Kimi K2.7 Code vs GLM 5.2 — qual modelo aberto é o melhor assistente para programação. Abaixo está a comparação completa lado a lado: especificações, preços da API, janela de contexto, requisitos de hardware local e uma recomendação clara, baseada em dados, sobre qual escolher.
| Especificações | Kimi K2.7 Code | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| Desenvolvedor | Moonshot AI | Zhipu AI |
| Tipo | LLM (codificação, MoE) | LLM (codificação/agentes, MoE) |
| Parâmetros | 1T no total / 32B ativos (MoE) | 744B no total / ~40B ativos (MoE) |
| Janela de contexto | 256K | 1 milhão |
| Modalidade | Texto → Texto | Texto → Texto |
| Licença | MIT modificada (aberta) | MIT (aberta) |
| Pesos abertos | ✅ Sim | ✅ Sim |
| Preço de entrada (US$/1 milhão) | $0.6 | $1.4 |
| Preço de saída (US$/1 milhão) | $2.5 | $4.4 |
| VRAM (4 bits) | ~500 GB | ~370 GB |
| GPU mínima (local) | Servidor multi-GPU | Servidor multi-GPU (ex.: 5× H100 80 GB) |
| Lançado | 2026-06 | 2026-06 |
Principais diferenças
- Custo: Kimi K2.7 Code é 100% mais barato do que GLM 5.2 com base em uma média ponderada por token.
- Contexto: O GLM 5.2 supera o concorrente na janela de contexto (1 milhão vs. 256 mil tokens) — ideal para documentos extensos, grandes bases de código e entradas grandes em sistemas RAG.
- Abertura: ambos possuem pesos abertos, portanto podem ser auto-hospedados ou ajustados. Compare suas necessidades de VRAM acima para saber qual GPU pode executá-los.
- Execute o Kimi K2.7 Code localmente: ~~500 GB em 4 bits (servidor multi-GPU mínimo).
- Execute o GLM 5.2 localmente: ~~370 GB em 4 bits (servidor multi-GPU mínimo, por exemplo, 5× H100 de 80 GB).
Qual você deve escolher?
Escolha o Kimi K2.7 Code se você deseja um custo menor por token para cargas de trabalho de alto volume.
Escolha o GLM 5.2 se você precisa de uma janela de contexto maior.
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