中国开源三强对垒：DeepSeek V4、Qwen 3.6 Max、GLM 5.2 谁更能打

三个开源冠军，你的项目只能选一个。

这是 2026 年 7 月最真实的选型困境。

DeepSeek V4-Pro、Qwen 3.6 Max Preview、GLM 5.2，三家都在刷榜，各有绝活，没有哪一家输得体面。问题是它们擅长的事情不一样，选错了不是小事，是整套工程白搭一半。

三家的身世和定位

先把背景讲清楚，才好谈分数。

DeepSeek V4-Pro

深度求索今年 4 月 24 日发布。架构是 1.6T 参数的 MoE，实际推理时激活的参数量比总量小很多，这让它的计算成本相对可控。API 报价 $0.87/M 输出 token，在同级别模型里算是真便宜，不是打折促销的那种便宜。

NIST 下属机构 CAISI 做了独立评估，结论是它的综合能力比当前前沿模型落后约 8 个月。乍一听像缺点，但它是开源的，还便宜，这个"落后 8 个月"放在这个背景里，反而是一种背书。

上下文窗口 1M token，处理超长文档时有实际价值。

Qwen 3.6 Max Preview

阿里云 4 月 20 日上线，比 DeepSeek 早了几天。上下文 262K，API 定价 $1.30/M 输入、$7.80/M 输出，比 DeepSeek 贵，特别是输出价格贵了将近 9 倍。

“Preview"这个后缀不是谦虚，是阿里的发布策略，后面还有正式版。在中文能力和编程覆盖度上，Qwen 系列一直是国产开源里最认真的一家。输出速度 41 tokens/秒，用起来不卡。

GLM 5.2

智谱（Z.ai）6 月 13 日发布，MIT 协议，完全开源可商用。这是三家里发布最晚的一个，定位也最明确，就是给写代码用的。1M 上下文，“Coding-First"是他们自己打的标签，不是泛泛宣传那种。

值得注意的是，智谱在发布时没有公开系统性的评测数字，现在外界看到的大部分数据来自第三方机构，比如 Artificial Analysis。这不是坏事，只是选型时要留意数据来源。

评测榜单怎么读

榜单很多，结论不一。原因很简单，任务不同，排名就不同。

7 月中旬，OpenCompass 周榜显示 DeepSeek-V4-Pro 和 Qwen3.6-Max-Preview 都在国产开源前列。GLM 5.2 在编程专项和 Agentic 任务上的评测名列前茅，据 techsy.io 7 月榜单报道，在 agentic coding 和 reasoning 维度上 GLM 5.2 在开源模型里排名靠前。没有哪一家全部维度都领先。

理解下面这张表，比背下来某个模型"多少分"更有用：

同一个模型在不同榜单上的位置可以差很多。DeepSeek V4-Pro 在 GPQA Diamond 拿到 90.1%，在 MATH-500 达到 96.1%，这两个数字指向的用户，根本不是想做中文写作辅助的人。

看 OpenCompass 的建议：别只看综合总分，优先看跟你任务直接相关的子榜。总分高不代表你的场景里它最好用。

三个场景，逐个比

场景一：写代码

这是竞争最激烈的地方。

DeepSeek V4-Pro 的数字是目前三家里最完整的。LiveCodeBench Pass@1 达到 93.5，Codeforces 评级 3206，SWE-bench Verified 80.6%。这三个数字合在一起，说明它不只是能做算法选择题，修真实代码库里的 bug 也很稳。来源是 morphllm.com 的深度测评和 DataCamp 的独立评估，不是厂商自报。

Qwen 3.6 Max Preview 声称在 6 个主要编程榜单排名第一，包括 SkillsBench、SciCode、NL2Repo。对比上一个版本，SkillsBench 提升了 9.9 分，SciCode 提升 10.8 分。这些是阿里自己发布的对比数字，第三方的交叉验证还在陆续出来。

GLM 5.2 的厂商数字是 SWE-bench Pro 62.1%、Terminal-Bench 2.1 达到 81.0%。两个注意点：一是这是厂商自报，不是独立机构数字；二是 Terminal-Bench 考的是 Agent 执行命令行任务的能力，跟传统代码补全是不同的测试场景。如果你要做的是给开发者的本地 AI Agent，这个 81% 很值得关注。

MIT 协议的实际意义在这里出来了。GLM 5.2 可以完全私有化部署，代码不出境，数据不上云。对有合规要求的金融、医疗类项目，这是真实优势。

场景二：中文与写作

Qwen 最强，没什么争议。

阿里在中文上的投入是持续性的，不是临时加料。QwenChineseBench 对比上一版提升了 5.3 分，中文长文的逻辑连贯性在同类模型里表现最稳。Qwen 系列背后有阿里自己的中文语料积累，这不是靠微调能短期追上的。

DeepSeek 的中文也不差，但它没有把中文作为主要发力点。GLM 来自国内学术圈，清华技术基因，中文基础训练扎实，但具体的对比数字目前公开有限。

结论：做面向中文用户的产品，Qwen 是默认选择，除非你有成本或合规方面的硬约束。

场景三：复杂推理

DeepSeek V4-Pro 在这里有最硬的第三方数据。

GPQA Diamond 90.1%，这个榜单的题目是博士级科学推理，不是中学物理。MATH-500 96.1%，MMLU-Pro 87.5%，三个数字加在一起，数理推理是它的真实强项。

CAISI 评估（NIST 下属）专门做了一轮独立测试，结论是 DeepSeek V4-Pro 的能力比前沿模型落后约 8 个月，但在所有被评估的开源模型里属于第一梯队。

Qwen 3.6 Max Preview 的 SuperGPQA 也有提升，但详细分数没有完整公开。GLM 5.2 的定位是编程，复杂推理不是它的主赛道，没必要强行对比。

要做科研辅助、法律条文解析、复杂财务建模？DeepSeek V4-Pro 是目前开源里最接近 o3 推理体验的选择，数据说话。

选哪家：五类场景的决策建议

没有万能答案，但可以按场景给出明确优先级。

编程工具、代码助手、IDE 插件

第一选 DeepSeek V4-Pro。数据最全，第三方独立验证最多，API 最便宜。如果需要私有化部署，GLM 5.2 的 MIT 协议是真实优势，不是门面功夫。

中文内容产品，公众号、文案工具、本地化服务

第一选 Qwen 3.6 Max Preview。中文能力领先，262K 上下文处理长文够用。注意 API 输出价格 $7.80/M，高调用量场景要认真算成本账，跑多了不便宜。

科研工具、企业分析、复杂推理场景

DeepSeek V4-Pro。推理能力的数字有独立来源，不只是榜单刷出来的。数学和逻辑推理在开源圈里目前还没遇到对手。

AI Agent、长工具链调用、本地 CLI 自动化

GLM 5.2 值得认真考虑，Terminal-Bench 的表现和 1M 上下文都有实际意义。但第三方评测还不够完整，现在重押风险偏高。Qwen 3.6 Max Preview 的工具调用也做了优化，是相对稳妥的备选。

成本优先

DeepSeek V4-Pro，$0.87/M 输出，三家里最低。Qwen 3.6 Max 的输出价格是 $7.80/M，快 9 倍的差距，不是小数字。

写在最后

国产开源这一轮跑得很快。从去年 DeepSeek V3 一家独秀，到今天三家互相缠斗，用了不到一年时间。

但"三强"这个说法有点误导。它们擅长的事情不一样，不是同一条赛道在赛跑。Qwen 往中文和多模态走，DeepSeek 往推理和成本效率走，GLM 押注在编程和私有化这条线上。

对你来说，重要的不是哪家"赢了”，而是你的任务是什么，你的预算是多少，你的数据能不能出境。

答好这三个问题，选型就有了答案。

数据来源

• China’s Top AI Models in 2026, Medium/Coinmonks
• DeepSeek V4 架构与评测, MorphLLM
• DeepSeek V4 Review, DataCamp
• DeepSeek V4 CAISI 独立评估, NIST
• Qwen 3.6 Max Preview, Artificial Analysis
• Qwen 3.6 Max Preview 完整指南, aimadetools
• GLM 5.2 发布, Codersera
• GLM 5.2 编程评测, Technology.org
• Best Open-Source LLMs July 2026, Techsy
• Qwen vs DeepSeek vs GLM 2026, Techsy