Kimi K2.6 vs GLM-5.1: 벤치마크, 컨텍스트 길이, 가격, 어떤 모델이 더 맞는가

Kimi K2.6 vs GLM-5.1: 벤치마크, 컨텍스트 길이, 가격, 어떤 모델이 더 맞는가

2026년 4월, 중국에서 나온 가장 강력한 open-weight 모델 둘이 2주 차이로 연달아 나왔습니다. Z.AI의 GLM-5.1, 그리고 Moonshot AI의 Kimi K2.6 입니다. 둘 다 장시간 코딩과 자율형 에이전트 워크로드를 겨냥하고, 둘 다 프런티어급 성능을 주장하며, 둘 다 비교적 관대한 라이선스를 갖고 있습니다. 하지만 실제로는 상당히 다른 모델입니다.

이 비교는 아키텍처, 벤치마크, 멀티모달, 컨텍스트, 가격, API 경험을 함께 보고, 마지막에 워크플로별 추천으로 마무리합니다.

빠른 답변

• Kimi K2.6를 고를 때: 네이티브 이미지/비디오 입력이 필요할 때, 더 긴 256K 컨텍스트가 중요할 때, OpenAI SDK 호환성이 중요할 때, 에이전트 swarm 워크로드를 돌릴 때
• GLM-5.1를 고를 때: 극도로 긴 단일 출력(최대 128K output)이 필요할 때, 텍스트 전용 장시간 엔지니어링 태스크가 중심일 때, USD 기준 API 가격이 더 편할 때
• 어느 쪽이 무조건 더 낫다고 말할 수는 없습니다. 답은 워크플로 형태에 달려 있습니다.

출시 시점과 포지셔닝

	Kimi K2.6	GLM-5.1
벤더	Moonshot AI	Z.AI
출시일	2026-04-20	2026-04-07
포지셔닝	open-weight, multimodal, agentic coding + swarm	open-weight, text-only, 장시간 엔지니어링
라이선스	Modified MIT	MIT

Kimi는 멀티모달과 multi-agent orchestration 을, GLM은 텍스트 중심의 긴 단일 작업 수행을 더 강하게 밀고 있습니다.

능력 스냅샷

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

가장 중요한 차이는 Kimi는 멀티모달, GLM-5.1는 텍스트 전용 이라는 점입니다. 스크린샷, 목업, 도표, 이미지 기반 PDF를 다루려면 비교는 사실상 끝나고 Kimi K2.6가 남습니다.

그 다음 차이는 Kimi는 더 긴 컨텍스트, GLM은 더 긴 단일 출력 입니다. 코드베이스 전체를 읽는 작업은 Kimi 쪽이, 매우 긴 코드나 문서를 한 번에 생성하는 작업은 GLM 쪽이 더 어울릴 수 있습니다.

코딩 및 에이전트 벤치마크 주장

두 회사 모두 공식 benchmark 표를 공개하지만, 모두 자체 harness 기반의 self-reported 수치 입니다.

SWE-Bench Pro

Model	Score
GLM-5.1	58.4
Kimi K2.6	58.6

실전에서는 거의 동률로 보는 편이 맞습니다.

SWE-Bench Verified

Kimi K2.6는 80.2 를 보고합니다. GLM-5.1는 이전 Z.AI 자료에서 대략 77.8 수준으로 언급됩니다.

Terminal-Bench 2.0

Kimi는 66.7. GLM-5.1는 63.5(Terminus-2) 또는 66.5(Claude Code harness) 정도로 보고됩니다.

Agent / browsing

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

핵심만 말하면 두 모델 모두 coding / agent 작업에서 프런티어급 입니다. Kimi는 멀티모달 툴 사용 쪽, GLM은 긴 텍스트 중심 엔지니어링 쪽으로 더 기울어 보입니다.

멀티모달 차이

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

스크린샷을 코드로 바꾸거나, 도표를 읽거나, 비디오를 이해해야 하는 워크플로라면 Kimi K2.6가 유일한 선택지입니다.

API 및 통합 경험

Kimi K2.6. Moonshot API는 https://api.moonshot.ai/v1 의 OpenAI 호환 API 입니다. OpenAI SDK에서 base URL만 바꾸면 쉽게 붙습니다.

GLM-5.1. Z.AI의 BigModel API도 OpenAI 스타일 인터페이스로 thinking, function calling, MCP, structured output을 제공합니다.

이미 OpenAI 호환 클라이언트를 갖고 있다면 둘 다 붙이기 쉽습니다.

가격 비교

Kimi K2.6 (RMB)

항목	가격
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)

항목	가격
Input	약 $1.40 / 1M tokens
Cached input	약 $0.26 / 1M tokens
Output	약 $4.40 / 1M tokens
Context	200K

단순히 “어느 쪽이 더 싸다”라고 말하기 어려운 이유는 세 가지입니다.

1. 통화가 다르다
2. 캐시 히트율이 실효 비용을 크게 바꾼다
3. 사용 패턴 자체가 다르다

어떤 경우에 무엇을 고를까

Kimi K2.6를 선택해야 할 경우

• 이미지/비디오 입력이 필요하다
• 256K 컨텍스트가 중요하다
• multi-agent orchestration 이 필요하다
• OpenAI SDK 기반 기존 시스템에 쉽게 붙이고 싶다
• 중국어 성능이 중요하다

GLM-5.1를 선택해야 할 경우

• 완전한 텍스트 전용 워크로드다
• 매우 긴 단일 출력이 필요하다
• USD 기반 과금이 더 편하다
• MIT 라이선스를 선호한다
• 하나의 긴 엔지니어링 루프에 깊게 집중한다

최종 판단

이 비교는 “승자 독식”이 아닙니다. 가장 큰 분기점은 멀티모달이 필요한가 입니다. 필요하면 Kimi K2.6, 아니면 최대 출력 길이, 가격 구조, 라이선스, 실제 워크플로에 따라 선택하면 됩니다.

많은 팀에게 가장 실용적인 방법은 두 모델을 같은 OpenAI 호환 추상화 뒤에 붙이고, 일주일 정도 실제 트래픽에서 비용과 안정성을 비교하는 것입니다.

FAQ

코딩에는 어느 쪽이 더 좋은가요?
자체 보고된 SWE-Bench Pro 기준으로는 거의 비슷합니다. 텍스트 전용 코딩이라면 접전이고, 이미지가 얽힌 코딩이라면 Kimi가 명확히 유리합니다.

Kimi는 이미지와 비디오를 지원하나요?
네. GLM-5.1는 지원하지 않습니다.

어느 쪽이 더 긴 컨텍스트를 갖고 있나요?
Kimi K2.6는 256K, GLM-5.1는 200K 입니다.

어느 쪽이 더 저렴한가요?
통화, 캐시, token mix 에 따라 달라지므로 단순 비교는 오해를 부릅니다.

둘 다 오픈소스인가요?
둘 다 Hugging Face 에 weights 를 공개합니다. GLM-5.1는 MIT, Kimi K2.6는 Modified MIT 입니다.