{"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\/es\/kimi-k2-7-code-vs-glm-5-2\/","title":{"rendered":"Kimi K2.7 Code frente a GLM 5.2: Especificaciones, precios y cu\u00e1l elegir (2026)"},"content":{"rendered":"

Kimi K2.7 Code<\/strong> vs GLM 5.2<\/strong> \u2014cu\u00e1l es el mejor modelo abierto para tareas de programaci\u00f3n. A continuaci\u00f3n se muestra una comparaci\u00f3n completa cara a cara: especificaciones, precios de la API, ventana de contexto, requisitos de hardware local y una recomendaci\u00f3n clara, basada en datos, sobre cu\u00e1l elegir.<\/p>\n

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Especificaciones<\/th>Kimi K2.7 Code<\/a><\/th>GLM 5.2<\/a><\/th><\/tr><\/thead>\n
Desarrollador<\/td>Moonshot AI<\/td>Zhipu AI<\/td><\/tr>\n
Tipo<\/td>LLM (para programaci\u00f3n, MoE)<\/td>LLM (para programaci\u00f3n\/agentes, MoE)<\/td><\/tr>\n
Par\u00e1metros<\/td>1 bill\u00f3n total \/ 32 mil millones activos (MoE)<\/td>744 mil millones totales \/ ~40 mil millones activos (MoE)<\/td><\/tr>\n
Ventana de contexto<\/td>256K<\/td>1 mill\u00f3n<\/td><\/tr>\n
Modalidad<\/td>Texto \u2192 Texto<\/td>Texto \u2192 Texto<\/td><\/tr>\n
Licencia<\/td>MIT modificada (abierta)<\/td>MIT (abierto)<\/td><\/tr>\n
Pesos abiertos<\/td>\u2705 S\u00ed<\/td>\u2705 S\u00ed<\/td><\/tr>\n
Precio de entrada ($\/mill\u00f3n)<\/td>$0.6<\/td>$1.4<\/td><\/tr>\n
Precio de salida ($\/mill\u00f3n)<\/td>$2.5<\/td>$4.4<\/td><\/tr>\n
VRAM (4 bits)<\/td>~500 GB<\/td>~370 GB<\/td><\/tr>\n
GPU m\u00ednima (local)<\/td>Servidor multi-GPU<\/td>Servidor multi-GPU (p. ej., 5\u00d7 H100 de 80 GB)<\/td><\/tr>\n
Lanzado<\/td>2026-06<\/td>2026-06<\/td><\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n\n
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Diferencias clave<\/h3>\n