GLM-4.5 против Kimi K2: образовательная инновация или производственная стабильность

Ключевые моменты

GLM-4.5: Базовая модель, объединяющая возможности рассуждения, написания кода и интеллектуальных агентов, чтобы удовлетворять сложным требованиям приложений на основе ИИ-агентов.

Kimi K2: Универсальная модель с надёжностью корпоративного уровня, оптимизированная для генерации готового к продакшену кода и экономичных рабочих процессов разработки.

Novita AI предлагает не только стабильные API-сервисы, но и крайне выгодные цены. Например, GLM-4.5 стоит $0.6 за 1M входных токенов и $2.2 за 1M выходных токенов, а Kimi K2 стоит $0.57 за 1M входных токенов и $2.3 за 1M выходных токенов.

Базовое описание моделей

GLM-4.5

GLM-4.5 — это базовая модель, предназначенная для интеллектуальных агентов, с 355 миллиардами общих параметров и 32 миллиардами активных параметров. Модель объединяет возможности рассуждения, написания кода и интеллектуальных агентов, чтобы удовлетворять сложным требованиям приложений на основе ИИ-агентов. GLM-4.5 — это гибридная модель рассуждения, предоставляющая два режима: режим мышления для сложных рассуждений и использования инструментов, и режим без мышления для немедленных ответов.

Ключевые особенности и архитектура

• Параметры: 355 миллиардов общих параметров, из которых 32 миллиарда активны.
• Гибридное рассуждение: Два режима работы — режим мышления для сложных рассуждений и использования инструментов, и режим без мышления для немедленных ответов.
• Версии модели: Доступны базовые модели, гибридные модели рассуждения и версии в формате FP8.
• Окно контекста: 128K токенов.
• Лицензия: Открытая лицензия MIT для коммерческого использования и вторичной разработки.
• Возможности: Объединённые функции рассуждения, написания кода и интеллектуального агента для сложных приложений.

Kimi K2

Kimi K2 — это прорывная крупномасштабная языковая модель, разработанная компанией Moonshot AI, выпущенная в июле 2025 года. Она использует инновационную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 1 триллионом общих параметров и 32 миллиардами параметров, активируемых за один прямой проход, что обеспечивает эффективное масштабирование и высокую производительность. Kimi K2 тщательно оптимизирована для агентного интеллекта, то есть она может автономно планировать, рассуждать, использовать инструменты и синтезировать код с возможностями многошагового решения проблем.

Ключевые особенности и архитектура

• Архитектура: MoE с 384 экспертами, выбирающими 8 на токен во время инференса, чтобы сбалансировать эффективность и производительность.
• Параметры: 1 триллион всего, 32 миллиарда активных в каждый момент времени.
• Окно контекста: 128K токенов.
• Обучение: Обучена на 15,5 триллионах токенов с использованием собственного оптимизатора MuonClip от Moonshot для поддержания стабильности обучения.
• Языки: Преимущественно оптимизирована для китайского и английского языков.
• Дисковое пространство: Полная модель требует приблизительно 1,09 ТБ.

Сравнение тестов производительности GLM-4.5 и Kimi K2

1. Тесты интеллекта

2. Цены на API:

GLM-4.5: $0.6 / $2.2 ввод/вывод за 1M токенов

Kimi K2: $0.57 / $2.3 ввод/вывод за 1M токенов

Тест практических навыков GLM-4.5 и Kimi K2

1. Задача по программированию

Промпт:

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)]

Критерии оценки (10 баллов):

• Правильность алгоритма (4 балла): Корректно объединяет пересекающиеся интервалы, обрабатывает крайние случаи (пустой список, один интервал, соприкасающиеся интервалы)
• Эффективность кода (3 балла): Оптимальный подход (сначала сортировка, затем объединение за один проход), чистая логика
• Качество кода (2 балла): Читаемые имена переменных, правильная структура, обработка валидации входных данных
• Обработка крайних случаев (1 балл): Явно обрабатывает граничные случаи, такие как пустой ввод, один интервал и т.д.

GLM-4.5

Kimi K2

Сравнительная таблица производительности

Аспект	Kimi K2	GLM-4.5
Правильность алгоритма	4/4	4/4
Эффективность кода	3/3	3/3
Качество кода	2/2	1/2
Обработка крайних случаев	1/1	0.5/1
Общий балл	10/10	8.5/10

Общая оценка

Kimi K2 превосходит как готовое к продакшену решение, предлагая полные аннотации типов, подробную документацию, полные наборы тестов и профессиональную организацию кода. Она представляет подход опытного инженера-программиста, который ставит во главу угла поддерживаемость, надёжность и лучшие отраслевые практики. Код готов к немедленному развёртыванию и соответствует корпоративным стандартам.

GLM-4.5 блистает как образовательный инструмент, предоставляя исключительно ясные пояснения алгоритмов, пошаговые рассуждения и точный анализ сложности. Хотя базовая реализация корректна и лаконична, она отдаёт приоритет концептуальному пониманию, а не инженерному совершенству. Такой подход напоминает опытного преподавателя компьютерных наук, сосредоточенного на обучении алгоритмическому мышлению.

Kimi K2 оптимизирована для инженерного совершенства и готовности к продакшену, тогда как GLM-4.5 оптимизирована для концептуальной ясности и педагогической ценности. Оба подхода имеют преимущества в зависимости от контекста — нужен ли вам надёжный, поддерживаемый код для производственной системы или понятный, образовательный контент для изучения алгоритмов.

2. Задача на обработку неоднозначных запросов

Промпт:

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

Критерии оценки (10 баллов):

• Выявление неоднозначностей (3 балла): Корректно определяет неясные аспекты (источник данных, определение метрик, формат вывода и т.д.)
• Качество уточняющих вопросов (3 балла): Вопросы конкретны, практичны и касаются основных неопределённостей
• Обоснование предположений (2 балла): Логичные предположения с чётким обоснованием
• Системный подход (2 балла): Демонстрирует структурированную методологию обработки неоднозначных запросов

GLM-4.5

Kimi K2

Сравнительная таблица производительности

Аспект	Kimi K2	GLM-4.5
Выявление неоднозначностей	3/3	3/3
Качество уточняющих вопросов	3/3	2/3
Обоснование предположений	2/2	2/2
Системный подход	2/2	2/2
Общий балл	10/10	9/10

Общая оценка

Минимальная разница в баллах (10 против 9) отражает, что обе модели исключительно хорошо справляются с неоднозначным общением. Преимущество Kimi K2 обусловлено технической точностью и немедленной практической применимостью её вопросов, что, вероятно, приведёт к более быстрому решению проблем в реальных технических сценариях. Подход GLM-4.5, хотя и немного менее технически конкретен, обеспечивает отличную образовательную ценность и всесторонний охват, что было бы очень ценно в учебных или консультационных контекстах.

Сильные и слабые стороны

GLM-4.5

Сильные стороны

• Гибридная архитектура рассуждения: Уникальные режимы мышления/без мышления оптимизируют как сложные рассуждения, так и быстрые ответы
• Дизайн, ориентированный на агентов: Специально создана для приложений на основе ИИ-агентов с встроенными возможностями использования инструментов
• Образцовое обучение: Превосходные структурированные объяснения и способность передавать знания
• Лёгкое развёртывание: 32B активных параметров обеспечивают эффективное развёртывание с низким потреблением ресурсов
• Всесторонний охват: Систематический анализ, охватывающий все сценарии и возможности

Слабые стороны

• Ограниченная техническая глубина: Меньшая специализированная экспертиза в предметной области по сравнению с моделями, ориентированными на производство
• Общее решение проблем: Вопросы и решения, как правило, более широкие, а не сфокусированные
• Пробел в готовности к продакшену: Отсутствие качества кода и зрелости развёртывания на корпоративном уровне

Kimi K2

Сильные стороны

• Эффективность MoE: 1T параметров с 32B активными — превосходная вычислительная эффективность в масштабе
• Продакшен-инжиниринг: Качество кода корпоративного уровня с всесторонним тестированием и документацией
• Техническая экспертиза: Глубокие предметные знания с высокоспецифичными, практически применимыми диагностическими данными
• Двуязычная оптимизация: Специализированная производительность для китайского и английского языков с пониманием культурного контекста
• Стабильность обучения: Продвинутый оптимизатор MuonClip обеспечивает надёжные и стабильные результаты

Слабые стороны

• Высокие требования к ресурсам: 1,09 ТБ дискового пространства требует значительной аппаратной инфраструктуры

Как получить доступ к GLM-4.5 и Kimi K2 на Novita AI

Шаг 1: Войдите и перейдите в библиотеку моделей

Войдите в свою учётную запись и нажмите кнопку Model Library.

Попробовать сейчас!

Шаг 2: Выберите свою модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая подходит для ваших задач.

Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию

Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Шаг 4: Получите свой API-ключ

Для аутентификации через API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу “Settings“, скопируйте API-ключ, как показано на изображении.

Шаг 5: Установите API

Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.

После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования API chat completions для пользователей Python.

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)
  
  

Обе модели GLM-4.5 и Kimi K2 представляют разные подходы к дизайну больших языковых моделей, каждая из которых превосходит в своих областях.

Гибридная архитектура рассуждения GLM-4.5 и встроенные возможности для агентов делают её исключительно подходящей для образовательных приложений и разработки интеллектуальных агентов, обеспечивая всесторонние объяснения и системные подходы к решению проблем. В свою очередь, архитектура MoE и инжиниринг продакшен-уровня Kimi K2 обеспечивают превосходную техническую глубину и эксплуатационную надёжность, что делает её идеальной для корпоративных сред, требующих точных и практически применимых решений. В то время как образовательные преимущества и гибкость развёртывания GLM-4.5 благоприятствуют исследованиям и учебным сценариям, инженерная зрелость и специализированная экспертиза Kimi K2 позиционируют её как предпочтительный выбор для производственных систем и технического решения проблем, где точность и эффективность имеют первостепенное значение.

Вы также можете использовать Kimi K2 в Claude Code для расширенных возможностей агентного кодирования со значительной экономией средств. Узнайте, как настроить Kimi K2 с Claude Code.

Часто задаваемые вопросы

Что такое Kimi K2?

Kimi K2 — это универсальная модель ИИ, разработанная Moonshot AI, которая предлагает надёжную генерацию кода, глубокую предметную экспертизу и экономичные цены — $0.57–2.30 за 1M токенов.

Что означает аббревиатура GLM?

GLM расшифровывается как “General Language Model” (общая языковая модель), обозначая семейство больших языковых моделей, разработанных Zhipu AI, которые делают упор на универсальное понимание и генерацию естественного языка.

Как установить модель GLM?

Модели GLM можно развернуть через официальные API на таких платформах, как Novita AI; конкретные инструкции по настройке зависят от версии модели и требований к оборудованию.

О Novita AI

Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предоставляет разработчикам простой способ развёртывания моделей ИИ с помощью нашего простого API, а также доступное и надёжное облако GPU для сборки и масштабирования.