Kimi K2.5 vs GLM-4.7: 더 나은 에이전트 LLM은?

기본 소개
벤치마크 비교
속도 및 지연 시간 비교
비용 비교
빠른 시작: Playground에서 두 모델 즉시 사용해보기
배포 방법: API, SDK 및 타사 통합
결론

에이전트 코딩은 소프트웨어를 구축하는 기본 인터페이스로 빠르게 자리잡고 있습니다. 목표를 설명하면 모델이 계획을 세우고, 도구를 호출하고, 파일을 편집하고, 작업이 완료될 때까지 반복합니다. 실제 개발 스택에서 자주 등장하는 두 모델은 Moonshot AI의 Kimi K2.5와 Z.AI의 GLM-4.7입니다. 둘 다 긴 컨텍스트, 도구 사용, 그리고 “출시 준비 완료” 코딩에 강점을 가지도록 설계되었습니다.

이 게시물에서는 벤치마크, 속도 및 지연 시간, **비용(Novita AI 가격)**을 비교하고, Novita AI에서 두 모델을 즉시 사용해보고 배포하는 방법을 보여줍니다.

Kimi K2.5 사용해보기

GLM 4.7 사용해보기

기본 소개

다음은 GLM-4.7과 Kimi K2.5의 나란히 비교한 표입니다:


기능	GLM-4.7	Kimi K2.5
개발사	Z.AI	Moonshot AI
출시일	2025년 12월 22일	2026년 1월 27일
아키텍처	358B 파라미터 Mixture-of-Experts (MoE)	1T 총 파라미터 MoE 모델 (토큰당 활성 파라미터 32B, 384개의 전문가, 토큰당 8개 활성화), 네이티브 멀티모달 아키텍처 포함
컨텍스트 윈도우	200k 입력 / 128k 출력	262,144 입력 / 262,144 출력
입력 기능	텍스트 전용	텍스트, 이미지, 비디오
출력 기능	텍스트	텍스트
주요 기능	긴 컨텍스트 이해, 코드 생성	멀티모달 이해, 에이전트 스웜 협업 (최대 100개의 하위 에이전트), 시각적 프로그래밍, 긴 문서 처리, 도구 호출

주요 차이점 분석

모델 규모: Kimi K2.5는 훨씬 더 큰 총 파라미터 수(1T 대 358B)와 토큰당 더 높은 활성 파라미터를 가지고 있어 이론적으로 더 강력한 지식 용량과 성능을 가능하게 합니다.
멀티모달 지원: Kimi K2.5는 이미지, 비디오를 이해하고 시각적 프로그래밍을 수행할 수 있는 네이티브 멀티모달 모델인 반면, GLM-4.7은 텍스트 기능에만 집중합니다.
컨텍스트 윈도우: Kimi K2.5의 256k 입력 윈도우는 GLM-4.7의 200k보다 길어 전체 법률 계약서나 학술 논문과 같은 초장문 문서에 더 적합합니다.

벤치마크 비교

출처: Artificial Analysis


능력	벤치마크	Kimi K2.5	GLM-4.7	결과
추론	GDPval-AA (ELO-500/2000)	41%	35%	6%
AA-LCR (긴 컨텍스트 추론)	66%	64%	2%
인류 최후의 시험	29.40%	25.10%	4.3%
GPQA Diamond (과학적 추론)	88%	86%	2%
CritPt (물리 추론)	3%	2%	1%
코딩	SciCode	49%	45%	4%
Terminal-Bench Hard (에이전트 코딩)	35%	32%	3%
도구 / 에이전트	τ²-Bench Telecom (에이전트 도구 사용)	96%	96%	0% (동점)
IFBench (명령어 따르기)	70%	68%	2%
AA-Omniscience 비환각율	36%	10%	26%
지식	AA-Omniscience 정확도	33%	28%	5%

💡해석:

전반적으로: Kimi K2.5는 11개 벤치마크 중 10개에서 우위를 점했으며, 차이는 +1%에서 +26% 사이입니다.

가장 큰 차이:

비환각율: +26%, 이는 에이전트/도구 기반 환경에서 신뢰성이 훨씬 더 높음을 나타냅니다.

추론 및 코딩:

대부분 작지만 꾸준한 향상(+1%에서 +6%) 을 보여, 단일 이상값에 의존하기보다는 광범위하지만 안정적인 우월성을 시사합니다.

도구 사용:

원시 도구 능력(τ²-Bench)은 동점이지만, 행동 신뢰성은 Kimi가 크게 유리합니다.

속도 및 지연 시간 비교

성능은 단순히 “토큰/초”가 아닙니다. 개발 워크플로우에서 사용자가 느끼는 것은 다음과 같습니다:

첫 번째 토큰까지의 시간(모델이 응답을 시작하는 속도)
종단 간 시간(사용 가능한 출력 청크를 얻는 속도)
출력 처리량(일단 시작하면 스트리밍되는 속도)


지표	Kimi K2.5	GLM-4.7	의미
출력 속도 (토큰/초)	118	99	Kimi는 일반적으로 긴 생성(코드, 보고서, 다중 파일 diff)에서 더 빠르게 느껴집니다.
첫 번째 응답 토큰까지의 시간 (TTFA)	총 18.3초 (≈17.0초 “생각”)	총 20.9초 (≈20.2초 “생각”)	이 테스트에서 Kimi가 더 빨리 응답을 시작합니다.
종단 간 응답 시간 (500토큰까지)	22.6초	26.0초	이 실행에서 Kimi가 500토큰 응답을 더 빨리 완료합니다.

비용 비교

출처: Novita AI

비용 결론: 출력 토큰 비용을 최적화한다면, 동일한 입력 속도에서 GLM-4.7이 실질적으로 더 저렴합니다. 더 높은 벤치마크 한계 + 더 빠른 처리량을 최적화한다면, Kimi K2.5가 프리미엄을 정당화할 수 있습니다.

Kimi K2.5 가격 정보

GLM 4.7 가격 정보

빠른 시작: Playground에서 두 모델 즉시 사용해보기

Kimi K2.5와 GLM-4.7의 차이를 가장 빠르게 체감하는 방법은 Novita AI Playground입니다. 코드도 설정도 필요 없습니다.

Playground로 이동

Playground에서 할 수 있는 일:

moonshotai/kimi-k2.5 와 zai-org/glm-4.7 사이를 즉시 모델 전환
정확히 동일한 프롬프트를 실행하여 응답 품질, 추론 스타일, 응답 속도 비교
API로 이동하기 전에 프로덕션 준비 프롬프트(예: 엄격한 JSON, 도구 스타일 출력, 형식 제약 조건) 검증

Novita AI Playground

배포 방법: API, SDK 및 타사 통합

옵션 A: API

Novita AI에서 API 키 얻기

API 키 받기

1단계: 계정 생성 또는 로그인: [https://novita.ai](https://novita.ai)를 방문하여 가입하거나 로그인합니다.
2단계: 키 관리로 이동: 로그인 후 “API Keys”를 찾습니다.
3단계: 새 키 생성: “Add New Key” 버튼을 클릭합니다.
4단계: 키를 즉시 저장: 키가 생성되면 복사하여 저장합니다. 한 번만 표시됩니다.

엔드포인트를 통해 Novita 호출

다음만 변경하면 됩니다:

base_url: https://api.novita.ai/openai
api_key: 자신의 Novita 키
model: moonshotai/kimi-k2.5 또는 zai-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)

옵션 B: SDK

에이전트 워크플로우(라우팅, 핸드오프, 도구/함수 호출)를 구축하는 경우 Novita는 OpenAI 호환 SDK와 함께 최소한의 변경으로 작동합니다:

드롭인 호환 가능: 기존 클라이언트 로직을 유지하고 base_url + model만 변경하면 됩니다.
오케스트레이션 준비: 라우팅(기본 Flash → GLM-4.7 에스컬레이션)을 쉽게 구현할 수 있습니다.
설정: https://api.novita.ai/openai를 가리키고, NOVITA_API_KEY를 설정하고, moonshotai/kimi-k2.5 또는 zai-org/glm-4.7을 선택합니다.

옵션 C: 타사 플랫폼

Novita에서 호스팅하는 모델을 널리 사용되는 생태계를 통해 실행할 수도 있습니다:

에이전트 프레임워크 및 앱 빌더: Novita의 단계별 통합 가이드를 따라 Continue, AnythingLLM, LangChain, Langflow 와 같은 인기 도구와 연결할 수 있습니다.
Hugging Face Hub: Novita는 Hugging Face에 추론 제공자로 등록되어 있으므로 Hugging Face의 제공자 워크플로우와 생태계를 통해 지원되는 모델을 실행할 수 있습니다.
OpenAI 호환 API: Novita의 LLM 엔드포인트는 OpenAI API 표준과 호환되므로 기존 OpenAI 스타일 앱을 쉽게 마이그레이션하고 많은 OpenAI 호환 도구( Cline, Cursor , Trae 및 Qwen Code )와 연결할 수 있습니다.
Anthropic 호환 API: Novita는 또한 Anthropic SDK 호환 액세스를 제공하므로 Novita 기반 모델을 Claude Code 스타일의 에이전트 코딩 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
OpenCode: Novita AI는 이제 OpenCode 에 지원 제공자로 직접 통합되어 사용자가 수동 구성 없이 OpenCode에서 Novita를 선택할 수 있습니다.

결론

Kimi K2.5를 선택하세요: 이 벤치마크 세트에서 가장 강력한 전체 능력 프로필을 원한다면, 특히 신뢰성/비환각 측면에서, 그리고 더 나은 처리량과 더 빠른 종단 간 생성을 원한다면 선택하세요.

GLM-4.7을 선택하세요: 더 낮은 출력 토큰 비용으로 에이전트 코딩에 최적화된 매우 유능한 긴 컨텍스트 플래그십을 원하고, 단위 경제성이 지배적인 대규모로 운영하는 경우 선택하세요.

어느 쪽이든, Novita AI 는 동일한 플랫폼, 동일한 결제 체계, 그리고 빠른 모델 전환을 통해 두 모델을 나란히 실행하기 쉽게 하여, 추측이 아닌 실제 워크로드 데이터로 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 하는 AI 클라우드 플랫폼이며, 또한 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공합니다.

자주 묻는 질문

Kimi K2.5는 오픈 소스인가요?

Kimi K2.5는 엄밀한 의미에서 완전한 오픈 소스는 아닙니다. Moonshot AI가 MIT 라이선스로 공개한 오픈 가중치 모델입니다. 모델 가중치와 추론 코드는 상업적 사용, 로컬 배포 및 파인튜닝을 위해 공개적으로 사용할 수 있습니다. 그러나 Moonshot AI는 전체 학습 코드, 학습 데이터셋 또는 학습 파이프라인을 공개하지 않았으므로 모델을 처음부터 완전히 재현할 수는 없습니다.

Kimi K2.5란 무엇인가요?

Kimi K2.5는 Moonshot AI가 개발한 업그레이드된 멀티모달 대규모 언어 모델입니다. Kimi K2의 후속 모델로서 텍스트, 이미지, 비디오를 포함한 멀티모달 입력을 지원합니다. 대화 품질, 논리적 추론, 긴 컨텍스트 처리 및 멀티모달 이해에서 향상된 성능을 제공하며, 사용자는 공개된 가중치를 통해 로컬에서 모델을 배포하고 사용자 지정할 수 있습니다.

Kimi K2.5와 Kimi K2의 차이점은 무엇인가요?

Kimi K2.5는 Kimi K2의 업그레이드 버전으로, 더 강력한 멀티모달 및 추론 능력을 갖추고 있으며, 로컬 배포를 위해 모델 가중치를 공개적으로 공개합니다. Kimi K2는 공개된 가중치 없이 온라인 API 서비스만 제공합니다.

Kimi K2.5 vs GLM-4.7: 더 나은 에이전트 LLM은?