{"id":1261,"date":"2026-06-23T14:45:03","date_gmt":"2026-06-23T14:45:03","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1261"},"modified":"2026-06-23T14:45:03","modified_gmt":"2026-06-23T14:45:03","slug":"kimi-k2-7-code-vs-glm-5-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/de\/kimi-k2-7-code-vs-glm-5-2\/","title":{"rendered":"Kimi K2.7 Code vs. GLM 5.2: Spezifikationen, Preise und Entscheidungshilfe (2026)"},"content":{"rendered":"

Kimi K2.7 Code<\/strong> vs. GLM 5.2<\/strong> \u2014 Welches Open-Source-Modell eignet sich besser als Codierungs-Workhorse? Im Folgenden finden Sie einen vollst\u00e4ndigen direkten Vergleich: Spezifikationen, API-Preise, Kontextfenstergr\u00f6\u00dfe, lokale Hardwareanforderungen sowie eine klare, datengest\u00fctzte Empfehlung, welches Modell Sie bevorzugen sollten.<\/p>\n

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Spezifikation<\/th>Kimi K2.7 Code<\/a><\/th>GLM 5.2<\/a><\/th><\/tr><\/thead>\n
Entwickler<\/td>Moonshot AI<\/td>Zhipu AI<\/td><\/tr>\n
Typ<\/td>LLM (Programmierung, MoE)<\/td>LLM (Programmierung\/Agentik, MoE)<\/td><\/tr>\n
Parameter<\/td>1 Bio. insgesamt \/ 32 Mrd. aktiv (MoE)<\/td>744 Mrd. insgesamt \/ ~40 Mrd. aktiv (MoE)<\/td><\/tr>\n
Kontextfenster<\/td>256 K<\/td>1 Mio.<\/td><\/tr>\n
Modalit\u00e4t<\/td>Text \u2192 Text<\/td>Text \u2192 Text<\/td><\/tr>\n
Lizenz<\/td>Ge\u00e4nderte MIT-Lizenz (offen)<\/td>MIT (offen)<\/td><\/tr>\n
Offene Gewichte<\/td>\u2705 Ja<\/td>\u2705 Ja<\/td><\/tr>\n
Eingabepreis (US$\/1 Mio.)<\/td>$0.6<\/td>$1.4<\/td><\/tr>\n
Ausgabepreis (US$\/1 Mio.)<\/td>$2.5<\/td>$4.4<\/td><\/tr>\n
VRAM (4-Bit)<\/td>~500 GB<\/td>~370 GB<\/td><\/tr>\n
Mindest-GPU (lokal)<\/td>Multi-GPU-Server<\/td>Multi-GPU-Server (z. B. 5\u00d7 H100 mit 80 GB VRAM)<\/td><\/tr>\n
Ver\u00f6ffentlichung<\/td>2026-06<\/td>2026-06<\/td><\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n\n
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Wesentliche Unterschiede<\/h3>\n