GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Kimi K3 vs GLM-5.2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Kimi K3 vs GLM-5.2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Moonshot AI tarafından geliştirilen Kimi K3 ve Zhipu AI tarafından sunulan GLM-5.2, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Kimi K3, 1.05M token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; GLM-5.2, 1M token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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:
Moonshot AI

Kimi K3

Açık Ağırlıklı Akıl Yürütme

Moonshot AI tarafından geliştirilen Kimi K3; yüksek verimli açık ağırlıklı düşünce zinciri (Chain-of-Thought) akıl yürütme için tasarlanmış olup 1.0M bağlam penceresi, 58 token/sn hız, 93/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi su

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

Açık Ağırlıklı Temel Model

Zhipu AI tarafından geliştirilen GLM-5.2; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 1M bağlam penceresi, 60 token/sn hız, 91/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişi

Intelligence Index91 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

67.5%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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%

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

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

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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 bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 131K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 79%)
  • Sadece 720 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 58 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (2.8T total (MoE))
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

GLM-5.2 · Strengths & Key Advantages

  • 1M bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 32K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 67.5% · GPQA Diamond 73.5%)
  • Sadece 650 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 60 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (350B MoE)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

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

Teknik Özellikler

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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem Kimi K3 (yüksek verimli açık ağırlıklı düşünce zinciri (Chain-of-Thought) akıl yürütme, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de GLM-5.2 (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Kimi K3 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, GLM-5.2 daha yüksek üretim hızı sağlar; Kimi K3 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Kimi K3 mi yoksa GLM-5.2 mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Kimi K3 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Kimi K3 ve GLM-5.2 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Kimi K3 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, GLM-5.2 $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Kimi K3 daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Kimi K3 1.05M token bağlam penceresi sunarken GLM-5.2 1M token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise GLM-5.2 öndedir.

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.

Resmi kaynaklar: Moonshot AI ve Zhipu AI resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).