Kimi K2.5 对比 GLM-4.7：哪个 Agentic LLM 更好吗？

智能体编码正迅速成为构建软件的默认界面：你描述目标，模型负责规划、调用工具、编辑文件并迭代执行，直到任务完成。在实际开发环境中，经常出现的两种模型是： Moonshot AI 的 Kimi K2.5 以及 Z.AI 的 GLM-4.7—两者都旨在增强长上下文、工具使用和“可直接交付”的编码能力。

这篇文章进行了比较 基准, 速度和延迟和 成本 （Novita AI 定价）然后展示了如何尝试立即部署这两个模型。 Novita AI.

基本介绍

以下是并排比较： GLM-4.7 以及 基米 K2.5：

专栏	GLM-4.7	基米 K2.5
开发商	人工智能	登月人工智能
发布日期	2025 年 12 月 22 日	2026 年 1 月 27 日
卓越	358B 参数混合专家模型 (MoE)	具有原生多模态架构的 1T 总参数 MoE 模型（每个 token 32 亿个活跃参数，384 位专家，每个 token 激活 8 位专家）
上下文窗口	200kHz 输入 / 128kHz 输出	262,144 输入 / 262,144 输出
输入能力	纯文本	文字、图片、视频
输出能力	文本	文本
关键能力	长上下文理解，代码生成	多模态理解、智能体集群协作（最多 100 个子智能体）、可视化编程、长文档处理、工具调用

主要区别分析

1. 模型比例Kimi K2.5 的总参数数量要大得多（1T 对 358B），每个 token 的活跃参数也更多，理论上可以实现更强的知识容量和性能。
2. 多式联运支持Kimi K2.5 是一个原生多模态模型，可以理解图像、视频并执行可视化编程，而 GLM-4.7 则只专注于文本功能。
3. 上下文窗口Kimi K2.5 的 256k 输入窗口比 GLM-4.7 的 200k 更长，因此更适合处理超长文档，例如完整的法律合同或学术论文。

基准比较

能力	基准	基米 K2.5	GLM-4.7	成果
推理	GDPval-AA（ELO-500/2000）	41%	35%	6%
	AA-LCR（长语境推理）	66%	64%	2%
	人类的最后考试	29.40%	25.10%	4.3%
	GPQA 钻石（科学推理）	88%	86%	2%
	批判性思维（物理推理）	3%	2%	1%
编码	科学代码	49%	45%	4%
	终端台式硬核（代理编码）	35%	32%	3%
工具/代理	τ²-Bench Telecom（代理工具使用）	96%	96%	0%（并列）
	IFBench（操作说明如下）	70%	68%	2%
	AA-全知非幻觉率	36%	10%	26%
知识库	AA-全知准确性	33%	28%	5%

????解读：

• 整体：Kimi K2.5 领先 10/11项基准测试利润范围从 +1% 至 +26%.
• 最大优势:
  • 非幻觉发生率：+26%这表明在基于代理/工具的环境中可靠性要高得多。
• 推理与编码:
  • 大多 小幅至中等但持续的增长（+1% 至 +6%）这表明存在广泛而稳定的优越性，而不是依赖于单个异常值。
• 工具使用:
  • 原始刀具能力（τ²-Bench）相同，但是 行为可靠性强烈支持基米.

速度与延迟比较

性能不仅仅体现在“每秒令牌数”上。对于开发工作流程而言，用户感受到的是：

• 到达第一个代币的时间 （模型响应速度）
• 端到端时间 （获得可用输出数据的速度）
• 输出吞吐量 （一旦开始播放，播放速度有多快）

米制	基米 K2.5	GLM-4.7	这是什么意思
输出速度（令牌/秒）	118	99	Kimi 在处理长世代（代码、报告、多文件差异）时通常感觉更流畅。
首次答题时间 (TTFA)	总共耗时 18.3 秒（思考时间约 17.0 秒）	总共耗时 20.9 秒（思考时间约 20.2 秒）	在这项测试中，基米的反应出现得更早。
端到端响应时间（至 500 个令牌）	22.6s	26.0s	Kimi 在这次运行中更快地完成了 500 个令牌的响应。

成本比较

成本要点： 如果你正在优化 输出代币成本在相同的投入成本下，GLM-4.7 的成本明显更低。如果您正在优化…… 更高的基准测试上限 + 更快的吞吐量Kimi K2.5 或许值得这个溢价。

快速入门：立即在 Playground 上试用这两款模型

最快的方式 感觉 之间的差异 基米 K2.5 以及 GLM-4.7 是 Novita AI 兒童遊樂區无需代码，无需设置。

在 Playground 中，您可以：

• 立即在两者之间切换模型 moonshotai/kimi-k2.5 以及 zai-org/glm-4.7
• 运行 完全相同的提示 比较 答案质量、推理风格和反应速度
• 验证生产就绪的提示（例如， 严格 JSON, 工具式输出在迁移到 API 之前，需要先解决格式限制等问题。

如何部署：API、SDK 和第三方集成

选项 A：API

获取您的 API 密钥 Novita AI

• 第一步：创建或登录您的帐户：参观 https://novita.ai 并注册或登录。
• 步骤 2：导航至密钥管理登录后，找到“API密钥“。
• 步骤 3：创建新密钥： 点击 ”添加新密钥“按钮。
• 第四步：立即保存您的密钥密钥生成后立即复制并存储；它只显示一次。

通过端点呼叫 Novita

只需更改：

• base_url: https://api.novita.ai/openai
• api_key您的 Novita 密钥
• model: moonshotai/kimi-k2.5 or zai-org/glm-4.7

从 openai 导入 OpenAI 客户端 = OpenAI( api_key=" ", base_url="https://api.novita.ai/openai" ) response = client.chat.completions.create( model="moonshotai/kimi-k2.5", messages=[ {"role": "system", "content": "您是一位乐于助人的助手。"}, {"role": "user", "content": "您好，您好吗？"} ], max_tokens=262144, temperature=0.7 ) print(response.choices[0].message.content)

选项 B：SDK

如果您正在构建 代理工作流程 （路由、交接、工具/函数调用），Novita 与 兼容 OpenAI 的 SDK 仅作少量修改：

• 即插即用兼容性le保留您现有的客户端逻辑；只需更改 基本网址 + 模型
• 可用于管弦乐编排易于实现的路由（Flash 默认 → GLM-4.7 升级）
• 设置：指向 https://api.novita.ai/openai，设定 NOVITA_API_KEY， 选择 moonshotai/kimi-k2.5 or zai-org/glm-4.7

选项C：第三方平台

您还可以通过流行的生态系统运行 Novita 托管的模型：

• 代理框架和应用构建器： 按照 Novita 的分步集成指南，连接到常用工具，例如： 继续, 任何LLM, 浪链和 朗弗罗.
• 拥抱脸中心： Novita被列为 推理提供者 在 Hugging Face 上，您可以通过 Hugging Face 的提供商工作流程和生态系统运行受支持的模型。
• 兼容 OpenAI 的 API： 诺维塔的 LLM 端点是 与...兼容 OpenAI API标准这使得迁移现有的 OpenAI 风格应用程序和连接许多与 OpenAI 兼容的工具变得容易（ 克莱因, 光标, 特雷和 Qwen代码）注册公司
• 人类学兼容的API： Novita 还提供 兼容 Anthropic SDK 访问权限，以便您可以将 Novita 支持的模型集成到 克劳德·科德 风格化代理编码工作流程。
• 开放代码: Novita AI 现在已直接集成到 开放代码 作为一个 支持的提供商因此，用户无需手动配置即可在 OpenCode 中选择 Novita。

结语

如果选择 Kimi K2.5 您希望在这个基准测试集中拥有最强的整体能力——尤其对于 可靠性/无幻觉而且更好 吞吐量 更快 端至端 一代。

如果选择 GLM-4.7 你需要一款功能强大、长上下文响应能力强、针对智能体编码优化的旗舰级产品。 以更低的输出代币成本而且你的运营规模很大，单位经济效益占据主导地位。

无论哪种方式， Novita AI 这使得并排运行两种模型变得很容易——相同的平台、相同的计费界面和快速的模型切换——因此您可以根据真实的工作负载数据而不是猜测来做出选择。

Novita AI 是一个 AI 云平台，它为开发人员提供了一种使用我们简单的 API 轻松部署 AI 模型的方法，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 用于构建和扩展的云。

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