glm-4-32b vs kimi-k2.5

glm-4-32b и kimi-k2.5: ключевые отличия

glm-4-32b и kimi-k2.5 — модели от разных провайдеров (Z-AI и MOONSHOTAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4-32b в 16.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — kimi-k2.5 принимает до 262 144 токенов.

glm-4-32b — glm-4-32b от Z-AI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

kimi-k2.5 — kimi-k2.5 от MOONSHOTAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 96.00 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4-32b: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top K, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 4 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4-32b и kimi-k2.5 в рублях

glm-4-32b дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: glm-4-32b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 76.8 ₽ (80%), вывод дешевле на 518.4 ₽ (96%).

Контекст glm-4-32b vs kimi-k2.5

kimi-k2.5 принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у glm-4-32b. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

kimi-k2.5 может генерировать до 65 535 токенов за запрос.

Модальности glm-4-32b и kimi-k2.5

kimi-k2.5 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. glm-4-32b работает только с текстом.

kimi-k2.5 может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4-32b работает только с текстом.

Возможности glm-4-32b и kimi-k2.5

kimi-k2.5 предлагает возможности, недоступные в glm-4-32b: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top K, Top Log Probs. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4-32b и kimi-k2.5 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4-32b или kimi-k2.5?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4-32b обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит kimi-k2.5 — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит kimi-k2.5 с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен kimi-k2.5 — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4-32b

glm-4-32b от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — glm-4-32b дешевле на 76.8 ₽ (80%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-4-32b дешевле на 518.4 ₽ (96%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать kimi-k2.5

kimi-k2.5 от MOONSHOTAI — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 128 000 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI

Подключение glm-4-32b и kimi-k2.5

glm-4-32b (Z-AI) и kimi-k2.5 (MOONSHOTAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "glm-4-32b" или "kimi-k2.5"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-32b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между glm-4-32b и kimi-k2.5 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: glm-4-32b vs kimi-k2.5 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует glm-4-32b (ввод 19.2 ₽, вывод 19.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте kimi-k2.5 с контекстом 262 144. kimi-k2.5 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.