Comparativa de modelos
Kimi vs GLM: Kimi K3 y GLM-5.3
Elige Kimi K3 por su mayor puntuación publicada en DeepSWE v1.1 (67.5% frente a 66.9%); GLM-5.3 tiene el menor coste con el volumen de tokens indicado: $0.01840 por 10,000 tokens de entrada y 1,000 de salida facturada.
| Criterio | Ganador | Diferencia | Evidencia |
|---|---|---|---|
| Prueba de programación | Kimi K3 | +0.6 pp diferencia publicada | DeepSWE v1.1: Kimi K3 67.5% vs GLM-5.3 66.9%1 |
| Prueba de razonamiento | Kimi K3 | +4.8 pp diferencia publicada | GPQA Diamond: Kimi K3 92.9% vs GLM-5.3 88.1%1 |
| Coste estimado por solicitud | GLM-5.3 | $0.02660 diferencia por ejemplo | GLM-5.3 $0.01840 vs Kimi K3 $0.0450023 |
Resultados de pruebas oficiales
Resultados de pruebas oficiales
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| Métrica | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 (Resolved)1 | 67.5% · datos declarados por el proveedor, 2026 | 66.9% · datos declarados por el proveedor, 2026 |
| GPQA Diamond (Pass@1)1 | 92.9% · datos declarados por el proveedor, 2026 | 88.1% · datos declarados por el proveedor, 2026 |
| HLE w/ tools (Pass@1)1 | 59.8% · datos declarados por el proveedor, 2026 | 62.5% · datos declarados por el proveedor, 2026 |
| NL2Repo-Bench1 | 58.0 · datos declarados por el proveedor, 2026 | 58.0 · datos declarados por el proveedor, 2026 |
Rendimiento
Rendimiento
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Precios
Precios
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| Métrica | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens23 | $3.00 | $1.40 |
| Salida / 1M tokens23 | $15.00 | $4.40 |
| Ventana de contexto (tokens)23 | 1M | 1M |
| Salida máxima (tokens)23 | 1M | 128K |
| API e ID del modelo23 | moonshotai/kimi-k3 | zai-org/glm-5.3 |
Cuál elegir
Programación, razonamiento, contexto y coste
Kimi K3
- Elige Kimi para programación (DeepSWE: 67.5% frente a 66.9%) y razonamiento evaluado con GPQA (92.9% frente a 88.1% de GLM); la ventaja en programación es pequeña.
- Para salidas largas, el máximo 1M de Kimi supera 128K de GLM; ambos contextos de entrada son 1M.
- Kimi cuesta $0.04500, $0.02660 más que GLM; HLE con herramientas también favorece GLM, 62.5% frente a 59.8%.
GLM-5.3
- Prioriza GLM en HLE con herramientas del mismo informe: 62.5% frente a 59.8%; NL2Repo empata en 58.0.
- La estimación para el volumen de tokens indicado de GLM de $0.01840 es menor que $0.04500 de Kimi; las tarifas de entrada/salida son $1.40/$4.40.
- El límite de salida 128K restringe generaciones largas frente a 1M de Kimi, aunque ambos contextos son 1M.
Metodología
Metodología y fuentes
Las puntuaciones de benchmarks de Kimi K3 y GLM-5.3 usan las condiciones comunes de máximo esfuerzo de razonamiento de la tabla oficial de DeepSeek. HLE con herramientas se muestra separado de HLE sin herramientas. Las filas de AA son referencias a nivel de modelo, mientras que los precios y límites de tokens corresponden a las API de Novita indicadas; la velocidad de transmisión excluye la espera inicial.
Novita AI ofrece tanto Kimi como GLM y publica esta comparación a partir de las fuentes públicas citadas. Los cargos estimados usan un presupuesto fijo de 10,000 tokens de entrada y 1,000 tokens de salida facturada a precios síncronos sin caché, incluido el razonamiento facturado. No se aporta un benchmark privado ni una factura; se excluyen impuestos, reintentos, descuentos y capacidad negociada.
El ejemplo de Kimi frente a GLM modela la espera de 2,000 tokens de razonamiento antes de una respuesta. Combina los valores sin redondear de AA para el tiempo hasta el primer fragmento y la tasa de salida, no los valores redondeados que se muestran; esta suposición define un ejemplo de latencia independiente del coste, no un tiempo de respuesta medido.
- DeepSeek · V4.1 Flash Model Card huggingface.co · Consultado 2026-10-15
- Kimi K3 · Novita AI novita.ai · Consultado 2026-10-15
- GLM-5.3 · Novita AI novita.ai · Consultado 2026-10-15
- Kimi K3 · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · Consultado 2026-10-15
- GLM-5.3 · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · Consultado 2026-10-15
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