Kimi K2.7 Code vs GLM 5.2 — quale modello open source è il migliore per le attività di programmazione. Di seguito trovi il confronto completo: specifiche tecniche, prezzi delle API, finestra contestuale, requisiti hardware per l’esecuzione locale e una raccomandazione chiara e basata sui dati su quale scegliere.
| Specifiche | Kimi K2.7 Code | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| Sviluppatore | Moonshot AI | Zhipu AI |
| Tipo | LLM (per programmazione, MoE) | LLM (per programmazione/agenti, MoE) |
| Parametri | 1 trilione totale / 32 miliardi attivi (MoE) | 744 miliardi totali / ~40 miliardi attivi (MoE) |
| Finestra contestuale | 256K | 1 milione |
| Modalità | Testo → Testo | Testo → Testo |
| Licenza | MIT modificata (open) | MIT (open) |
| Pesi aperti | ✅ Sì | ✅ Sì |
| Costo input ($/1 milione) | $0.6 | $1.4 |
| Costo output ($/1 milione) | $2.5 | $4.4 |
| VRAM (4 bit) | ~500 GB | ~370 GB |
| GPU minima (locale) | Server multi-GPU | Server multi-GPU (es. 5× H100 da 80 GB) |
| Data di rilascio | 2026-06 | 2026-06 |
Principali differenze
- Costo: Kimi K2.7 Code è 100% più economico rispetto a GLM 5.2 su base token media.
- Contesto: GLM 5.2 vince sulla finestra contestuale (1 M vs 256 K) — ideale per documenti lunghi, grandi codebase e input RAG estesi.
- Apertura: entrambi hanno pesi aperti, quindi entrambi possono essere ospitati autonomamente o sottoposti a fine-tuning. Confronta le esigenze di VRAM indicate sopra per verificare quali modelli la tua GPU è in grado di eseguire.
- Esegui Kimi K2.7 Code in locale: ~~500 GB a 4 bit (minimo server multi-GPU).
- Esegui GLM 5.2 localmente: ~~370 GB a 4 bit (minimo server multi-GPU, ad es. 5× H100 da 80 GB).
Quale scegliere?
Scegli Kimi K2.7 Code se desideri un costo per token più basso per carichi di lavoro ad alto volume.
Scegli GLM 5.2 se hai bisogno di una finestra contestuale più ampia.
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