主なハイライト
GLM-4.5 : 推論、コーディング、インテリジェントエージェント機能を統合した基盤モデルで、インテリジェントエージェントアプリケーションの複雑な要求に対応します。
Kimi K2 : 本番環境向けコード生成とコスト効率の高い開発ワークフローに最適化された、エンタープライズグレードの信頼性を備えた汎用モデル。
Novita AI は安定した API サービスを提供するだけでなく、非常にコストパフォーマンスに優れた料金体系も提供しています。例えば、GLM-4.5 は入力 100 万トークンあたり 0.6 ドル、出力 100 万トークンあたり 2.2 ドルで、Kimi K2 は入力 100 万トークンあたり 0.57 ドル、出力 100 万トークンあたり 2.3 ドルです。
モデルの基本概要
GLM-4.5
GLM-4.5 は、合計 3,550 億パラメータ、アクティブパラメータ 320 億を備えた、インテリジェントエージェント向けに設計された基盤モデルです。このモデルは、推論、コーディング、インテリジェントエージェント機能を統合し、インテリジェントエージェントアプリケーションの複雑な要求に対応します。GLM-4.5 はハイブリッド推論モデルであり、複雑な推論やツール使用に適した思考モードと、即時応答に適した非思考モードの 2 つのモードを提供します。
主な特徴とアーキテクチャ
- パラメータ: 合計 3,550 億パラメータ、うちアクティブパラメータ 320 億。
- ハイブリッド推論: 2 つの動作モード – 複雑な推論やツール使用に適した思考モードと、即時応答に適した非思考モード。
- モデルバリエーション: ベースモデル、ハイブリッド推論モデル、FP8 バージョンが利用可能。
- コンテキストウィンドウ: 128K トークン。
- ライセンス: 商用利用および二次開発のための MIT オープンソースライセンス。
- 機能: 推論、コーディング、インテリジェントエージェント機能を統合し、複雑なアプリケーションに対応。
Kimi K2
Kimi K2 は、2025 年 7 月にリリースされた、Moonshot AI が開発した画期的な大規模言語モデルです。革新的な Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用し、総パラメータ数 1 兆、1 フォワードパスあたり 320 億のパラメータが活性化され、効率的なスケーリングと高性能を実現します。Kimi K2 はエージェントインテリジェンスに最適化されており、自律的に計画、推論、ツール使用、コード合成を行い、マルチステップの問題解決が可能です。
主な特徴とアーキテクチャ
- アーキテクチャ: 384 のエキスパートを持つ MoE。推論時にはトークンあたり 8 つを選択し、効率と性能のバランスを図ります。
- パラメータ: 合計 1 兆、一度にアクティブになるのは 320 億。
- コンテキストウィンドウ: 128K トークン。
- 学習: 15.5 兆トークンを使用して、Moonshot 独自の MuonClip オプティマイザーで学習され、学習の安定性を維持。
- 言語: 主に中国語と英語向けに最適化。
- ディスク容量: フルモデルで約 1.09 TB 必要。
GLM-4.5 と Kimi K2 のベンチマーク比較
1. インテリジェンスベンチマーク
2. API 料金：
GLM-4.5：入出力 100 万トークンあたり 0.6 ドル / 2.2 ドル
Kimi K2：入出力 100 万トークンあたり 0.57 ドル / 2.3 ドル
GLM-4.5 と Kimi K2 の応用スキルテスト
1. コーディングチャレンジ
プロンプト：
Implement a function to merge overlapping intervals and return the result sorted by start time.
Input: List of intervals as tuples [(start, end), …]
Output: List of merged intervals
Constraint: Handle edge cases and optimize for readability
Example:
intervals = [(1,3), (2,6), (8,10), (15,18)]
Expected output: [(1,6), (8,10), (15,18)]
intervals = [(1,4), (4,5)]
Expected output: [(1,5)]
採点基準（10 点満点）：
- アルゴリズムの正確性（4 点）：重複する区間を正しくマージし、エッジケース（空リスト、単一区間、接する区間）を処理できること
- コード効率（3 点）：最適なアプローチ（最初にソートし、1 パスでマージ）、明確なロジック
- コード品質（2 点）：読みやすい変数名、適切な構造、入力検証の処理
- エッジケースの処理（1 点）：空の入力や単一区間などのコーナーケースを明示的に処理すること
GLM-4.5
Kimi K2
パフォーマンス比較表
| 側面 | Kimi K2 | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| アルゴリズムの正確性 | 4/4 | 4/4 |
| コード効率 | 3/3 | 3/3 |
| コード品質 | 2/2 | 1/2 |
| エッジケースの処理 | 1/1 | 0.5/1 |
| **合計スコア ** | 10/10 | 8.5/10 |
総評
Kimi K2 は、本番環境対応のソリューションとして優れており、包括的な型アノテーション、詳細なドキュメント、完全なテストスイート、プロフェッショナルなコード構成を備えています。これは、保守性、信頼性、業界のベストプラクティスを重視する経験豊富なソフトウェアエンジニアのアプローチを体現しています。コードはすぐにデプロイ可能で、エンタープライズレベルの基準に準拠しています。
GLM-4.5 は教育ツールとして優れており、非常に明確なアルゴリズムの説明、ステップバイステップの推論、正確な複雑性分析を提供します。コアとなる実装は正確で簡潔ですが、エンジニアリングの洗練さよりも概念的な理解を優先しています。このアプローチは、アルゴリズム的思考を教えることに重点を置いた、熟練したコンピュータサイエンスのインストラクターのそれに似ています。
Kimi K2 は エンジニアリングの優秀さと本番環境への準備 ** に最適化されている一方、GLM-4.5 は ** 概念の明確さと教育的価値 に最適化されています。どちらのアプローチも、状況に応じて価値があります。本番システム向けの堅牢で保守可能なコードが必要な場合も、アルゴリズム学習のための明確で教育的なコンテンツが必要な場合も適しています。
2. 曖昧なクエリ処理チャレンジ
プロンプト：
Analyze this ambiguous request and provide your interpretation strategy:
"I need to process the data from last quarter's performance metrics to generate insights for the upcoming board meeting. The numbers should reflect our competitive position and growth trajectory."
Tasks:
1. Identify 3 key ambiguities in this request
2. Propose clarifying questions for each ambiguity
3. Make reasonable assumptions and explain your reasoning
4. Outline a structured approach to handle such vague requirements
採点基準（10 点満点）：
- 曖昧性の特定（3 点）：不明確な側面（データソース、メトリクスの定義、出力形式など）を正しく特定できること
- 明確化質問の質（3 点）：質問が具体的で、実行可能であり、中核となる不確実性に対処していること
- 仮定の推論（2 点）：明確な正当性を伴う論理的な仮定
- 体系的なアプローチ（2 点）：曖昧な要求を処理するための構造化された方法論を示すこと
GLM-4.5
Kimi K2
パフォーマンス比較表
| 側面 | Kimi K2 | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| 曖昧性の特定 | 3/3 | 3/3 |
| 明確化質問の質 | 3/3 | 2/3 |
| 仮定の推論 | 2/2 | 2/2 |
| 体系的なアプローチ | 2/2 | 2/2 |
| **合計スコア ** | 10/10 | 9/10 |
総評
スコア差が最小限（10 対 9）であることは、両モデルが曖昧なコミュニケーションを非常によく処理できることを反映しています。Kimi K2 の優位性は、質問の 技術的な正確性と即時の実行可能性 にあり、これにより現実の技術シナリオにおいて、より迅速な問題解決につながる可能性が高いです。GLM-4.5 のアプローチは、技術的に特化している点ではやや劣るものの、優れた教育的価値と包括的なカバレッジを提供し、トレーニングやコンサルティングの文脈で非常に価値があります。
強みと弱み
GLM-4.5
強み
- ハイブリッド推論アーキテクチャ: 独自の思考/非思考モードにより、複雑な推論と迅速な応答の両方に最適化
- エージェントネイティブ設計: インテリジェントエージェントアプリケーション向けに構築され、ネイティブなツール使用機能を備える
- 教育的優秀性: 優れた構造化説明と知識伝達能力
- 軽量デプロイ: アクティブパラメータ 320 億でリソース効率の高いデプロイが可能
- 包括的なカバレッジ: すべてのシナリオと可能性を網羅する体系的な分析
弱み
- 限定的な技術的深さ: 本番重視のモデルと比較して、専門的なドメイン知識が少ない
- 汎用的な問題解決: 質問と解決策が、的を絞ったものというよりも広範囲になりがち
- 本番環境への準備ギャップ: エンタープライズレベルのコード品質とデプロイの成熟度に欠ける
Kimi K2
強み
- MoE 効率: 1 兆パラメータでアクティブ 320 億 – スケール時の優れた計算効率
- プロダクションエンジニアリング: 包括的なテストとドキュメントを備えたエンタープライズグレードのコード品質
- 技術的専門知識: 深いドメイン知識と、非常に具体的で実用的な診断
- バイリンガル最適化: 文化的な文脈理解を伴う、専門化された中国語・英語パフォーマンス
- 学習の安定性: 高度な MuonClip オプティマイザーにより、堅牢で信頼性の高い出力を実現
弱み
- 高いリソース要件: 1.09TB のディスク容量が必要であり、重要なハードウェアインフラを要する
Novita AI で GLM-4.5 と Kimi K2 を利用する方法
ステップ 1：ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。
ステップ 2：モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ 3：無料トライアルを開始
無料トライアルを開始して、選択したモデルの機能を試してみましょう。
ステップ 4：API キーを取得
API で認証するために、新しい API キーを提供します。「設定」ページに移動し、画像に示されているように API キーをコピーします。
ステップ 5：API をインストール
使用しているプログラミング言語に固有のパッケージマネージャーを使用して API をインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。API キーを使用して API を初期化し、Novita AI LLM との対話を開始します。これは、Python ユーザー向けのチャット補完 API の使用例です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="",
)
model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
GLM-4.5 と Kimi K2 はどちらも、大規模言語モデル設計における異なるアプローチを代表しており、それぞれが補完的な領域で優れています。
GLM-4.5 のハイブリッド推論アーキテクチャとエージェントネイティブな機能により、教育アプリケーションやインテリジェントエージェント開発に非常に適しており、包括的な説明と体系的な問題解決アプローチを提供します。対照的に、Kimi K2 の MoE アーキテクチャとプロダクショングレードのエンジニアリングは、優れた技術的深さと運用信頼性を提供し、正確で実用的なソリューションを必要とするエンタープライズ環境に最適です。GLM-4.5 の教育的強みとデプロイの柔軟性が研究や学習シナリオに適している一方、Kimi K2 のエンジニアリングの成熟度と専門的な知識は、正確性と効率性が最重要視される本番システムや技術的問題解決において、優先される選択肢として位置づけられます。
また、Claude Code で Kimi K2 を使用すると、大幅なコスト削減とともに、エージェント機能を強化したコーディングが可能です。Claude Code で Kimi K2 をセットアップする方法はこちらをご覧ください。
よくある質問
Kimi K2 とは何ですか？
Kimi K2 は、Moonshot AI が開発した汎用 AI モデルであり、信頼性の高いコード生成、強力なドメイン知識、100 万トークンあたり 0.57～2.30 ドルのコスト効率の良い料金を提供します。
GLM とは何の略ですか？
GLM は “General Language Model” の略であり、Zhipu AI によって開発された大規模言語モデルのファミリーを指し、汎用的な自然言語理解と生成能力を重視しています。
GLM モデルをフィットさせるにはどうすればよいですか？
GLM モデルは、Novita AI などのプラットフォームを通じて公式 API を使用してデプロイできます。具体的なセットアップ手順は、モデルのバージョンやハードウェア要件によって異なります。
Novita AI について
Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできると同時に、ビルドとスケーリングのための手頃で信頼性の高い GPU クラウドを提供する AI クラウドプラットフォームです。
