如果你正在 GLM 5.2 和 Kimi K2.5 之间做决定，简单答案是：这是两个真正不同、强项也真正不同的模型，选择归结为两个问题——你需要图像或视频输入吗？你的任务需要多少上下文？
GLM 5.2 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得 51 分，Kimi K2.5 是 35 分；GLM 5.2 快三倍，上下文窗口大四倍。Kimi K2.5 输入 token 便宜 57%，并且原生支持文本、图像和视频输入——而 GLM 5.2 不支持。
选 GLM 5.2，如果你的工作流是纯文本，并且你需要尽可能高的基准性能、跨大型代码库或文档的长上下文推理，或高吞吐 API。
选 Kimi K2.5，如果你的工作流包含截图、图表或视频帧，或者你在构建成本敏感型应用，价格差距比智能差距更重要。
快速对比
| GLM 5.2 | Kimi K2.5 | |
|---|---|---|
| 智能指数 | 51 | 35 |
| 输出速度 | 158 t/s | 51 t/s |
| 首 token 时间 | 1.54s | 2.85s |
| 输入价格 | $1.40/M | $0.60/M |
| 输出价格 | $4.40/M | $3.00/M |
| 缓存命中价格 | $0.26/M（-81%） | $0.10/M（-83%） |
| 上下文窗口 | 1M tokens | 256K tokens |
| 模态 | 仅文本 | 文本、图像、视频 |
| 总参数 | 753B / 40B 激活 | 1T / 32B 激活 |
| 许可 | MIT | Modified MIT |
| 发布 | 2026 年 6 月 | 2026 年 1 月 |
| 可自托管 | 是 | 是 |
基准性能
在两个模型都参加的基准上，GLM 5.2 有相当大的领先。对比有一个不对称之处：Kimi K2.5 支持图像输入，所以它会在 GLM 5.2 没有参赛资格的视觉基准上被评分。
| 基准 | GLM 5.2 | Kimi K2.5 |
|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 51 | 35 |
| Terminal-Bench v2.1 | 78% | 46% |
| SWE-bench Pro | 62.1% | — |
| GPQA Diamond | 89% | 88% |
| Humanity's Last Exam | 40% | 29% |
| AA-LCR（长上下文） | 71% | 65% |
| APEX-Agents（长程） | 34% | 12% |
| GDPval-AA（真实世界任务） | 51% | 25% |
| MMMU-Pro（视觉推理） | — | 75% |
Terminal-Bench 的差距最悬殊：78% vs 46%。该基准考察智能体编程和终端使用，而这正是 GLM 5.2 的设计初衷。在 GPQA Diamond（科学推理）上，两个模型几乎持平：89% vs 88%。
如果你在构建长程智能体工作流，APEX-Agents 上 34% vs 12% 的差距也很重要——在这项指标上，GLM 5.2 处理多步任务的能力大约强三倍。
Kimi K2.5 在视觉推理基准 MMMU-Pro 上得 75%。GLM 5.2 不参赛，因为它不接受图像输入。如果你的应用需要视觉推理，这个类别完全属于 Kimi K2.5。
定价明细
Kimi K2.5 在每个价格档位都明显更便宜。
| 价格档位 | GLM 5.2 | Kimi K2.5 | K2.5 节省 |
|---|---|---|---|
| 输入 | $1.40/M | $0.60/M | 便宜 57% |
| 输出 | $4.40/M | $3.00/M | 便宜 32% |
| 缓存命中 | $0.26/M | $0.10/M | 便宜 62% |
举个具体例子：一次 30K 输入 token + 5K 输出 token 的代码审查任务，GLM 5.2 约 $0.064，Kimi K2.5 约 $0.033——单次调用便宜约 48%。规模化后节省复利增长很快。
两边的缓存命中折扣都很重（GLM 5.2 为 -81%，K2.5 为 -83%），这意味着重复上下文工作流——大型仓库分析、同一基础提示词的长文档处理——相对头条费率会有显著的成本下降。即使有缓存，GLM 5.2 的绝对值仍然更贵，但相对差距收窄了。
按服务商逐一对比见 GLM 5.2 完整定价结构，因为费率可能与中位数有出入。
上下文窗口：1M vs 256K
这是对比中最清晰的一个单维度优势。GLM 5.2 能在单次请求中处理 100 万 token——约 1,500 页文本。Kimi K2.5 封顶 256K tokens，仍然很大，但大约只有 GLM 5.2 的四分之一。
实际差异体现在：
- 大型代码库分析。 一个 500K-token 的仓库能装进 GLM 5.2 的一次调用。用 K2.5，你得分块，还会丢失跨文件上下文。
- 长文档处理。 法律合同、研究论文和生产日志在叠加推理指令后可能超过 256K。
- 长历史智能体工作流。 多轮智能体循环会积累上下文。在 256K 下，你不得不截断 GLM 5.2 能完整容纳的历史。
对落在 200K tokens 以内的任务——单个文件、针对性代码审查、短文档问答——上下文差距无关紧要，K2.5 更低的定价可能成为决定因素。
多模态 vs 纯文本
这是另一个没有取舍、只有能力差异的维度：Kimi K2.5 能处理图像和视频帧；GLM 5.2 不能。这不是 GLM 5.2 质量上的缺陷——而是架构决策。正如 Z.ai 官方文档所确认，GLM 5.2 是为规模化的代码与推理优化的纯文本模型。
Kimi K2.5 的多模态能力带来了什么：
- 截图转代码工作流（从截图描述 UI 并生成代码）
- 图表理解
- 用于文档编写或调试的视频帧分析
- OCR 式文档处理（含嵌入图像的 PDF）
- 多轮对话中的视觉问答
如果这些是你的核心场景，两者中只有 Kimi K2.5 可选。变通方案也存在——把截图交给独立的视觉模型、抽取文本、再传给 GLM 5.2——但这会增加延迟和流水线复杂度。
对纯文本工作流，GLM 5.2 的架构优势在上述基准数字中清晰可见。
速度与延迟
GLM 5.2 明显更快。
| 指标 | GLM 5.2 | Kimi K2.5 |
|---|---|---|
| 输出速度 | 158 t/s | 51 t/s |
| 首 token 时间 | 1.54s | 2.85s |
以每秒 158 tokens 的速度，GLM 5.2 在 Artificial Analysis 评测的所有模型中吞吐量排名第三。Kimi K2.5 的 51 t/s 排在同一个排名的后三分之一。
对交互式应用——聊天助手、IDE copilot、实时代码审查——速度差异是可感知的。一个 500-token 的响应，GLM 5.2 大约 3 秒，Kimi K2.5 接近 10 秒。
对不在乎延迟的批处理场景，速度优势没那么重要，虽然它确实影响规模化后的吞吐。
什么时候选 GLM 5.2
GLM 5.2 在以下情况是更好的选择：
- 你的任务完全是文本或代码——不需要图像或视频输入
- 你在处理大型代码库（>200K tokens）、长文档或多文件分析
- 你需要开放权重类别中可获得的最高基准性能
- 响应速度对交互式或实时场景很重要
- 你想在 MIT 许可、无商业限制 下自托管模型
- 你的工作流涉及长程智能体任务，多步可靠性很重要
GLM 5.2 于 2026 年 6 月发布，比 Kimi K2.5 晚五个月，基准差距反映了这份新鲜度。它目前是 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分最高的开放权重模型。
什么时候选 Kimi K2.5
Kimi K2.5 在以下情况是更好的选择：
- 你的工作流以截图、UI 线框图、图表或视频帧作为输入
- 你在构建成本敏感型产品，57% 的输入价格优势在你的量级下有意义的复利
- 你的提示词保持在 200K tokens 以内，上下文差距不影响你的场景
- 你想要一个在单次调用中带视觉输入支持的推理模型——不需要视觉预处理流水线
Kimi K2.5 于 2026 年 1 月发布，是开放权重多模态推理类别中较早的参赛者之一。它的 Modified MIT License 比 GLM 5.2 的 MIT 略严格，但允许商业使用。
常见问题
GLM 5.2 比 Kimi K2.5 好吗？
在文本基准上，是的——GLM 5.2 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上 51 vs 35，并且两个模型共同参加的每一项文本基准都领先。但「更好」取决于任务。对视觉工作流，Kimi K2.5 是明确的选择，因为 GLM 5.2 完全不接受图像或视频输入。
Kimi K2.5 便宜多少？
输入 token 便宜 57%（$0.60/M vs $1.40/M）。输出 token 便宜 32%（$3.00/M vs $4.40/M）。缓存命中 token 便宜 62%（$0.10/M vs $0.26/M）。在高调用量下，这些差异累积得很可观。
Kimi K2.5 能处理 1M-token 的代码库吗？
不能。Kimi K2.5 的上下文窗口是 256K tokens。对需要超过这个量的仓库级任务，两者中只有 GLM 5.2 可选。
GLM 5.2 支持图像吗？
不支持。GLM 5.2 是纯文本模型。在 Z.ai 生态内做图像分析，相关模型是 GLM-5V-Turbo。完整解释见 GLM 5.2 是多模态的吗？
两个模型都能自托管吗？
能，两者都是开放权重模型。GLM 5.2 权重在 Hugging Face 上以 MIT 许可发布。Kimi K2.5 权重以 Modified MIT License 发布。两者都是大规模 MoE 架构（分别约 753B 和约 1T 参数），自托管需要可观硬件——搭建指南见如何本地运行 GLM 5.2。
哪个模型更快？
GLM 5.2 大约快三倍：158 t/s vs 51 t/s，首 token 时间也更低（1.54s vs 2.85s）。对交互式应用，GLM 5.2 响应灵敏得多。
Kimi K2.5 是最新的 Kimi 模型吗？
不是。Kimi 之后发布了 K2.6 和 K2.7 Code。K2.5 于 2026 年 1 月发布。K2.7 Code 模型专为编程任务打造，架构上有所不同。如果你专门拿 GLM 5.2 与最新的 Kimi 编程模型对比，对比对象应该是 K2.7 Code。
结论
GLM 5.2 在每一项文本基准上都更强、快 3 倍、能扩展到 100 万 token。Kimi K2.5 输入便宜 57%、支持图像和视频输入，对大多数落在 256K tokens 以内的任务都够用。
对构建文本密集、大上下文或智能体应用——尤其是基于代码库的——开发者，GLM 5.2 是更好的工具。对需要在同一次模型调用中带视觉输入的团队，或 API 成本是约束的应用，Kimi K2.5 能很好地覆盖这块地盘。
看看 GLM 5.2 在具体基准上的表现、API 规模下的运行成本，或它与 Fable 5 的对比。想不用 API key 试用：在 glm5.app 免费使用 GLM 5.2。
Sources
- GLM-5.2 (max) — Intelligence, Performance & Price Analysis — Artificial Analysis (Intelligence Index: 51, speed: 158 t/s, price: $1.40/$4.40)
- Kimi K2.5 — Intelligence, Performance & Price Analysis — Artificial Analysis (Intelligence Index: 35, speed: 51 t/s, price: $0.60/$3.00)
- GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: The Definitive Guide for Coding — regolo.ai (benchmark table, pricing analysis)
- GLM-5.2 — Z.AI Developer Documentation (official modality spec: text-only)
- Kimi K2.5 in 2026: The Ultimate Guide — DEV Community (K2.5 architecture and multimodal capabilities)
