GLM-5 vs Kimi K2.5

De quoi parle-t-on ?

GLM-5 et Kimi K2.5 sont deux modèles à poids ouverts, que l'on peut installer sur ses propres serveurs, l'un signé Zhipu AI (Z.ai), l'autre Moonshot AI. GLM-5 est sorti le 12 février 2026, Kimi K2.5 le 27 janvier 2026.

Tous les chiffres ci-dessous proviennent de sources publiques relevées le 22 octobre 2026 : models.dev et OpenRouter pour les prix et les capacités, Epoch AI pour les scores.

Lequel est le plus capable ?

Sur notre indice de capacité, GLM-5 obtient 77,2 sur 100 et Kimi K2.5 78,1. L'écart est trop faible pour départager les deux modèles.

Sur les 4 tests renseignés pour les deux, GLM-5 l'emporte 2 fois et Kimi K2.5 2 fois :

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : GLM-5 87,8 %, Kimi K2.5 87,6 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : GLM-5 80 %, Kimi K2.5 92,2 %
• SWE-bench Verified (correction de vrais bugs logiciels) : GLM-5 72,1 %, Kimi K2.5 73,8 %
• Terminal-Bench (tâches d'agent dans un terminal) : GLM-5 52,4 %, Kimi K2.5 43,2 %

Lequel coûte le moins ?

GLM-5 coûte 0,60 $US par million de tokens en entrée et 2,69 $US en sortie ; Kimi K2.5 0,58 $US et 3 $US.

Pour une tâche d'agent type (lire 20 000 tokens, en écrire 2 000), comptez 0,017 $US avec GLM-5 contre 0,018 $US avec Kimi K2.5. Le coût est presque identique.

Faites le calcul avec vos volumes dans le calculateur de coût d'un agent.

Sous le capot

Kimi K2.5 lit davantage d'un coup : 262 144 tokens de contexte (environ 393 pages), contre 204 800 pour GLM-5.

Mode raisonnement : GLM-5 oui, Kimi K2.5 oui. Appel d'outils : GLM-5 oui, Kimi K2.5 oui. Lecture d'images : GLM-5 non, Kimi K2.5 oui.

Les deux publient leurs poids : vous pouvez les héberger vous-même.

En résumé

Notre lecture des données :

• Choisissez Kimi K2.5 pour une fenêtre de contexte plus grande et la lecture d'images.

Ce verdict s'appuie sur des chiffres publics ; il ne remplace pas un essai sur vos propres tâches.