Kimi K2.5 против GLM-4.7: какой агентный LLM лучше?

Агентное программирование быстро становится стандартным интерфейсом для разработки ПО: вы описываете цель, модель планирует, вызывает инструменты, редактирует файлы и итерирует, пока задача не будет выполнена. Две модели, которые часто встречаются в реальных стеках разработки — это Kimi K2.5 от Moonshot AI и GLM-4.7 от Z.AI — обе созданы для эффективной работы с длинным контекстом, использованием инструментов и программирования, готового к выпуску в продакшн.

В этой статье сравниваются бенчмарки, скорость и задержка, а также стоимость (цены Novita AI) — а также показано, как мгновенно протестировать и развернуть обе модели на Novita AI.

Попробовать Kimi K2.5

Попробовать GLM 4.7

Основное введение

Вот сравнение GLM-4.7 и Kimi K2.5：

Характеристика	GLM-4.7	Kimi K2.5
Разработчик	Z.AI	Moonshot AI
Дата релиза	22 декабря 2025 г.	27 января 2026 г.
Архитектура	MoE-архитектура (Mixture-of-Experts) с 358 млрд параметров	MoE-модель с общим количеством параметров 1T (32 млрд активных параметров на токен, 384 эксперта, 8 активированных на токен) с нативной мультимодальной архитектурой
Окно контекста	200k на вход / 128k на выход	262 144 на вход / 262 144 на выход
Возможности ввода	Только текст	Текст, изображения, видео
Возможности вывода	Текст	Текст
Ключевые возможности	Понимание длинного контекста, генерация кода	Мультимодальное понимание, коллаборация роя агентов (до 100 под-агентов), визуальное программирование, обработка длинных документов, вызов инструментов

Основные различия

1. Масштаб модели: У Kimi K2.5 значительно больше общее количество параметров (1T против 358B) и больше активных параметров на токен, что теоретически обеспечивает более высокую емкость знаний и производительность.
2. Поддержка мультимодальности: Kimi K2.5 является нативной мультимодальной моделью, которая может понимать изображения, видео и выполнять визуальное программирование, в то время как GLM-4.7 сосредоточена исключительно на текстовых возможностях.
3. Окно контекста: Окно ввода Kimi K2.5 объемом 256k больше, чем у GLM-4.7 (200k), что делает его более подходящим для сверхдлинных документов, таких как полные юридические контракты или научные работы.

Сравнение бенчмарков

Источник: Artificial Analysis

Возможность	Бенчмарк	Kimi K2.5	GLM-4.7	Результат
Рассуждение	GDPval-AA (ELO-500/2000)	41%	35%	6%
AA-LCR (Длинный контекст рассуждений)	66%	64%	2%
Humanity’s Last Exam	29.40%	25.10%	4.3%
GPQA Diamond (Научное рассуждение)	88%	86%	2%
CritPt (Физическое рассуждение)	3%	2%	1%
Программирование	SciCode	49%	45%	4%
Terminal-Bench Hard (Агентное программирование)	35%	32%	3%
Инструменты / Агенты	τ²-Bench Telecom (Агентное использование инструментов)	96%	96%	0% (ничья)
IFBench (Следование инструкциям)	70%	68%	2%
AA-Omniscience Уровень отсутствия галлюцинаций	36%	10%	26%
Знания	AA-Omniscience Точность	33%	28%	5%

💡Интерпретация:

• Общий итог: Kimi K2.5 лидирует в 10 из 11 бенчмарков с отрывом от +1% до +26%.
• Наибольшее преимущество:
  • Уровень отсутствия галлюцинаций: +26%, что указывает на значительно более высокую надежность в сценариях с агентами/инструментами.
• Рассуждение и программирование:
  • В основном небольшие, но стабильные преимущества (+1% до +6%), что говорит о широком, но устойчивом превосходстве, а не о зависимости от единичного выброса.
• Использование инструментов:
  • Базовая возможность работы с инструментами (τ²-Bench) равна, но надежность поведения значительно выше у Kimi.

Сравнение скорости и задержки

Производительность — это не только «токены/сек». Для рабочих процессов разработчиков важно то, что ощущают пользователи:

• Время до первого токена (как быстро модель начинает отвечать)
• Время от начала до конца (как быстро вы получаете готовый к использованию фрагмент вывода)
• Пропускная способность вывода (как быстро происходит потоковая передача после начала генерации)

Метрика	Kimi K2.5	GLM-4.7	Что это значит
Скорость вывода (токены/сек)	118	99	Kimi обычно ощущается быстрее при длинных генерациях (код, отчеты, диффы нескольких файлов).
Время до первого токена ответа (TTFA)	18.3 с всего (≈17.0 с «размышления»)	20.9 с всего (≈20.2 с «размышления»)	В этом тесте Kimi начинает отвечать раньше.
Время ответа от начала до конца (до 500 токенов)	22.6 с	26.0 с	В этом запуске Kimi генерирует ответ из 500 токенов быстрее.

Сравнение стоимости

Источник: Novita AI

Вывод по стоимости: Если вы оптимизируете стоимость выходных токенов, GLM-4.7 значительно дешевле при той же стоимости ввода. Если вы оптимизируете более высокие показатели бенчмарков + более высокую пропускную способность, Kimi K2.5 может оправдать свою повышенную стоимость.

Цены на Kimi K2.5

Цены на GLM 4.7

Быстрый старт: мгновенно протестируйте обе модели в Playground

Самый быстрый способ почувствовать разницу между Kimi K2.5 и GLM-4.7 — это Novita AI Playground, без написания кода и настроек.

Перейти в Playground

В Playground вы можете:

• Мгновенно переключаться между моделями moonshotai/kimi-k2.5 и zai-org/glm-4.7
• Запускайте точно такой же запрос, чтобы сравнить качество ответов, стиль рассуждений и скорость ответа
• Проверяйте готовые к продакшн запросы (например, строгий JSON, выводы в стиле инструментов, ограничения форматирования) перед переходом к API

Novita AI Playground

Как развернуть: API, SDK и интеграции со сторонними платформами

Вариант A: API

Получение API-ключа на Novita AI

Получить API-ключ

• Шаг 1: Создайте или войдите в свой аккаунт: Перейдите по ссылке [https://novita.ai](https://novita.ai) и зарегистрируйтесь или войдите.
• Шаг 2: Перейдите в управление ключами: После входа в аккаунт найдите раздел «API-ключи».
• Шаг 3: Создайте новый ключ: Нажмите кнопку «Добавить новый ключ».
• Шаг 4: Немедленно сохраните свой ключ: Скопируйте и сохраните ключ сразу после генерации — он отображается только один раз.

Вызов Novita через endpoint

Просто измените:

• base_url: https://api.novita.ai/openai
• api_key: ваш ключ Novita
• model: moonshotai/kimi-k2.5 или 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)

Вариант B: SDK

Если вы создаете агентные рабочие процессы (маршрутизация, передача управления, вызовы инструментов/функций), Novita работает с SDK, совместимыми с OpenAI, с минимальными изменениями:

• Готовый к использованию: сохраните существующую логику клиента; просто измените base_url + model
• Готовый к оркестрации: легко реализовать маршрутизацию (использование Flash по умолчанию → переход на GLM-4.7 при необходимости)
• Настройка: укажите адрес https://api.novita.ai/openai, установите переменную NOVITA_API_KEY, выберите moonshotai/kimi-k2.5 или zai-org/glm-4.7

Вариант C: Сторонние платформы

Вы также можете запускать модели, размещенные на Novita, через популярные экосистемы:

• Фреймворки для агентов и конструкторы приложений: Следуйте пошаговым руководствам по интеграции Novita, чтобы подключиться к популярным инструментам, таким как Continue, AnythingLLM, LangChain и Langflow.
• Hugging Face Hub: Novita указана как Поставщик вывода на Hugging Face, поэтому вы можете запускать поддерживаемые модели через рабочий процесс и экосистему поставщика Hugging Face.
• API, совместимый с OpenAI: Эндпоинты LLM Novita совместимы со стандартом API OpenAI, что упрощает миграцию существующих приложений в стиле OpenAI и подключение множества совместимых с OpenAI инструментов ( Cline, Cursor, Trae и Qwen Code) .
• API, совместимый с Anthropic: Novita также предоставляет доступ, совместимый с SDK Anthropic, поэтому вы можете интегрировать модели на базе Novita в рабочие процессы агентного программирования в стиле Claude Code.
• OpenCode: Novita AI теперь напрямую интегрирована в OpenCode как поддерживаемый поставщик, поэтому пользователи могут выбрать Novita в OpenCode без ручной настройки.

Заключение

Выбирайте Kimi K2.5, если вам нужен самый сильный общий профиль возможностей в этом наборе бенчмарков — особенно в плане надежности/отсутствия галлюцинаций, а также лучшая пропускная способность и более быстрая генерация от начала до конца.

Выбирайте GLM-4.7, если вам нужен высокопроизводительный флагман с длинным контекстом, оптимизированный для агентного программирования по более низкой стоимости выходных токенов, и вы работаете в крупном масштабе, где важна экономика на единицу продукции.

В любом случае, Novita AI позволяет легко запускать обе модели параллельно — одна платформа, единая система биллинга и быстрое переключение моделей — поэтому вы можете сделать выбор на основе реальных данных о нагрузке, а не догадок.

Novita AI — это облачная AI-платформа, которая предлагает разработчикам простой способ развертывать AI-модели с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступное и надежное облако GPU для построения и масштабирования решений.

Часто задаваемые вопросы

Является ли Kimi K2.5 открытым исходным кодом?

В строгом смысле Kimi K2.5 не является полностью открытым исходным кодом. Это модель с открытыми весами, выпущенная Moonshot AI под лицензией MIT. Веса модели и код для инференса публично доступны для коммерческого использования, локального развертывания и дообучения. Однако Moonshot AI не выпустила полный код обучения, обучающий датасет или конвейер обучения, поэтому модель невозможно полностью воспроизвести с нуля.

Что такое Kimi K2.5?

Kimi K2.5 — это обновленная мультимодальная большая языковая модель, разработанная Moonshot AI. Как преемник Kimi K2, она поддерживает мультимодальный ввод, включая текст, изображения и видео. Она обеспечивает улучшенную производительность в качестве диалога, логическом рассуждении, обработке длинного контекста и мультимодальном понимании, а также позволяет пользователям развертывать и настраивать модель локально с помощью ее открытых весов.

В чем разница между Kimi K2.5 и Kimi K2?

Kimi K2.5 — это обновленная версия Kimi K2 с улучшенными мультимодальными возможностями и способностями к рассуждению, а также открыто выпускает веса модели для локального развертывания. Kimi K2 предоставляет только онлайн-сервисы API без публичных весов.