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Head-to-Head Model Comparison

Kimi K3 vs GLM-5.2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Kimi K3 vs GLM-5.2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Moonshot AI의 Kimi K3와 Zhipu AI의 GLM-5.2는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Kimi K3는 1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.00/$0.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, GLM-5.2는 1M 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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

Kimi K3

오픈 웨이트 추론 모델

Moonshot AI의 Kimi K3 모델은 강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론에 최적화된 AI 모델로, 1.0M 컨텍스트 윈도우, 초당 58 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 93/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

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

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Zhipu AI의 GLM-5.2 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 1M 컨텍스트 윈도우, 초당 60 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 91/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index91 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

67.5%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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%

부문별 우위 모델

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

검증된 벤치마크 점수 비교

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

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 컨텍스트 윈도우 및 최대 131K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 79%)
  • 초당 58 토큰의 빠른 처리 속도와 720ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (2.8T total (MoE))를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

GLM-5.2 · Strengths & Key Advantages

  • 1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 32K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 67.5% · GPQA Diamond 73.5%)
  • 초당 60 토큰의 빠른 처리 속도와 650ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (350B MoE)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

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

기술 사양 (Specifications)

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: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

Kimi K3(강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 GLM-5.2(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Kimi K3가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GLM-5.2가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Kimi K3가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Kimi K3와 GLM-5.2 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Kimi K3가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Kimi K3와 GLM-5.2의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Kimi K3는 100만 토큰당 입력 $0.00 / 출력 $0.00이며, GLM-5.2는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Kimi K3가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Kimi K3가 1.05M 토큰, GLM-5.2가 1M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GLM-5.2가 더 빠릅니다.

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

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공식 출처: Moonshot AI 및 Zhipu AI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).