Kimi K2.7 Code vs GLM 5.2: Hangisi Daha İyi Kod Yazar?

Eğer sadece kararı istiyorsanız: saf kodlama için GLM 5.2 daha güçlü varsayılan seçenektir — bağımsız zeka puanlarında öndedir, çoğu ön yüz ve karmaşık uygulama geliştirmesinde kazanır ve repo ölçeğinde çalışma için 1M token bağlam sunar. Kimi K2.7 Code, daha ucuz giriş tokenlarına, yerel görüntü/video girdisine veya araç ağırlıklı bir agent döngüsüne ihtiyaç duyduğunuzda daha iyi tercihtir; burada daha düşük çağrı başı maliyeti zamanla birikir. Aynı kodlama görevlerini ikisinde de çalıştırdığımda, ikisi de eşit derecede doğruydu — ancak temiz algoritmik problemlerde Kimi cevaba tokenların çok küçük bir kısmıyla ulaştı. Yayınlanan teknik özellikler, her modelin nasıl yapılandırıldığına göre değişir; bu yüzden aşağıdaki tablolar resmi Z.ai ve Moonshot verilerini, bağımsız kıyaslamaları ve kendi çalışmalarımı bir araya getirir. (Kimi K2.7 Code bazen "Kimi 2.7 Code" olarak aranır — aynı modeldir.)

Gerçekten farklı olan özellikler

Her iki model de Haziran 2026'da dört gün arayla piyasaya sürüldü, her ikisi de Çin laboratuvarlarından açık-ağırlıklı Mixture-of-Experts (MoE) sistemlerdir ve ikisi de agentic kodlamayı hedefler. Aşağıdaki tablo, fiyatlandırma, hız ve zeka verilerini Artificial Analysis'in bağımsız endeksinden (13 Temmuz 2026'da kontrol edildi), bağlam ve lisansı Z.ai'nin ve Moonshot AI'nin kendi belgelerinden, indirimli oranı ise OpenRouter'ın canlı model sayfalarından alır.

Pratikte işin büyük kısmını iki fark belirler. GLM 5.2, bir bütün depoyu ona verdiğiniz anda önem kazanan dört kat daha büyük bir bağlam penceresine sahiptir (1M vs 256K). Kimi K2.7 Code girişte yerel olarak çok modludur — ona bozuk bir arayüzün ekran görüntüsünü ya da bir tasarım maketini verebilirsiniz; metin odaklı olan GLM 5.2 ise bunu ayrı bir OCR adımı olmadan kabul edemez.

Uygulamalı: Aynı görevleri ikisi üzerinden de çalıştırdım

Karşılaştırmalı ölçütler bir şeydir; iki modeli aynı problemi çözerken izlemek ise bambaşka bir şeydir. 13 Temmuz 2026’da her modele (temperature 0, aynı promptlar) üç bağımsız kodlama görevi gönderdim ve çıktıları uç durum test paketlerine karşı değerlendirdim: 32-bit taşma sınırlaması olan, LeetCode tarzı bir string-to-integer ayrıştırıcısı (17 assertion), sıralı iki dizinin medyanı (8 assertion) ve bozuk bir binary search için bir hata düzeltme (10 assertion).

Manşet şu: ikisi de her durumda tamamen doğruydu, ancak GLM 5.2 oraya ulaşmak için yaklaşık 7,5× daha fazla çıktı tokenı ve 4,5× daha fazla gerçek süre harcadı. GLM varsayılan olarak yoğun bir düşünme aşaması yürütür ve buna ihtiyaç duymayan problemlerde bu muhakeme saf bir ek yüktür. Liste çıktı oranlarında bu paket Kimi’de yaklaşık $0.005, GLM’de ise yaklaşık $0.039 tuttu.

Bu, algoritmik görevler üzerinde küçük, tek çalıştırmalı bir örnektir — bir benchmark değildir — ve front-end veya uzun ajanlı çalışmaları kapsamaz. Ancak desen, üzerinde hareket etmek için yeterince tutarlıdır: iyi tanımlanmış problemler için Kimi K2.7 Code, size aynı cevabı çok daha ucuz ve hızlı şekilde verirken, GLM’nin ek düşünmesi daha zor ve daha açık uçlu işlerde maliyetini hak eder (aşağıdaki maliyet bölümüne bakın).

GLM 5.2'nin ayarları sayılarını nasıl değiştirir

GLM 5.2'nin öne çıkan rakamları, onu nasıl çalıştırdığınıza göre değişir; bu yüzden iki teknik özellik sayfası aynı model için farklı sayılar verebilir. Karşılaştırmadan önce netleştirmeniz gereken üç ayar:

Çaba seviyesi. GLM 5.2, birkaç akıl yürütme-çabası seviyesi sunar. Yüksek çabalı "max" ayarında, Artificial Analysis'in zeka endeksinde 51 puan alır; daha düşük çabalı bir ayar ise yaklaşık 40'a yaklaşır. Bu ayar aynı zamanda token maliyetini de belirler — yukarıdaki testte GLM'nin Kimi'nin tokenlarının yaklaşık 7,5 katını kullanmasına neden olan şey buydu. Zor problemler için yüksek çaba kullanın; basit olanlar için bunu azaltın.

Bağlam gösterimi. Kimi'nin penceresi 256K'dır, bazen 262K olarak yazılır. Bu aynı sınırdır — tam olarak 262.144 token, yalnızca farklı şekilde yuvarlanmıştır.

Hizmet sağlayıcı. GLM 5.2'nin verimliliği, ana makineye bağlı olarak yaklaşık 59 ile 205 token/saniye arasında değişir; Kimi, standart katmanında yaklaşık 50 tok/s civarındadır ve daha hızlı yüksek hızlı katmanlara sahiptir. Bir hız sayısının anlamlı olması için bir sağlayıcının ona eşlik etmesi gerekir.

Kodlamada karşı karşıya: görev düzeyindeki sonuçlar ne gösteriyor

Görev görev görünüm, toplu bir puandan daha kullanışlıdır. Her iki modeli de aynı kodlama ve araç kullanımı test setlerinden geçiren composio'nun Temmuz 2026 bire bir karşılaştırmasında, modeller tek birinin baskın çıkmasından ziyade görev türüne göre birbirlerine üstünlük sağlarlar.

Terminal-Bench zor görevlerinde, composio'nun çalışmasında aynı seviyeyi tamamladılar — her biri beş çözüm — ancak farklı sorunlarda. GLM 5.2, güvenlik açığı düzeltme ve dosya sıkıştırmayı çözdü; Kimi K2.7 Code ise regex ağırlıklı mantık ve tensor-parallelism çalışmalarını üstlendi. Hiçbiri baskın değildi; farklı kör noktaları var.

Aynı çalıştırmada 22 gerçek dünya SaaS otomasyon görevi üzerinde GLM, Kimi'nin 0.775'ine karşı 0.800 ile öne geçti — gerçek ama dar bir fark. Boşluk, bir GitHub reposundaki son commit'i alma gibi yapılandırılmış iş akışlarında genişledi; burada GLM, Kimi'nin 0.45'ine karşı kusursuz 1.00 aldı.

Front-end, GLM’in en net avantajı. Topluluk raporlarının örtüştüğü yer burası: r/ZaiGLM ve r/opencodeCLI içindeki Reddit başlıklarında geliştiriciler, UI’yi bir prompt’tan oluşturma ve stillendirme konusunda GLM 5.2’yi tekrar tekrar daha güçlü seçenek olarak nitelendiriyor ("for front end, glm 5.2 blows every model out of the water," bir r/opencodeCLI gönderisinde). Gününüz React bileşenleri ve açılış sayfalarıyla geçiyorsa, karar verdiren fark bu olur.

Ajanlı ve araç kullanımı döngüleri Kimi lehine eğiliyor. Composio'nun tool-calling paketinde, Kimi işi toplam 1,78 $ harcama ile tamamladı; buna karşılık GLM'nin harcaması 2,55 $ oldu ve çalışma notlarında Kimi'nin özellikleri tam isteğin biraz ötesine genişlettiği belirtildi. Araç çağrısı başına ödeme yaptığınız uzun otonom döngülerde, bu daha düşük maliyet zamanla birikir.

Maliyet: token başına daha ucuz vs görev başına daha ucuz

Fiyat listesine hızlı bir bakışın yanıltıcı olduğu yer burasıdır. Kimi K2.7 Code’un etiket fiyatı daha düşüktür — milyon giriş tokenı başına $0.95, GLM’in $1.40’ına karşı (GLM, en ucuz OpenRouter rotasında $0.42’ye düşer). Burada dursaydınız, Kimi bütçe dostu seçenek gibi görünürdü.

Ancak token başına fiyat faturanız değildir; önemli olan görev başına tüketilen token sayısıdır — ve bu sayı işin türüne bağlı olarak her iki yönde de değişir. Temiz algoritmik görevlerimde, GLM’nin varsayılan düşünme geçişi token sayısını şişirerek Kimi’yi aynı cevaplar için yaklaşık 8× daha ucuz hale getirdi. Ancak composio’nun daha zor SaaS otomasyon çalışması tersini buldu: GLM 5.2 çözülen sorun başına daha ucuzdu — çözüm başına yaklaşık $0.99, Kimi’nin $1.17’sine karşı — çünkü açık uçlu görevlerde ekstra muhakemesi, daha az pahalı yeniden denemeyle çalışan cevaplara ulaştı. Reddit test kullanıcıları da aynı gerilimi anlatıyor: Kimi’nin ücreti düşük, ama bazı işlerde “daha fazla token kullanıyor”.

Pratik kural: maliyeti duyurulan orana göre değil, gerçek iş yükünüze göre tahmin edin. İkisini de bir gün boyunca temsili bir görev üzerinde çalıştırın — aynı sağlayıcı, aynı çaba kademesi ve aynı araç bütçesiyle — ve toplam faturayı karşılaştırın. Gerçek harcamanızı yansıtan tek sayı budur ve yukarıdaki iki çalıştırmanın gösterdiği gibi, kazanan görev karmaşıklığına göre değişir.

Hangisini seçmelisiniz

• Front-end ve karmaşık uygulama üretimi → GLM 5.2. En tutarlı kalite avantajına sahip ve UI işleri için r/ZaiGLM ile r/opencodeCLI başlıklarında favori.

• Depo ölçeğinde veya uzun bağlamlı işler → GLM 5.2. 1M token pencere, Kimi'nin 256K sınırını aşan tüm kod tabanlarını yönetir.

• İyi tanımlanmış, yüksek hacimli görevler → Kimi K2.7 Code. Benim denememde aynı doğru cevaplara yaklaşık 7.5× daha az token ile ulaştı — problem net olduğunda gerçek bir maliyet ve gecikme avantajı.

• Ekran görüntüsü veya tasarım odaklı kodlama → Kimi K2.7 Code. Yerel görüntü ve video girişi, GLM'nin tek başına karşılayamayacağı zorunlu bir gereksinimdir.

• Bütçe hassasiyetli, araç yoğun ajanlar → Kimi K2.7 Code. Gözlemlenen daha düşük tool-loop harcaması, uzun otonom döngüler boyunca birleşerek artar.

• Lisans kesinliğiyle self-hosting → GLM 5.2. MIT lisansı ve daha küçük 753B ayak izi, on-prem kullanımı daha erişilebilir kılar; Kimi'nin trilyon parametre ölçeğini kendi başınıza çalıştırmak çok daha zordur.

Her modele nasıl erişilir

İkisi de open-weight olduğundan, üç yolunuz var. Resmi API’ler — GLM 5.2 için Z.ai ve Kimi K2.7 Code için Moonshot AI — size kanonik uç noktaları ve en güncel ağırlıkları sağlar. OpenRouter gibi toplayıcılar ise ikisini tek bir anahtarın arkasında sunar ve çoğu zaman en ucuz canlı GLM ücretini de verir (milyon token başına yaklaşık $0.42 / $1.32); bu da onları A/B test etmek için işi oldukça kolaylaştırır; programlama için OpenRouter modelleri rehberimiz yönlendirme ödünleşimlerini ele alıyor. Kendi sunucunuzda çalıştırma GLM 5.2 için daha ulaşılabilirdir — MIT lisansı ve 753B parametreleri, topluluk tarafından yapılan kuantize sürümleri pratik kılar; ancak donanım eşiği yine de yüksektir. Kimi'nin 1T-parametrelik ayak izi, yerel dağıtımı çoğu tek GPU kurulumunun erişiminin dışına çıkarır.

Zaten GLM’i kapalı modellere karşı karşılaştıran ekipler için, GLM 5.2 API rehberimiz sağlayıcı fiyatlandırmasını daha ayrıntılı olarak ele alıyor.

SSS

GLM 5.2, kodlama için Kimi K2.7 Code’dan daha mı iyi?

Ön uç, karmaşık uygulama oluşturma ve büyük depo görevleri için — evet, GLM 5.2 bağımsız puanlarda ve topluluk tercihlerinde önde. Ancak algoritmik testlerimde doğruluk açısından başa başlardı; burada Kimi çok daha token-verimliydi. Kimi ayrıca araç ağırlıklı ajan döngülerinde ve görüntü girdisi gerektiren her türlü görevde öne geçiyor.

Hangisi daha ucuz, Kimi K2.7 mi yoksa GLM 5.2 mi?

Bu göreve bağlıdır. Kimi, token başına daha düşük giriş fiyatına sahiptir ($0.95 vs $1.40) ve temiz kodlama işlerimde yaklaşık 8× daha ucuzdu çünkü GLM çok daha fazla token üretti. Daha zor ajan tabanlı çalışmalarda, composio GLM’yi çözülen görev başına daha ucuz buldu. Etiket fiyatı yerine gerçek bir görevdeki toplam harcamayı karşılaştırın.

GLM 5.2 veya Kimi K2.7’yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?

GLM 5.2 daha erişilebilir seçenektir — 753B parametreyle MIT lisanslıdır, bu nedenle topluluk tarafından kuantize edilmiş sürümler pratiktir, ancak yine de ciddi donanıma ihtiyacınız olacak. Kimi K2.7 Code'un trilyon parametreli MoE yapısı, çoğu geliştirici için kendi kendine barındırmayı pratik olmaktan çıkarır; barındırılan API ise gerçekçi yoldur.

Görsel girişi destekliyorlar mı?

Kimi K2.7 Code, metin, resim ve video girdilerini doğal olarak kabul eder. GLM 5.2 yalnızca metin tabanlıdır ve ekran görüntülerini veya tasarım dosyalarını okumak için ayrı bir OCR ya da görsel modele ihtiyaç duyar.

Bağlam penceresi boyutları nelerdir?

GLM 5.2, 1M token'a kadar destekler (maksimum çıktı 128K). Kimi K2.7 Code, 256K token'ı destekler (tam olarak 262,144). Tüm depo bağlamı için, GLM belirleyici bir avantaja sahiptir.

Kimi K2.7, K2.6'dan bir gerileme mi?

Bazı Reddit kullanıcıları, K2.7'nin görev başına K2.6'dan daha fazla token tükettiğini ve aynı hızda etkin maliyeti artırdığını bildiriyor; diğerleri ise K2.7'nin daha güçlü ajanik davranışını tercih ediyor. K2.6'ya güveniyorsanız, düz bir yükseltme varsaymak yerine geçiş yapmadan önce kendi görevlerinizde benchmark yapın.

Sonuç

GLM 5.2’yi varsayılan kodlama modeliniz yapın: ön uçta daha güçlüdür, tüm bir repo’yu bağlam içinde tutar ve daha yüksek bağımsız puanlar elde eder. İş, görüntü girdisi gerektirdiğinde, uzun ve çok araç kullanan ajanlar çalıştırdığınızda ya da benim denemelerimin gösterdiği gibi GLM’in doğruluğunu tokenların çok küçük bir kısmıyla yakaladığı, yüksek hacimli ve net biçimde tanımlanmış görevlerde Kimi K2.7 Code’u tercih edin. Her iki durumda da karşılaştırdığınız herhangi bir rakamın arkasındaki sürümü, çaba kademesini ve sağlayıcıyı kontrol edin, ardından ikisini de bir gün boyunca kendi görevinizde test edin.

İlgili okuma:

• GLM 5.2 API: fiyatlandırma ve sağlayıcı rehberi

• GLM 5.2 ile Opus 4.6 karşılaştırması

• Programlama için en iyi OpenRouter modelleri