GLM-4.5-Air vs Kimi K2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GLM-4.5-Air de Zhipu AI et Kimi K2 de Moonshot AI sont deux modèles d’IA de premier plan. GLM-4.5-Air propose une fenêtre de contexte de 131.1K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Kimi K2 offre 131.1K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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GLM-4.5-Air
Modèle Léger et ÉconomiqueGLM-4.5-Air de Zhipu AI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 120 tokens/s, un indice d’intelligence de 7
$0.00 / 1M
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131.1K tokens
N/A
Kimi K2
IA Agentique et Outils AutonomesKimi K2 de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 62 tokens/s, un indice d’intelligence d
$0.00 / 1M
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131.1K tokens
46%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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% |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-4.5-Air · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (GPQA Diamond 52% · MMLU-Pro 70%)
- Débit rapide de 120 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 360 ms
- Poids ouverts (30B MoE) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Kimi K2 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 66.5%)
- Débit rapide de 62 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 640 ms
- Poids ouverts (1T total (32B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
GLM-4.5-Air (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Kimi K2 (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Kimi K2 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GLM-4.5-Air assure un débit supérieur et GLM-4.5-Air offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GLM-4.5-Air ou Kimi K2 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Kimi K2 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre GLM-4.5-Air et Kimi K2 ?+
GLM-4.5-Air est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Kimi K2. En coût pondéré, GLM-4.5-Air est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GLM-4.5-Air prend en charge 131.1K tokens contre 131.1K tokens pour Kimi K2. Côté vitesse de génération, GLM-4.5-Air est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Zhipu AI et Moonshot AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).