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

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。

快速结论

• 选 Kimi K2.6：如果你需要原生图像或视频输入、需要更长的 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。
• 选 GLM-5.1：如果你需要超长单次输出（最高 128K output）、主要做纯文本长时工程任务，或者更偏好美元计价的 API。
• 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（人民币）

项目	价格
Cached input	¥1.10 / 1M tokens
Uncached input	¥6.50 / 1M tokens
Output	¥27.00 / 1M tokens
Web search	¥0.03 / 次 + 搜索结果 tokens

GLM-5.1（美元）

项目	价格
Input	约 $1.40 / 1M tokens
Cached input	约 $0.26 / 1M tokens
Output	约 $4.40 / 1M tokens
Context	200K

之所以很难一句话说“谁更便宜”，主要有三个原因：

1. 计价货币不同
2. 缓存命中率会显著改变实际成本
3. 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

最终判断

这不是一个“赢家通吃”的对比。最关键的分叉点其实只有一个：你是否需要多模态？ 如果需要，Kimi K2.6 几乎天然胜出。如果不需要，那么最大输出长度、价格结构、许可证偏好以及你的实际工作流，才是更重要的判断依据。

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？
按照自报的 SWE-Bench Pro，两者几乎一样。纯文本 coding 时差距很小；涉及图像的 coding 时，Kimi 会天然占优。

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？
取决于货币、缓存命中率和 token 结构，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。