Kimi K2.7 Code مقابل GLM 5.2 — أي النموذجين المفتوحين يُعدّ أكثر كفاءة في مهام البرمجة. وفيما يلي المقارنة الكاملة جنبًا إلى جنب: المواصفات، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API)، وحجم نافذة السياق، والمتطلبات المادية المحلية، وتوصية واضحة ومبنية على البيانات حول النموذج الأنسب للاختيار.
| المواصفات | Kimi K2.7 Code | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| المطوِّر | Moonshot AI | Zhipu AI |
| النوع | نموذج لغوي كبير (للبرمجة، يعتمد على بنية MoE) | نموذج لغوي كبير (للبرمجة/الوكلاء، يعتمد على بنية MoE) |
| عدد المَعَالِم | تريليون معلَّمة إجمالي / 32 مليار نشطة (MoE) | 744 مليار معلَّمة إجمالي / نحو 40 مليار نشطة (MoE) |
| نافذة السياق | 256 ألف رمز | 1 مليون |
| النمط | نص → نص | نص → نص |
| الترخيص | ترخيص MIT معدل (مفتوح المصدر) | ترخيص MIT (مفتوح المصدر) |
| أوزان مفتوحة | ✅ نعم | ✅ نعم |
| سعر المدخلات (بالدولار لكل مليون رمز) | $0.6 | $1.4 |
| سعر المخرجات (بالدولار لكل مليون رمز) | $2.5 | $4.4 |
| VRAM (4 بت) | نحو 500 جيجابايت | نحو 370 جيجابايت |
| أدنى وحدة معالجة رسومية مطلوبة للتشغيل المحلي | خادوم متعدد وحدات معالجة رسومية (Multi-GPU) | خادوم متعدد وحدات معالجة رسومية (مثل: 5 × H100 بسعة 80 جيجابايت) |
| تاريخ الإصدار | 2026-06 | 2026-06 |
أبرز الاختلافات
- التكلفة: Kimi K2.7 Code هو أرخص بنسبة 100% من GLM 5.2 على أساس متوسط تكلفة الرمز.
- السياق: يتفوّق نموذج GLM 5.2 في حجم نافذة السياق (1 مليون رمز مقابل 256 ألف رمز)، ما يجعله أكثر ملاءمةً للمستندات الطويلة، وقواعد التعليمات البرمجية الكبيرة، ومدخلات أنظمة الاسترجاع المعزَّزة (RAG) الضخمة.
- درجة الانفتاح: كلا النموذجين يمتلكان أوزانًا مفتوحة المصدر، وبالتالي يمكن استضافتهما محليًّا أو تخصيصهما حسب الحاجة. قارن احتياجاتهما من ذاكرة الفيديو (VRAM) أعلاه لمعرفة ما إذا كانت وحدة معالجة الرسومات لديك قادرة على تشغيل أحدهما.
- تشغيل نموذج Kimi K2.7 Code محليًّا: ~~500 جيجابايت عند دقة 4 بت (الحد الأدنى لخادم متعدد وحدات معالجة الرسومات).
- تشغيل GLM 5.2 محليًّا: ~~370 جيجابايت عند دقة 4 بت (الحد الأدنى لخادم متعدد وحدات معالجة الرسومات، مثل 5 × H100 بسعة 80 جيجابايت).
أيُّهما يجب أن تختار؟
اختر نموذج Kimi K2.7 Code إذا كنت تبحث عن أقل تكلفة لكل رمز في مهام الحجم العالي.
اختر نموذج GLM 5.2 إذا كنت بحاجة إلى نافذة سياق أكبر.
→ قَدِّر التكاليف الفعلية باستخدام حاسبة تكلفة واجهة البرمجة API · تحقق من الأجهزة المحلية باستخدام حاسبة سعة الذاكرة VRAM · استعرض جميع أكثر من 30 نموذجًا.
جميع المواصفات والأسعار مستخلصة مباشرةً من قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي وتحديثها باستمرار. قارن أيًّا من النموذجين مع غيره من النماذج، أو قدِّر إنفاقك الشهري باستخدام حاسبات مجانية أعلاه.