	DeepSeek V4 Pro	1M 컨텍스트와 32K 최대 출력이 대부분의 요약·Q&A를 커버합니다. 그룹 안에서 가장 저렴한 1M 컨텍스트 모델입니다.
매우 긴 단일 턴 출력이 필요한 워크로드 (>32K 토큰)	GLM-5.2	GLM-5.2의 128K 최대 출력이 여기서 유일합니다. V4 Pro는 32K에서 잘리고, Qwen3.7 Max와 Kimi K2.7 Code는 8K에서 막힙니다.
가장 최신 학습 지식이 필요한 질문	GLM-5.2	지식 컷오프가 2026-04로 그룹에서 가장 최신입니다. 최근 이벤트, API, 라이브러리에 대한 질문에 유용합니다.
중간 가격대의 균형 잡힌 멀티모달 플래그십	Qwen3.7 Max	vision + reasoning + flagship을 $0.86/$2.57에 제공합니다. DeepSeek의 프로필 없이 멀티모달을 원하거나 Alibaba의 툴링 생태계가 필요할 때 중간 지대입니다.
전체 리포지터리 코드 분석, 에이전트형 코딩 흐름	Kimi K2.7 Code	장문 컨텍스트 코드 이해를 위해 특별히 만들어졌습니다. 단, 256K 컨텍스트 상한과 reasoning/flagship 태그 부재를 참고하세요 — 코딩용이지 일반 추론용이 아닙니다.
DeepSeek 특유의 스타일이 필요한 고난도 다단계 추론	DeepSeek V4 Pro	최저 가격에 reasoning과 flagship을 갖췄습니다. 새 프로젝트에서는 서류상 V4 Pro가 구형 DeepSeek R1 (0528)을 대체합니다.

네 모델을 아우르는 합리적 기본 라우팅 정책은 이렇습니다. 저렴하고 대용량인 멀티모달 트래픽은 DeepSeek V4 Pro로 보내고, 긴 출력 리팩터와 최신 지식 질의는 GLM-5.2로 라우팅합니다. 핫 패스에서 벤더 다양성을 원할 때는 Qwen3.7 Max를 균형 잡힌 멀티모달 폴백으로 쓰고, Kimi K2.7 Code는 장문 컨텍스트 코드 튜닝이 프리미엄을 받을 만한 전용 리포지터리 규모 코드 작업에만 아껴 두세요.

네 모델 모두 호출하기 (실행 가능한 실제 코드)

MeshTok는 https://meshtok.com/v1에 단일 OpenAI 호환 엔드포인트를 노출합니다. 이 글의 어느 모델로든 전환은 model 필드 한 줄만 바꾸면 됩니다 — 같은 SDK, 같은 API 키, 같은 요청 형식이에요. 아래 모델 ID는 카탈로그의 실제 ID입니다.

# 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.")

스트리밍 응답을 원하면 stream=True를 넘기고 청크를 순회하세요. 툴 호출은 tools 인자를, 구조화된 출력은 response_format={"type": "json_object"}을 사용하면 됩니다. 네 모델 모두 tools와 json을 지원해 요청 형식은 동일합니다. Python, JavaScript, cURL의 전체 예시는 MeshTok 스트리밍 문서와 툴 호출 문서를 참고하세요.

FAQ

넷 중 가장 저렴한 건? DeepSeek V4 Pro가 압도적으로 저렴합니다. 백만 토큰당 $0.4286/$0.8571로, 이 그룹에서 입력·출력 모두 $1/M 미만인 유일한 모델입니다. 1M 입력 + 1M 출력 단위 기준으로 나머지 셋보다 2.7–4.0× 저렴합니다.

가장 긴 컨텍스트 윈도우는? 넷 중 셋 — DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2, Qwen3.7 Max —이 1,000,000 토큰 컨텍스트 윈도우를 공유합니다. Kimi K2.7 Code는 256,000 토큰에서 막힙니다. 컨텍스트 윈도우는 모델이 받아들이는 선언적 상한이지 모든 위치에서의 품질 보증은 아닙니다. 장문 컨텍스트 동작은 항상 여러분의 데이터로 테스트하세요.

가장 긴 최대 출력은? GLM-5.2가 유일하게 128,000 토큰입니다. DeepSeek V4 Pro는 32,768, Qwen3.7 Max와 Kimi K2.7 Code는 8,192에서 막힙니다. 워크로드가 매우 긴 단일 턴 응답을 만들어낸다면, GLM-5.2가 여기서 잘리지 않는 유일한 선택입니다.

vision(이미지 입력)을 지원하는 모델은? DeepSeek V4 Pro와 Qwen3.7 Max뿐입니다. GLM-5.2와 Kimi K2.7 Code는 텍스트 전용입니다. 눈에 띄는 건, GLM-5.2가 넷 중 가장 비싸면서도 image 기능이 없다는 점입니다.

이 글에 지연이나 품질 벤치마크가 없는 이유는? 저희가 돌린 적이 없고, 원시 로그로 뒷받침할 수 없는 수치는 내지 않기 때문입니다. 지연은 시간대, 리전, 프롬프트 길이, 큐 상태에 따라 달라집니다. 테스트 하네스 없는 단일 첫 토큰 지연 수치는 데이터가 아니라 마케팅이에요. 공유 eval 셋 없는 품질 비교도 마찬가지로 신뢰하기 어렵습니다. 위의 가격·기능 데이터가 안정적이고 검증 가능한 부분입니다. 나머지는 MeshTok에서 temperature: 0.0과 여러분의 프롬프트로 자체 eval을 돌리세요.

Kimi K2.7 Code가 정말 “플래그십”인가요? 아닙니다 — 카탈로그에서 flagship 기능 태그가 없고, reasoning 태그도 빠져 있습니다. 여기 포함한 건 Moonshot의 가장 관련성 높은 개발자 지향 릴리스, 즉 장문 컨텍스트 코딩 전문가이기 때문입니다. 코딩용으로 쓰세요. 일반 추론용이 아니에요. 일반 추론이 필요하면 Moonshot의 범용 Kimi K2.6이 reasoning을 갖고 있습니다.

이 가격들이 안정적인가요? 모델 벤더는 정기적으로 정가를 업데이트합니다. 여기 수치는 2026-08-21 기준 MeshTok 카탈로그를 반영합니다. 페이지 위쪽의 updatedDate가 글이 마지막으로 검토된 시점을 알려주며, 실시간 진실의 원천은 항상 https://meshtok.com/models입니다.

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최종 검토일 2026-08-21, MeshTok Team. 모든 가격과 기능은 검토일 기준 살아 있는 MeshTok 모델 카탈로그(src/data/models.ts)에서 가져왔습니다. 이 글을 위해 지연, 토큰 수, 품질 측정은 따로 진행하지 않았습니다 — 표시된 수치는 공개 정가를 바탕으로 한 산술적 투영이지 실험적 벤치마크가 아닙니다.