Kimi K2.5 對比 GLM-4.7：哪款代理型大型語言模型更優勝？

代理型編碼正快速成為建構軟體的預設介面：你描述目標，模型會規劃、呼叫工具、編輯檔案，並反覆迭代直到任務完成。在實際開發堆疊中經常出現的兩款模型是 Moonshot AI 的 Kimi K2.5 與 Z.AI 的 GLM-4.7——兩者皆針對長上下文、工具使用與「可上線」編碼能力進行優化。

本文將比較基準測試表現、速度與延遲，以及成本（Novita AI 定價），並說明如何立即在 Novita AI 上試用與部署這兩款模型。

試用 Kimi K2.5

試用 GLM 4.7

基本介紹

以下是 GLM-4.7 與 Kimi K2.5 的側面對比：

功能	GLM-4.7	Kimi K2.5
開發商	Z.AI	Moonshot AI
發布日期	2025 年 12 月 22 日	2026 年 1 月 27 日
架構	358B 參數混合專家（MoE）	總參數 1T 的混合專家（MoE）模型（每 token 激活 32B 參數、384 位專家、每 token 激活 8 位），原生多模態架構
上下文視窗	200k 輸入 / 128k 輸出	262,144 輸入 / 262,144 輸出
輸入能力	僅文字	文字、圖片、影片
輸出能力	文字	文字
核心能力	長上下文理解、程式碼生成	多模態理解、代理集群協作（最多 100 個子代理）、視覺程式設計、長文件處理、工具呼叫

主要差異解析

1. 模型規模：Kimi K2.5 的總參數數量遠高於 GLM-4.7（1T 對 358B），且每 token 激活的參數更多，理論上能提供更強的知識容量與效能。
2. 多模態支援：Kimi K2.5 是原生多模態模型，可理解圖片、影片並執行視覺程式設計，而 GLM-4.7 僅專注於文字能力。
3. 上下文視窗：Kimi K2.5 的 256k 輸入視窗比 GLM-4.7 的 200k 更長，更適合處理完整法律合約、學術論文這類超長文件。

基準測試對比

資料來源：Artificial Analysis

能力	基準測試	Kimi K2.5	GLM-4.7	結果
推理能力	GDPval-AA (ELO-500/2000)	41%	35%	6%
AA-LCR（長上下文推理）	66%	64%	2%
Humanity’s Last Exam	29.40%	25.10%	4.3%
GPQA Diamond（科學推理）	88%	86%	2%
CritPt（物理推理）	3%	2%	1%
編碼能力	SciCode	49%	45%	4%
Terminal-Bench Hard（代理型編碼）	35%	32%	3%
工具/代理	τ²-Bench Telecom（代理型工具使用）	96%	96%	0%（平手）
IFBench（指令遵循）	70%	68%	2%
AA-Omniscience 非幻覺率	36%	10%	26%
知識能力	AA-Omniscience 準確率	33%	28%	5%

💡結果解讀：

• 整體表現：Kimi K2.5 在 11 項基準測試中的 10 項領先，領先幅度介於 +1% 到 +26% 之間。
• 最大優勢：
  • 非幻覺率：+26%，代表在代理/工具型場景中可靠性大幅更高。
• 推理與編碼能力：
  • 多數項目有小幅到中幅但穩定的領先（+1% 到 +6%），顯示其優勢是全面且穩定的，而非依賴單一異常值。
• 工具使用能力：
  • 原始工具能力（τ²-Bench）持平，但行為可靠性明顯偏向 Kimi。

速度與延遲對比

效能不只看「每秒 token 數」。對開發工作流程而言，使用者實際感受到的是以下指標：

• 首個 token 耗時（模型開始回覆的速度）
• 端到端耗時（取得可用輸出內容的速度）
• 輸出吞吐量（開始輸出後串流的速度）

指標	Kimi K2.5	GLM-4.7	意義
輸出速度（token/秒）	118	99	Kimi 在長篇生成（程式碼、報告、多檔案差異）時通常更流暢。
首個回答 token 耗時（TTFA）	18.3 秒總耗時（≈17.0 秒「思考」）	20.9 秒總耗時（≈20.2 秒「思考」）	本次測試中 Kimi 更早開始回覆。
端到端回覆耗時（至 500 token）	22.6 秒	26.0 秒	本次測試中 Kimi 完成 500 token 回覆的速度更快。

成本對比

資料來源：Novita AI

成本結論：若你優化目標是輸出 token 成本，GLM-4.7 在相同輸入費率下實惠得多；若你優化目標是更高的基準測試上限 + 更快的吞吐量，Kimi K2.5 的溢價或許值得。

Kimi K2.5 定價資訊

GLM 4.7 定價資訊

快速入門：立即在 Playground 試用兩款模型

感受 Kimi K2.5 與 GLM-4.7 差異最快的方式，就是使用 Novita AI Playground——無需寫程式、無需設定。

前往 Playground

在 Playground 中你可以：

• 可即時切換 moonshotai/kimi-k2.5 與 zai-org/glm-4.7 兩款模型
• 輸入完全相同的提示詞，比較回答品質、推理風格與回覆速度
• 在轉用 API 前，先驗證可上線的提示詞設計（例如嚴格 JSON、工具型輸出、格式限制等）

Novita AI Playground

部署方式：API、SDK 與第三方整合

選項 A：API

在 Novita AI 取得 API 金鑰

取得 API 金鑰

• 步驟 1：建立帳號或登入：造訪 [https://novita.ai](https://novita.ai) 註冊或登入帳號。
• 步驟 2：前往金鑰管理頁面：登入後找到「API 金鑰」選項。
• 步驟 3：建立新金鑰：點擊「新增金鑰」按鈕。
• 步驟 4：立即儲存金鑰：金鑰生成後請立即複製儲存，系統僅會顯示一次。

透過端點呼叫 Novita

只需修改以下參數：

• base_url：https://api.novita.ai/openai
• api_key：你的 Novita 金鑰
• 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)

選項 B：SDK

若你正在建構代理型工作流程（路由、交接、工具/函式呼叫），Novita 與 OpenAI 相容的 SDK 僅需少量修改即可對接：

• 即插即用相容：保留你現有的客戶端邏輯，只需修改 base_url 與 model 參數即可
• 支援編排：可輕鬆實現路由邏輯（預設使用 Flash → 必要時升級至 GLM-4.7）
• 設定方式：將端點指向 https://api.novita.ai/openai，設定 NOVITA_API_KEY，選擇 moonshotai/kimi-k2.5 或 zai-org/glm-4.7 即可

選項 C：第三方平台

你也可以透過主流生態系執行 Novita 托管的模型：

• 代理框架與應用程式建置工具：跟隨 Novita 的逐步整合指南，連接熱門工具如 Continue、AnythingLLM、LangChain 與 Langflow。
• Hugging Face Hub：Novita 在 Hugging Face 上列為推論提供者，你可以透過 Hugging Face 的提供者工作流程與生態系執行支援的模型。
• OpenAI 相容 API：Novita 的 LLM 端點相容 OpenAI API 標準，能輕鬆遷移現有的 OpenAI 風格應用，並連接眾多 OpenAI 相容工具（ Cline、Cursor、Trae 與 Qwen Code ）。
• Anthropic 相容 API：Novita 也提供相容 Anthropic SDK 的存取方式，可將 Novita 支援的模型整合至 Claude Code 風格的代理型編碼工作流程。
• OpenCode：Novita AI 目前已直接整合至 OpenCode 作為支援的提供者，使用者無需手動設定即可在 OpenCode 中選擇 Novita。

結論

選擇 Kimi K2.5 如果你：希望獲得本次基準測試中最強的整體能力表現——尤其是可靠性/非幻覺能力，同時還有更好的吞吐量與更快的端到端生成速度。

選擇 GLM-4.7 如果你：需要一款針對代理型編碼優化的高效能長上下文旗艦模型，且輸出 token 成本更低，同時你的業務規模較大、單位經濟效益是首要考量。

無論選擇哪款，Novita AI 都能讓你輕鬆並行執行兩款模型——同一平台、同一計費介面、快速切換模型，讓你能透過真實工作負載數據做出選擇，而非憑空猜測。

Novita AI 是 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 介面部署 AI 模型，同時也提供實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建構與擴展 AI 應用。

常見問題

Kimi K2.5 是開源模型嗎？

嚴格來說，Kimi K2.5 並非完全開源。它是 Moonshot AI 以 MIT 授權釋出的開放權重模型，模型權重與推論程式碼公開可用於商業用途、本地部署與微調。但 Moonshot AI 尚未公開完整訓練程式碼、訓練資料集與訓練流程，因此無法從零開始完整複現該模型。

Kimi K2.5 是什麼？

Kimi K2.5 是由 Moonshot AI 開發的升級版多模態大型語言模型。作為 Kimi K2 的後繼者，它支援文字、圖片、影片等多模態輸入，在對話品質、邏輯推理、長上下文處理與多模態理解方面都有更優異的表現，使用者也可透過其開放權重在本地部署與自訂模型。

Kimi K2.5 與 Kimi K2 的差異是什麼？

Kimi K2.5 是 Kimi K2 的升級版本，具備更強的多模態與推理能力，且公開釋出模型權重供本地部署；Kimi K2 僅提供線上 API 服務，未公開模型權重。