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

2026 中文 LLM 大對決：GLM-5.2 vs Qwen3.7 Max vs Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro

透過 MeshTok 統一 API 使用的 2026 年頂尖中文 LLM 旗艦規格與價格大對決：GLM-5.2、Qwen3.7 Max、Kimi K2.7 Code 與 DeepSeek V4 Pro —— 真實的上下文視窗、能力、最大輸出，以及每百萬 token 的價格。沒有捏造的評測。

作者 MeshTok Team · 發佈於 August 21, 2026 · 更新於 August 21, 2026 · 5 分鐘閱讀

2026 年的中文 LLM 戰局已收斂成一個緊密的旗艦梯隊。四家實驗室 —— 智譜、阿里巴巴、Moonshot 與 DeepSeek —— 如今推出的模型在上下文、推理與程式碼能力上已能直接與西方前沿版本正面交鋒，而且價格往往只有幾分之一。本文是一場規格與價格的大對決，涵蓋目前透過 MeshTok 統一 API 可使用的四款最相關的中文旗艦：GLM-5.2、Qwen3.7 Max、Kimi K2.7 Code 與 DeepSeek V4 Pro。

我們並未執行延遲或品質評測。下列每一個數字都來自 src/data/models.ts，而且都可以用計算機驗算。本文的目的是協助你依據工作負載與預算挑選合適的模型 —— 基於對路由決策真正重要的資料：上下文視窗、能力、最大輸出，以及每百萬 token 的價格。

四強對決：規格表

這四款模型目前都可透過 https://meshtok.com/v1 呼叫。其中三款在目錄中帶有 flagship 能力標籤；Kimi K2.7 Code 則是不帶該標籤的程式碼專家，之所以在此納入，是因為它是 Moonshot 在 2026 年最相關的開發者向版本。

模型供應商上下文最大輸出輸入 $/M輸出 $/M發布日期
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

能力矩陣

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

從這兩張表可以歸納出三個結構性觀察：

  1. 只有 DeepSeek V4 Pro 與 Qwen3.7 Max 具備多模態能力。 GLM-5.2 —— 四者中最貴的 —— 沒有影像能力。若你的工作負載包含螢幕截圖、圖表或掃描文件，在價格還沒上桌之前，候選就只剩兩款。
  2. GLM-5.2 的 128K 最大輸出是獨一無二的。 其他每一款模型的輸出上限都落在 8K–32K 之間。對於需要產出極長單輪回應的工作負載 —— 整檔重構、長篇報告、多檔鷹架生成 —— GLM-5.2 是唯一不會被截斷的選項。
  3. DeepSeek V4 Pro 在兩軸上都是最便宜，在標籤上也最完整。 它帶有 reasoning、coding、image、tools、json 與 flagship —— 完整一套 —— 卻在輸入與輸出價格上都低於此處的每一款其他模型。

價格分析

以下所有數字都是依 src/data/models.ts 中的牌價做算術推算而得。它們不是任何真實工作負載的實測值。你實際的帳單取決於你真實的提示與回應長度；這裡的價值在於比值，而比值是穩定且可重現的。

每百萬輸入 + 百萬輸出 token 的成本

一個粗估的單位：一百萬輸入 token 加上一百萬輸出 token。

模型輸入 (1M)輸出 (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

以這個單位來看，DeepSeek V4 Pro 比 Qwen3.7 Max 便宜 2.7 倍，比 Kimi K2.7 Code 便宜 3.7 倍，比 GLM-5.2 便宜 4.0 倍。 對 DeepSeek 以外的每一款模型而言，輸出 token 主導了整筆帳單 —— 對 V4 Pro 來說，輸入與輸出價格落在 2 倍比例內，這是相當罕見的平衡。

100 萬次呼叫 @ 1K 輸入 + 500 輸出 token 的成本

對聊天型流量更貼切的單位：一百萬次短呼叫，每次消耗 1,000 個輸入 token、產生 500 個輸出 token。合計為 10 億個輸入 token 與 5 億個輸出 token。

模型輸入 (1B)輸出 (500M)100 萬次呼叫合計
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

排序與 1M+1M 單位一致，只有一個值得注意的變化：在聊天型流量上，GLM-5.2 跌到四款中最貴（其 $4/M 輸出價格主導了成本），超越了 Kimi K2.7 Code。實際的啟示是 —— 若你每月花 $3,000 在 GLM-5.2 上，而工作負載並未特別需要它的 128K 輸出視窗，那麼同樣的流量形狀在 DeepSeek V4 Pro 上大約只需 $820/月。至於這筆節省是否值得換取品質的折衷，只有你自己的評測能回答；價差大到一個程度，不量測它就等於把真金白銀留在桌上了。

該挑哪一款：情境對照

世上沒有「最佳中文模型」—— 只有對某個工作負載而言正確的模型。把這張對照表當作起點，並用自己的評測來驗證。

工作負載推薦為什麼
預算有限的高量多模態聊天DeepSeek V4 Pro此處唯一輸入低於 $1/1M 且具備視覺的模型。在 1K+500 聊天單位上，比 Qwen3.7 Max（另一個多模態選項）便宜約 2.7 倍。
長文件分析（1M 上下文）、中短輸出DeepSeek V4 Pro1M 上下文 + 32K 最大輸出，足以涵蓋大多數摘要與問答。此群組中 1M 上下文最便宜的模型。
需要極長單輪輸出（>32K token）的工作負載GLM-5.2GLM-5.2 的 128K 最大輸出在此獨一無二。V4 Pro 在 32K 截斷；Qwen3.7 Max 與 Kimi K2.7 Code 上限為 8K。
需要最新訓練知識的問題GLM-5.2知識截止 2026-04，為此群組中最新的。適合用於查詢近期事件、API 或函式庫。
均衡的中價位多模態旗艦Qwen3.7 Max在 $0.86/$2.57 上具備視覺 + 推理 + 旗艦。當你想要多模態但不選 DeepSeek，或需要阿里巴巴工具生態系時的中間選擇。
整個程式庫的程式碼分析、代理式編碼流程Kimi K2.7 Code專為長上下文程式碼理解打造。注意其 256K 上下文上限與缺少 reasoning/flagship 標籤 —— 為程式碼挑它，而非一般推理。
需要 DeepSeek 風格的硬性多步推理DeepSeek V4 Pro在最低價位上帶有 reasoning 與 flagship。對新專案而言，V4 Pro 在規格上已取代舊版 DeepSeek R1 (0528)。

四款之間一個合理的預設路由策略：把便宜、高量、多模態的流量送至 DeepSeek V4 Pro；把長輸出重構與新鮮知識查詢路由至 GLM-5.2；當你想要在熱路徑上維持供應商多樣性時，把 Qwen3.7 Max 當作均衡的多模態備援；把 Kimi K2.7 Code 保留給專屬的程式庫規模程式碼任務，在那裡它的長上下文程式碼調校才配得上它的溢價。

如何呼叫這四款（真實、可執行的程式碼）

MeshTok 在 https://meshtok.com/v1 暴露單一個與 OpenAI 相容的端點。在本文任何一款模型之間切換，只需改 model 欄位這一行 —— 同一個 SDK、同一把 API key、同一個請求格式。以下模型 ID 都是來自目錄的真實 ID。

# 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.")

若要串流回應，傳入 stream=True 並逐一迭代分塊；若要工具呼叫，傳入 tools 引數；若要結構化輸出，使用 response_format={"type": "json_object"}。這四款模型都支援 tools 與 json，因此請求格式在它們之間完全一致。完整的 Python、JavaScript 與 cURL 範例請見 MeshTok 串流文件 與工具呼叫文件。

常見問答

這四款中哪一款最便宜？ DeepSeek V4 Pro，差距相當大。在每百萬 token $0.4286/$0.8571 的價位下，它是此群組中唯一輸入與輸出雙雙低於 $1/M 的模型。以 1M 輸入加 1M 輸出的單位計算，它比其他三款便宜 2.7–4.0 倍。

哪一款的上下文視窗最長？ 四款中有三款 —— DeepSeek V4 Pro、GLM-5.2 與 Qwen3.7 Max —— 共用 1,000,000 token 的上下文視窗。Kimi K2.7 Code 上限為 256,000 token。上下文視窗是模型所接受的上限宣告值，並非對每個位置都保證品質 —— 務必在自己的資料上測試長上下文行為。

哪一款的最大輸出最長？ GLM-5.2，獨家，128,000 token。DeepSeek V4 Pro 提供 32,768；Qwen3.7 Max 與 Kimi K2.7 Code 上限為 8,192。如果你的工作負載會產出極長的單輪回應，GLM-5.2 是此處唯一不會被截斷的選項。

哪幾款支援視覺（image 輸入）？ 只有 DeepSeek V4 Pro 與 Qwen3.7 Max。GLM-5.2 與 Kimi K2.7 Code 僅支援文字。值得注意的是，GLM-5.2 是四款中最貴的，卻缺少影像能力。

為什麼本文沒有延遲或品質評測？ 因為我們沒有跑任何評測，而且我們不打算發布無法用原始紀錄佐證的數字。延遲取決於時段、地區、提示長度與佇列狀態；一個沒有測試框架背書的首 token 延遲數字是行銷，不是資料。沒有共享評測集的品質比較同樣站不住腳。上方的價格與能力資料才是穩定且可驗證的部分。其餘部分，請自己在 MeshTok 上用 temperature: 0.0 與自己的提示跑評測。

Kimi K2.7 Code 真的算「旗艦」嗎？ 不算 —— 它在目錄中並不帶有 flagship 能力標籤，也缺少 reasoning 標籤。它之所以在此收錄，是因為它是 Moonshot 最相關的開發者向版本：一款長上下文程式碼專家。為程式碼挑它，而非一般推理。若你需要推理，Moonshot 的通用款 Kimi K2.6 帶有 reasoning。

這些價格穩定嗎？ 模型供應商會定期更新牌價。此處數字反映 2026-08-21 當下的 MeshTok 目錄。頁面頂端的 updatedDate 告訴你本文最後審閱於何時；即時的真相來源一律是 https://meshtok.com/models。

最後審閱於 2026-08-21，由 MeshTok 團隊執行。所有價格與能力皆取自審閱當日即時的 MeshTok 模型目錄（src/data/models.ts）。本文未進行任何延遲、token 計數或品質量測 —— 所列數字皆為依公開牌價推算的算術投影，並非實測評比。

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