Kimi K2.6 vs GLM-5.1: ベンチマーク、コンテキスト長、価格、どちらが合うか

Kimi K2.6 vs GLM-5.1: ベンチマーク、コンテキスト長、価格、どちらが合うか

2026 年 4 月、中国発の強力な open-weight モデルが 2 週間差で続けて登場しました。Z.AI の GLM-5.1 と、Moonshot AI の Kimi K2.6 です。どちらも長時間の coding と agent ワークロードを狙い、どちらも frontier 級の性能を主張しています。ですが、実際にはかなり違うモデルであり、向く用途も異なります。

この比較では、アーキテクチャ、benchmark、モダリティ、コンテキスト、価格、API 体験を並べて、最後にワークフロー別の判断を示します。

先に結論

• Kimi K2.6 を選ぶべきなのは、画像や動画のネイティブ入力が必要、256K の長いコンテキストが重要、OpenAI SDK と素直に統合したい、あるいは複数 sub-agent を走らせる workflow を持つ場合です。
• GLM-5.1 を選ぶべきなのは、超長い単一出力（最大 128K output）が必要、純テキストの長時間 engineering タスクが中心、あるいは USD 建ての API 価格を好む場合です。
• どちらか一方が常に「上」ではありません。モダリティ、コンテキスト、価格の形が違うので、答えは用途次第です。

リリースと立ち位置

	Kimi K2.6	GLM-5.1
ベンダー	Moonshot AI	Z.AI
リリース日	2026-04-20	2026-04-07
位置づけ	open-weight、multimodal、agentic coding + swarm	open-weight、text-only、長時間 engineering
ライセンス	Modified MIT	MIT

Kimi はマルチモーダルと multi-agent orchestration を前面に出し、GLM-5.1 は text-only の長時間実行を強調しています。

能力スナップショット

	Kimi K2.6	GLM-5.1
Architecture	MoE	MoE
Total parameters	~1T	~754B
Active parameters	~32B	~40B
Context window	256K	200K
Max output	context 内で実質制限	128K
Text	Yes	Yes
Image	Yes	No
Video	Yes	No
Thinking	Yes	Yes
Function calling	Yes	Yes
MCP	Yes	Yes
Structured output	Yes	Yes

最大の違いは Kimi は multimodal、GLM-5.1 は text-only という点です。スクリーンショット、モックアップ、図、画像 PDF を扱うなら、比較はここでほぼ終わりで Kimi K2.6 が残ります。

次の違いは Kimi はより長いコンテキスト、GLM はより長い単一出力 という点です。コードベース全体を読むなら Kimi、非常に長いコードやドキュメントを 1 回で吐きたいなら GLM に分があります。

Coding と agent の benchmark 主張

両社とも benchmark 表を公開していますが、どちらも 自社の harness での自己申告 です。

SWE-Bench Pro

Model	Score
GLM-5.1	58.4
Kimi K2.6	58.6

実務上はほぼ同点です。

SWE-Bench Verified

Kimi K2.6 は 80.2。GLM-5.1 は過去の Z.AI 資料で 77.8 前後 とされています。

Terminal-Bench 2.0

Kimi は 66.7。GLM-5.1 は 63.5（Terminus-2）または 66.5（Claude Code harness）と報告されています。

Agent / browsing

• Kimi K2.6: BrowseComp 83.2、Toolathlon 50.0、HLE-with-tools 54.0
• GLM-5.1: BrowseComp 68.0（context management ありで 79.3）、MCP-Atlas 71.8、τ³-Bench 70.6

雑にまとめるなら、両者とも coding / agent で frontier 級 です。Kimi は multimodal + tool use に寄り、GLM は text-only の長時間 engineering に寄っています。

マルチモーダル差

Input type	Kimi K2.6	GLM-5.1
Text	✅	✅
Image	✅	❌
Video	✅	❌

スクリーンショットから UI を作る、図を読む、動画を理解する、といったタスクでは Kimi K2.6 一択です。

API と統合体験

Kimi K2.6。 Moonshot API は https://api.moonshot.ai/v1 の OpenAI 互換 API です。OpenAI SDK の base URL を差し替えるだけで使いやすい。

GLM-5.1。 Z.AI の BigModel API も OpenAI 風で、thinking、function calling、MCP、structured output を提供します。

既に OpenAI 互換クライアントを持っているなら、どちらも差し込みは比較的簡単です。

価格比較

Kimi K2.6（RMB）

項目	価格
Cached input	¥1.10 / 1M tokens
Uncached input	¥6.50 / 1M tokens
Output	¥27.00 / 1M tokens
Web search	¥0.03 / call + result tokens

GLM-5.1（USD）

項目	価格
Input	約 $1.40 / 1M tokens
Cached input	約 $0.26 / 1M tokens
Output	約 $4.40 / 1M tokens
Context	200K

ただし、単純に「どちらが安い」と言うのは危険です。理由は 3 つあります。

1. 通貨が違う
2. キャッシュヒット率で実効価格が大きく変わる
3. 使い方の形が違う

どちらを選ぶべきか

Kimi K2.6 を選ぶべきケース

• 画像 / 動画入力が必要
• 256K コンテキストが活きる
• multi-agent orchestration を使いたい
• OpenAI SDK ベースの既存システムに差し込みたい
• 中国語性能が重要

GLM-5.1 を選ぶべきケース

• 完全に text-only
• 長大な単一出力が必要
• USD 課金を好む
• MIT ライセンスを重視する
• 1 つの長い engineering task に深く集中したい

最終判断

これは「勝者総取り」の比較ではありません。最も大きな分岐は マルチモーダルが必要かどうか です。必要なら Kimi K2.6。不要なら、最大出力長、価格構造、ライセンス、そして自分の workflow に合わせて決めるのが正解です。

多くのチームにとって現実的なのは、両方を同じ OpenAI 互換クライアントの後ろにぶら下げ、1 週間の実トラフィックでコストと信頼性を比較する方法です。

FAQ

coding にはどちらが良いですか？
自己申告の SWE-Bench Pro ではほぼ横並びです。text-only coding ならかなり接戦、画像が絡む coding なら Kimi が明確に有利です。

Kimi は画像や動画に対応しますか？
はい。GLM-5.1 は対応しません。

どちらが長いコンテキストを持ちますか？
Kimi K2.6 が 256K、GLM-5.1 が 200K です。

どちらが安いですか？
通貨、キャッシュ、token mix によって変わるため、一言では決められません。

両方とも open source ですか？
どちらも Hugging Face に weights を公開しています。GLM-5.1 は MIT、Kimi K2.6 は Modified MIT です。