Kimi K2.7 Code contre GLM 5.2 — quel modèle ouvert constitue le meilleur outil pour la programmation. Voici ci-dessous une comparaison complète : spécifications techniques, tarifs de l’API, fenêtre de contexte, exigences matérielles locales, ainsi qu’une recommandation claire, fondée sur des données objectives, quant au modèle à privilégier.
| Spécifications | Kimi K2.7 Code | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| Développeur | Moonshot AI | Zhipu AI |
| Type | LLM (codage, MoE) | LLM (codage/agent, MoE) |
| Paramètres | 1 tétaoctet au total / 32 milliards actifs (MoE) | 744 milliards au total / ~40 milliards actifs (MoE) |
| Fenêtre de contexte | 256 K | 1 million |
| Modalité | Texte → Texte | Texte → Texte |
| Licence | MIT modifiée (ouverte) | MIT (ouverte) |
| Poids ouverts | ✅ Oui | ✅ Oui |
| Prix d'entrée ($/1 million) | $0.6 | $1.4 |
| Prix de sortie ($/1 million) | $2.5 | $4.4 |
| VRAM (4 bits) | ~500 Go | ~370 Go |
| GPU minimal requis (en local) | Serveur multi-GPU | Serveur multi-GPU (ex. : 5 × H100 80 Go) |
| Date de sortie | 2026-06 | 2026-06 |
Principales différences
- Coût : Kimi K2.7 Code est 100 % moins cher que GLM 5.2 sur une base de jetons pondérés.
- Contexte : GLM 5.2 se distingue par sa fenêtre de contexte (1 M contre 256 K), ce qui le rend plus adapté aux documents longs, aux grands bases de code et aux entrées volumineuses pour les systèmes RAG.
- Ouverture : les deux modèles ont des poids ouverts, ce qui signifie qu’ils peuvent tous deux être auto-hébergés ou affinés. Comparez leurs besoins en VRAM ci-dessus pour déterminer quel modèle votre GPU peut exécuter.
- Exécuter Kimi K2.7 Code localement : ~~500 Go à 4 bits (serveur multi-GPU minimal).
- Exécuter GLM 5.2 localement : ~~370 Go à 4 bits (serveur multi-GPU minimal, par exemple 5 × H100 80 Go).
Lequel choisir ?
Choisir Kimi K2.7 Code si vous souhaitez un coût par jeton plus faible pour des charges de travail à fort volume.
Choisir GLM 5.2 si vous avez besoin d'une fenêtre de contexte plus grande.
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