Kimi K2.6 vs. GLM-5.1: Benchmarks, Kontextfenster, Preise und welches Modell besser passt

Kimi K2.6 vs. GLM-5.1: Benchmarks, Kontextfenster, Preise und welches Modell besser passt

Im April 2026 kamen mit GLM-5.1 von Z.AI und Kimi K2.6 von Moonshot AI zwei der stärksten Open-Weight-Modelle der Welt im Abstand von nur zwei Wochen aus China. Beide zielen auf lang laufende Coding- und Agent-Workloads, beide beanspruchen Frontier-Niveau und beide sind relativ permissiv lizenziert. Trotzdem sind es unterschiedliche Modelle mit unterschiedlichen Stärken.

Dieser Vergleich geht Architektur, Benchmarks, Multimodalität, Kontext, Preise und API-Erfahrung durch und endet mit einer klaren Empfehlung nach Workflow.

Kurzantwort

• Nehmen Sie Kimi K2.6, wenn Sie native Bild- oder Videoeingabe brauchen, das längste nutzbare Kontextfenster (256K), ein sehr sauberes OpenAI-kompatibles API-Erlebnis oder Agent-Swarm-Workloads.
• Nehmen Sie GLM-5.1, wenn Sie extrem lange Einzelausgaben (bis 128K Output), text-only Engineering-Aufgaben über viele Stunden oder USD-basierte API-Abrechnung bevorzugen.
• Es gibt keinen pauschalen Sieger. Modalität, Kontext und Preisstruktur unterscheiden sich genug, dass die ehrliche Antwort vom Einsatzfall abhängt.

Release und Positionierung

	Kimi K2.6	GLM-5.1
Anbieter	Moonshot AI	Z.AI
Release	20. April 2026	7. April 2026
Positionierung	Open-Weight, multimodal, agentisch	Open-Weight, text-only, lang laufendes Engineering
Lizenz	Modified MIT	MIT

Kimi betont Multimodalität und Multi-Agent-Orchestrierung, GLM stärker das lang laufende textbasierte Engineering.

Fähigkeits-Snapshot

	Kimi K2.6	GLM-5.1
Architektur	MoE	MoE
Gesamtparameter	~1T	~754B
Aktive Parameter	~32B	~40B
Kontextfenster	256K	200K
Max. Output	über Kontext begrenzt	128K
Text	Ja	Ja
Bild	Ja	Nein
Video	Ja	Nein
Thinking	Ja	Ja
Function Calling	Ja	Ja
MCP	Ja	Ja
Structured Output	Ja	Ja

Der wichtigste Unterschied: Kimi ist multimodal, GLM-5.1 text-only. Wenn Sie Screenshots, Mockups, Diagramme oder visuelle PDFs verarbeiten wollen, fällt GLM-5.1 aus dem Rennen.

Der zweite wichtige Unterschied: Kimi hat mehr Kontext, GLM mehr maximalen Output. Für ganze Codebasen ist Kimi attraktiver; für sehr lange Einzelantworten kann GLM-5.1 besser passen.

Coding- und Agent-Benchmarks

Beide Hersteller veröffentlichen offizielle Benchmark-Tabellen. Diese Zahlen sind selbst berichtet und von den jeweiligen Harnesses abhängig.

SWE-Bench Pro

Modell	Score
GLM-5.1	58.4
Kimi K2.6	58.6

Praktisch Gleichstand.

SWE-Bench Verified

Kimi K2.6 meldet 80.2. Frühere Z.AI-Materialien verorten GLM-5.1 bei etwa 77.8.

Terminal-Bench 2.0

Kimi meldet 66.7. GLM-5.1 meldet 63.5 auf Terminus-2 und bis zu 66.5 im Claude-Code-Harness.

Agentisch / Browsing

• Kimi K2.6: BrowseComp 83.2, Toolathlon 50.0, HLE-with-tools 54.0
• GLM-5.1: BrowseComp 68.0 (79.3 mit Context Management), MCP-Atlas 71.8, τ³-Bench 70.6

Saubere Kurzfassung: Beide Modelle sind auf Coding- und Agent-Workloads Frontier-nah. Kimi wirkt stärker bei Tool-Use mit Multimodalität, GLM stärker bei langem textbasiertem Engineering.

Multimodaler Unterschied

Eingabetyp	Kimi K2.6	GLM-5.1
Text	✅	✅
Bild	✅	❌
Video	✅	❌

Wenn Ihr Workflow Screenshots in Code verwandeln, Diagramme lesen oder Video verstehen soll, ist Kimi K2.6 die eindeutige Wahl.

API- und Integrations-Erlebnis

Kimi K2.6. Moonshots API ist vollständig OpenAI-kompatibel unter https://api.moonshot.ai/v1. OpenAI-SDK austauschen, Base-URL ändern, fertig.

GLM-5.1. Z.AIs BigModel-API bietet ebenfalls eine OpenAI-artige Oberfläche mit Thinking, Function Calling, MCP und Structured Output.

Wenn Sie bereits einen OpenAI-kompatiblen Client haben, sind beide leicht zu integrieren.

Preisvergleich

Kimi K2.6 (RMB)

Item	Preis
Cached input	¥1.10 / 1M tokens
Uncached input	¥6.50 / 1M tokens
Output	¥27.00 / 1M tokens
Web search	¥0.03 pro Call + Result-Tokens

GLM-5.1 (USD)

Item	Preis
Input	~$1.40 / 1M tokens
Cached input	~$0.26 / 1M tokens
Output	~$4.40 / 1M tokens
Kontext	200K

Wichtige Einschränkungen:

1. Unterschiedliche Währungen.
2. Caching prägt die effektiven Kosten stark.
3. Unterschiedliche Workload-Formen machen einen simplen „günstiger“-Satz unzuverlässig.

Welche Wahl wann sinnvoll ist

Nehmen Sie Kimi K2.6, wenn:

• Sie Bild- oder Videoeingabe brauchen
• 256K Kontext für ganze Codebasen wichtig sind
• Multi-Agent-Orchestrierung relevant ist
• Sie bereits OpenAI-SDK-basierte Dienste betreiben
• Chinesische Sprachstärke wichtig ist

Nehmen Sie GLM-5.1, wenn:

• Ihr Workload reiner Text ist
• Sie sehr lange Einzeloutputs brauchen
• USD-basierte Abrechnung bevorzugt wird
• Sie eine klare MIT-Lizenz wollen
• Ihr Fokus auf einem einzelnen, sehr langen Engineering-Loop liegt

Endurteil

Das hier ist kein „Gewinner nimmt alles“-Vergleich. Beide Modelle sind legitime Frontier-nahe Open-Weight-Systeme. Die sauberste Entscheidungsfrage lautet: Brauchen Sie Multimodalität? Wenn ja, gewinnt Kimi K2.6 automatisch. Wenn nein, entscheiden Output-Länge, Preisstruktur, Lizenzvorlieben und Ihr konkreter Workflow.

Für viele Teams ist der pragmatischste Weg, beide hinter derselben OpenAI-kompatiblen Abstraktion zu testen und eine Woche echte Lastdaten entscheiden zu lassen.

FAQ

Welches Modell ist besser fürs Coding?
Auf selbst berichteten SWE-Bench-Pro-Werten liegen beide praktisch gleichauf. Für reine Text-Coding-Aufgaben sind sie nah beieinander; für visuelle Coding-Aufgaben gewinnt Kimi.

Unterstützt Kimi Bilder und Video?
Ja. GLM-5.1 nicht.

Welches Modell hat mehr Kontext?
Kimi K2.6 mit 256K gegenüber 200K bei GLM-5.1.

Welches Modell ist günstiger?
Das hängt von Währung, Cache-Hitrate und Tokenmix ab. Ein pauschales Urteil ist irreführend.

Sind beide Open Source?
Beide veröffentlichen Gewichte auf Hugging Face. GLM-5.1 steht unter MIT, Kimi K2.6 unter Modified MIT.