Kimi K3 vs GLM-5.2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Kimi K3 de Moonshot AI et GLM-5.2 de Zhipu AI sont deux modèles d’IA de premier plan. Kimi K3 propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que GLM-5.2 offre 1M 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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Kimi K3
Raisonnement à Poids OuvertsKimi K3 de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 58 tokens/s, un indice d’intelligence de 93/100 et un tar
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
GLM-5.2
Modèle de Base à Poids OuvertsGLM-5.2 de Zhipu AI est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 60 tokens/s, un indice d’intelligence de 91
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1M tokens
67.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | Kimi K3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 93 | 91 |
Provider | Moonshot AI | Zhipu 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 text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 131K | 32K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 58 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.5% | 67.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 79% | 73.5% |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores 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.
Kimi K3 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 131K tokens (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 79%)
- Débit rapide de 58 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 720 ms
- Poids ouverts (2.8T total (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
GLM-5.2 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 32K tokens (SWE-bench Verified 67.5% · GPQA Diamond 73.5%)
- Débit rapide de 60 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 650 ms
- Poids ouverts (350B 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 | Kimi K3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 12K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Kimi K3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | kimi-k3 | glm-5-2 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-07 | 2026-06 |
| Knowledge Cutoff | March 2026 | February 2026 |
| Architecture | Colossus-Scale Multimodal Sparse Mixture-of-Experts | Massive Million-Token Open MoE Frontier Transformer |
| Parameters | 2.8T 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 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 | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Kimi K3 vs GLM-5.2: Réponses Rapides (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.
Verdict
Kimi K3 (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GLM-5.2 (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Kimi K3 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GLM-5.2 assure un débit supérieur et Kimi K3 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Kimi K3 ou GLM-5.2 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Kimi K3 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Kimi K3 et GLM-5.2 ?+
Kimi K3 est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour GLM-5.2. En coût pondéré, Kimi K3 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Kimi K3 prend en charge 1.05M tokens contre 1M tokens pour GLM-5.2. Côté vitesse de génération, GLM-5.2 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 Moonshot AI et Zhipu AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).