{"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\/fr\/kimi-k2-7-code-vs-glm-5-2\/","title":{"rendered":"Kimi K2.7 Code contre GLM 5.2 : sp\u00e9cifications, tarifs et choix (2026)"},"content":{"rendered":"

Kimi K2.7 Code<\/strong> contre GLM 5.2<\/strong> \u2014 quel mod\u00e8le ouvert constitue le meilleur outil pour la programmation. Voici ci-dessous une comparaison compl\u00e8te : sp\u00e9cifications techniques, tarifs de l\u2019API, fen\u00eatre de contexte, exigences mat\u00e9rielles locales, ainsi qu\u2019une recommandation claire, fond\u00e9e sur des donn\u00e9es objectives, quant au mod\u00e8le \u00e0 privil\u00e9gier.<\/p>\n

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Sp\u00e9cifications<\/th>Kimi K2.7 Code<\/a><\/th>GLM 5.2<\/a><\/th><\/tr><\/thead>\n
D\u00e9veloppeur<\/td>Moonshot AI<\/td>Zhipu AI<\/td><\/tr>\n
Type<\/td>LLM (codage, MoE)<\/td>LLM (codage\/agent, MoE)<\/td><\/tr>\n
Param\u00e8tres<\/td>1 t\u00e9taoctet au total \/ 32 milliards actifs (MoE)<\/td>744 milliards au total \/ ~40 milliards actifs (MoE)<\/td><\/tr>\n
Fen\u00eatre de contexte<\/td>256 K<\/td>1 million<\/td><\/tr>\n
Modalit\u00e9<\/td>Texte \u2192 Texte<\/td>Texte \u2192 Texte<\/td><\/tr>\n
Licence<\/td>MIT modifi\u00e9e (ouverte)<\/td>MIT (ouverte)<\/td><\/tr>\n
Poids ouverts<\/td>\u2705 Oui<\/td>\u2705 Oui<\/td><\/tr>\n
Prix d'entr\u00e9e ($\/1 million)<\/td>$0.6<\/td>$1.4<\/td><\/tr>\n
Prix de sortie ($\/1 million)<\/td>$2.5<\/td>$4.4<\/td><\/tr>\n
VRAM (4 bits)<\/td>~500 Go<\/td>~370 Go<\/td><\/tr>\n
GPU minimal requis (en local)<\/td>Serveur multi-GPU<\/td>Serveur multi-GPU (ex. : 5 \u00d7 H100 80 Go)<\/td><\/tr>\n
Date de sortie<\/td>2026-06<\/td>2026-06<\/td><\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n\n
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Principales diff\u00e9rences<\/h3>\n