GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.7 vs Kimi K2 Thinking

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GLM-4.7 vs Kimi K2 Thinking: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GLM-4.7 от Zhipu AI и Kimi K2 Thinking от Moonshot AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. GLM-4.7 предлагает контекстное окно 204.8K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Kimi K2 Thinking — контекст 262.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

GLM-4.7

Базовая модель с открытыми весами

GLM-4.7 от Zhipu AI — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 205K, скорость 72 ток/с и индекс интеллекта 84/100 (бесплатным доступ

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204.8K tokens

SWE-bench Verified:

52%

Moonshot AI

Kimi K2 Thinking

Открытая логическая модель

Kimi K2 Thinking от Moonshot AI — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 55 ток/с и индекс интеллекта 85/100 (беспл

Intelligence Index85 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

50%

Ключевые отличия кратко

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Kimi K2 Thinking has a larger context window (262K vs 205K tokens).
  • GLM-4.7 is faster at 72 tok/s vs 55 tok/s.
  • GLM-4.7 leads on SWE-bench coding (52.0% vs 50.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-4.7Kimi K2 Thinking
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8485
Provider
Zhipu AIMoonshot 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
204.8K tokens~307 A4 pages of text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
72 tok/s55 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
52%50%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
66%70%

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
GLM-4.7
+2.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
GLM-4.7
+31% faster generation
Context
Kimi K2 Thinking
262.1K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GLM-4.7Kimi K2 Thinking
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

52%vs50%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

66%vs70%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

80.5%vs82.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1345ptsvs1375pts
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs82.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

72 tok/s vs55 tok/s

Задержка и скорость ответа

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
GLM-4.70.54s
Kimi K2 Thinking0.95s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-4.77.48s
Kimi K2 Thinking10.04s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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)
GLM-4.7 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Kimi K2 Thinking 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

GLM-4.7 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 205K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 66%)
  • Высокая скорость генерации 72 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 540 мс
  • Открытые веса модели (180B 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 Thinking · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 262K и генерация до 32K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 50% · GPQA Diamond 70%)
  • Высокая скорость генерации 55 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 950 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.

MetricGLM-4.7Kimi K2 Thinking
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
20K28K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
7K16K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-4.7Kimi K2 Thinking
Official API Model ID (SDK)glm-4-7kimi-k2-thinking
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-122025-11
Knowledge CutoffOctober 2025September 2025
ArchitectureMature Dense/MoE Hybrid Autoregressive TransformerDeliberate Reasoning Open Sparse Mixture-of-Experts
Parameters180B MoE1T 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 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 AgentAPI / 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 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)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 112 GB VRAM (4-bit Quantized) · 387 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 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 Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GLM-4.7 vs Kimi K2 Thinking: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, GLM-4.7 or Kimi K2 Thinking?

Kimi K2 Thinking is more intelligent. It scores 85 compared with 84 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-4.7 is faster, generating 72 tokens per second compared with 55 tokens per second.

Which model has lower latency?

GLM-4.7 has lower latency, with a time to first token of 0.54s compared with 0.95s.

Which model has a larger context window?

Kimi K2 Thinking has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 204.8K tokens.

Вердикт

И GLM-4.7 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Kimi K2 Thinking (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Kimi K2 Thinking лидирует в сложных тестах логики и кода, GLM-4.7 обеспечивает более высокую скорость генерации, а GLM-4.7 выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: GLM-4.7 или Kimi K2 Thinking?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Kimi K2 Thinking. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — GLM-4.7 или Kimi K2 Thinking?+

Тариф GLM-4.7 составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Kimi K2 Thinking — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее GLM-4.7.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

GLM-4.7 поддерживает контекст 204.8K токенов против 262.1K токенов у Kimi K2 Thinking, а по скорости генерации токенов лидирует GLM-4.7.

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)

Related reading

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).