GLM-4.5-Air vs Kimi K2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
GLM-4.5-Air от Zhipu AI и Kimi K2 от Moonshot AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. GLM-4.5-Air предлагает контекстное окно 131.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Kimi K2 — контекст 131.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-4.5-Air
Компактная экономичная модельGLM-4.5-Air от Zhipu AI — специализированная ИИ-модель для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 120 ток/с и индекс интеллекта 74/100 (бесплатным дос
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Kimi K2
Автономная агентная модельKimi K2 от Moonshot AI — специализированная ИИ-модель для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 62 ток/с и индекс интеллекта 83/100 (бесплатным доступом к
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
46%
Ключевые отличия кратко
- 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.
| Feature | 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% |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
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.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-4.5-Air · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 52% · MMLU-Pro 70%)
- Высокая скорость генерации 120 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 360 мс
- Открытые веса модели (30B MoE) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Kimi K2 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 66.5%)
- Высокая скорость генерации 62 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 640 мс
- Открытые веса модели (1T total (32B MoE)) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
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 |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И GLM-4.5-Air (Оптимально для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Kimi K2 (Оптимально для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Kimi K2 лидирует в сложных тестах логики и кода, GLM-4.5-Air обеспечивает более высокую скорость генерации, а GLM-4.5-Air выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: GLM-4.5-Air или Kimi K2?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Kimi K2. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — GLM-4.5-Air или Kimi K2?+
Тариф GLM-4.5-Air составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Kimi K2 — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее GLM-4.5-Air.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
GLM-4.5-Air поддерживает контекст 131.1K токенов против 131.1K токенов у Kimi K2, а по скорости генерации токенов лидирует GLM-4.5-Air.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GLM-4.5 против GLM-4.5-Air: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Kimi K2 Thinking против Kimi K2: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aya Expanse 32B против Llama 3.2 90B Vision: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API Zhipu AI и Moonshot AI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).