Kimi K2.6 vs GLM-5.1：已补充 K2.7 Code 与 GLM-5.2

Kimi K2.6 vs GLM-5.1：Benchmark、上下文长度、价格，以及哪个更适合你

2026 年 4 月，中国接连发布了两款世界级 open-weight 模型：Z.AI 的 GLM-5.1 和 Moonshot AI 的 Kimi K2.6。两者发布时间只差两周，都瞄准长时 coding 与自主 agent 工作负载，都声称达到了 frontier 级别，也都采用相对宽松的许可。但它们并不是同一种模型，优势方向也并不一样。

这篇对比会从架构、benchmark、多模态支持、上下文、价格和 API 体验等方面展开，并在最后按工作流给出明确建议。

2026 年 6 月更新： 请把这篇文章当成 2026 年 4 月的历史快照。Kimi 平台现在已经列出 K2.7 Code，并把它定位为更强的 coding 模型；Z.AI 新的 coding/devpack 资料也已经推荐 GLM-5.2。如果你今天重新选型，应把 K2.7 Code 和 GLM-5.2 纳入，而不是只测 K2.6 与 GLM-5.1。

Kimi K2.6 与 GLM-5.1 的对比插图，包含 benchmark 面板、上下文窗口图形以及 coding 工作流视觉元素

快速结论

选 Kimi K2.6：如果你需要原生图像或视频输入、需要 256K 上下文、希望和 OpenAI SDK 无缝对接，或者你要跑多 agent swarm 式工作流。
优先评估 Kimi K2.7 Code：如果你的 workload 以 coding agent 为核心，且不需要为了既有集成停留在 K2.6。
选 GLM-5.1：如果你维护的是既有 GLM-5.1 评估，或者需要它历史上的纯文本长输出特性。
优先评估 GLM-5.2：如果你是在做新的 Z.AI coding/devpack 工作流。
不存在绝对赢家。模态、上下文和价格结构的差异足以让答案取决于你的具体工作流。

发布时间与定位

	Kimi K2.6	GLM-5.1
厂商	Moonshot AI	Z.AI
发布时间	2026-04-20	2026-04-07
定位	open-weight、multimodal、agentic coding + swarm	open-weight、text-only、长时工程执行
许可	Modified MIT	MIT

Kimi 更强调多模态与多 agent 编排，GLM-5.1 更强调纯文本长时间执行。

能力快照

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

最重要的区别很简单：Kimi K2.6 是多模态，GLM-5.1 是纯文本。如果你的产品要处理截图、设计稿、图表或图片形式的 PDF，那么 GLM-5.1 基本可以直接出局。

另一个关键差异是：Kimi 提供更长上下文，而 GLM 提供更长单次输出。如果你想把整套代码库装进上下文，Kimi 更占优；如果你更在意一次生成极长代码或文档，GLM 可能更合适。

Coding 与 agent benchmark 对比

两家厂商都给出了官方 benchmark 表，但这些数字都属于 自报成绩，并且依赖各自使用的 harness。

SWE-Bench Pro

Model	Score
GLM-5.1	58.4
Kimi K2.6	58.6

实际可视为几乎打平。

SWE-Bench Verified

Kimi K2.6 报告为 80.2。GLM-5.1 在 Z.AI 早期材料中大约是 77.8 左右。

Terminal-Bench 2.0

Kimi 报告为 66.7。GLM-5.1 报告为 63.5（Terminus-2）以及最高 66.5（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（加 context management 可到 79.3）、MCP-Atlas 71.8、τ³-Bench 70.6

一个比较稳妥的总结是：两者都属于 coding / agent 领域的 frontier 级 open-weight 模型。Kimi 更偏向多模态工具使用，GLM 更偏向纯文本长时工程任务。

多模态差异

输入类型	Kimi K2.6	GLM-5.1
Text	✅	✅
Image	✅	❌
Video	✅	❌

如果你的工作流包括截图转 UI、读图表或理解视频，那么 Kimi K2.6 是非常明确的选择。

API 与集成体验

Kimi K2.6。 Moonshot API 是 https://api.moonshot.ai/v1 的 OpenAI 兼容 API，很多情况下你只需要替换 base URL 就能工作。

GLM-5.1。 Z.AI 的 BigModel API 也提供类似 OpenAI 的接口，支持 thinking、function calling、MCP 和 structured output。

如果你已经有一层 OpenAI 兼容客户端，那么两者都不难接入。

价格对比

Kimi K2.6 与 K2.7 Code（全球价格，美元）

Model	Cache hit	Input	Output
Kimi K2.6	$0.16 / MTok	$0.95 / MTok	$4.00 / MTok
Kimi K2.7 Code	$0.19 / MTok	$0.95 / MTok	$4.00 / MTok

GLM-5.1 / GLM-5.2 价格

Z.AI 的 GLM-5.1 价格曾在不同页面和计划里出现变化。新的工作请直接查看 Z.AI 实时 pricing 页面、GLM-5.2 文档，以及是否适用 GLM Coding Plan 订阅。

项目	应核对的位置
API input / output	当前 Z.AI 模型价格页
Cached input	所选模型的当前缓存价格
Coding subscription	当前 GLM Coding Plan 档位
Context / max output	GLM-5.1 与 GLM-5.2 当前模型文档

之所以很难一句话说“谁更便宜”，主要有三个原因：

计价入口不同
缓存命中率会显著改变实际成本
两种模型适配的工作负载形状不同

应该选哪个

适合选 Kimi K2.6 的情况：

你需要图像或视频输入
你需要 256K 上下文
你要做多 agent 编排
你已有 OpenAI SDK 风格系统，希望直接替换
中文能力很重要

适合优先评估 Kimi K2.7 Code 的情况：

你的 workload 是 coding-agent-first
你是在做新 benchmark，而不是维护既有 K2.6 集成
你希望留在 Kimi 生态，但使用更新的 coding 模型

适合选 GLM-5.1 的情况：

你的 workload 完全是纯文本
你需要超长单次输出
你更偏好美元计费
你更希望拿到纯 MIT 许可
你的工作流是一项长时间、单任务的工程循环

适合优先评估 GLM-5.2 的情况：

你正在为当前 Z.AI coding/devpack 工作流选型
你想使用新的 GLM 线，而不是 2026 年 4 月的历史基线

最终判断

这不是一个“赢家通吃”的对比。Kimi K2.6 和 GLM-5.1 在 2026 年 4 月窗口都属于非常强的 open-weight 模型，当时最关键的分叉点是：你是否需要多模态？ 如果需要，Kimi K2.6 几乎天然胜出。如果今天重新选型，同样的原则仍然成立，但应该优先测试 Kimi K2.7 Code 和 GLM-5.2。

对很多团队来说，最务实的方法是把两者都接在同一个 OpenAI 兼容抽象层后面，用一周真实流量来让成本与可靠性数据替你做决定。

FAQ

做 coding，哪个更强？
作为 2026 年 4 月快照，两者自报 benchmark 很接近。新的 coding-agent 评估应把 Kimi K2.7 Code 和 GLM-5.2 放在一起测。

Kimi 支持图像和视频吗？
支持。GLM-5.1 不支持。

哪个上下文更长？
Kimi K2.6 是 256K，GLM-5.1 是 200K。

哪个更便宜？
取决于 cache hit、输出长度、工具调用、账号 tier，以及是否使用 coding plan，没法用一句话诚实回答。

两者都是开源吗？
两者都在 Hugging Face 上公开权重。GLM-5.1 使用 MIT，Kimi K2.6 使用 Modified MIT。