Kimi K2.6 vs GLM-5.1: Benchmark, Context Window, Giá và Model Nào Hợp Hơn

Kimi K2.6 vs GLM-5.1: Benchmark, Context Window, Giá và Model Nào Hợp Hơn

Trong tháng 4 năm 2026, hai model open-weight mạnh nhất thế giới đến từ Trung Quốc ra mắt chỉ cách nhau hai tuần: GLM-5.1 của Z.AI và Kimi K2.6 của Moonshot AI. Cả hai đều nhắm vào coding dài hơi và các workload agent tự động. Cả hai đều tuyên bố đạt trình độ frontier. Cả hai đều có license khá thoáng. Nhưng đây thực sự là hai model khác nhau, với những điểm mạnh khác nhau.

Bài so sánh này sẽ đi qua kiến trúc, benchmark, multimodal, context, giá và trải nghiệm API, rồi kết thúc bằng khuyến nghị theo workflow.

Câu trả lời nhanh

• Chọn Kimi K2.6 nếu bạn cần image/video input gốc, context dài hơn (256K), trải nghiệm API tương thích OpenAI gọn gàng, hoặc workflow kiểu agent swarm.
• Chọn GLM-5.1 nếu bạn cần output đơn cực dài (tối đa 128K output), các tác vụ engineering text-only kéo dài, hoặc thích giá API theo USD.
• Không có model nào “thắng tuyệt đối”. Câu trả lời trung thực phụ thuộc vào workflow cụ thể của bạn.

Thời điểm phát hành và định vị

	Kimi K2.6	GLM-5.1
Nhà cung cấp	Moonshot AI	Z.AI
Ngày phát hành	2026-04-20	2026-04-07
Định vị	open-weight, multimodal, agentic coding + swarm	open-weight, text-only, engineering dài hạn
License	Modified MIT	MIT

Kimi nghiêng về multimodal và multi-agent orchestration, trong khi GLM nhấn mạnh nhiều hơn vào các nhiệm vụ engineering thuần văn bản kéo dài.

Snapshot năng lực

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

Khác biệt quan trọng nhất là Kimi K2.6 là multimodal còn GLM-5.1 là text-only. Nếu sản phẩm của bạn có screenshot, mockup, biểu đồ hoặc PDF dưới dạng ảnh, GLM-5.1 gần như bị loại ngay.

Khác biệt tiếp theo là Kimi có context dài hơn, còn GLM có output tối đa dài hơn. Với việc đọc cả codebase, Kimi hấp dẫn hơn. Với việc sinh ra một tài liệu hay đoạn code cực dài trong một lần, GLM có thể hợp hơn.

Benchmark coding và agent

Cả hai bên đều công bố bảng benchmark, nhưng đều là tự báo cáo và phụ thuộc vào harness riêng.

SWE-Bench Pro

Model	Score
GLM-5.1	58.4
Kimi K2.6	58.6

Về thực tế, gần như ngang nhau.

SWE-Bench Verified

Kimi K2.6 báo cáo 80.2. Các tài liệu trước của Z.AI đặt GLM-5.1 ở khoảng 77.8.

Terminal-Bench 2.0

Kimi báo cáo 66.7. GLM-5.1 báo cáo 63.5 trên Terminus-2 và tới 66.5 trên Claude Code harness.

Agent / browsing

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

Tóm tắt công bằng là: cả hai đều thuộc nhóm frontier cho coding và agent. Kimi nghiêng về tool use đa phương thức; GLM nghiêng về engineering dài hạn thuần văn bản.

Khác biệt multimodal

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

Nếu workflow của bạn cần chuyển screenshot thành UI, đọc biểu đồ hay hiểu video, Kimi K2.6 là lựa chọn hiển nhiên.

Trải nghiệm API và tích hợp

Kimi K2.6. API của Moonshot là OpenAI-compatible tại https://api.moonshot.ai/v1. Trong nhiều trường hợp chỉ cần đổi base URL là xong.

GLM-5.1. BigModel API của Z.AI cũng cung cấp bề mặt kiểu OpenAI, hỗ trợ thinking, function calling, MCP và structured output.

Nếu bạn đã có một client theo kiểu OpenAI, cả hai model đều khá dễ tích hợp.

So sánh giá

Kimi K2.6 (RMB)

Hạng mục	Giá
Cached input	¥1.10 / 1M tokens
Uncached input	¥6.50 / 1M tokens
Output	¥27.00 / 1M tokens
Web search	¥0.03 / call + token của kết quả

GLM-5.1 (USD)

Hạng mục	Giá
Input	khoảng $1.40 / 1M tokens
Cached input	khoảng $0.26 / 1M tokens
Output	khoảng $4.40 / 1M tokens
Context	200K

Rất khó trả lời ngắn gọn “model nào rẻ hơn” vì:

1. Khác đơn vị tiền tệ
2. Cache ảnh hưởng rất mạnh đến chi phí thực
3. Hình dạng workload của hai model không giống nhau

Nên chọn model nào

Chọn Kimi K2.6 nếu:

• bạn cần image/video input
• 256K context là quan trọng
• bạn muốn multi-agent orchestration
• bạn đã có hệ thống dựa trên OpenAI SDK
• khả năng tiếng Trung là yếu tố quan trọng

Chọn GLM-5.1 nếu:

• workload của bạn hoàn toàn text-only
• bạn cần output đơn cực dài
• bạn thích hóa đơn tính bằng USD
• bạn muốn license MIT thuần
• workflow của bạn là một vòng engineering dài, đơn nhiệm

Kết luận cuối

Đây không phải là một cuộc so kè kiểu “người thắng ăn hết”. Câu hỏi lớn nhất là: bạn có cần multimodal không? Nếu có, Kimi K2.6 gần như thắng mặc định. Nếu không, quyết định nên dựa vào output length, cấu trúc giá, license và kiểu workflow thực tế của bạn.

Với nhiều team, cách thực dụng nhất là đặt cả hai model sau cùng một lớp trừu tượng OpenAI-compatible rồi để dữ liệu traffic thật trong một tuần quyết định dựa trên chi phí và độ ổn định.

FAQ

Model nào tốt hơn cho coding?
Theo SWE-Bench Pro tự báo cáo thì hai bên gần như ngang nhau. Với coding thuần văn bản, đây là cuộc đua rất sít sao; với coding có hình ảnh, Kimi thắng rõ ràng.

Kimi có hỗ trợ ảnh và video không?
Có. GLM-5.1 thì không.

Model nào có context dài hơn?
Kimi K2.6 có 256K, còn GLM-5.1 có 200K.

Model nào rẻ hơn?
Điều đó phụ thuộc vào tiền tệ, cache hit rate và token mix của bạn. Không thể trả lời trung thực bằng một câu ngắn.

Cả hai có phải open source không?
Cả hai đều công bố weights trên Hugging Face. GLM-5.1 dùng MIT; Kimi K2.6 dùng Modified MIT.