GLM-5 与 Kimi K2.5 技术深度对比分析

数据来源： DataLearnerAI 评测平台 发布机构： 智谱AI（GLM-5）、Moonshot AI（Kimi K2.5）
对比维度： 模型架构、评测基准、能力特征、API 定价

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一、概览

2026年初，中国大模型赛道涌现出两款备受关注的旗舰产品：智谱AI的 GLM-5（2026-02-11发布）与Moonshot AI的 Kimi K2.5（2026-01-27发布）。两者均采用MoE（混合专家）架构，均支持思考模式（Thinking Mode）与常规模式（Non-Thinking Mode），定位高度接近，构成直接竞争关系。本文基于DataLearnerAI平台公开评测数据，对两款模型的架构设计、基准性能、功能边界与商业化策略进行客观比较。

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二、架构与规格对比

两款模型在底层架构上均选择了当前主流的 稀疏MoE（Mixture of Experts） 设计，但在具体参数配置上存在显著差异。

关键架构差异解读

参数规模与激活效率： Kimi K2.5 的总参数量（~1T）远超 GLM-5（~744B），但激活参数量反而更少（32B vs 40B）。这意味着 Kimi K2.5 采用了更激进的稀疏化策略——在单次推理时调用的参数比例仅约 3.2%，而 GLM-5 为约 5.4%。更少的激活参数通常意味着更快的推理速度和更低的显存占用，但也对路由机制的精准性提出了更高要求。

上下文与输出长度的权衡： Kimi K2.5 以 256K 的上下文窗口领先于 GLM-5 的 200K，但在最大输出长度上，GLM-5 以压倒性优势胜出（131,072 tokens vs 16,384 tokens）。GLM-5 的最大输出长度约是 Kimi K2.5 的 8倍，这对于需要生成长篇报告、代码工程或复杂推理链的场景具有实质性优势。

模型文件体积： 尽管 Kimi K2.5 总参数更多，其模型文件（595 GB）却仅约为 GLM-5（1.51 TB）的 40%，说明两者在量化方式、权重存储格式或模型精度上存在明显差异，Kimi K2.5 在部署效率上更具优势。

模态支持： Kimi K2.5 明确定位为多模态大模型，支持图片、音频、视频等多模态输入/输出；GLM-5 目前在非文本模态上信息尚不完整，定位偏向纯语言交互。

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三、基准测试性能对比

以下数据均为两款模型在 Thinking Mode（思考模式） 下的评测结果。

3.1 综合评估

GPQA Diamond 是考察研究生级科学推理能力的权威基准，Kimi K2.5 以 87.60 略胜（差距约 1.6 个百分点）。HLE（Humanity's Last Exam）是极高难度的跨学科评测，两者得分接近，GLM-5 以极小差距领先。两项指标合并来看，综合推理能力基本持平，均处于当前国际前沿水准。

3.2 编程与软件工程

SWE-bench Verified 衡量模型解决真实 GitHub Issue 的能力，是目前公认最贴近工程实战的软件工程基准。GLM-5 以 77.80 分微弱领先，结合其官方报告标题"From Vibe Coding to Agentic Engineering"，说明智谱AI在 Agentic 编程方向投入了重点资源。

3.3 数学推理

在数学竞赛级推理测试上，GLM-5 两项均小幅领先。AIME 2026 达到 92.70 的极高分，IMO-AnswerBench 也达到 82.50，反映出 GLM-5 在数学深度推理方面具备略微更强的能力上限。

3.4 AI Agent — 信息收集

BrowseComp 测试模型在网络浏览与信息收集任务中的 Agent 能力，GLM-5 略有优势。

3.5 生产力知识

这是本次对比中差距最显著的单项。GLM-5 在 GDPval-AA（生产力与知识综合评估）上以 46.00 对 40.00 领先 6个百分点，表明在办公知识、生产力场景下的实用能力有较明显优势。

3.6 长上下文能力

Kimi K2.5 在长上下文理解与检索（AA-LCR）上以 65.00 对 63.00 领先，与其 256K 的更大上下文窗口相吻合，长文档处理是 Kimi 系列的传统强项。

3.7 综合性能总结

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四、功能特性对比

模态支持

Kimi K2.5 明确定位为多模态模型，支持图片、音频、视频的输入与输出；GLM-5 当前公开信息中多模态支持情况尚不完整，在这一维度上处于信息劣势。

输出能力

GLM-5 以高达 131,072 tokens 的最大输出长度构建了核心差异化优势。在代码生成、长篇内容写作、复杂 Agent 任务链输出等场景中，GLM-5 的输出空间是 Kimi K2.5（16,384 tokens）的近 8 倍，这是一个在实际应用中可能产生决定性影响的能力差距。

开源状态

GLM-5 权重暂未开源；Kimi K2.5 方面信息尚不完整，但其 Hugging Face 模型页面已公开权重，结合 DataLearner 博客描述其为"免费开源"，开放程度相对更高。两者均提供免费商用授权。

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五、API 定价对比

Kimi K2.5 在三项定价上均低于 GLM-5。输入价格方面，Kimi K2.5 为 $0.60，GLM-5 为 $1.00，前者低 40%；输出价格方面，两者差距较小，分别为 $3.00 和 $3.20，相差约 6%；缓存价格方面差距最大，Kimi K2.5 为 $0.10，仅为 GLM-5（$0.20）的一半。

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六、总结

GLM-5 与 Kimi K2.5 代表了当前中国大模型第一梯队的最高水准，二者在主要评测基准上的差距均在 2 个百分点以内，整体能力高度接近。

从综合评测得分来看，GLM-5 以 67.56 的总分占据优势，在数学推理、软件工程、生产力知识和 Agent 能力上均有小幅领先，最大输出长度（131,072 tokens）也形成显著的规格差异；Kimi K2.5 则在多模态支持、上下文长度、API 价格和部署体积上具备可量化的优势。二者在核心推理能力上高度接近，大多数评测基准的分差均在 2 个百分点以内。

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本文数据来源：DataLearnerAI 评测对比平台，评测均基于 Thinking Mode（默认思考模式），去除并行工具调用影响。