GLM-4.5-Air vs Kimi K2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد GLM-4.5-Air من Zhipu AI وKimi K2 من Moonshot AI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر GLM-4.5-Air نافذة سياق بحجم 131.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Kimi K2 سياقًا بحجم 131.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-4.5-Air
نموذج خفيف وعالي الكفاءةنموذج GLM-4.5-Air من Zhipu AI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 120 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 74/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Kimi K2
نموذج وكيل مستقل وأدواتنموذج Kimi K2 من Moonshot AI مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 62 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 83/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
46%
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- GLM-4.5-Air is faster at 120 tok/s vs 62 tok/s.
| Feature | GLM-4.5-Air | Kimi K2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 74 | 83 |
Provider | Zhipu AI | Moonshot AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 120 tok/s | 62 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 46% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 52% | 66.5% |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-4.5-Air · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (GPQA Diamond 52% · MMLU-Pro 70%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 120 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 360 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (30B MoE) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Kimi K2 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 66.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 62 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 640 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (1T total (32B MoE)) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GLM-4.5-Air | Kimi K2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 8K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GLM-4.5-Air | Kimi K2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-4-5-air | kimi-k2 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-07 | 2025-07 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | May 2025 |
| Architecture | Lightweight Sparse Mixture-of-Experts Transformer | Trillion-Scale Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | 30B MoE | 1T total (32B active MoE) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 65 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 620 GB VRAM (4-bit Quantized) · 2150 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
GLM-4.5-Air vs Kimi K2: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, GLM-4.5-Air or Kimi K2?
Kimi K2 is more intelligent. It scores 83 compared with 74 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GLM-4.5-Air is faster, generating 120 tokens per second compared with 62 tokens per second.
Which model has lower latency?
GLM-4.5-Air has lower latency, with a time to first token of 0.36s compared with 0.64s.
الحكم النهائي
يتميز كل من GLM-4.5-Air (مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وKimi K2 (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Kimi K2 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GLM-4.5-Air سرعة توليد أعلى، بينما يُعد GLM-4.5-Air الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GLM-4.5-Air أم Kimi K2؟+
يتصدر Kimi K2 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين GLM-4.5-Air وKimi K2؟+
يبلغ سعر GLM-4.5-Air نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Kimi K2 نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد GLM-4.5-Air الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم GLM-4.5-Air سياقًا بحجم 131.1K رمز مقابل 131.1K رمز لنموذج Kimi K2، بينما يتفوق GLM-4.5-Air في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GLM-4.5 ضد GLM-4.5-Air: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Kimi K2 Thinking ضد Kimi K2: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-Mini ضد Laguna XS 2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aya Expanse 32B ضد Llama 3.2 90B Vision: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Zhipu AI وMoonshot AI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).