Kimi K2.7 Code vs GLM 5.2 —cuál es el mejor modelo abierto para tareas de programación. A continuación se muestra una comparación completa cara a cara: especificaciones, precios de la API, ventana de contexto, requisitos de hardware local y una recomendación clara, basada en datos, sobre cuál elegir.
| Especificaciones | Kimi K2.7 Code | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| Desarrollador | Moonshot AI | Zhipu AI |
| Tipo | LLM (para programación, MoE) | LLM (para programación/agentes, MoE) |
| Parámetros | 1 billón total / 32 mil millones activos (MoE) | 744 mil millones totales / ~40 mil millones activos (MoE) |
| Ventana de contexto | 256K | 1 millón |
| Modalidad | Texto → Texto | Texto → Texto |
| Licencia | MIT modificada (abierta) | MIT (abierto) |
| Pesos abiertos | ✅ Sí | ✅ Sí |
| Precio de entrada ($/millón) | $0.6 | $1.4 |
| Precio de salida ($/millón) | $2.5 | $4.4 |
| VRAM (4 bits) | ~500 GB | ~370 GB |
| GPU mínima (local) | Servidor multi-GPU | Servidor multi-GPU (p. ej., 5× H100 de 80 GB) |
| Lanzado | 2026-06 | 2026-06 |
Diferencias clave
- Coste: Kimi K2.7 Code es 100 % más barato que GLM 5.2 en una base de tokens combinados.
- Contexto: GLM 5.2 supera a los demás en ventana de contexto (1 M frente a 256 K), lo que lo hace más adecuado para documentos largos, grandes bases de código y entradas extensas de RAG.
- Apertura: ambos tienen pesos abiertos, por lo que cualquiera puede alojarse localmente o ajustarse finamente. Compara sus necesidades de VRAM arriba para ver qué GPU puedes utilizar.
- Ejecute Kimi K2.7 Code localmente: ~~500 GB a 4 bits (servidor multi-GPU mínimo).
- Ejecute GLM 5.2 localmente: ~~370 GB a 4 bits (servidor multi-GPU mínimo, por ejemplo, 5× H100 de 80 GB).
¿Cuál deberías elegir?
Elija Kimi K2.7 Code si buscas un menor coste por token en cargas de trabajo de alto volumen.
Elija GLM 5.2 si necesitas una ventana de contexto más amplia.
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