GLM-4.5 對比 Kimi K2：教育創新或生產穩定性

重點摘要

GLM-4.5：一個統合推理、程式碼與智慧代理能力的基礎模型，以滿足智慧代理應用的複雜需求。

Kimi K2：通用模型，具備企業級可靠性，專為生產就緒的程式碼生成與具成本效益的開發流程而最佳化。

Novita AI 不僅提供穩定的 API 服務，還提供極具成本效益的定價。例如，GLM-4.5 每 100 萬輸入 token 費用為 $0.6，每 100 萬輸出 token 費用為 $2.2；而 Kimi K2 每 100 萬輸入 token 費用為 $0.57，每 100 萬輸出 token 費用為 $2.3。

模型基本介紹

GLM-4.5

GLM-4.5 是一款專為智慧代理設計的基礎模型，擁有 3550 億總參數與 320 億活躍參數。該模型統合了推理、程式碼與智慧代理能力，以滿足智慧代理應用的複雜需求。GLM-4.5 是混合推理模型，提供兩種模式：思考模式適用於複雜推理與工具使用，非思考模式則用於即時回應。

主要功能與架構

• 參數量：3550 億總參數，其中 320 億活躍參數。
• 混合推理：兩種運作模式——思考模式用於複雜推理與工具使用，非思考模式用於即時回應。
• 模型版本：提供基礎模型、混合推理模型以及 FP8 版本。
• 上下文視窗：128K tokens。
• 授權方式：MIT 開源授權，可用於商業使用與二次開發。
• 能力：統合推理、程式碼與智慧代理功能，適用於複雜應用。

Kimi K2

Kimi K2 是由 Moonshot AI 開發的突破性大型語言模型，於 2025 年 7 月發布。它採用創新的混合專家（MoE）架構，總參數達 1 兆，每次前向傳播啟動 320 億參數，實現高效擴展與高效能。Kimi K2 針對智慧代理能力進行了精心最佳化，能夠自主規劃、推理、使用工具，並具備多步驟問題解決能力來綜合程式碼。

主要功能與架構

• 架構：MoE，包含 384 個專家，推理時每個 token 選取 8 個專家，以平衡效率與能力。
• 參數量：總計 1 兆，同時活躍 320 億。
• 上下文視窗：128K tokens。
• 訓練：使用 15.5 兆 tokens，採用 Moonshot 專有的 MuonClip 最佳化器以維持訓練穩定性。
• 語言：主要針對中文與英文進行最佳化。
• 磁碟空間：完整模型約需 1.09 TB。

GLM-4.5 與 Kimi K2 基準測試比較

1. 智慧基準測試

2. API 定價：

GLM-4.5: 每 100 萬 tokens 輸入 $0.6 / 輸出 $2.2

Kimi K2: 每 100 萬 tokens 輸入 $0.57 / 輸出 $2.3

GLM-4.5 與 Kimi K2 的應用技能測試

1. 程式碼挑戰

提示：

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)]

評分標準（10 分）：

• 演算法正確性（4 分）：正確合併重疊區間，處理邊界情況（空列表、單一區間、相接區間）
• 程式碼效率（3 分）：最佳方法（先排序，再一次性合併），邏輯清晰
• 程式碼品質（2 分）：可讀的變數名稱，結構恰當，處理輸入驗證
• 邊界情況處理（1 分）：明確處理邊界情況，如空輸入、單一區間等

GLM-4.5

Kimi K2

效能比較表

方面	Kimi K2	GLM-4.5
演算法正確性	4/4	4/4
程式碼效率	3/3	3/3
程式碼品質	2/2	1/2
邊界情況處理	1/1	0.5/1
**總分 **	10/10	8.5/10

整體評估

Kimi K2 作為生產就緒的解決方案表現出色，具備全面的型態註釋、詳細的文件說明、完整的測試套件以及專業的程式碼組織。它代表了經驗豐富的軟體工程師的做法，優先考慮可維護性、可靠性和業界最佳實踐。程式碼可立即部署，並遵循企業級標準。

GLM-4.5 則是一款出色的教育工具，提供異常清晰的演算法解釋、逐步推理和準確的複雜度分析。雖然核心實作正確且簡潔，但它優先考慮概念理解而非工程細節。這種方法類似於一位擅長教授演算法思維的電腦科學講師。

Kimi K2 最佳化的是 工程卓越與生產就緒性，而 GLM-4.5 最佳化的是 ** 概念清晰度與教學價值**。兩種方法根據情境各有其價值——無論您需要的是生產系統中穩健、可維護的程式碼，還是學習演算法時清晰、具教育意義的內容。

2. 處理模糊查詢挑戰

提示：

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

評分標準（10 分）：

• 模糊點識別（3 分）：正確識別不明確之處（資料來源、指標定義、輸出格式等）
• 釐清問題品質（3 分）：問題具體、可操作，並針對核心不確定性
• 假設推理（2 分）：邏輯假設，附帶清晰論證
• 系統性方法（2 分）：展示處理模糊請求的結構化方法

GLM-4.5

Kimi K2

效能比較表

方面	Kimi K2	GLM-4.5
模糊點識別	3/3	3/3
釐清問題品質	3/3	2/3
假設推理	2/2	2/2
系統性方法	2/2	2/2
**總分 **	10/10	9/10

整體評估

分數差距極小（10 比 9）反映出兩個模型在處理模糊溝通方面都表現出色。Kimi K2 的優勢來自其問題的 技術精確性與即時可操作性，這在真實技術場景中可能導致更快的問題解決。GLM-4.5 的方法雖然技術上略欠具體，但提供了卓越的教育價值與全面的覆蓋範圍，在培訓或諮詢情境中極具價值。

優勢與劣勢

GLM-4.5

優勢

• 混合推理架構：獨特的思考/非思考模式，可同時最佳化複雜推理與快速回應
• 代理原生設計：專為智慧代理應用打造，內建工具使用能力
• 教育卓越性：優異的結構化解釋與知識傳遞能力
• 輕量部署：320 億活躍參數，實現資源高效的部署
• 全面覆蓋：系統性分析涵蓋所有情境與可能性

劣勢

• 技術深度有限：與專注於生產的模型相比，領域專業知識較為不足
• 問題解決較泛化：問題與解決方案偏向廣泛，而非高度聚焦
• 生產就緒落差：缺乏企業級程式碼品質與部署成熟度

Kimi K2

優勢

• MoE 效率：1 兆參數搭配 320 億活躍參數——大規模運算效率優異
• 生產工程：企業級程式碼品質，配備全面測試與文件
• 技術專業：深厚的領域知識，提供高度具體且可操作的診斷
• 雙語最佳化：針對中英文表現進行特化，並具文化脈絡理解
• 訓練穩定性：先進的 MuonClip 最佳化器確保輸出穩健可靠

劣勢

• 高資源需求：1.09TB 磁碟空間需要龐大的硬體基礎設施

如何在 Novita AI 上存取 GLM-4.5 與 Kimi K2

步驟 1：登入並存取模型庫

登入您的帳戶，然後點選 Model Library（模型庫）按鈕。

立即試用！

步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用選項，然後選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

步驟 4：取得您的 API 金鑰

為了驗證 API，我們將為您提供一個新的 API 金鑰。進入 “Settings”（設定）頁面，您可以按照圖示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，以開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。

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)
  
  

GLM-4.5 與 Kimi K2 代表了兩種截然不同的大型語言模型設計途徑，各自在互補領域表現出色。

GLM-4.5 的混合推理架構與代理原生能力使其極其適合教育應用與智慧代理開發，提供全面的解釋與系統性的問題解決方法。相對地，Kimi K2 的 MoE 架構與生產級工程則提供更優異的技術深度與運作可靠性，使其成為需要精確、可操作解決方案的企業環境的理想選擇。GLM-4.5 在教育方面的優勢與部署靈活性有利於研究與學習場景，而 Kimi K2 的工程成熟度與專業知識則使其成為生產系統與技術問題解決（精確度與效率為首要考量）的首選。

您也可以在 Claude Code 中使用 Kimi K2，以獲得增強的代理程式碼能力並顯著節省成本。** 瞭解如何設定 Kimi K2 搭配 Claude Code。**

常見問題

Kimi K2 是什麼？

Kimi K2 是由 Moonshot AI 開發的通用 AI 模型，提供可靠的程式碼生成、強大的領域專業知識，以及每 100 萬 tokens 僅 $0.57 至 $2.30 的具成本效益定價。

GLM 是什麼的縮寫？

GLM 代表 “General Language Model”（通用語言模型），是由智譜 AI 開發的一系列大型語言模型，強調通用的自然語言理解與生成能力。

如何部署 GLM 模型？

GLM 模型可透過 Novita AI 等平台上的官方 API 進行部署，具體設定說明因模型版本與硬體需求而異。

關於 Novita AI

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供透過簡單 API 輕鬆部署 AI 模型的途徑，同時也提供價格實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置與擴展。