Les deux familles de poids ouverts les plus suivies de Chine ont sorti leur nouveau vaisseau amiral à onze jours d'écart en août 2026 : Qwen3.8-Max chez Alibaba, GLM-5.3 chez Z.ai. Presque toute la comparaison disponible est anglophone et vite périmée. Ce face-à-face relève lui-même ses chiffres : index Artificial Analysis v4.1.1 du 31 août, grilles de tarifs officielles au rendu, licences lues dans les textes.
QwenGLM (Z.ai)AvantageEn retrait
Les deux interfaces en un coup d'œil
Benchmarks
Les trois épreuves du dossier Artificial Analysis où les deux phares sont mesurés au même réglage, relevées le 31 août 2026, classées du plus petit écart au plus grand. Scores sur 100. Attention à la règle du jeu : l'Intelligence Index en est à sa version v4.1.1 (révisée début août, neuf épreuves) et les scores sont re-mesurés en continu, ne les comparez pas à un relevé antérieur.
Source : Artificial Analysis, Intelligence Index v4.1.1, relevé du 31 août 2026, mis à jour le 31 août 2026.
Les connaissances sont quasi à égalité, Qwen3.8-Max garde une avance d'environ 2 points sur les questions scientifiques de niveau doctorat, et l'écart le plus grand va vers GLM-5.3 sur l'agent en terminal, cœur du sujet depuis le post-entraînement de Z.ai. C'est cette inversion qui explique l'index composite : 59,5 pour GLM-5.3 (max) contre 57,7 pour Qwen3.8-Max, et 57,5 contre 55,8 pour les Flash. Réserve d'importance : le tableau publié par Z.ai dans le dépôt GLM-5.3 annonce 88,2 à Terminal-Bench v2.1, quand la mesure indépendante d'Artificial Analysis donne 83,9. Les chiffres d'un éditeur sur son propre banc se lisent toujours à la baisse.
Voir les classements complets, à jour :
- Page Artificial Analysis de Qwen3.8-2.4T-A95B (Qwen3.8-Max) ↗
- Terminal-Bench v2.1 chez Artificial Analysis ↗
- Dépôt officiel GLM-5.3 sur Hugging Face ↗
- Grille de tarifs officielle Z.ai ↗
- Fiche modèle qwen3.8-max, Alibaba Cloud Model Studio ↗
- Documentation du Coding Plan d'Alibaba Cloud ↗
Deux phares, deux philosophies
Qwen mise sur la taille. Qwen3.8-Max, en ligne depuis le 3 août et ouvert en poids depuis le 9, empile 2 400 milliards de paramètres dont 95 actifs par token. GLM mise sur l'entraînement : GLM-5.3, annoncé le 14 août, reprend la base de GLM-5.2 (744 milliards de paramètres, 40 actifs) et tire tous ses gains d'un post-entraînement massif sur des tâches d'agents de longue haleine. Les poids sont arrivés onze jours plus tard, dans la fenêtre de deux semaines promise par l'éditeur.
Les deux partagent le même contexte d'un million de tokens pour 128 000 en sortie. Partout ailleurs, les différences comptent : Qwen3.8-Max accepte l'image et la vidéo en entrée quand GLM-5.3 ne traite que du texte, et le modèle de Z.ai impose le raisonnement, avec trois niveaux d'effort (low, high, max) dont le plus coûteux est le défaut. Sur l'index composite d'Artificial Analysis, GLM-5.3 (max) pointe à 59,5, sixième de tous les modèles confondus, contre 57,7 pour Qwen3.8-Max. La hiérarchie se répète sur la gamme Flash : GLM-5.3-Flash 57,5, Qwen3.8-Flash-Next 55,8.
L'Intelligence Index d'Artificial Analysis change de barème et permute les classements : au relevé du 7 août, Qwen3.8-Max lisait 58,1 sur le même indice v4.1.1 où il affiche 57,7 le 31 août, sans changement de modèle. Réclamez toujours la version de la méthodologie et la date avec un score.
Prix : l'API en dollars, les abonnements de code en bataille
En API, GLM-5.3 facture 1,40 $ le million de tokens en entrée et 4,40 $ en sortie (cache à 0,26 $), contre 2 $ et 6 $ pour qwen3.8-max (cache implicite à 0,25 $), soit environ 30 % d'écart à l'entrée et 27 % à la sortie. Les grilles sont celles des pages officielles, relevées le 31 août 2026. Sur la gamme Flash, les deux éditeurs jouent à pile ou face : qwen3.8-flash est servi à 0,15 $ en entrée et 0,47 $ en sortie depuis l'ouverture de son API, et GLM-5.3-Flash affiche la même entrée à 0,15 $ pour 0,50 $ en sortie, avec une remise de 50 % en cours jusqu'au 9 septembre 2026 (0,075 $ et 0,25 $ effectifs). Cette variante, repérée en phase anonyme sous le nom Ox Alpha, est détaillée dans notre article sur Ox Alpha.
Le vrai champ de bataille est l'abonnement de code. Z.ai vend son GLM Coding Plan dès 18 $ par mois en Lite, 80 $ en Pro et 168 $ en Max, avec des crédits hebdomadaires et des heures creuses à moitié prix. Alibaba a riposté avec un Coding Plan unique à 50 $ par mois (6 000 requêtes par 5 heures, 45 000 par semaine), dont l'offre Lite n'accepte plus les nouveaux abonnés depuis le 20 mars 2026. Détail savoureux : le plan d'Alibaba ouvre non seulement à ses modèles Qwen mais aussi à glm-5, glm-4.7 et kimi-k2.5, pas encore à qwen3.8-max ni à GLM-5.3.
La page d'abonnement de z.ai s'ouvre sur l'onglet annuel remisé de 30 % : Lite s'affiche à 12,60 $ par mois au lieu de 18 $, avec un engagement d'un an. Le trimestriel est remisé de 20 %, le mensuel ne l'est pas. Cliquez sur « Monthly » pour voir le prix sans engagement.
Poids ouverts : les licences ne disent pas la même chose
C'est ici que le duel se joue, et presque aucun comparatif ne le documente. Chez Alibaba, la gamme classique reste sous Apache 2.0 (jusqu'à Qwen3.8-27B), mais les poids récents passent sous licences maison : la Qwen3.8-Max License exige un affichage du nom au-delà de 100 millions d'utilisateurs mensuels ou 20 millions de dollars de revenus mensuels, et un accord séparé pour l'hébergement commercial de type « modèle en service » dès 50 millions de dollars de revenus annuels. Plus strict encore, la Qwen Community License 1.0 de Qwen3.8-Flash-Next réclame un accord séparé pour tout usage MaaS commercial, sans seuil de revenus.
Chez Z.ai, GLM-5.2 et GLM-5.3-Flash sont sous licence MIT, sans aucune condition. GLM-5.3 ajoute une seule clause à un texte inspiré de la MIT : les entreprises de « modèle en service » dépassant 10 milliards de dollars de revenus sur douze mois doivent passer une revue de sécurité. Pour un hébergeur européen, la différence est concrète. Artificial Analysis le mesure : son indice d'ouverture donne 44,4 à GLM-5.2 contre 27,8 aux poids de Qwen3.8-Max.
La limite de GLM est matérielle : avec 320 milliards de paramètres au minimum sur ses modèles récents, rien ne tourne sur un ordinateur personnel. La gamme Qwen descend jusqu'à 0,8 milliard et s'installe via Ollama sur un portable, un argument qu'aucun modèle GLM récent ne contre.
Depuis la France : la langue, les outils et les données
Au quotidien, Qwen est le seul des deux à parler français à l'interface : Qwen Studio est entièrement traduit, gratuit, et sert le texte, les images et la voix. L'assistant chat.z.ai s'affiche en anglais, avec GLM-5.3 marqué « New » dans son sélecteur.
Les développeurs gardent le choix des deux côtés : le GLM Coding Plan se branche dans Claude Code, ZCode, Cline, OpenCode et une vingtaine d'outils documentés, et le Coding Plan d'Alibaba expose un endpoint compatible Anthropic en plus du protocole OpenAI, avec Claude Code, Codex, Cursor et le Qwen Code maison dans sa liste officielle.
Le point commun demande de la prudence : les deux éditeurs sont chinois et les deux assistants hébergés traitent les données à Singapour, celle d'Alibaba indiquant aussi la Chine continentale, et les deux prévoient la réutilisation des contenus dé-identifiés pour entraîner leurs modèles. Pour un dossier confidentiel, l'auto-hébergement des poids reste la seule garantie, et il est nettement plus facile à financer chez Qwen, dont l'hébergement commercial des poids récents reste soumis à accord.
Le verdict : Qwen ou GLM selon votre profil
Choisissez GLM si vous codez en agent au quotidien et voulez le meilleur rapport intelligence et prix : tête de l'index indépendant, API 30 % moins chère, Coding Plan dès 18 $ par mois et des poids sous MIT pour héberger GLM-5.2 ou la variante Flash sur un serveur, à condition de travailler en anglais et en texte seul.
Choisissez Qwen si vous voulez un assistant grand public en français, de l'image et de la vidéo en entrée d'API, ou faire tourner un modèle chez vous : la gamme va de 0,8 à 2 400 milliards de paramètres et sa partie classique reste sous Apache 2.0, quitte à payer plus cher l'API du vaisseau amiral.
Beaucoup d'équipes combinent les deux, GLM pour l'agent en terminal, Qwen pour la vision et le local. Pour élargir la comparaison aux autres modèles ouverts chinois, voir notre comparatif Qwen contre DeepSeek et notre fiche Qwen3.8-Max à l'ouverture des poids.
Questions fréquentes
GLM-5.3 est-il vraiment open source ?
Ses poids sont publiés depuis le 25 août 2026 sous une licence maison inspirée de la MIT : usage commercial autorisé, avec une simple revue de sécurité Z.ai pour les activités de modèle en service dépassant 10 milliards de dollars de revenus annuels. GLM-5.2 et GLM-5.3-Flash sont sous MIT sans aucune condition.
Qwen3.8-Max est-il open source ?
Oui depuis le 9 août 2026, sous Qwen3.8-Max License : nom à afficher au-delà de 100 millions d'utilisateurs mensuels, et accord séparé avec Qwen pour l'hébergement commercial de type MaaS au-delà de 50 millions de dollars de revenus annuels.
Lequel est le moins cher ?
GLM, en API comme en abonnement : 1,40 $/4,40 $ le million de tokens contre 2 $/6 $, et un Coding Plan à partir de 18 $ par mois contre 50 $. Les deux facturent en dollars, même depuis la France.
Quel modèle choisir pour coder en français ?
Aucune source indépendante n'évalue la qualité rédactionnelle en français de GLM-5.3 ou de Qwen3.8-Max. Les deux comprennent le français, seul Qwen Studio offre une interface traduite : testez sur vos propres dépôts avant de vous engager.
Peut-on faire tourner ces modèles chez soi ?
Les petits Qwen oui, dès 0,8 milliard de paramètres via Ollama ou llama.cpp. Les phares des deux familles comme les GLM récents (320 Md au minimum) exigent un serveur multi-GPU.
Claude Code fonctionne-t-il avec les deux ?
Oui : Z.ai documente le branchement de son Coding Plan dans Claude Code, et le Coding Plan d'Alibaba propose un endpoint compatible Anthropic, en plus du protocole OpenAI classique.
