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GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code

GLM 5.2 और Kimi K2.7 Code साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।

Z.ai Moonshot AI पाठ निर्माण
GLM 5.2 आज़माएं Kimi K2.7 Code आज़माएं कीमत देखें

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code एक नज़र में

Z.ai का GLM 5.2 और Moonshot AI का Kimi K2.7 Code दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।

मुख्य अंतर

  • दोनों मॉडल 16 जून 2026 को रिलीज़ हुए थे।
  • GLM 5.2 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Kimi K2.7 Code की 256K।
  • सिर्फ Kimi K2.7 Code द्वारा स्वीकार किए जाने वाले इनपुट प्रकार: इमेज, वीडियो।
  • सिर्फ Kimi K2.7 Code के लिए बताई गई क्षमताएं: multimodal, agentic coding।
  • इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए Kimi K2.7 Code की दर कम है।

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: विशेषताएं

स्पेकGLM 5.2Kimi K2.7 Code
मॉडल IDglm-5-2kimi-k2-7-code
निर्माताZ.aiMoonshot AI
रिलीज16 जून 202616 जून 2026
कॉन्टेक्स्ट विंडो1M टोकन256K टोकन
अधिकतम आउटपुट1,31,072 टोकन1,31,072 टोकन
इनपुट
टेक्स्ट
टेक्स्ट इमेज वीडियो
आउटपुट
टेक्स्ट
टेक्स्ट
संरचित आउटपुटJSON मोडJSON Schema
रीजनSingaporeInternational
एंडपॉइंट
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-2:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k2-7-code:generateContent
क्षमताएं
reasoning function calling web search
reasoning function calling multimodal agentic coding web search

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: API की कीमतें

दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: API के पैरामीटर

EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।

पैरामीटरGLM 5.2Kimi K2.7 Code
max_tokens1 से 131072 डिफॉल्ट: 655361 से 262144 डिफॉल्ट: 32768
temperature0 से 1 डिफॉल्ट: 1-
top_p0.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.95-
reasoning_effortnone, minimal, low, medium, high, xhigh, max डिफॉल्ट: max-
enable_thinkingboolean डिफॉल्ट: true-
preserve_thinkingboolean डिफॉल्ट: false-
do_sampleboolean डिफॉल्ट: true-
tool_web_searchboolean डिफॉल्ट: falseboolean डिफॉल्ट: false
search_recency_filteroneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit डिफॉल्ट: noLimit-
count1 से 50 डिफॉल्ट: 10-
search_domain_filterstring-
search_promptstring-
search_resultboolean डिफॉल्ट: true-
tool_streamboolean डिफॉल्ट: false-
toolsarray डिफॉल्ट: []-
tool_choiceobject-
GLM 5.2 API का पूरा संदर्भ Kimi K2.7 Code API का पूरा संदर्भ

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: सीमाएं और नोट्स

Kimi K2.7 Code

256K संदर्भ, फ़ंक्शन कॉलिंग, JSON मोड संरचित आउटपुट और $0.015 प्रति आह्वान कॉल पर अंतर्निहित वेब खोज के साथ टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है। सोच हमेशा चालू रहती है और इसे अक्षम नहीं किया जा सकता है; रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। तापमान और अन्य सैंपलिंग ओवरराइड को नजरअंदाज कर दिया जाता है क्योंकि मॉडल सेवा फिक्स्ड सैंपलिंग सेटिंग्स का उपयोग करती है। एपीआई के माध्यम से कॉल करने वाले मल्टी-स्टेप फ़ंक्शन को सहायक संदेश को उसके reasoning_content फ़ील्ड के साथ फिर से चलाना चाहिए।

GLM 5.2 और Kimi K2.7 Code को कैसे कॉल करें

GLM 5.2 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id glm-5-2 उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को glm-5-2 या kimi-k2-7-code पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5-2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: परीक्षण और गाइड

prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।

चार तरह से कोडिंग परीक्षण: Kimi K2.7 कोड, DeepSeek V4 Pro, Qwen3.7 Max, और GLM 5.2 प्रत्येक एक एकल HTML फ़ाइल से एक स्व-खेल ब्रेकआउट गेम प्रस्तुत करता है।गाइड Kimi बनाम DeepSeek बनाम Qwen बनाम GLM: AI कोडिंग मॉडल की तुलना Kimi K2.7 कोड बनाम DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Max vs GLM 5.2, वही तीन संकेत, प्रत्येक में एक शॉट। सभी चार को लाइन काउंट... किमी K2.7 कोड बनाम GLM 5.2 तुलना कवरगाइड Kimi K2.7 कोड बनाम GLM 5.2: किस कोडिंग एपीआई का उपयोग करना है Kimi K2.7 कोड सस्ता है और हमेशा चालू तर्क के साथ छवि और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है। जीएलएम 5.2 में 1M संदर्भ विंडो और...

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: आम सवाल

GLM 5.2 और Kimi K2.7 Code में क्या अंतर है?

दोनों मॉडल 16 जून 2026 को रिलीज़ हुए थे। GLM 5.2 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Kimi K2.7 Code की 256K। सिर्फ Kimi K2.7 Code द्वारा स्वीकार किए जाने वाले इनपुट प्रकार: इमेज, वीडियो। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।

GLM 5.2 और Kimi K2.7 Code में से किसकी दर कम है?

इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए Kimi K2.7 Code की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।

क्या मैं अपना इंटीग्रेशन दोबारा बनाए बिना GLM 5.2 और Kimi K2.7 Code के बीच बदल सकता हूं?

हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।

क्या मैं इंटीग्रेट करने से पहले ब्राउज़र में GLM 5.2 और Kimi K2.7 Code आज़मा सकता हूं?

हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।

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