GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Kimi K3 vs GLM-5.2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Kimi K3 vs GLM-5.2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Kimi K3 من Moonshot AI وGLM-5.2 من Zhipu AI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Kimi K3 نافذة سياق بحجم 1.05M رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر GLM-5.2 سياقًا بحجم 1M رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Moonshot AI

Kimi K3

استدلال منطقي مفتوح الأوزان

نموذج Kimi K3 من Moonshot AI مصمم خصيصاً لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.0M وسرعة 58 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 93/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index93 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

74.5%

Zhipu AI

GLM-5.2

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج GLM-5.2 من Zhipu AI مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 60 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 91/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index91 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

67.5%

أهم الفروقات في لمحة

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Kimi K3 has a larger context window (1M vs 1M tokens).
  • GLM-5.2 is faster at 60 tok/s vs 58 tok/s.
  • Kimi K3 leads on SWE-bench coding (74.5% vs 67.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureKimi K3GLM-5.2
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
9391
Provider
Moonshot AIZhipu 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
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
131K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
58 tok/s60 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
74.5%67.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
79%73.5%

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Kimi K3
+7.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
GLM-5.2
+3% faster generation
Context
Kimi K3
1.05M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Kimi K3GLM-5.2
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

74.5%vs67.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

79%vs73.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

88.8%vs87%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1480ptsvs1440pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

58 tok/s vs60 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Kimi K30.72s
GLM-5.20.65s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Kimi K39.34s
GLM-5.28.98s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Kimi K3 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GLM-5.2 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Kimi K3 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1.0M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 131K رمز (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 79%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 58 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 720 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (2.8T total (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

GLM-5.2 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 32K رمز (SWE-bench Verified 67.5% · GPQA Diamond 73.5%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 60 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 650 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (350B 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.

MetricKimi K3GLM-5.2
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$2.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
35K30K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
18K12K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureKimi K3GLM-5.2
Official API Model ID (SDK)kimi-k3glm-5-2
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-072026-06
Knowledge CutoffMarch 2026February 2026
ArchitectureColossus-Scale Multimodal Sparse Mixture-of-ExpertsMassive Million-Token Open MoE Frontier Transformer
Parameters2.8T total (MoE)350B MoE
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1736 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6020 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 217 GB VRAM (4-bit Quantized) · 753 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Kimi K3 vs GLM-5.2: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Kimi K3 or GLM-5.2?

Kimi K3 is more intelligent. It scores 93 compared with 91 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-5.2 is faster, generating 60 tokens per second compared with 58 tokens per second.

Which model has lower latency?

GLM-5.2 has lower latency, with a time to first token of 0.65s compared with 0.72s.

Which model has a larger context window?

Kimi K3 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Kimi K3 (مثالي لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGLM-5.2 (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Kimi K3 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GLM-5.2 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Kimi K3 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Kimi K3 أم GLM-5.2؟+

يتصدر Kimi K3 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Kimi K3 وGLM-5.2؟+

يبلغ سعر Kimi K3 نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GLM-5.2 نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Kimi K3 الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Kimi K3 سياقًا بحجم 1.05M رمز مقابل 1M رمز لنموذج GLM-5.2، بينما يتفوق GLM-5.2 في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

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 Moonshot AI وZhipu AI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).