Kimi K3 vs GLM-5.2

本頁將 Moonshot AI 的 Kimi K3 與 Z.ai 的 GLM-5.2 並排呈現,方便比較價格、模型 ID、上下文與輸出上限、模態、工具呼叫、發布日期,以及可用的基準測試表現。

綜合建議

依據 TokenHub 的固定比較資料,建議優先選擇 Kimi K3;如果 GLM-5.2 的價格、限制或任務定位更符合需求,則選擇 GLM-5.2。

比較重點

Kimi K3Moonshot AI
GLM-5.2Z.ai
最適合
程式設計多模態Agent
工程程式設計長上下文
如何解讀根據模型能力與產品定位綜合判斷。
任務定位
成本控制長上下文生產任務
成本控制Agent文字處理
如何解讀模型最直接面向的工作負載。
輸入
$2.8571/M
$1.1429/M優勢
如何解讀提示詞或檢索內容較大時,價格越低越好。
輸出
$14.2857/M
$4/M優勢
如何解讀推理密集或長文字生成場景中,價格越低越好。
上下文長度
1M
1M
如何解讀處理程式碼庫、檢索資料與長篇逐字稿時,容量越大越好。
輸入模態
文字, 圖像優勢
文字
如何解讀輸入類型越豐富,越不需要額外接入視覺或影片模型。

模型選擇指南

Kimi K3Moonshot AI

適合選擇 Kimi K3 的情況

  • 綜合能力 57.1 · 程式設計 76.2
  • 輸入 $2.8571/M · 輸出 $14.2857/M
  • 上下文 1M · 最大輸出 131.1K · 輸入模態: 文字 · 圖像 · 影片
GLM-5.2Z.ai

適合選擇 GLM-5.2 的情況

  • TokenHub: 尚無公開基準測試
  • 輸入 $1.1429/M · 輸出 $4/M
  • 上下文 1M · 最大輸出 131.1K · 輸入模態: 文字

基本資訊

Kimi K3Moonshot AI
GLM-5.2Z.ai

名稱

Kimi K3Kimi K3

模型 ID

Kimi K3kimi-k3

簡介

Kimi K3Kimi K3 是一款高效能 AI 模型,專為進階推理、程式編碼及複雜任務執行而設計。它在大規模程式開發專案、多步驟問題解決和知識密集型應用中展現卓越效能。具備廣泛的上下文處理能力和多模態功能,K3 適合打造強大的 AI 代理、開發人員工具和企業級應用。

供應商

Kimi K3Moonshot AI

發布日期

Kimi K32026-07-16

上下文長度

Kimi K31M

最大輸出 Token

Kimi K3131.1K

名稱

GLM-5.2GLM-5.2

模型 ID

GLM-5.2glm-5.2

簡介

GLM-5.2GLM-5.2 是 Z.ai 面向長程工程任務的旗艦基礎模型,重點提升了可用的 1M token 上下文能力,可承載專案級程式碼、系統文件與工程背景資訊。它強調長任務執行穩定性、工程規範遵循能力,以及從需求分析、倉庫理解到實作、測試與多平台部署的完整開發流程能力。相比一般對話模型,GLM-5.2 更適合需要大上下文、持續規劃與可靠 Agent 執行的工程場景。

供應商

GLM-5.2Z.ai

發布日期

GLM-5.22026-06-13

上下文長度

GLM-5.21M

最大輸出 Token

GLM-5.2131.1K

價格

Kimi K3Moonshot AI
GLM-5.2Z.ai

輸入

Kimi K3$2.8571/M

輸出

Kimi K3$14.2857/M

快取輸入

Kimi K3$0.2857/M

輸入

GLM-5.2$1.1429/M

輸出

GLM-5.2$4/M

快取輸入

GLM-5.2$0.2857/M

能力特性

Kimi K3Moonshot AI
GLM-5.2Z.ai

推理

Kimi K3

知識

Kimi K3暫無

附件

Kimi K3

輸入模態

Kimi K3文字, 圖像

輸出模態

Kimi K3文字

溫度參數

Kimi K3

工具呼叫

Kimi K3

推理

GLM-5.2

知識

GLM-5.2暫無

附件

GLM-5.2

輸入模態

GLM-5.2文字

輸出模態

GLM-5.2文字

溫度參數

GLM-5.2

工具呼叫

GLM-5.2

基準測試

綜合能力

領先

57.1

Kimi K3

51.1

GLM-5.2

程式碼能力

領先

76.2

Kimi K3

68.8

GLM-5.2

Kimi K3Moonshot AI
GLM-5.2Z.ai

知識與推理

GPQA

領先93.5%

HLE

領先44.3%

GPQA

89.5%

HLE

40.1%

程式碼能力

SciCode

領先58.7%

Terminal-Bench Hard

暫無

SciCode

50.5%

Terminal-Bench Hard

領先50.8%

指令遵循與 Agent 任務

IFBench

暫無

AA-LCR

領先74.7%

Tau2

暫無

IFBench

領先73.3%

AA-LCR

71.3%

Tau2

領先99.1%

常見問題

Kimi K3 和 GLM-5.2 哪個更好?+

應依具體工作負載選擇。本頁將 Kimi K3 與 GLM-5.2 的價格、上下文、輸出上限、能力和基準測試資料並排呈現。也涵蓋: kimi k3 vs glm-5.2, kimi k3 vs glm, kimi vs glm.

GLM-5.2 比 Kimi K3 便宜嗎?+

請查看上方價格區,比較 Kimi K3 與 GLM-5.2 的輸入、輸出和快取輸入價格。

哪個模型支援更長的上下文?+

Kimi K3 的上下文長度為 1M,GLM-5.2 的上下文長度為 1M。

兩個模型都能透過 TokenHub 使用嗎?+

如果兩個模型都已在 TokenHub 模型目錄上架,就可以透過 TokenHub API 將請求路由到 Kimi K3 和 GLM-5.2。