К 2026 году ландшафт китайских LLM уплотнился в узкий флагманский сегмент. Четыре лаборатории — Zhipu, Alibaba, Moonshot и DeepSeek — теперь выпускают модели, которые напрямую конкурируют с западными флагманскими релизами по контексту, рассуждению и коду, часто за малую долю цены. Эта статья — сравнение спецификаций и цен четырёх наиболее значимых китайских флагманов, доступных сегодня через единый API MeshTok: GLM-5.2, Qwen3.7 Max, Kimi K2.7 Code и DeepSeek V4 Pro.
Мы не проводили замеров задержек или качества. Все приведённые ниже цифры взяты из src/data/models.ts и воспроизводимы на калькуляторе. Цель — помочь выбрать правильную модель под конкретную нагрузку и бюджет, опираясь на данные, которые реально влияют на решения по роутингу: контекстное окно, возможности, максимальный вывод и цена за миллион токенов.
Четыре претендента: спецификации
Все четыре модели доступны для вызова сегодня по адресу https://meshtok.com/v1. Три из них носят тег возможности flagship в каталоге; Kimi K2.7 Code — специализированная под код модель без этого тега, включённая сюда, поскольку это наиболее значимый для разработчиков релиз Moonshot в 2026 году.
| Модель | Вендор | Контекст | Макс. вывод | Вход $/М | Выход $/М | Выпущен |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Матрица возможностей
| Возможность | DeepSeek V4 Pro | GLM-5.2 | Qwen3.7 Max | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|---|---|
| Reasoning | ✅ | ✅ | ✅ | — |
| Coding | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Vision (image) | ✅ | — | ✅ | — |
| Tool calling | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| JSON mode | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Flagship tag | ✅ | ✅ | ✅ | — |
Три структурных наблюдения из этих двух таблиц:
- Только DeepSeek V4 Pro и Qwen3.7 Max — мультимодальные. У GLM-5.2, самой дорогой из четырёх, нет возможности работы с изображениями. Если ваша нагрузка включает скриншоты, диаграммы или отсканированные документы, поле сужается до двух моделей ещё до того, как в обсуждение вступит цена.
- Максимальный вывод 128K у GLM-5.2 — уникален. Все остальные модели здесь ограничены выводом 8K–32K. Для нагрузок, требующих очень длинных однопроходных ответов — рефакторинга целых файлов, длинных отчётов, каркасов из нескольких файлов — GLM-5.2 единственный вариант, который не обрежет вывод.
- DeepSeek V4 Pro — самый дешёвый по обеим осям и самый полный по тегам. Он несёт
reasoning,coding,image,tools,jsonиflagship— полный набор — и при этом превосходит по цене каждую другую модель здесь и на входе, и на выходе.
Анализ цен
Все приведённые ниже цифры — арифметические проекции от прайсовых цен из src/data/models.ts. Это не измерения какой-либо реальной нагрузки. Ваш реальный счёт зависит от фактической длины промптов и ответов; ценность здесь — в соотношении, которое стабильно и воспроизводимо.
Стоимость 1M входных + 1M выходных токенов
Приближённая единица измерения: миллион входных токенов и миллион выходных токенов.
| Модель | Вход (1M) | Выход (1M) | Итого |
|---|---|---|---|
| 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 |
На этой единице измерения DeepSeek V4 Pro в 2.7× дешевле Qwen3.7 Max, в 3.7× дешевле Kimi K2.7 Code и в 4.0× дешевле GLM-5.2. Выходные токены доминируют в счёте для каждой модели, кроме DeepSeek: у V4 Pro цены входа и выхода лежат в соотношении менее 2×, что необычно сбалансировано.
Стоимость 1M вызовов при 1K входных + 500 выходных токенов
Более реалистичная единица для чат-трафика: миллион коротких вызовов, каждый из которых потребляет 1,000 входных токенов и возвращает 500 выходных. В сумме это миллиард входных и 500 миллионов выходных токенов.
| Модель | Вход (1 млрд вх.) | Выход (500 млн вых.) | Итого за 1M вызовов |
|---|---|---|---|
| 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 |
Порядок совпадает с единицей 1M+1M, с одним заметным сдвигом: на чат-трафике GLM-5.2 становится самой дорогой из четырёх (доминирует её цена выхода $4/М), обгоняя Kimi K2.7 Code. Практическое следствие — если вы тратите $3,000 в месяц на GLM-5.2 для нагрузки, которой не требуется именно её окно вывода 128K, тот же профиль трафика на DeepSeek V4 Pro обойдётся примерно в $820 в месяц. Стоит ли эта экономия компромисса по качеству — ответить может только собственное тестирование; ценовой разрыв достаточно велик, чтобы не измерять его — значит оставлять на столе реальные деньги.
Какую модель и когда выбирать
«Лучшей китайской модели» не существует — есть лишь подходящая модель под конкретную нагрузку. Используйте эту матрицу как отправную точку и проверяйте собственным тестированием.
| Нагрузка | Рекомендация | Почему |
|---|---|---|
| Высоконагруженный мультимодальный чат с ограниченным бюджетом | DeepSeek V4 Pro | Единственная модель здесь дешевле $1/М на входе со зрением. Примерно в 2.7× дешевле Qwen3.7 Max (единственной другой мультимодальной опции) на единице чата 1K+500. |
| Анализ длинных документов (контекст 1M), вывод от короткого до среднего | DeepSeek V4 Pro | Контекст 1M + макс. вывод 32K покрывает большинство саммаризации и Q&A. Самая дешёвая модель с контекстом 1M в группе. |
| Нагрузки, требующие очень длинного однопроходного вывода (>32K токенов) | GLM-5.2 | Макс. вывод 128K у GLM-5.2 — уникален здесь. V4 Pro обрезает на 32K; Qwen3.7 Max и Kimi K2.7 Code ограничены 8K. |
| Вопросы, требующие самых свежих знаний из обучения | GLM-5.2 | Отсечка знаний 2026-04, самая свежая в группе. Полезно для запросов о недавних событиях, API или библиотеках. |
| Сбалансированный мультимодальный флагман, средний ценовой сегмент | Qwen3.7 Max | Зрение + reasoning + flagship по $0.86/$2.57. Средний путь, когда нужна мультимодальность без профиля DeepSeek или нужна экосистема инструментов Alibaba. |
| Анализ кода в масштабе репозитория, агентные потоки кода | Kimi K2.7 Code | Целенаправленно создана для понимания кода на длинном контексте. Учтите ограничение контекста 256K и отсутствие тегов reasoning/flagship — выбирайте её для кода, а не для общих рассуждений. |
| Сложное многошаговое рассуждение, где нужен именно «вкус» DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | Несёт reasoning и flagship по самой низкой цене. Для новых проектов V4 Pro на бумаге превосходит старый DeepSeek R1 (0528). |
Разумная дефолтная политика роутинга по четырём моделям: направляйте дешёвый высокообъёмный мультимодальный трафик на DeepSeek V4 Pro; роутите рефакторинг с длинным выводом и запросы со свежими знаниями на GLM-5.2; используйте Qwen3.7 Max как сбалансированный мультимодальный фолбэк, когда нужно разнообразие вендоров на горячем пути; приберегите Kimi K2.7 Code для специализированных задач над кодом в масштабе репозитория, где её длинноконтекстная настройка под код оправдывает премиум.
Как вызывать все четыре (реальный, рабочий код)
MeshTok открывает единый OpenAI-совместимый эндпоинт по адресу https://meshtok.com/v1. Переключение между любой моделью из этой статьи — это изменение одной строки в поле model: тот же SDK, тот же ключ API, тот же формат запроса. Идентификаторы моделей ниже — реальные из каталога.
# 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.")Для стриминга передавайте stream=True и итерируйтесь по чанкам; для tool calling передавайте аргумент tools; для структурированного вывода используйте response_format={"type": "json_object"}. Все четыре модели поддерживают tools и json, поэтому формат запроса для них одинаков. См. документацию по стримингу MeshTok и документацию по tool-calling с полными примерами на Python, JavaScript и cURL.
FAQ
Какая из четырёх самая дешёвая? DeepSeek V4 Pro, с большим отрывом. При $0.4286/$0.8571 за миллион токенов это единственная модель в группе, у которой и вход, и выход дешевле $1/М. На единице 1M вход + 1M выход она дешевле остальных трёх в 2.7–4.0×.
У какой модели самое длинное контекстное окно? У трёх из четырёх — DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2 и Qwen3.7 Max — общее контекстное окно в 1,000,000 токенов. Kimi K2.7 Code ограничена 256,000 токенов. Контекстное окно — это объявленная верхняя граница, которую принимает модель, а не гарантия качества в каждой позиции — всегда проверяйте поведение на длинном контексте на собственных данных.
У какой модели самый длинный максимальный вывод? У GLM-5.2, и единственно — 128,000 токенов. У DeepSeek V4 Pro — 32,768; Qwen3.7 Max и Kimi K2.7 Code ограничены 8,192. Если ваша нагрузка предполагает очень длинные однопроходные ответы, GLM-5.2 — единственный вариант здесь, который не обрежет вывод.
Какие модели поддерживают зрение (ввод изображений)? Только DeepSeek V4 Pro и Qwen3.7 Max. GLM-5.2 и Kimi K2.7 Code — только текст. Примечательно, что GLM-5.2 — самая дорогая из четырёх, но не имеет возможности работы с изображениями.
Почему в этой статье нет замеров задержек или качества?
Потому что мы их не проводили и не собираемся публиковать цифры, которые не можем подтвердить сырыми логами. Задержка зависит от времени суток, региона, длины промпта и состояния очереди; одна цифра задержки до первого токена без тестового жгута — это маркетинг, а не данные. Сравнения качества без общего оценочного набора столь же мягки. Данные по ценам и возможностям выше — та часть, которая стабильна и проверяема. Остальное — проверяйте собственным тестированием на MeshTok с temperature: 0.0 и своими промптами.
Действительно ли Kimi K2.7 Code — «флагман»?
Нет — в каталоге у неё нет тега возможности flagship, и у неё отсутствует тег reasoning. Она включена сюда, поскольку это наиболее значимый для разработчиков релиз Moonshot: специализированная для длинного контекста модель под код. Выбирайте её для кода, а не для общих рассуждений. Универсальная Kimi K2.6 от Moonshot несёт reasoning, если вам это нужно.
Стабильны ли эти цены?
Вендоры моделей периодически обновляют прайсовые цены. Приведённые здесь цифры отражают каталог MeshTok на 2026-08-21. Поле updatedDate вверху страницы показывает, когда статья была последний раз пересмотрена; живым источником истины всегда остаётся https://meshtok.com/models.
Последний раз пересмотрено 2026-08-21 командой MeshTok Team. Все цены и возможности взяты из живого каталога моделей MeshTok (src/data/models.ts) на дату пересмотра. Для этой статьи не проводилось никаких замеров задержек, количества токенов или качества — приведённые цифры являются арифметическими проекциями от опубликованных прайсовых цен, а не эмпирическими бенчмарками.