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

ภูมิทัศน์ LLM ของจีนในปี 2026 ได้บีบตัวลงเหลือกลุ่ม flagship ระดับท็อปที่แคบลง โดยมีสี่ค่าย — Zhipu, Alibaba, Moonshot และ DeepSeek — ที่ปัจจุบันปล่อยโมเดลที่ลงสู้กับสรรค์สร้าง frontier ของตะวันตกโดยตรงในด้าน context, reasoning และ coding และมักจะในราคาที่ถูกกว่าอย่างมาก บทความนี้คือ การเปรียบเทียบสเปกและราคา ของ Chinese flagship ที่เกี่ยวข้องที่สุดสี่ตัวที่เข้าถึงได้ในปัจจุบันผ่าน MeshTok unified API: GLM-5.2, Qwen3.7 Max, Kimi K2.7 Code และ DeepSeek V4 Pro

พวกเราไม่ได้รัน benchmark ด้าน latency หรือคุณภาพ ตัวเลขทุกตัวด้านล่างมาจาก src/data/models.ts และสามารถตรวจสอบซ้ำได้ด้วยเครื่องคิดเลข จุดประสงค์คือการช่วยให้คุณเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับ workload และงบประมาณที่กำหนด — โดยอิงจากข้อมูลที่มีความสำคัญจริงต่อการตัดสินใจ routing: หน้าต่าง context, ความสามารถ, ผลลัพธ์สูงสุด และราคาต่อล้าน token

ผู้เข้าแข่งขันทั้งสี่: สเปกชีต

โมเดลทั้งสี่ตัวเรียกใช้งานได้วันนี้ที่ https://meshtok.com/v1 สามในนั้นมีแท็กความสามารถ flagship ในแคตตาล็อก; Kimi K2.7 Code เป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน coding โดยไม่มีแท็กนั้น แต่ถูกรวมไว้ที่นี่เพราะเป็นการเปิดตัวสำหรับนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องที่สุดของ Moonshot ในปี 2026

โมเดล	ผู้ผลิต	Context	ผลลัพธ์สูงสุด	ราคาเข้า $/M	ราคาออก $/M	ปล่อย
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

เมทริกซ์ความสามารถ

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

ข้อสังเกตเชิงโครงสร้างสามข้อจากตารางทั้งสองนี้:

1. มีเพียง DeepSeek V4 Pro และ Qwen3.7 Max เท่านั้นที่เป็น multimodal GLM-5.2 — ตัวที่แพงที่สุดในสี่ตัว — ไม่มีความสามารถด้าน image หาก workload ของคุณรวมถึงภาพหน้าจอ แผนผัง หรือเอกสารที่สแกน ตัวเลือกจะลดลงเหลือสองก่อนที่เรื่องราคาจะถูกหยิบขึ้นมาพูดเลยด้วยซ้ำ
2. ผลลัพธ์สูงสุด 128K ของ GLM-5.2 เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัว โมเดลอื่นทุกตัวที่นี่จำกัดที่ผลลัพธ์ 8K–32K สำหรับ workload ที่ต้องการการตอบกลับ single-turn ที่ยาวมาก — การ refactor ไฟล์ทั้งหมด รายงานยาว หรือการสร้างโครงหลายไฟล์ — GLM-5.2 เป็นตัวเลือกเดียวที่จะไม่ถูก truncate
3. DeepSeek V4 Pro ถูกที่สุดในทั้งสองแกนและสมบูรณ์ที่สุดในเรื่องแท็ก มันมี reasoning, coding, image, tools, json และ flagship — ครบทั้งชุด — แต่กลับถูกกว่าโมเดลอื่นทุกตัวที่นี่ทั้งในด้านราคาเข้าและราคาออก

การวิเคราะห์ราคา

ตัวเลขทั้งหมดด้านล่างเป็นการคำนวณเชิงเลขคณิตจากราคาตั้งต้นใน src/data/models.ts ไม่ใช่การวัดจาก workload จริงใด ๆ บิลจริงของคุณขึ้นอยู่กับความยาว prompt และ response จริงของคุณ; ค่าที่สำคัญที่นี่คือ อัตราส่วน ซึ่งเสถียรและตรวจสอบซ้ำได้

ต้นทุนต่อ 1M input + 1M output tokens

หน่วยประมาณคร่าว ๆ: หนึ่งล้าน input tokens และหนึ่งล้าน output tokens

โมเดล	Input (1M)	Output (1M)	รวมทั้งหมด
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

บนหน่วยนี้ DeepSeek V4 Pro ถูกกว่า Qwen3.7 Max 2.7×, ถูกกว่า Kimi K2.7 Code 3.7× และถูกกว่า GLM-5.2 4.0× output tokens ครองสัดส่วนบิลของโมเดลทุกตัวยกเว้น DeepSeek — สำหรับ V4 Pro ราคาเข้าและราคาออกอยู่ในอัตราส่วน 2× ซึ่งสมดุลอย่างผิดปกติ

ต้นทุนของ 1M การเรียก @ 1K input + 500 output tokens

หน่วยที่สมจริงกว่าสำหรับการจราจรแบบแชต: หนึ่งล้านการเรียกสั้น ๆ แต่ละครั้งใช้ 1,000 input tokens และสร้าง 500 output tokens รวมเป็น 1 พันล้าน input tokens และ 500 ล้าน output tokens

โมเดล	Input (1B in)	Output (500M out)	รวมสำหรับ 1M การเรียก
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

ลำดับการจัดอันดับสอดคล้องกับหน่วย 1M+1M โดยมีการเปลี่ยนแปลงที่น่าสนใจหนึ่งจุด: บนการจราจรแบบแชต GLM-5.2 กลายเป็นตัวที่แพงที่สุดในสี่ตัว (ราคา output $4/M ของมันครองสัดส่วน) แซะหน้า Kimi K2.7 Code ผลที่ตามมาในทางปฏิบัติ — หากคุณใช้ $3,000/เดือนกับ GLM-5.2 สำหรับ workload ที่ไม่ได้ต้องการหน้าต่าง output 128K โดยเฉพาะ การจราจรรูปแบบเดียวกันบน DeepSeek V4 Pro จะมีค่าใช้จ่ายประมาณ $820/เดือน ว่าการประหยัดนั้นคุ้มกับการแลกเปลี่ยนด้านคุณภาพหรือไม่นั้นเป็นคำถามที่มีเพียง eval ของคุณเองเท่านั้นที่ตอบได้; ช่องว่างราคาใหญ่พอที่การ ไม่ วัดมันจะทิ้งเงินจริงไว้บนโต๊ะ

เมื่อไรจะเลือกตัวไหน

ไม่มี “โมเดลจีนที่ดีที่สุด” อยู่จริง — มีเพียงโมเดลที่เหมาะสมสำหรับ workload ที่กำหนด ใช้เมทริกซ์นี้เป็นจุดเริ่มต้นและตรวจสอบด้วย eval ของคุณเอง

Workload	แนะนำ	เหตุผล
แชตมัลติโมดอลปริมาณมากในงบจำกัด	DeepSeek V4 Pro	เป็นโมเดลเดียวที่นี่ที่ต่ำกว่า $1/1M input พร้อม vision ถูกกว่า Qwen3.7 Max (ตัวเลือก multimodal เดียวอื่น) ประมาณ 2.7× บนหน่วยแชต 1K+500
วิเคราะห์เอกสารยาว (context 1M), ผลลัพธ์สั้นถึงปานกลาง	DeepSeek V4 Pro	context 1M + ผลลัพธ์สูงสุด 32K ครอบคลุมการสรุปและ Q&A ส่วนใหญ่ เป็นโมเดล context 1M ที่ถูกที่สุดในกลุ่ม
Workload ที่ต้องการผลลัพธ์ single-turn ที่ยาวมาก (>32K tokens)	GLM-5.2	ผลลัพธ์สูงสุด 128K ของ GLM-5.2 เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัวที่นี่ V4 Pro ถูก truncate ที่ 32K; Qwen3.7 Max และ Kimi K2.7 Code จำกัดที่ 8K
คำถามที่ต้องการความรู้การฝึกอบรมที่สดใหม่ที่สุด	GLM-5.2	Knowledge cutoff 2026-04 สดใหม่ที่สุดในกลุ่ม มีประโยชน์สำหรับคำค้นหาเกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุด, API หรือไลบรารี
Flagship มัลติโมดอลที่สมดุล, ราคากลาง	Qwen3.7 Max	Vision + reasoning + flagship ที่ $0.86/$2.57 เป็นจุดกลางเมื่อคุณต้องการ multimodality โดยไม่มีโปรไฟล์ของ DeepSeek หรือต้องการ ecosystem เครื่องมือของ Alibaba
วิเคราะห์โค้ดทั้ง repository, ขั้นตอน coding แบบ agentic	Kimi K2.7 Code	สร้างมาเพื่อความเข้าใจโค้ด long-context โดยเฉพาะ สังเกตขีดจำกัด context 256K และการไม่มีแท็ก reasoning/flagship — เลือกสำหรับโค้ด ไม่ใช่การให้เหตุผลทั่วไป
การให้เหตุผลหลายขั้นตอนแบบหนักที่คุณต้องการสไตล์ของ DeepSeek	DeepSeek V4 Pro	มี reasoning และ flagship ในราคาที่ต่ำที่สุด สำหรับโปรเจกต์ใหม่ V4 Pro แซะหน้า DeepSeek R1 (0528) ตัวเก่าบนกระดาษ

นโยบาย routing เริ่มต้นที่สมเหตุสมผลข้ามสี่ตัว: ส่งการจราจรมัลติโมดอลปริมาณมากราคาถูกไปยัง DeepSeek V4 Pro; route การ refactor ผลลัพธ์ยาวและคำค้นหาความรู้สดใหม่ไปยัง GLM-5.2; ใช้ Qwen3.7 Max เป็น fallback มัลติโมดอลที่สมดุลเมื่อคุณต้องการความหลากหลายของผู้ผลิตบน hot path; สำรอง Kimi K2.7 Code สำหรับงานโค้ดระดับ repository เฉพาะที่การปรับแต่งโค้ด long-context ของมันสมควรได้รับพรีเมียม

วิธีการเรียกทั้งสี่ตัว (โค้ดจริงที่รันได้)

MeshTok เปิดเผย endpoint เดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://meshtok.com/v1 การสลับระหว่างโมเดลใด ๆ ในบทความนี้เป็นการเปลี่ยนแค่บรรทัดเดียวในฟิลด์ model — ใช้ SDK เดียวกัน, API key เดียวกัน, รูปแบบคำขอเดียวกัน ID ของโมเดลด้านล่างเป็น ID จริงจากแคตตาล็อก

# 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.")

สำหรับการตอบกลับแบบ streaming ให้ส่ง stream=True และวนซ้ำ chunks; สำหรับการเรียกเครื่องมือ ให้ส่ง argument tools; สำหรับผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง ให้ใช้ response_format={"type": "json_object"} โมเดลทั้งสี่รองรับ tools และ json ดังนั้นรูปแบบคำขอจึงเหมือนกันทุกประการข้ามทั้งสี่ ดู เอกสาร streaming ของ MeshTok และ เอกสาร tool-calling สำหรับตัวอย่างเต็มใน Python, JavaScript และ cURL

FAQ

ตัวไหนถูกที่สุดในสี่ตัว? DeepSeek V4 Pro, โดยห่างกันมาก ที่ $0.4286/$0.8571 ต่อล้าน tokens มันเป็นโมเดลเดียวในกลุ่มนี้ที่ต่ำกว่า $1/M ทั้งในด้าน input และ output บนหน่วย 1M-input-plus-1M-output มันถูกกว่าอีกสามตัว 2.7–4.0×

ตัวไหนมีหน้าต่าง context ยาวที่สุด? สามจากสี่ตัว — DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2 และ Qwen3.7 Max — ใช้หน้าต่าง context 1,000,000-token ร่วมกัน Kimi K2.7 Code จำกัดที่ 256,000 tokens หน้าต่าง context คือขีดจำกัดบนที่ประกาศไว้ที่โมเดลยอมรับ ไม่ใช่การรับประกันคุณภาพในทุกตำแหน่ง — ควรทดสอบพฤติกรรม long-context บนข้อมูลของคุณเองเสมอ

ตัวไหนมีผลลัพธ์สูงสุดยาวที่สุด? GLM-5.2, อย่างมีเอกลักษณ์, ที่ 128,000 tokens DeepSeek V4 Pro ให้ 32,768; Qwen3.7 Max และ Kimi K2.7 Code จำกัดที่ 8,192 หาก workload ของคุณสร้างการตอบกลับ single-turn ที่ยาวมาก GLM-5.2 เป็นตัวเลือกเดียวที่นี่ที่จะไม่ถูก truncate

โมเดลใดบ้างที่รองรับ vision (image input)? มีเพียง DeepSeek V4 Pro และ Qwen3.7 Max GLM-5.2 และ Kimi K2.7 Code เป็น text-only อย่างน่าสังเกต GLM-5.2 เป็นตัวที่แพงที่สุดในสี่ตัวแต่กลับขาดความสามารถด้าน image

ทำไมบทความนี้ไม่มี benchmark ด้าน latency หรือคุณภาพ? เพราะพวกเราไม่ได้รันสักตัว และพวกเราจะไม่ตีพิมพ์ตัวเลขที่พวกเราไม่สามารถสนับสนุนด้วย raw logs latency ขึ้นอยู่กับเวลาของวัน, ภูมิภาค, ความยาว prompt และสถานะคิว; ตัวเลข first-token-latency เดียวโดยไม่มี test harness คือการตลาด ไม่ใช่ข้อมูล การเปรียบเทียบคุณภาพโดยไม่มีชุด eval ที่ใช้ร่วมกันก็อ่อนแอเช่นกัน ข้อมูลราคาและความสามารถข้างต้นคือส่วนที่เสถียรและตรวจสอบได้ รัน eval ของคุณเองบน MeshTok ด้วย temperature: 0.0 และ prompt ของคุณเองสำหรับส่วนที่เหลือ

Kimi K2.7 Code เป็น “flagship” จริงหรือ? ไม่ — มันไม่มีแท็กความสามารถ flagship ในแคตตาล็อก และขาดแท็ก reasoning มันถูกรวมไว้ที่นี่เพราะมันเป็นการเปิดตัวสำหรับนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องที่สุดของ Moonshot: ผู้เชี่ยวชาญด้าน coding แบบ long-context เลือกมันสำหรับโค้ด ไม่ใช่การให้เหตุผลทั่วไป Kimi K2.6 อเนกประสงค์ของ Moonshot มี reasoning หากคุณต้องการสิ่งนั้น

ราคาเหล่านี้เสถียรหรือไม่? ผู้ผลิตโมเดลอัปเดตราคาตั้งต้นเป็นระยะ ตัวเลขที่นี่สะท้อนแคตตาล็อก MeshTok ในวันที่ 2026-08-21 updatedDate ที่ด้านบนของหน้าบอกคุณว่าบทความได้รับการตรวจสอบล่าสุดเมื่อใด; แหล่งความจริงสดเสมอคือ https://meshtok.com/models

---

ตรวจสอบล่าสุด 2026-08-21 โดย MeshTok Team ราคาและความสามารถทั้งหมดนำมาจากแคตตาล็อกโมเดล MeshTok สด (src/data/models.ts) ในวันที่ตรวจสอบ ไม่มีการวัด latency, จำนวน token หรือคุณภาพสำหรับบทความนี้ — ตัวเลขที่แสดงเป็นการคำนวณเชิงเลขคณิตจากราคาตั้งต้นที่เผยแพร่ ไม่ใช่ benchmark เชิงประจักษ์