Kimi K3 vs. GLM-5.2 (max)
Comparación entre Kimi K3 y GLM-5.2 (max) según inteligencia, precio, velocidad, ventana de contexto y más.
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Aspectos destacados
Comparación de modelos
 KimiKimi K3 |  Z AIGLM-5.2 (max) | ||
|---|---|---|---|
| Índice de Inteligencia | 57 | 51 | Kimi K3 es más inteligente que GLM-5.2 (max) |
| Precio por millón de tokens | $2.31 | $0.90 | GLM-5.2 (max) es más económico que Kimi K3 |
| Velocidad de salida | 33 tokens/s | 225 tokens/s | GLM-5.2 (max) es más rápido que Kimi K3 |
| Tiempo hasta el primer token | 148.54s | 1.31s | GLM-5.2 (max) responde más rápido que Kimi K3 |
| Ventana de contexto | 1049k tokens~1573 páginas A4 con fuente Arial de tamaño 12 | 1000k tokens~1500 páginas A4 con fuente Arial de tamaño 12 | Kimi K3 tiene una ventana de contexto más grande que GLM-5.2 (max) |
| Fecha de lanzamiento | julio de 2026 | junio de 2026 | Kimi K3 tiene una fecha de lanzamiento más reciente que la de GLM-5.2 (max) |
| Parámetros | 2800B, 104B activos durante la inferencia | 753B, 40B activos durante la inferencia | Kimi K3 tiene más parámetros que GLM-5.2 (max) |
| Razonamiento | Sí | Sí | Tanto Kimi K3 como GLM-5.2 (max) son modelos de razonamiento |
| Entrada de imágenes | Sí | No | Kimi K3 admite imágenes como entrada, mientras que GLM-5.2 (max) no |
| Pesos abiertos | Tanto Kimi K3 como GLM-5.2 (max) tienen pesos abiertos | ||
| Licencia | |||
| La licencia permite el uso comercial sin restricciones | No | Sí | La licencia de GLM-5.2 (max) permite el uso comercial sin restricciones, mientras que la de Kimi K3 no |
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
AA-Briefcase
AA-Briefcase Elo
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Apertura
Artificial Analysis Openness Index: Score
Comparaciones del Índice de Inteligencia
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Uso de tokens
Output Tokens per Intelligence Index Task
Precio y costo
Cost per Intelligence Index Task
Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Ventana de contexto
Context Window
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Output Speed
Time per Intelligence Index Task
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latency: Time To First Answer Token
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Model Size: Total and Active Parameters
Preguntas frecuentes
Kimi K3 es más inteligente. Kimi K3 obtiene 57, frente a los 51 de GLM-5.2 (max) en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis.
GLM-5.2 (max) es más rápido. GLM-5.2 (max) genera 225.2 tokens por segundo, frente a los 33.3 tokens por segundo de Kimi K3.
GLM-5.2 (max) es más económico. GLM-5.2 (max) cuesta $0.90 por millón de tokens, frente a Kimi K3, que cuesta $2.31 por millón de tokens (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida).
GLM-5.2 (max) tiene menor latencia. El tiempo hasta el primer token de GLM-5.2 (max) es de 1.31s, frente a los 148.54s de Kimi K3.
Ambos modelos tienen una ventana de contexto de 1.0M tokens.