Kimi K3 vs GLM-5.2

本页将 Moonshot AI 的 Kimi K3 与 Z.ai 的 GLM-5.2 并排展示，便于查看价格、模型 ID、上下文与输出上限、模态、工具调用、发布日期以及可用的基准测试表现。

综合建议

Kimi K3 支持图像和视频输入，并且 TokenHub 已提供 Benchmark，更适合作为综合默认项；如果是纯文本工程任务，且更看重低约 60% 的输入成本和低约 72% 的输出成本，则选择 GLM-5.2。TokenHub 当前没有 GLM-5.2 Benchmark，因此不直接判断两者能力胜负。

对比亮点

Kimi K3Moonshot AI
GLM-5.2Z.ai
最适合
多模态创作多类型 Agent 工作流
长周期工程仓库级开发任务
如何理解根据模型能力与产品定位综合判断。
任务定位
多模态创作通用 Agent
工程长上下文开发 Agent
如何理解模型最直接面向的工作负载。
输入
$2.8571/M
$1.1429/M优势
如何理解提示词或检索内容较大时，价格越低越好。
输出
$14.2857/M
$4/M优势
如何理解推理密集或长文本生成场景中，价格越低越好。
上下文长度
1M
1M
如何理解处理代码仓库、检索资料与长转录时，容量越大越好。
输入模态
文本, 图像优势
文本
如何理解输入类型越丰富，越不需要额外接入视觉或视频模型。

模型选择指南

Kimi K3Moonshot AI

适合选择 Kimi K3 的情况

  • 支持文本、图像和视频输入，GLM-5.2 为纯文本输入
  • TokenHub 已提供 Intelligence 与 Coding Index 数据
  • 同一模型可覆盖视觉创作和技术 Agent
GLM-5.2Z.ai

适合选择 GLM-5.2 的情况

  • 输入 $1.1429/M、输出 $4/M，对方为 $2.8571/M 和 $14.2857/M
  • 与 Kimi K3 同属 1M 上下文和 131.1K 最大输出档位
  • 定位于长周期、仓库级工程工作流

基础信息

Kimi K3Moonshot AI
GLM-5.2Z.ai

名称

Kimi K3Kimi K3

模型 ID

Kimi K3kimi-k3

简介

Kimi K3Kimi K3 是一款高性能 AI 模型，专为高级推理、编码和复杂任务执行而设计。它在大规模编程项目、多步骤问题解决和知识密集型应用中表现强劲。凭借强大的上下文处理和多模态能力，K3 适用于构建强大的 AI 智能体、开发者工具和企业级应用。

供应商

Kimi K3Moonshot AI

发布日期

Kimi K32026-07-16

上下文长度

Kimi K31M

最大输出 Token

Kimi K3131.1K

名称

GLM-5.2GLM-5.2

模型 ID

GLM-5.2glm-5.2

简介

GLM-5.2GLM-5.2 是 Z.ai 面向长程工程任务的旗舰基础模型，重点提升了可用的 1M token 上下文能力，可承载项目级代码、系统文档和工程背景信息。它强调长任务执行稳定性、工程规范遵循能力，以及从需求分析、仓库理解到实现、测试和多平台部署的完整开发流程能力。相比普通对话模型，GLM-5.2 更适合需要大上下文、持续规划和可靠 Agent 执行的工程场景。

供应商

GLM-5.2Z.ai

发布日期

GLM-5.22026-06-13

上下文长度

GLM-5.21M

最大输出 Token

GLM-5.2131.1K

价格

Kimi K3Moonshot AI
GLM-5.2Z.ai

输入

Kimi K3$2.8571/M

输出

Kimi K3$14.2857/M

缓存输入

Kimi K3$0.2857/M

输入

GLM-5.2$1.1429/M

输出

GLM-5.2$4/M

缓存输入

GLM-5.2$0.2857/M

能力特性

Kimi K3Moonshot AI
GLM-5.2Z.ai

推理

Kimi K3

知识

Kimi K3暂无

附件

Kimi K3

输入模态

Kimi K3文本, 图像

输出模态

Kimi K3文本

温度参数

Kimi K3

工具调用

Kimi K3

推理

GLM-5.2

知识

GLM-5.2暂无

附件

GLM-5.2

输入模态

GLM-5.2文本

输出模态

GLM-5.2文本

温度参数

GLM-5.2

工具调用

GLM-5.2

基准测试

综合能力

领先

57.1

Kimi K3

51.1

GLM-5.2

代码能力

领先

76.2

Kimi K3

68.8

GLM-5.2

Kimi K3Moonshot AI
GLM-5.2Z.ai

知识与推理

GPQA

领先93.5%

HLE

领先44.3%

GPQA

89.5%

HLE

40.1%

代码能力

SciCode

领先58.7%

Terminal-Bench Hard

暂无

SciCode

50.5%

Terminal-Bench Hard

领先50.8%

指令遵循与 Agent 任务

IFBench

暂无

AA-LCR

领先74.7%

Tau2

暂无

IFBench

领先73.3%

AA-LCR

71.3%

Tau2

领先99.1%

常见问题

Kimi K3 和 GLM-5.2 哪个更好？+

应根据具体工作负载选择。本文把 Kimi K3 与 GLM-5.2 的价格、上下文、输出上限、能力和基准测试数据并排展示。也覆盖: kimi k3 vs glm-5.2, kimi k3 vs glm, kimi vs glm.

GLM-5.2 比 Kimi K3 更便宜吗？+

可以查看上方价格区，对比 Kimi K3 与 GLM-5.2 的输入、输出和缓存输入价格。

哪个模型支持更长上下文？+

Kimi K3 的上下文长度为 1M，GLM-5.2 的上下文长度为 1M。

两个模型都能通过 TokenHub 使用吗？+

如果两个模型都在 TokenHub 模型目录中可用，就可以通过 TokenHub API 路由到 Kimi K3 和 GLM-5.2。