Qwen vs DeepSeek vs Llama: Mana yang Sebaiknya Anda Jadikan Fondasi?

Kereta metro menuju kampus Xixi milik Alibaba, tempat tim Qwen bekerja, memakan waktu sekitar dua puluh menit dari apartemen saya, dan orang-orang DeepSeek berkantor beberapa distrik ke arah sebaliknya. Jadi saya bisa menyaksikan perbandingan ini bergerak nyaris secara real time, dan geraknya cepat. Checkpoint open yang beredar saat ini adalah Qwen3.8 dan Qwen3.6, DeepSeek V4.1-Flash dan V4 Pro yang masih berlanjut, serta Llama 4 Scout atau Maverick. Qwen3.8-Max yang di-hosting Alibaba termasuk kolom yang berbeda, karena menyewanya adalah produk yang berbeda dari mengunduh bobot yang menjadi dasarnya. Jika Anda mencampuradukkan versi-versi itu, sisa perbandingan ini sudah keliru sebelum dimulai.

Qwen vs Llama vs DeepSeek: mana yang sebaiknya Anda jadikan fondasi?

Pilih berdasarkan tugas dan cara deployment-nya. Qwen3.6 adalah pilihan untuk keluasan dan ekosistem, dengan model open 27B dense dan 35B-A3B di bawah Apache-2.0. DeepSeek V4.1-Flash adalah pilihan nilai API bahkan setelah kenaikan harga output-nya pada September; V4 Pro memberi kemampuan lebih dengan harga token yang masih rendah, tetapi terlalu besar untuk di-self-host. Llama 4 tetap menjadi pilihan ekosistem asal Barat di bawah lisensi komunitas Meta. Selisih 2,7% antarnegara dari Stanford per Maret 2026 kini menjadi konteks historis, bukan skor terkini, karena setiap keluarga Tiongkok di paragraf ini sudah bergerak sejak saat itu.

Poin-Poin Penting- Bandingkan checkpoint yang persis: Qwen3.6, DeepSeek V4.1, dan Llama 4, bukan nama keluarga warisan rilis tahun lalu.- Qwen3.6 = keluasan dan Apache-2.0; DeepSeek V4.1-Flash = penalaran dan nilai API; Llama 4 = tooling asal Barat dan lisensi komunitas Meta.- Qwen adalah keluarga open paling banyak diunduh: hitungan Hugging Face sendiri mencatat lebih dari 2 miliar unduhan dalam tujuh bulan pertama 2026, dengan 151.448 turunan di Hub.- Qwen3.8 adalah checkpoint open terbaru Alibaba, rilis sejak 8 Agustus 2026 di bawah lisensi kustom; Qwen3.8-Max adalah versi hosted yang dibangun di atasnya.

Semua yang berikut ini mengasumsikan Anda sudah memutuskan bahwa bobot buatan Tiongkok layak dipertimbangkan. Jika itu masih menjadi pertanyaan terbuka, saya membahasnya dalam tulisan saya tentang apakah Tiongkok sedang memenangkan perlombaan AI, dan lanskap yang lebih luas ada dalam panduan saya tentang ekosistem AI open-source Tiongkok.

Cara saya memeringkatnya

Bukan berdasarkan papan peringkat. Saya memeringkat berdasarkan realitas deployment, yang berarti lima kriteria ini yang bekerja, kurang lebih dengan urutan bobot sebagai berikut.

• Kemampuan: apakah ia benar-benar cukup baik untuk tugasnya, dalam evaluasi yang setara dan bukan tabel pilihan vendor?
• Biaya: biaya per token di API, dan jejak GPU saat Anda self-host. Di sinilah jarak yang sesungguhnya terbuka.
• Lisensi: bisakah Anda merilisnya secara komersial tanpa pusing urusan hukum? Ketentuan Apache-2.0 dan gaya MIT menang di sini.
• Ekosistem: berapa banyak fine-tune, kuantisasi, dan varian siap pakai yang tersedia? Makin banyak berarti makin sedikit pekerjaan untuk Anda.
• Keramahan self-host: apakah ia berjalan mulus di hardware yang wajar dengan stack inferensi open yang sudah Anda pakai?

Menjalankan model-model ini di GPU saya sendiri menyembuhkan saya dari pemujaan papan peringkat lebih cepat daripada argumen apa pun. Model yang memenangkan sebuah proyek adalah yang paling mulus di-fine-tune pada data Anda dan paling murah dilayani, bukan yang skornya minggu ini sedikit lebih tinggi. Dua dari tiga build klien terakhir saya dirilis di atas model yang tidak memuncaki chart mana pun.

Satu catatan struktural sebelum tabel. Pratinjau hosted dan bobot yang bisa diunduh adalah produk yang berbeda, dan dua bulan terakhir membuktikannya dengan rapi: Qwen3.8-Max diluncurkan sebagai model hosted pada 3 Agustus dan bobot open Qwen3.8 menyusul pada 8 Agustus, di bawah lisensi kustom dan bukan Apache-2.0. Sisi hosted-nya sudah bergerak lagi: snapshot Qwen3.8-Max-0902 mengambil alih endpoint pada 2 September dengan harga yang sama, $2 dan $6, sebuah peningkatan pasca-pelatihan yang menyasar coding dan cowork, yang diklaim Alibaba memuncaki peringkat WebDev Code Arena saat diluncurkan. Siapa pun yang mem-pin qwen3.8-max pada Agustus kini menyewa model yang berbeda. Alibaba juga mengumumkan Qwen 4 di konferensi Apsara pada 22 September, secara eksplisit masih dalam pelatihan, tanpa tanggal, bobot, maupun harga; sebuah pratinjau open-weights eksperimental dari arsitektur itu, Qwen3.8-Flash-Next, telah muncul pada 26 Agustus. Jadi peringkat yang mencampur "apa yang bisa Anda unduh" dengan "apa yang bisa Anda sewa" akan menyesatkan Anda. Tabel di bawah adalah sisi yang bisa diunduh; flagship hosted-nya mendapat porsinya sendiri di dalam prosa.

Tiga keluarga model secara sekilas

Ketiganya benar-benar layak produksi. Perbedaannya ada pada lisensi dan postur biaya, jauh lebih besar daripada kemampuan. Qwen adalah keluarga open terbesar berdasarkan adopsi: laporan State of Open Models: Summer 2026 dari Hugging Face, yang terbit 14 Agustus, mencatat sekitar 2,045 miliar unduhan Qwen di Hub dalam tujuh bulan pertama 2026 saja dan 151.448 turunan, sementara hitungan Alibaba sendiri mengklaim lebih dari 3 miliar unduhan dan 300.000 turunan lintas platform. Berikut cara saya meringkas ketiganya pada tingkat praktis.

Adopsi secara lebih luas juga bergeser ke arah yang sama. Model open-weight Tiongkok telah menyalip model AS dalam total unduhan Hugging Face, dan varian turunan Qwen saja mencapai lebih dari 40% turunan baru per Agustus 2025. Ini penting bagi builder secara praktis: lebih banyak turunan berarti kuantisasi atau fine-tune domain yang pas dengan anggaran latensi Anda kemungkinan besar sudah ada, sehingga Anda bisa melewati satu siklus pelatihan sama sekali.

Satu peringatan soal tabel itu. Lisensi bisa berubah antarversi, dan ringkasan tingkat keluarga adalah titik awal, bukan kebenaran mutlak. Buka model card-nya dan baca lisensi sesungguhnya untuk checkpoint persis yang hendak Anda rilis.

Kemampuan: seberapa dekat sebenarnya?

Lebih dekat dari yang digambarkan perang pemasaran, tetapi tidak lagi bisa diringkas menjadi satu angka. 2026 Stanford AI Index mencatat selisih 2,7% antara model teratas AS dan model teratas Tiongkok di Chatbot Arena pada Maret, dalam bab technical performance Index tersebut. Sejak itu DeepSeek V4.1-Flash, Qwen3.8 dan 3.6, serta snapshot Qwen3.8-Max hosted telah hadir, sehingga angka itu tidak bisa lagi ditulis dengan jujur seolah masih berlaku saat ini. Untuk sebagian besar beban kerja bisnis, kemampuan adalah gerbang, bukan penentu akhir. Biaya, kendala serving, dan lisensi biasanya yang memecahkan kebuntuan.

[CHART: diagram batang berkelompok yang membandingkan Qwen, DeepSeek, dan Llama pada empat sumbu kualitatif]

Perbedaan praktisnya lebih jelas ketika diberi versi. DeepSeek V4.1-Flash condong ke penalaran dan kode, dan penyegaran 10 September menambahkan visi native, jendela konteks 1M, dan output maksimum 384K. Qwen3.6 adalah serba bisa open dan yang paling mudah disesuaikan ukurannya untuk deployment tertentu di antara ketiganya. Llama 4 adalah opsi asal Barat dengan ekosistem Meta di sekitarnya, meski perlu diketahui bahwa upaya frontier Meta telah berpindah ke lini Muse, dengan Llama 4 dalam mode pemeliharaan dan Behemoth yang lebih besar dijeda. Muse sendiri sebagian besar tertutup, tidak sepenuhnya: Muse Glimmer 30B merilis bobot open di bawah Apache-2.0 pada 10 Agustus, dan Muse Charm yang dipamerkan di Meta Connect akhir September tetap tertutup. Tooling di sekitar Llama masih dalam, tetapi saya tidak akan mempertaruhkan rencana bertahun-tahun pada checkpoint open Llama berikutnya.

Obsesi terhadap benchmark justru menyesatkan para builder ketika baris-barisnya berasal dari harness penyedia yang berbeda-beda. Model yang memenangkan proyek Anda adalah yang melewati ambang kualitas Anda, berperilaku baik pada data Anda, dan muat dalam anggaran serving Anda, bukan yang skor laporan-dirinya-sendiri sedikit lebih tinggi.

Jadi saya menganggap kemampuan nyaris seri dan langsung beralih ke hal-hal yang benar-benar berbeda.

Penilaian arah dari penulis pada skala 1 sampai 5, bukan angka benchmark. Skor mencerminkan rilis yang beredar pada awal Oktober 2026: DeepSeek V4.1-Flash dan V4 Pro, Qwen3.8 dan 3.6, serta Llama 4 dengan lini open Meta dalam mode pemeliharaan.

Biaya dan lisensi: pembeda yang sesungguhnya

Di sinilah keputusan sebenarnya berbalik, dan DeepSeek telah menggerakkannya dua kali sejak Agustus. Tarif jam sibuk dan di luar jam sibuk hadir pada 16 Agustus, lalu V4.1-Flash diluncurkan pada 10 September dengan arsitektur baru (backbone 552B dengan sekitar 8B parameter aktif saat prefill dan 16B saat decode) serta bobot open di bawah MIT di Hugging Face. V4 Flash lama sudah dipensiunkan: nama deepseek-v4-flash masih merutekan tetapi kini dilayani oleh V4.1-Flash, dan nama kanonisnya adalah deepseek-flash, menurut log pembaruan DeepSeek. Pada harga resmi DeepSeek, Flash kini berharga $0,15 per juta token input cache-miss di luar jam sibuk dan $0,30 pada jam sibuk, dengan output $0,60 hingga $1,20 per juta tergantung jendelanya. Harga output itu kira-kira dua kali lipat harga lama, yang penting jika beban kerja Anda berat di sisi generasi. V4 Pro, yang rencana penghentiannya dibatalkan DeepSeek setelah pengguna menolak, kini berjalan di $0,66 hingga $1,32 per juta token input dan $1,98 hingga $3,96 per juta output; tidak ada V4.1-Pro dan tidak ada V5. Qwen3.8-Max dijual melalui layanan hosted Alibaba dengan harga sekitar $2 dan $6, ekonomi token hosted biasa dan bukan ekonomi open-weight. Flash tetap memegang mahkota pemimpin harga dalam perbandingan ini, tetapi dengan margin yang lebih tipis di sisi output dibanding yang dinikmatinya pada Agustus. Llama tidak punya API token pihak pertama dari Meta dalam perbandingan ini, jadi biayanya adalah harga host Anda atau infrastruktur Anda sendiri.

Ketiga keluarga terpisah dengan jelas di sini. Qwen3.6 berlisensi Apache-2.0. DeepSeek V4 berlisensi MIT. Llama 4 memakai lisensi komunitas Meta, dengan pembatasan penggunaan yang perlu dibaca secara hukum dengan serius. Catatan kaki penting soal Qwen adalah bahwa lini open-nya berpindah dari Apache-2.0 mulai versi 3.8: bobot barunya membawa lisensi kustom Qwen dengan klausul komersial berbasis pendapatan, sehingga 3.6 tetap menjadi jawaban Apache-2.0.

Saat saya self-host, pertanyaan soal Apache-2.0 adalah hal pertama yang saya cek, karena jawaban yang bersih menghapus satu kategori penuh tinjauan hukum. Dengan Llama saya pernah harus berhenti dan membaca lisensi komunitasnya dengan saksama sebelum sebuah deployment klien, dan dua kali klausul itu mengubah jawabannya. Gesekan itu nyata, dan itulah sebabnya Qwen cenderung memenangkan proyek-proyek saya yang sifatnya "langsung rilis saja".

Self-hosting memperbesar cerita biaya ini. Model dengan jejak lebih kecil berarti lebih sedikit GPU, yang berarti tagihan lebih kecil setiap bulan, bukan penghematan satu kali saat peluncuran. Saya bedah hitungannya dalam panduan saya tentang menjalankan model open on-prem versus cloud, dan sisi tata kelola dari keputusan yang sama ada dalam tulisan saya tentang apakah DeepSeek aman untuk perusahaan.

Dari sisi adopsi, postur biaya itu bekerja persis seperti dugaan. Model Tiongkok merebut mayoritas konsumsi token top-10 OpenRouter pada akhir Februari 2026 dan mempertahankan sekitar 61% dari total volume token platform itu per Juni 2026 dalam peringkat OpenRouter. Pendatang terbarunya juga bergerak cepat: GLM-5.3-Flash dan DeepSeek-V4.1-Flash sama-sama menembus peringkat mingguan teratas dalam hitungan hari setelah diluncurkan, menurut tulisan pihak ketiga tentang peringkat publik tersebut. Token adalah pekerjaan nyata, bukan siaran pers, dan para developer telah memindahkan milik mereka.

Ekosistem dan deployment

Adopsi memberi tahu Anda hampir semua yang perlu diketahui soal kedalaman ekosistem. Pustaka turunan Qwen adalah yang terdalam dari ketiganya: 151.448 turunan dalam hitungan musim panas 2026 Hugging Face, dan lebih dari 300.000 lintas platform menurut hitungan Alibaba sendiri. Lebih banyak turunan berarti lebih banyak fine-tune dan kuantisasi yang bisa Anda ambil langsung dari rak alih-alih melatihnya sendiri. Angka itu tidak memberi tahu Anda apakah Qwen3.8 hosted adalah endpoint produksi yang tepat.

[IMAGE: Layar seorang developer yang menampilkan bobot model sedang diunduh dari sebuah model hub, pencahayaan hangat, diambil dari belakang bahu]

Setiap keluarga menguasai jalur deployment yang berbeda. Qwen3.6 memberi Anda sebaran ukuran open yang paling berguna dan jalur fine-tuning paling landai. DeepSeek V4.1-Flash sulit dikalahkan untuk penalaran hosted berbiaya rendah bahkan setelah kenaikan harga output September, sementara Pro untuk pekerjaan yang membenarkan komputasi lebih besar. Llama 4 tetap menang ketika tooling Barat di sekitarnya dan kenyamanan pengadaan lebih penting daripada perbedaan lisensinya.

Ketiganya punya bobot yang bisa diunduh, tetapi jalur hosted-nya tidak simetris. DeepSeek menjalankan API-nya sendiri. Ketersediaan, wilayah, dan ketentuan Qwen dan Llama tergantung pada layanan Alibaba atau pihak ketiga persis yang Anda pilih. Anda bisa menyewa inferensi untuk mulai bergerak, lalu membawa checkpoint open yang sama ke internal begitu volume atau residensi data menuntutnya. Verifikasi bahwa itu benar-benar checkpoint yang sama, bukan model hosted-only yang lebih baru seperti Qwen3.8-Max.

Mana yang cocok untuk pekerjaan apa

Cocokkan model dengan beban kerjanya, bukan dengan judul beritanya. Angka selisih kemampuan Maret 2026 mendahului setiap rilis Tiongkok yang dibandingkan di bawah ini, jadi setiap rekomendasi adalah soal kecocokan, biaya, dan lisensi saat ini, bukan persentase antarnegara yang sudah basi.

Asisten coding

Mulai dengan DeepSeek V4.1-Flash untuk panggilan coding bervolume tinggi, lalu uji Qwen3.6-27B jika kendali lokal atau checkpoint open yang lebih kecil lebih penting. Jika tugasnya berjalan berjam-jam melintasi repositori besar, artikel tiga keluarga ini bukan lagi keseluruhan daftar pendeknya: Kimi K3 dan GLM-5.3 kini layak mendapat evaluasi yang sama.

RAG dan back-office

Andalkan Qwen3.6. Tugas retrieval dan alur kerja internal menghargai keluasan, penanganan multibahasa, dan fine-tuning yang rapi, dan Apache-2.0 menjaga tinjauan hukum pertama tetap sederhana. Inilah jalur tempat pustaka varian Qwen membuktikan nilainya.

Berhadapan langsung dengan pelanggan

Yang satu ini tergantung selera risiko Anda. Llama 4 adalah pilihan konservatif jika para pemangku kepentingan Anda menginginkan model asal Barat dan Anda bisa menerima klausul lisensinya. Jika tata kelola menyetujui model asal Tiongkok, Qwen3.6 memberi Anda jalur open yang bersih dan cakupan multibahasa yang luas. Apa pun pilihannya, uji perilaku konten yang benar-benar akan ditemui pengguna Anda.

On-prem dan teregulasi

Untuk build yang air-gapped atau teregulasi, lisensi, ukuran model, dan kendali data yang memutuskan. Qwen3.6 adalah jalur self-host yang lebih mudah dikelola. DeepSeek V4.1-Flash berlisensi MIT tetapi jauh lebih besar. Keduanya bisa berjalan tanpa mengirim prompt ke Tiongkok, asalkan Anda benar-benar men-deploy bobotnya di dalam perimeter Anda sendiri. Selesaikan dulu tinjauan tata kelolanya; tulisan saya tentang apakah DeepSeek aman untuk perusahaan membahas tuntas uji tuntas tersebut.

FAQ

Apakah Qwen lebih baik daripada Llama?

Untuk sebagian besar keputusan pembangunan open, saya akan mulai dengan Qwen3.6 karena ia menawarkan ukuran yang mudah dikelola, Apache-2.0, dan ekosistem turunan yang besar. Llama 4 menang ketika kenyamanan pengadaan asal Barat dan tooling Meta yang sudah ada lebih berat daripada perbedaan lisensinya. Qwen3.8 adalah model mentah yang lebih kuat tetapi berarti lisensi kustom dan hardware yang serius; Qwen3.8-Max adalah jalur hosted, bukan jawaban untuk self-host.

Apakah DeepSeek lebih baik daripada Qwen?

Untuk endpoint penalaran hosted yang murah, DeepSeek V4.1-Flash adalah pilihan yang lebih jelas, meski harga outputnya naik sekitar dua kali lipat pada September. Untuk ukuran open, fine-tuning, dan keluasan ekosistem, Qwen3.6 lebih mudah dijadikan fondasi. Bobot open 3.8 layak dilirik begitu hitungan lisensi dan hardware-nya masuk akal untuk Anda.

Apakah model open Tiongkok aman dijadikan fondasi?

Bisa aman, dengan uji tuntas. Self-host bobotnya berarti data Anda tidak perlu meninggalkan infrastruktur Anda, yang menghapus jalur API hosted Tiongkok dari penilaian risiko. Anda tetap perlu menilai perilaku konten, asal-usul, lisensi, dan keamanan rantai pasok, yang saya bahas dalam panduan keamanan untuk perusahaan saya.

Model open mana yang paling murah dijalankan?

Di API pihak pertama, endpoint Flash DeepSeek masih menjadi pemimpin harga dalam perbandingan ini dengan $0,15 hingga $0,30 per juta token input cache-miss dan $0,60 hingga $1,20 per juta token output, tergantung jendela jam sibuk atau di luar jam sibuknya. Untuk self-hosting, checkpoint Qwen3.6 yang lebih kecil bisa lebih murah secara keseluruhan karena backbone V4.1-Flash berukuran 552B parameter. Harga token dan harga infrastruktur menjawab pertanyaan yang berbeda.

Kesimpulan

Singkatan terkininya sudah berversi. Qwen3.6 untuk lini open Apache-2.0 yang luas. DeepSeek V4.1-Flash untuk penalaran hosted yang murah, dengan V4 Pro yang batal dipensiunkan ketika pekerjaan yang lebih berat membenarkan biayanya yang lebih tinggi. Llama 4 ketika ekosistem Meta dan kenyamanan pengadaan asal Barat paling penting. Bobot Qwen3.8 sudah tersedia sekarang, di bawah lisensi kustom; Qwen3.8-Max, kini snapshot 0902, tetap menjadi endpoint hosted-nya. Baca model card yang persis, hitung harga deployment yang sesungguhnya, dan uji tugas yang benar-benar perlu Anda selesaikan.

Jika Anda sedang menimbang ini untuk produk yang nyata, pertanyaan tata kelola datang lebih dulu, dan tulisan saya tentang apakah DeepSeek aman untuk perusahaan membahas uji tuntas itu dari ujung ke ujung. Beri tahu saya kasus penggunaan Anda dan saya akan mengarahkan Anda ke model awal yang tepat.