Duel 5 Model AI Frontier Cina 2026: Minimax M3, Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro, GLM 5.1, dan Qwen 3.7 Max
Duel 5 Model AI Frontier Cina 2026
Industri AI Cina memasuki fase baru pada paruh pertama 2026. Dalam tempo kurang dari dua bulan, lima model frontier rilis hampir berurutan: GLM 5.1 (7 April), Kimi K2.6 (20 April), DeepSeek V4 Pro (24 April), Qwen 3.7 Max (20 Mei), dan Minimax M3 (31 Mei). Semua mengklaim diri sebagai yang terbaik di kelasnya. Artikel ini membandingkan mereka secara head-to-head dari tujuh aspek utama.
Catatan metodologi: Angka benchmark dikumpulkan dari rilis resmi masing-masing vendor, Artificial Analysis, Vals AI, Hugging Face, dan sumber independen. Karena setiap model dites dalam konfigurasi berbeda (mode “thinking” vs non-thinking, max effort vs medium), angka yang ditampilkan adalah konfigurasi terbaik masing-masing model seperti yang dipublikasikan vendor. Perbandingan langsung sebaiknya memperhitungkan selisih pengujian.
Tabel Perbandingan Ringkas
| Aspek | Minimax M3 | Kimi K2.6 | DeepSeek V4 Pro | GLM 5.1 | Qwen 3.7 Max |
|---|---|---|---|---|---|
| Vendor | Minimax | Moonshot | DeepSeek | Z.ai | Alibaba |
| Rilis | 31 Mei 2026 | 20 Apr 2026 | 24 Apr 2026 | 7 Apr 2026 | 20 Mei 2026 |
| Lisensi | Closed | Open (MIT) | Open (MIT) | Open (MIT) | Closed (API) |
| Arsitektur | MoE + sparse | MoE 1T | MoE 1.6T | DSA-MoE 744B | Dense MoE |
| Context Window | 1M token | 256K | 1M | 200K | 1M |
| Multimodal | Text, image, video | Native | Teks saja | Teks saja | Teks |
| Harga Input ($/M) | 0,30*promo | 0,60–0,95 | 0,435 | ~0,98 | 1,20–2,50 |
| Harga Output ($/M) | 1,20*promo | 4,00 | 0,87 | ~3,92 | 6,00–7,50 |
| SWE-Bench Pro | 59,0%*vendor-reported | 58,6% | 55,4% | 58,4% | 60,6% |
| GPQA | ~88%*estimasi vendor | 90,3% | 86,1% | 87,4% | 92,4% |
| MMLU | 88,5% | 89,7% | 87,2% | 86,9% | 89,1% |
| HumanEval | 94% | 96% | 92% | 93% | 95% |
| TPS (output) | 100–130 | 77–193 | 50–80 | 70–100 | 80–120 |
* Estimasi berdasarkan klaim vendor; benchmark publik lengkap belum tersedia saat artikel ditulis.
1. Kemampuan Reasoning dan Problem-Solving
Minimax M3 menggunakan arsitektur sparse attention baru yang diklaim 15,6x lebih cepat dalam memproses konteks panjang. Reasoning chain-nya menggunakan “flow thinking” yang lebih ringkas dibanding mode thinking GLM atau Kimi. Pada benchmark internal MMLU-Pro, M3 dilaporkan meraih 78,4% dengan efisiensi token 60% lebih hemat.
Kimi K2.6 menonjol di reasoning berkat mode “thinking” yang sangat dalam. Moonshot mengklaim K2.6 mencapai 52,3% pada Humanity’s Last Exam (full) dengan tool use, dan 78,2% pada BrowseComp (pencarian web). Keunggulan K2.6: penalaran multi-langkah yang tidak cepat menyerah.
DeepSeek V4 Pro menggunakan tiga mode reasoning (Non-think, Think High, Think Max) yang memberi kontrol granular. Pada GPQA, V4 Pro meraih 86,1% di mode Think High—cukup dekat dengan Kimi. V4 Pro dirancang untuk reasoning matematis dan saintifik, dengan AIME 2025 di 89,3%.
GLM 5.1 menonjol di long-horizon reasoning, mampu mempertahankan koherensi logis selama sesi panjang (diuji 10+ jam pada agen coding). Z.ai mengklaim GLM 5.1 mempertahankan 92% akurasi pada tugas reasoning 4-step chain setelah konteks melebihi 100K token.
Qwen 3.7 Max adalah juara reasoning murni. GPQA 92,4% adalah skor tertinggi di antara kelima model, dan Artificial Analysis Intelligence Index mencatat 56,6 (di atas Gemini 3.5 Flash). Qwen juga meraih 94,7% pada MATH-500.
Pemenang: Qwen 3.7 Max untuk reasoning murni, Kimi K2.6 untuk reasoning dengan tool use.
2. Kualitas Coding
Lima model ini adalah yang terkuat di coding, semuanya dirancang untuk menggaet pasar developer.
Minimax M3 meraih 59,0% pada SWE-Bench Pro dan 66,0% pada Terminal-Bench 2.0 (skor vendor-reported; verifikasi independen menyusul). Keunggulan utamanya: sparse attention membuat navigasi codebase besar (1M token) lebih cepat dan murah dibanding DeepSeek V4 Pro.
Kimi K2.6 meraih 80,2% pada SWE-Bench Verified dan 58,6% pada SWE-Bench Pro (76,7% pada SWE-Multilingual)—model open-weight pertama yang mengalahkan GPT-5.4 dan Claude Opus 4.6 di beberapa benchmark coding. K2.6 sangat kuat di long-horizon coding (14 iterasi, 12 jam continuous, throughput naik dari 15 ke 193 TPS dalam benchmark internal Kimi Code).
DeepSeek V4 Pro meraih 55,4% pada SWE-Bench Pro—lebih rendah dari Kimi dan GLM. Namun, V4 Pro sangat efisien: 1.000 tool calls dapat dijalankan dengan biaya di bawah $2. Kekuatan V4 Pro ada di code review dan refactoring skala besar, bukan generate-from-scratch.
GLM 5.1 meraih 58,4% pada SWE-Bench Pro, menjadikannya #1 open-source dan #3 global saat rilis. Z.ai menekankan kemampuan “agentic engineering”—agen coding yang otonom selama berjam-jam tanpa intervensi. GLM 5.1 menjadi model default di Cursor, Cline, dan beberapa platform agentic lain.
Qwen 3.7 Max meraih 60,6% SWE-Bench Pro dan 69,7% Terminal-Bench 2.0. Yang menonjol dari Qwen adalah stabilitas pada sesi panjang—Alibaba mendemonstrasikan 35 jam continuous coding pada kernel Linux kompleks tanpa intervensi.
Pemenang: Qwen 3.7 Max untuk skor mentah SWE-Bench Pro, Kimi K2.6 untuk SWE-Bench Verified, GLM 5.1 untuk agentic coding open-source.
3. Kemampuan Menulis dan Memahami Bahasa Natural
Kualitas menulis sulit diukur dengan angka, tetapi ada beberapa indikator:
Minimax M3 belum diuji publik secara luas pada writing, tetapi tim internal MiniMax menekankan kemampuan “expressive and natural” untuk creative writing. Early impression dari pengguna menunjukkan M3 lebih “manusiawi” dibanding M2.
Kimi K2.6 adalah juara writing berbahasa Mandarin dan Inggris. K2.6 digunakan secara luas di platform Moonshot untuk menulis novel, esai, dan laporan panjang. Gaya K2.6: deskriptif, koheren, dan jarang keluar dari karakter (penting untuk role-play).
DeepSeek V4 Pro menulis dengan gaya yang lebih “teknis-akademis”—cocok untuk paper, laporan, dan dokumentasi. Untuk creative writing, V4 Pro kurang “imajinatif” dibanding Kimi atau Qwen.
GLM 5.1 menulis dengan gaya netral-profesional, ditingkatkan dari GLM-4 yang sudah baik. Kemampuan multibahasa kuat (100+ bahasa) tetapi creative writing-nya “aman” dan jarang berani mengambil risiko naratif.
Qwen 3.7 Max menulis dengan gaya yang sangat “presisi”—setiap kalimat dipikirkan dua kali. Untuk konten profesional (artikel, laporan, presentasi), Qwen sulit dikalahkan. Untuk creative writing, Qwen sedikit “kering” dibanding Kimi.
Pemenang: Kimi K2.6 untuk creative writing, Qwen 3.7 Max untuk konten profesional.
4. Kemampuan Multimodal
Minimax M3: Native multimodal sejak rilis: input teks, image, dan video. Output teks. M3 juga bisa mengoperasikan desktop (computer-use agent) secara langsung. Ini menjadikannya satu-satunya open-weight model dengan kombinasi frontier coding + 1M context + multimodal dalam satu paket.
Kimi K2.6: Native multimodal sejak K2.5. Menerima input gambar, video, dan audio. Moonshot melatih K2.6 pada 15T token campuran visual. Sangat kuat di document understanding (PDF, chart, diagram).
DeepSeek V4 Pro: Teks saja. DeepSeek belum merilis versi multimodal V4.
GLM 5.1: Teks saja. Z.ai memiliki model multimodal terpisah (GLM-4V) yang belum digabung ke GLM 5.1.
Qwen 3.7 Max: Teks saja (versi 3.7). Model multimodal Qwen ada di Qwen2.5-VL dan Qwen3-VL (rilis terpisah). Alibaba memilih strategi “model khusus” dibanding “model omnimodal”.
Pemenang: Kimi K2.6 (paling lengkap: text + image + video + audio), Minimax M3 pendatang baru multimodal open-weight.
5. Context Window dan Dokumen Panjang
Minimax M3: 1M token dengan sparse attention membuat biaya efektif turun drastis. Klaim: dokumen 800K token diproses 15,6x lebih cepat dengan konsumsi memori 30% lebih rendah.
Kimi K2.6: 256K token (resmi), namun beberapa provider (Fireworks) menawarkan hingga 1M dengan mode “infinite context”. Perlu diingat: kualitas biasanya turun di atas 200K.
DeepSeek V4 Pro: 1M token native. Lonjakan dari V3.2 (128K). V4 Pro dirancang untuk menganalisis seluruh codebase perusahaan dalam satu prompt.
GLM 5.1: 200K token. Lebih kecil dari pesaing, namun Z.ai mengklaim akurasi lebih stabil di panjang konteks dibanding model dengan window lebih besar.
Qwen 3.7 Max: 1M token native. Salah satu yang terpanjang di industri. Qwen 3.7 Max mempertahankan “needle-in-haystack” akurasi 95%+ di seluruh window.
Pemenang: Seri—Minimax M3, DeepSeek V4 Pro, dan Qwen 3.7 Max di 1M token. GLM 5.1 paling efisien di 200K-nya.
6. Kecepatan Respons dan Efisiensi Biaya
Minimax M3: TPS output 100–130 (estimasi awal). Harga input $0,30/M dan output $1,20/M adalah yang paling murah di antara kelima model. Sparse attention adalah game-changer untuk biaya.
Kimi K2.6: TPS 77–193 (DeepInfra), bervariasi antara mode “Instant” dan “Thinking”. Harga $0,60–$0,95/M input, $4,00/M output—murah untuk kualitas yang ditawarkan, namun bukan yang termurah.
DeepSeek V4 Pro: TPS 50–80 (lebih lambat). Harga $0,435/M input, $0,87/M output (permanen setelah diskon 75%). V4 Pro dikompromikan pada kecepatan untuk kemampuan reasoning yang dalam.
GLM 5.1: TPS 70–100. Harga ~$0,98/M input, ~$3,92/M output. GLM 5.1 adalah sweet spot untuk agentic coding dengan biaya.
Qwen 3.7 Max: TPS 80–120. Harga bervariasi: $1,20/$6,00 (Automatio AI, Alibaba Cloud) atau $2,50/$7,50 (Artificial Analysis, dengan margin). Qwen paling mahal di kelasnya, namun kualitasnya sesuai.
Pemenang: Minimax M3 untuk efisiensi biaya, Kimi K2.6 untuk keseimbangan harga-performa.
7. Benchmark Agregat
| Benchmark | Minimax M3 | Kimi K2.6 | DeepSeek V4 Pro | GLM 5.1 | Qwen 3.7 Max |
|---|---|---|---|---|---|
| MMLU | 88,5% | 89,7% | 87,2% | 86,9% | 89,1% |
| MMLU-Pro | 78,4%* | 82,1% | 76,8% | 77,5% | 81,3% |
| GPQA | 88,0%* | 90,3% | 86,1% | 87,4% | 92,4% |
| HumanEval | 94% | 96% | 92% | 93% | 95% |
| SWE-Bench Verified | TBA | 80,2% | 55,4% | TBA | 80,4% |
| SWE-Bench Pro | 59,0% | 58,6% | 55,4% | 58,4% | 60,6% |
| Terminal-Bench 2.0 | 66,0% | 66,7% | 67,9% | 63,5% | 69,7% |
| LiveCodeBench | TBA | +4,6 vs GPT-5.5 | – | – | – |
| AIME 2025 | TBA | 78,3% | 89,3% | 82,7% | 91,4% |
| MATH-500 | TBA | 96,8% | 95,2% | 96,1% | 94,7% |
| Humanity’s Last Exam | TBA | 52,3% | 38,7% | 44,1% | 49,8% |
| AA Intelligence Index | TBA | 52,3 | 41,8 | 47,5 | 56,6 |
* Angka awal, benchmark lengkap menyusul.
Skoring dan Ranking
Skor 1–10 per kategori, berdasarkan data benchmark dan analisis di atas.
| Kategori | Bobot | M3 | Kimi K2.6 | DS V4 Pro | GLM 5.1 | Qwen 3.7 Max |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Reasoning | 25% | 5,5 | 9,0 | 8,0 | 7,0 | 10,0 |
| Coding | 30% | 8,5 | 9,0 | 6,0 | 7,5 | 10,0 |
| Multimodal | 5% | 9,0 | 10,0 | 0 | 0 | 0 |
| Context Window | 5% | 10,0 | 6,0 | 10,0 | 5,0 | 10,0 |
| Efisiensi Biaya | 15% | 10,0 | 7,0 | 8,0 | 6,0 | 3,0 |
| Kecepatan | 5% | 8,0 | 9,0 | 5,0 | 6,0 | 7,0 |
| Open Source / Ekosistem | 15% | 4,0 | 9,0 | 10,0 | 10,0 | 3,0 |
| Skor Akhir | 100% | 7,38 | 8,60 | 7,25 | 6,95 | 7,25 |
Ranking: 🥇 Kimi K2.6 (8,60) → 🥈 Minimax M3 (7,38) → 🥉 DeepSeek V4 Pro & Qwen 3.7 Max (7,25) → GLM 5.1 (6,95)
Catatan: Skor M3 di Reasoning dikurangi karena sebagian besar benchmark masih TBA. Skor Qwen di Efisiensi Biaya rendah karena harga termahal di kelasnya.
Kelebihan dan Kekurangan
Minimax M3
- Kelebihan: Harga input termurah, sparse attention revolusioner, 1M context, native multimodal
- Kekurangan: Benchmark publik belum lengkap, harga output naik di >512K context, ekosistem plugin masih tumbuh
Kimi K2.6
- Kelebihan: SWE-Bench Verified tertinggi, multimodal native, open-weight, harga reasonable
- Kekurangan: Context window lebih kecil (256K), kecepatan bervariasi antar provider
DeepSeek V4 Pro
- Kelebihan: Reasoning dalam yang konsisten, open MIT license, 1M context
- Kekurangan: Kecepatan lebih lambat, skor coding lebih rendah dari pesaing
GLM 5.1
- Kelebihan: Long-horizon agentic terbaik, open-source, adopsi platform tinggi
- Kekurangan: Context window lebih kecil, belum multimodal, harga di tengah
Qwen 3.7 Max
- Kelebihan: Reasoning murni juara, GPQA tertinggi, 35-hour agentic stability
- Kekurangan: Closed-source, paling mahal, belum multimodal
Use Case Terbaik
| Use Case | Rekomendasi | Alasan |
|---|---|---|
| Coding harian | Kimi K2.6 | SWE-Bench 80,2%, harga terbaik, open-weight |
| Coding agentic (long-horizon) | GLM 5.1 | Stabil di sesi panjang, open-source |
| Stamina agentic (35+ jam) | Qwen 3.7 Max | Demonstrasi 35 jam tanpa intervensi |
| Riset dan reasoning murni | Qwen 3.7 Max | GPQA 92,4%, AA Index 56,6 |
| Riset dengan tool use | Kimi K2.6 | Humanity’s Last Exam 52,3% |
| Bisnis dan enterprise | DeepSeek V4 Pro | MIT license, deploy on-prem, 1M context |
| Cost-sensitive production | Minimax M3 | 1/4 harga Kimi, sparse attention |
| Creative writing (Inggris/Mandarin) | Kimi K2.6 | Gaya paling ekspresif |
| Dokumentasi multibahasa | Kimi K2.6 | Multimodal + multibahasa |
| Agentic workflow umum | GLM 5.1 atau Kimi K2.6 | Ekosistem luas, harga oke |
| Penggunaan umum sehari-hari | Minimax M3 atau Qwen 3.7 Max | Tergantung budget |
Analisis Naratif
Untuk coding: Qwen 3.7 Max unggul skor mentah SWE-Bench Pro (60,6%). Kimi K2.6 juara SWE-Bench Verified (80,2%) dan open-weight. Untuk sesi panjang otonom (12+ jam), GLM 5.1 sangat stabil.
Untuk riset: Qwen 3.7 Max memimpin dengan GPQA 92,4% dan AA Intelligence Index 56,6. Skor AIME 91,4% dan MATH-500 94,7% menunjukkan kemampuan matematika yang kuat. Namun, untuk riset yang butuh web search dan tool use, Kimi K2.6 masih lebih unggul di Humanity’s Last Exam (52,3%).
Untuk bisnis: Keputusan tergantung pada deployment model. Untuk on-premise / private cloud, DeepSeek V4 Pro atau GLM 5.1 (keduanya MIT) adalah pilihan. Untuk API-only, Qwen 3.7 Max menawarkan kualitas tertinggi dengan harga premium; Minimax M3 menawarkan efisiensi biaya terbaik.
Untuk creative writing: Kimi K2.6 tidak tertandingi. Multimodal native juga membantu untuk tugas yang melibatkan image-to-text (misal: captioning, deskripsi visual).
Untuk agentic workflow: Tiga pesaing kuat: GLM 5.1 (open-source, ekosistem agentic luas), Kimi K2.6 (open-weight, skor tinggi), dan Qwen 3.7 Max (closed, stamina terbaik). Untuk startup dengan budget terbatas, GLM 5.1 adalah pilihan logis. Untuk misi kritikal yang butuh uptime panjang, Qwen 3.7 Max.
Untuk penggunaan umum: Minimax M3 dengan harga $0,30/$1,20 adalah nilai terbaik untuk chat harian, summarization, dan tugas ringan. Qwen 3.7 Max adalah pilihan premium ketika kualitas adalah prioritas mutlak.
Skenario One-Model
Jika budget adalah ukuran utama
Pilihan: Minimax M3
Dengan harga $0,30/$1,20 per 1M token, M3 adalah termurah untuk input dan termurah kedua untuk output. Sparse attention bikin biaya konteks panjang jauh lebih efisien. Ditambah multimodal native dan coding 59,0% SWE-Bench Pro yang kompetitif. Kekurangan: benchmark belum diverifikasi independen, ekosistem plugin masih tumbuh.
Jika budget bukan masalah
Pilihan: Qwen 3.7 Max
GPQA 92,4%, SWE-Bench Pro 60,6%, Terminal-Bench 69,7% — semuanya tertinggi. Reasoning terbaik, coding terbaik, stabil 35 jam continuous coding. Jika budget tidak membatasi, Qwen 3.7 Max adalah performa murni tertinggi. Kekurangan: paling mahal ($1,20–$2,50/$6,00–$7,50), closed-source, teks saja.
Alternatif: Kimi K2.6 jika multimodal native dan open-weight lebih penting — skor 8,60 tertinggi di ranking komposit.
Kesimpulan
Tidak ada pemenang tunggal—setiap model memiliki DNA yang berbeda:
-
Minimax M3 adalah disruptor harga dengan sparse attention sebagai keunggulan teknis utama. Jika benchmark publiknya sesuai klaim, M3 akan menjadi pilihan default untuk cost-sensitive deployment.
-
Kimi K2.6 adalah raja coding open-weight dengan keseimbangan harga, performa, dan fleksibilitas. Model ini paling versatile di antara kelima model.
-
DeepSeek V4 Pro adalah pemain reasoning dalam yang mengorbankan kecepatan untuk kedalaman analisis. Pilih ini untuk aplikasi yang butuh penalaran saintifik ketat.
-
GLM 5.1 adalah jagoan agentic engineering dengan adopsi platform tertinggi di kalangan developer tools. Open-source dan harga reasonable.
-
Qwen 3.7 Max adalah puncak reasoning murni dengan GPQA 92,4% dan demonstrasi 35 jam continuous. Mahal, tetapi sebanding untuk misi kritikal.
Rekomendasi akhir: mulai dengan Kimi K2.6 untuk eksplorasi (murah, open-weight, kuat), lalu tambahkan Qwen 3.7 Max atau GLM 5.1 untuk use case spesifik yang butuh kekuatan ekstra.
Sumber: Moonshot AI, DeepSeek, Z.ai, Alibaba Cloud, MiniMax blog, OpenRouter, Artificial Analysis, Vals AI, Hugging Face, CoreWeave, FriendliAI, Automatio AI. Diakses 1 Juni 2026. Angka benchmark adalah konfigurasi terbaik vendor; perbandingan head-to-head independen masih terbatas.
