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Head-to-Head Model Comparison

Kimi K3 vs GLM-5.2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Kimi K3 vs GLM-5.2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Kimi K3 von Moonshot AI und GLM-5.2 von Zhipu AI gehören zu den führenden KI-Modellen. Kimi K3 bietet ein Kontextfenster von 1.05M Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während GLM-5.2 1M Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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

Kimi K3

Open-Weights-Reasoning-Modell

Kimi K3 von Moonshot AI ist ein KI-Modell für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought) mit 1.0M Kontextfenster, 58 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 93/100 und kostenlosem Open-Wei

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

Open-Weights-Basismodell

GLM-5.2 von Zhipu AI ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 1M Kontextfenster, 60 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 91/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.

Intelligence Index91 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

67.5%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • 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%

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

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

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Latenz & Antwortzeit

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

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

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

  • 1.0M Kontextfenster und bis zu 131K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 79%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 58 Token/Sekunde bei nur 720 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (2.8T total (MoE)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

GLM-5.2 · Strengths & Key Advantages

  • 1M Kontextfenster und bis zu 32K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 67.5% · GPQA Diamond 73.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 60 Token/Sekunde bei nur 650 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (350B MoE) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

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

Technische Spezifikationen

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: Schnelle Antworten (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.

Fazit

Sowohl Kimi K3 (Optimal für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought), Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch GLM-5.2 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Kimi K3 führt bei komplexem Reasoning und Coding, GLM-5.2 liefert den höheren Token-Durchsatz und Kimi K3 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Kimi K3 oder GLM-5.2?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Kimi K3 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Kimi K3 und GLM-5.2?+

Kimi K3 kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, GLM-5.2 liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Kimi K3 günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Kimi K3 bietet 1.05M Tokens Kontext gegenüber 1M Tokens bei GLM-5.2. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GLM-5.2 vorn.

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)

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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.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Moonshot AI und Zhipu AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).