Kimi K2.5 vs GLM-4.7：哪款智能大模型更优秀？

智能编程正迅速成为构建软件的默认交互方式：你描述目标，模型规划、调用工具、编辑文件，并迭代直到任务完成。在现实开发栈中频繁出现的两个模型是 Moonshot AI 的 Kimi K2.5 和 Z.AI 的 GLM-4.7——它们都旨在在长上下文、工具使用和“可交付”编程方面表现强劲。

本文比较了 基准测试、速度与延迟 以及 成本（Novita AI 定价）——并展示了如何在 Novita AI 上立即试用和部署这两个模型。

试用 Kimi K2.5

试用 GLM 4.7

基本介绍

以下是 GLM-4.7 和 Kimi K2.5 的并列对比：

特性	GLM-4.7	Kimi K2.5
开发者	Z.AI	Moonshot AI
发布日期	2025年12月22日	2026年1月27日
架构	358B 参数混合专家 (MoE)	1T 总参数 MoE 模型（每个 token 32B 活跃参数，384 个专家，每个 token 激活 8 个），原生多模态架构
上下文窗口	200k 输入 / 128k 输出	262,144 输入 / 262,144 输出
输入能力	仅文本	文本、图像、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

关键差异解析

1. 模型规模：Kimi K2.5 的总参数量远大于 GLM-4.7（1T vs. 358B），且每个 token 的活跃参数更高，理论上具备更强的知识容量和性能。
2. 多模态支持：Kimi K2.5 是原生多模态模型，可理解图像、视频并执行可视化编程，而 GLM-4.7 仅专注于文本能力。
3. 上下文窗口：Kimi K2.5 的 256k 输入窗口长于 GLM-4.7 的 200k，更适合处理超长文档，如完整的法律合同或学术论文。

基准测试对比

数据来源：Artificial Analysis

能力	基准测试	Kimi K2.5	GLM-4.7	结果
推理	GDPval-AA (ELO-500/2000)	41%	35%	6%
AA-LCR（长上下文推理）	66%	64%	2%
人类最后的考试 (Humanity’s Last Exam)	29.40%	25.10%	4.3%
GPQA 钻石级（科学推理）	88%	86%	2%
CritPt（物理推理）	3%	2%	1%
编程	SciCode	49%	45%	4%
终端基准硬核（智能编程）	35%	32%	3%
工具/智能体	τ²-Bench 电信（智能工具使用）	96%	96%	0%（平局）
指令遵循 (IFBench)	70%	68%	2%
AA-全知非幻觉率	36%	10%	26%
知识	AA-全知准确率	33%	28%	5%

💡解读：

• 总体而言：Kimi K2.5 在 10 / 11 项基准测试中领先，优势幅度从 +1% 到 +26% 不等。
• 最大优势：
  • 非幻觉率：+26%，表明在智能体/工具场景中可靠性显著更高。
• 推理与编程：
  • 多为 小到中等但一致的提升（+1% 到 +6%），表明其优势广泛而稳定，并非依赖单一异常值。
• 工具使用：
  • 原始工具能力（τ²-Bench）持平，但 行为可靠性明显偏向 Kimi。

速度与延迟对比

性能不仅仅是“Token/秒”。对于开发工作流，用户感知的是：

• 首个 Token 时间（模型开始响应的速度）
• 端到端时间（获得可用输出块的速度）
• 输出吞吐量（开始流式输出后的速度）

指标	Kimi K2.5	GLM-4.7	含义
输出速度（Token/秒）	118	99	Kimi 在长文本生成（代码、报告、多文件差异）中通常感觉更流畅。
首个回答 Token 时间（TTFA）	总计 18.3 秒（≈17.0 秒“思考”）	总计 20.9 秒（≈20.2 秒“思考”）	在此测试中，Kimi 开始响应更快。
端到端响应时间（至 500 个 Token）	22.6 秒	26.0 秒	在此运行中，Kimi 完成 500 个 Token 响应更快。

成本对比

数据来源：Novita AI

成本总结： 如果优化 输出 Token 成本，GLM-4.7 在相同输入速率下显著更便宜。如果优化 更高的基准天花板 + 更快的吞吐量，Kimi K2.5 可能值得溢价。

Kimi K2.5 定价

GLM 4.7 定价

快速开始：在 Playground 上立即试用两款模型

最快感受 Kimi K2.5 与 GLM-4.7 差异的方式是使用 Novita AI Playground——无需代码，无需设置。

前往 Playground

在 Playground 中，您可以：

• 在 moonshotai/kimi-k2.5 和 zai-org/glm-4.7 之间即时切换模型
• 使用 完全相同的提示 来比较 答案质量、推理风格和响应速度
• 在迁移到 API 之前验证生产级提示（例如 严格 JSON、工具风格输出、格式约束）

Novita AI Playground

如何部署：API、SDK 和第三方集成

选项 A：API

在 Novita AI 上获取 API 密钥

获取 API 密钥

• 步骤 1：创建或登录您的账户：访问 [https://novita.ai](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 Keys”。
• 步骤 3：创建新密钥：点击“Add New Key”按钮。
• 步骤 4：立即保存您的密钥：生成后立即复制并存储密钥；它仅显示一次。

通过端点调用 Novita

只需更改：

• base_url: https://api.novita.ai/openai
• api_key: 您的 Novita 密钥
• model: moonshotai/kimi-k2.5 或 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)

选项 B：SDK

如果您正在构建 智能体工作流（路由、交接、工具/函数调用），Novita 可与 兼容 OpenAI 的 SDK 配合使用，只需最小更改：

• 即插即用兼容：保留现有客户端逻辑；只需更改 base_url + model
• 编排就绪：易于实现路由（Flash 默认 → GLM-4.7 升级）
• 设置：指向 https://api.novita.ai/openai，设置 NOVITA_API_KEY，选择 moonshotai/kimi-k2.5 或 zai-org/glm-4.7

选项 C：第三方平台

您还可以通过流行生态系统运行 Novita 托管的模型：

• 智能体框架与应用构建器：按照 Novita 的逐步集成指南，连接流行工具，如 Continue、AnythingLLM、LangChain 和 Langflow。
• Hugging Face Hub：Novita 在 Hugging Face 上被列为 推理提供商，因此您可以通过 Hugging Face 的提供商工作流和生态系统运行支持的模型。
• 兼容 OpenAI 的 API：Novita 的 LLM 端点 兼容 OpenAI API 标准，便于迁移现有 OpenAI 风格的应用，并连接许多兼容 OpenAI 的工具（Cline、Cursor、Trae 和 Qwen Code）。
• 兼容 Anthropic 的 API：Novita 还提供 兼容 Anthropic SDK 的访问，以便将 Novita 支持的模型集成到 Claude Code 风格的智能编程工作流中。
• OpenCode：Novita AI 现已直接集成到 OpenCode 中作为 受支持的提供商，用户无需手动配置即可在 OpenCode 中选择 Novita。

结论

如果您想要此基准测试集中最强的综合能力表现——尤其是 可靠性/非幻觉，以及更好的 吞吐量 和更快的 端到端 生成——请选择 Kimi K2.5。

如果您想要一个针对智能编程优化的高能力长上下文旗舰模型，且输出 Token 成本更低，并且您在规模运营下单位经济性占主导地位——请选择 GLM-4.7。

无论哪种方式，Novita AI 都能让您轻松并排运行两个模型——同一平台、同一计费界面、快速切换模型——从而通过真实工作负载数据而非猜测做出选择。

Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时提供经济实惠且可靠的 GPU 云用于构建和扩展。

常见问题解答

Kimi K2.5 是开源的吗？

Kimi K2.5 并非严格意义上的完全开源。它是一个由 Moonshot AI 在 MIT 许可下发布的 开放权重模型。模型权重和推理代码可公开用于商业用途、本地部署和微调。然而，Moonshot AI 尚未发布其完整的训练代码、训练数据集或训练流程，因此无法从头完全复现该模型。

什么是 Kimi K2.5？

Kimi K2.5 是由 Moonshot AI 开发的一个升级版多模态大型语言模型。作为 Kimi K2 的继任者，它支持包括文本、图像和视频在内的多模态输入。在对话质量、逻辑推理、长上下文处理和多模态理解方面提供了更优性能，并通过开放权重允许用户本地部署和定制模型。

Kimi K2.5 与 Kimi K2 有何区别？

Kimi K2.5 是 Kimi K2 的升级版本，具有更强的多模态和推理能力，并公开发布模型权重以支持本地部署。Kimi K2 仅提供在线 API 服务，不公开权重。