Alibabas Qwen 3.7 Max, lanserad i maj 2026, är en flaggskeppsmodell med 2,8 biljoner parametrar och en mixture-of-experts-arkitektur (MoE) som presterade i nivå med eller bättre än Anthropics Fable 5 på tester, till ungefär en sjättedel av kostnaden . För högvolymanvändning kostar Alibabas Qwen3.6 Flash bara 0,19 $ per miljon inputtokens .
Zhipu AIs GLM-5.2, som släpptes den 13 juni 2026, har en MoE-arkitektur med 744 miljarder parametrar (40 miljarder aktiva) och ett kontextfönster på 1 miljon tokens. Den rankades som den bästa open weight-modellen på Artificial Analysis Intelligence Index . Med ett pris på 1,40 $ per miljon inputtokens och 4,40 $ per miljon outputtokens underskrider den USA:s frontlinjemodeller med ungefär 5–6 gånger .
Moonshot AIs Kimi K3, som presenterades den 16 juli 2026, är det största open weight-systemet som någonsin annonserats: 2,8 biljoner parametrar totalt, ett kontextfönster på 1 miljon tokens och inbyggd visuell förståelse . Moonshot lovade fulla open weight-filer senast den 27 juli 2026 . API-priset ligger på 3 $ per miljon inputtokens och 15 $ per miljon outputtokens, vilket gör den till den dyraste kinesiska modellen – men fortfarande under jämförbara amerikanska erbjudanden .
Kostnadsskillnaden mellan kinesiska och amerikanska frontlinjemodeller är extrem:
| Modell | Inputpris (per 1M tokens) | Outputpris (per 1M tokens) |
|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | 0,14 $ | 0,28 $ |
| Alibaba Qwen3.6 Flash | 0,19 $ | 1,13 $ |
| Zhipu GLM-5.2 | 1,40 $ | 4,40 $ |
| Alibaba Qwen3.7 Max | 1,25 $ | 3,75 $ |
| Moonshot Kimi K3 | 3,00 $ | 15,00 $ |
| Anthropic Claude Fable 5 (est.) | ~15,00 $ | ~50,00 $ |
| OpenAI GPT-5.5 (est.) | ~5,00 $ | ~15,00 $ |
Källor: Baserat på föregående tabell och
Siffrorna talar sitt tydliga språk: DeepSeeks V4-Flash kostar uppskattningsvis 3 cent per benchmarktest, jämfört med 1,86 $ för GPT-5.5 och 3,33 $ för Claude Fable 5 . Riskkapitalisten Marc Andreessen noterade att GLM-5.2 var "den första kinesiska AI-modellen som matchar och ofta slår de amerikanska stora labbens offentliga AI-modeller utan kompromisser" – till en bråkdel av priset .
Den andra grenen i Kinas strategi är att släppa modellerna med öppna vikter (open weight). Modeller som GLM-5.2 (MIT-licens), Kimi K3 (utlovad modifierad MIT-licens) och Qwen-serien är fritt nedladdningsbara, vilket innebär att vem som helst kan köra, justera eller finjustera dem utan kostnad per token . Denna strategi att "ge bort modellerna" urholkar mellanmarknaden där amerikanska företag tidigare kunde ta ut premiumpriser .
En viktig vändpunkt kom i juni 2026, då Trump-administrationen bad Anthropic att upphöra med driften av sina två mest avancerade AI-system (Fable och Mythos) av nationella säkerhetsskäl . Inom två veckor lanserade Z.ai en modell som låg mycket nära Anthropics erbjudanden – mer prisvärd och utan några amerikanska restriktioner . Kinesiska företag såg en möjlighet och skyndade sig att fylla luckan .
USA:s svar har varit splittrat. Anthropic följde regeringens begäran. Google ska enligt uppgift ha problem med den senaste versionen av sin Gemini-modell när kinesiska modeller minskar gapet . Någon samordnad amerikansk politisk motåtgärd har inte tillkännages; analytiker påpekar att exportkontroller på chips inte har hindrat kinesiska företag från att uppnå konkurrenskraftig prestanda genom arkitektonisk effektivitet (t.ex. MoE, hybrid-uppmärksamhet) snarare än rå beräkningskraft .
Samtidigt testar och använder amerikanska företag i allt högre grad kinesiska modeller av kostnadsskäl, vilket ytterligare urholkar hemmaplanens fördel för amerikanska AI-labb .