GLM-5.3-Flash o Kimi K3: ¿cuál elegir?
GLM-5.3-Flash (Zhipu AI (Z.ai)) y Kimi K3 (Moonshot AI) comparados punto por punto: rendimiento medido, precio, contexto y capacidades.
Datos a 22 de octubre de 2026
Comparativa punto por punto
| Criterio | GLM-5.3-Flash | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Fabricante | Zhipu AI (Z.ai) | Moonshot AI |
| Lanzamiento | 18 de septiembre de 2026 | 16 de julio de 2026 |
| Índice de capacidad | 71,9 / 100 | 80,7 / 100 |
| Precio de entrada | 0,30 US$ | 3 US$ |
| Precio de salida | 1,05 US$ | 15 US$ |
| Coste de una tarea tipo | 0,008 US$ | 0,09 US$ |
| Ventana de contexto | 1.000.000 tokens | 1.048.576 tokens |
| Respuesta máxima | 131.072 tokens | 1.048.576 tokens |
| Modo razonamiento | Sí | Sí |
| Llamada a herramientas | Sí | Sí |
| Entradas aceptadas | texto, imagen, vídeo, PDF | texto, imagen, vídeo |
| Pesos abiertos | Sí | Sí |
| Conocimientos hasta | No comunicado | No comunicado |
El duelo en breve
GLM-5.3-Flash y Kimi K3 son dos modelos de pesos abiertos, que se pueden instalar en servidores propios, uno de Zhipu AI (Z.ai) y el otro de Moonshot AI. GLM-5.3-Flash salió el 18 de septiembre de 2026 y Kimi K3 el 16 de julio de 2026.
Todas las cifras proceden de fuentes públicas consultadas el 22 de octubre de 2026: models.dev y OpenRouter para precios y capacidades, Epoch AI para las puntuaciones.
Rendimiento
En nuestro índice de capacidad, GLM-5.3-Flash obtiene 71,9 sobre 100 y Kimi K3 80,7. Kimi K3 se impone por 8,8 puntos.
En las 5 pruebas registradas para ambos, GLM-5.3-Flash gana 1 vez y Kimi K3 4:
- GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): GLM-5.3-Flash 90,2 %, Kimi K3 93,1 %
- OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): GLM-5.3-Flash 93,9 %, Kimi K3 97,2 %
- FrontierMath (matemáticas de investigación muy difíciles): GLM-5.3-Flash 55,8 %, Kimi K3 72,2 %
- FrontierCode (tareas de programación avanzadas): GLM-5.3-Flash 31,8 %, Kimi K3 44,2 %
- APEX-Agents (tareas profesionales realizadas por un agente): GLM-5.3-Flash 52,8 %, Kimi K3 47,8 %
El presupuesto
GLM-5.3-Flash cuesta 0,30 US$ por millón de tokens de entrada y 1,05 US$ de salida; Kimi K3, 3 US$ y 15 US$.
Para una tarea de agente tipo (leer 20 000 tokens y escribir 2000), cuente 0,008 US$ con GLM-5.3-Flash frente a 0,09 US$ con Kimi K3. GLM-5.3-Flash es 11,2 veces más barato, una diferencia que pesa rápido en 1000 tareas: 81,93 US$ de diferencia.
Haga el cálculo con sus volúmenes en la calculadora de coste de un agente.
Funciones y límites
Kimi K3 lee más de una vez: 1.048.576 tokens de contexto (unas 1573 páginas), frente a 1.000.000 de GLM-5.3-Flash.
Modo de razonamiento: GLM-5.3-Flash sí, Kimi K3 sí. Llamada a herramientas: GLM-5.3-Flash sí, Kimi K3 sí. Lectura de imágenes: GLM-5.3-Flash sí, Kimi K3 sí.
Los dos publican sus pesos: puede alojarlos usted mismo.
En resumen
Nuestra lectura de los datos:
- Elija GLM-5.3-Flash por un coste más bajo y un lanzamiento más reciente.
- Elija Kimi K3 por un mejor índice de capacidad.
Este veredicto se basa en cifras públicas; no sustituye una prueba con sus propias tareas.
Otras comparativas
Preguntas frecuentes
¿GLM-5.3-Flash o Kimi K3: cuál es mejor?
En nuestro índice (datos de Epoch AI), GLM-5.3-Flash obtiene 71,9 y Kimi K3 80,7 sobre 100. La mejor opción depende también del precio y de su uso.
¿Cuál es más barato?
GLM-5.3-Flash. Para leer 20 000 tokens y escribir 2000, cuente 0,008 US$ con GLM-5.3-Flash y 0,09 US$ con Kimi K3 (precios a 22 de octubre de 2026).
¿Cuál tiene la ventana de contexto más grande?
Kimi K3, con 1.048.576 tokens frente a 1.000.000.
¿Se puede instalar GLM-5.3-Flash o Kimi K3 en servidores propios?
Sí, los dos publican sus pesos. Revise cada licencia antes de un uso comercial.
Fuentes de los datos
- Models.dev — Datos de modelos: models.dev (proyecto de código abierto)
- OpenRouter — Precios de mercado contrastados con OpenRouter
- Epoch AI — AI Benchmarking Hub — Epoch AI, «AI Benchmarking Hub», epoch.ai, CC BY 4.0
Datos a 22 de octubre de 2026
Señalar un error
¿Una cifra, una fecha o un dato le parece incorrecto? Díganoslo: verificamos cada aviso.