Le codage agentique devient rapidement l’interface par défaut pour créer des logiciels : vous décrivez un objectif, le modèle planifie, appelle des outils, modifie des fichiers et itère jusqu’à ce que la tâche soit terminée. Deux modèles apparaissent fréquemment dans les piles de développement du monde réel : Kimi K2.5 de Moonshot AI et GLM-4.7 de Z.AI — tous deux conçus pour être performants sur les contextes longs, l’utilisation d’outils et le codage prêt à être déployé.
Cet article compare les benchmarks, la vitesse et la latence et le coût (tarifs Novita AI) — puis montre comment essayer et déployer les deux modèles instantanément sur Novita AI.
Introduction générale
Voici la comparaison côte à côte de GLM-4.7 et Kimi K2.5 :
| Fonctionnalité | GLM-4.7 | Kimi K2.5 |
| Développeur | Z.AI | Moonshot AI |
| Date de sortie | 22 décembre 2025 | 27 janvier 2026 |
| Architecture | Modèle MoE (Mixture-of-Experts) de 358B paramètres | Modèle MoE de 1T paramètres totaux (32B paramètres actifs par token, 384 experts, 8 activés par token) avec architecture native multimodale |
| Fenêtre de contexte | 200k entrées / 128k sorties | 262 144 entrées / 262 144 sorties |
| Capacités d’entrée | Texte uniquement | Texte, image, vidéo |
| Capacités de sortie | Texte | Texte |
| Fonctionnalités clés | Compréhension de contexte long, génération de code | Compréhension multimodale, collaboration d’essaim d’agents (jusqu’à 100 sous-agents), programmation visuelle, traitement de documents longs, appel d’outils |
Principales différences
- Échelle du modèle : Kimi K2.5 a un nombre total de paramètres bien plus élevé (1T contre 358B) et plus de paramètres actifs par token, ce qui lui confère théoriquement une plus grande capacité de connaissances et de meilleures performances.
- Prise en charge multimodale : Kimi K2.5 est un modèle natif multimodal capable de comprendre des images, des vidéos et d’effectuer de la programmation visuelle, tandis que GLM-4.7 se concentre uniquement sur des capacités textuelles.
- Fenêtre de contexte : La fenêtre d’entrée de 256k de Kimi K2.5 est plus longue que celle de 200k de GLM-4.7, ce qui le rend mieux adapté aux documents ultra-longs comme les contrats juridiques complets ou les articles académiques.
Comparaison des benchmarks
Source : Artificial Analysis
| Capacité | Benchmark | Kimi K2.5 | GLM-4.7 | Résultat |
| Raisonnement | GDPval-AA (ELO-500/2000) | 41% | 35% | 6% |
| AA-LCR (Raisonnement sur contexte long) | 66% | 64% | 2% | |
| Dernier examen de l’humanité | 29,40% | 25,10% | 4,3% | |
| GPQA Diamond (Raisonnement scientifique) | 88% | 86% | 2% | |
| CritPt (Raisonnement physique) | 3% | 2% | 1% | |
| Codage | SciCode | 49% | 45% | 4% |
| Terminal-Bench Hard (Codage agentique) | 35% | 32% | 3% | |
| Outil / Agent | τ²-Bench Telecom (Utilisation d’outils agentique) | 96% | 96% | 0% (égalité) |
| IFBench (Suivi des instructions) | 70% | 68% | 2% | |
| Taux de non-hallucination AA-Omniscience | 36% | 10% | 26% | |
| Connaissances | Précision AA-Omniscience | 33% | 28% | 5% |
💡Interprétation :
- Globalement : Kimi K2.5 est en tête sur 10 des 11 benchmarks, avec des marges allant de +1% à +26%.
- Plus grand avantage :
- Taux de non-hallucination : +26%, ce qui indique une fiabilité nettement supérieure dans les environnements basés sur des agents/outils.
- Raisonnement et codage :
- Des gains globalement faibles à modérés mais constants (+1% à +6%), ce qui suggère une supériorité large et stable plutôt qu’une dépendance à un seul résultat aberrant.
- Utilisation des outils :
- La capacité brute d’utilisation d’outils (τ²-Bench) est à égalité, mais la fiabilité comportementale favorise largement Kimi.
Comparaison de la vitesse et de la latence
La performance ne se résume pas au « tokens par seconde ». Pour les flux de travail de développement, ce que les utilisateurs perçoivent est :
- Délai jusqu’au premier token (la vitesse à laquelle le modèle commence à répondre)
- Temps de bout en bout (la vitesse à laquelle vous obtenez un bloc de sortie utilisable)
- Débit de sortie (la vitesse à laquelle le flux est diffusé une fois qu’il a commencé)
| Métrique | Kimi K2.5 | GLM-4.7 | Signification |
| Vitesse de sortie (tokens par seconde) | 118 | 99 | Kimi est généralement plus réactif pour les générations longues (code, rapports, diffs multi-fichiers). |
| Délai jusqu’au premier token de réponse (TTFA) | 18,3s au total (≈17,0s de « réflexion ») | 20,9s au total (≈20,2s de « réflexion ») | Kimi commence à répondre plus tôt dans ce test. |
| Temps de réponse de bout en bout (pour 500 tokens) | 22,6s | 26,0s | Kimi termine une réponse de 500 tokens plus rapidement dans ce test. |
Comparaison des coûts
Source : Novita AI
Point clé sur les coûts : Si vous optimisez pour le coût des tokens de sortie, GLM-4.7 est nettement moins cher pour un même tarif d’entrée. Si vous optimisez pour des performances maximales aux benchmarks + un débit plus rapide, Kimi K2.5 peut justifier son surcoût.
Démarrage rapide : essayez les deux modèles instantanément sur le Playground
La façon la plus rapide de sentir la différence entre Kimi K2.5 et GLM-4.7 est le Playground Novita AI — pas de code, pas de configuration.
Sur le Playground, vous pouvez :
- Changer de modèle instantanément entre
moonshotai/kimi-k2.5etzai-org/glm-4.7 - Exécuter le même prompt exact pour comparer la qualité des réponses, le style de raisonnement et la vitesse de réponse
- Valider des prompts prêts pour la production (par exemple des sorties JSON strictes, des sorties de type outil, des contraintes de formatage) avant de passer à l’API
Playground Novita AI
Comment déployer : API, SDK et intégrations tierces
Option A : API
Obtenir votre clé API sur Novita AI
- Étape 1 : Créer un compte ou se connecter : Rendez-vous sur
[https://novita.ai](https://novita.ai)et inscrivez-vous ou connectez-vous. - Étape 2 : Accéder à la gestion des clés : Après vous être connecté, trouvez la section « Clés API ».
- Étape 3 : Créer une nouvelle clé : Cliquez sur le bouton « Ajouter une nouvelle clé ».
- Étape 4 : Enregistrez votre clé immédiatement : Copiez et stockez la clé dès qu’elle est générée ; elle n’est affichée qu’une seule fois.
Appeler Novita via un endpoint
Modifiez simplement les paramètres suivants :
base_url:https://api.novita.ai/openaiapi_key: votre clé Novitamodel:moonshotai/kimi-k2.5ouzai-org/glm-4.7
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.5",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=262144,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
Option B : SDK
Si vous développez des flux de travail agentiques (routage, transferts, appels d’outils/fonctions), Novita fonctionne avec des SDK compatibles OpenAI avec des modifications minimales :
- Compatible immédiat : conservez votre logique client existante ; modifiez simplement base_url + model
- Prêt pour l’orchestration : facile à mettre en œuvre pour le routage (par défaut Flash → escalade vers GLM-4.7)
- Configuration : pointez vers
https://api.novita.ai/openai, définissezNOVITA_API_KEY, sélectionnezmoonshotai/kimi-k2.5ouzai-org/glm-4.7
Option C : Plateformes tierces
Vous pouvez également exécuter des modèles hébergés par Novita via des écosystèmes populaires :
- Frameworks d’agents et outils de création d’applications : Suivez les guides d’intégration pas à pas de Novita pour vous connecter à des outils populaires tels que Continue, AnythingLLM, LangChain et Langflow.
- Hugging Face Hub : Novita est répertorié comme fournisseur d’inférence sur Hugging Face, vous pouvez donc exécuter les modèles pris en charge via le flux de travail et l’écosystème de fournisseur de Hugging Face.
- API compatible OpenAI : Les endpoints LLM de Novita sont compatibles avec la norme d’API OpenAI, ce qui facilite la migration d’applications existantes de type OpenAI et la connexion à de nombreux outils compatibles OpenAI ( Cline, Cursor, Trae et Qwen Code ).
- API compatible Anthropic : Novita propose également un accès compatible avec le SDK Anthropic pour que vous puissiez intégrer des modèles soutenus par Novita dans des flux de travail de codage agentique de type Claude Code.
- OpenCode : Novita AI est désormais intégré directement à OpenCode en tant que fournisseur pris en charge, les utilisateurs peuvent donc sélectionner Novita dans OpenCode sans configuration manuelle.
Conclusion
Choisissez Kimi K2.5 si vous souhaitez le profil de capacités global le plus performant de cette série de benchmarks — notamment pour la fiabilité/l’absence d’hallucination, ainsi qu’un meilleur débit et une génération de bout en bout plus rapide.
Choisissez GLM-4.7 si vous souhaitez un modèle phare longue contexte très performant, optimisé pour le codage agentique à un coût par token de sortie plus faible, et que vous opérez à grande échelle où l’économie unitaire prime.
Dans les deux cas, Novita AI permet d’exécuter les deux modèles côte à côte facilement — même plateforme, même interface de facturation et changement de modèle rapide — pour que vous puissiez faire votre choix avec des données de charge de travail réelles plutôt que des suppositions.
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA via notre API intuitive, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et mettre à l’échelle vos projets.
Foire aux questions
Kimi K2.5 est-il open source ?
Kimi K2.5 n’est pas entièrement open source au sens strict. C’est un modèle à poids ouverts publié par Moonshot AI sous licence MIT. Les poids du modèle et le code d’inférence sont publiquement disponibles pour une utilisation commerciale, un déploiement local et un affinage. Cependant, Moonshot AI n’a pas publié l’intégralité de son code d’entraînement, de son jeu de données d’entraînement ou de son pipeline d’entraînement, il n’est donc pas possible de reproduire le modèle intégralement à partir de zéro.
Qu’est-ce que Kimi K2.5 ?
Kimi K2.5 est un modèle de langage multimodal amélioré développé par Moonshot AI. Successeur de Kimi K2, il prend en charge des entrées multimodales incluant du texte, des images et des vidéos. Il offre des performances améliorées en termes de qualité conversationnelle, de raisonnement logique, de traitement de contexte long et de compréhension multimodale, et permet aux utilisateurs de déployer et de personnaliser le modèle localement via ses poids ouverts.
Quelle est la différence entre Kimi K2.5 et Kimi K2 ?
Kimi K2.5 est une version améliorée de Kimi K2 avec des capacités multimodales et de raisonnement plus performantes, et il publie ouvertement les poids du modèle pour un déploiement local. Kimi K2 ne propose que des services API en ligne sans poids publics.
