GLM-5.2vsKimi K2.6
在 10 个共同 benchmark 中，GLM-5.2 整体领先：GLM-5.2 领先 9 项，Kimi K2.6 领先 1 项，持平 0 项，平均分差 +6.59。
GLM-5.29 项(90%)(10%)1 项Kimi K2.6
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 10 项。
AI Agent - Tool Usage
GLM-5.2 领先 2/3| 评测项 | GLM-5.2 | Kimi K2.6 | 分差 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 8117 / 44Thinking High (With Tools) | 53.5643 / 44Thinking (No Tools) | +27.44 |
| MCP-Atlas | 76.8013 / 38Thinking (With Tools) | 69.4028 / 38Thinking (With Tools) | +7.40 |
| Tool Decathlon | 48.204 / 10Thinking (With Tools) | 502 / 10Thinking (With Tools) | -1.80 |
Coding and Software Engineer
GLM-5.2 领先 2/2| 评测项 | GLM-5.2 | Kimi K2.6 | 分差 |
|---|---|---|---|
| Program Bench | 63.702 / 5Thinking (With Tools) | 48.304 / 5Thinking (With Tools) | +15.40 |
| SWE-Bench Pro - Public | 62.109 / 57Thinking (With Tools) | 58.6015 / 57Thinking (With Tools) | +3.50 |
General Knowledge
GLM-5.2 领先 2/2| 评测项 | GLM-5.2 | Kimi K2.6 | 分差 |
|---|---|---|---|
| LiveBench | 76.249 / 115Normal (No Tools) | 72.1728 / 115Thinking (No Tools) | +4.07 |
| HLE | 54.7015 / 181Thinking (With Tools) | 5417 / 181Thinking (With Tools + Internet) | +0.70 |
Math and Reasoning
GLM-5.2 领先 2/2| 评测项 | GLM-5.2 | Kimi K2.6 | 分差 |
|---|---|---|---|
| IMO-AnswerBench | 912 / 23Thinking (No Tools) | 8610 / 23Thinking (No Tools) | +5 |
| AIME 2026 | 99.201 / 19Thinking (No Tools) | 96.403 / 19Thinking (No Tools) | +2.80 |
科学与综合推理
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | Kimi K2.6 | 分差 |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 91.8626 / 226最高（无工具） | 90.5035 / 226Thinking (No Tools) | +1.36 |
规格对比
| 字段 | GLM-5.2 | Kimi K2.6 |
|---|---|---|
| 发布机构 | 智谱AI | Moonshot AI |
| 发布时间 | 2026-06-13 | 2026-04-20 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 推理大模型 |
| 架构 | MoE 架构 | MoE 架构 |
| 参数规模 | 7533.3亿 | 1万亿 |
| 上下文长度 | 1M | 256K |
| 最大输出 | 128K | 暂无数据 |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | GLM-5.2 | Kimi K2.6 |
|---|---|---|
| 文本输入 | $1.4 / 1M tokens | $0.95 / 1M tokens |
| 文本输出 | $4.4 / 1M tokens | $4 / 1M tokens |
| 缓存读取 | $0.26 / 1M tokens | $0.16 / 1M tokens |
| 缓存写入 | 暂无公开价格 | $0.95 / 1M tokens |
小结
- GLM-5.2在以下类目领先:AI Agent - Tool Usage (2/3)、Coding and Software Engineer (2/2)、General Knowledge (2/2)、Math and Reasoning (2/2)、科学与综合推理 (1/1)
10 个共同 benchmark 上，GLM-5.2 平均高出 6.59 分。
单项差距最大的 benchmark：Terminal-Bench 2.1 — GLM-5.2 81，Kimi K2.6 53.56（分差 +27.44）。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。