Kimi vs 智谱GLM：长文本处理能力谁更强？
在长文本处理领域，Kimi和智谱GLM-4是两座绕不开的高山。Kimi以200万字超长上下文震惊业界，GLM-4则凭借清华技术底蕴和多模态能力稳扎稳打。但谁更适合你的场景？
一句话结论：读论文、分析代码库选Kimi；需要多模态理解+API稳定性的企业场景选GLM-4。
一、价格对比
| 模型 | 输入 ($/M) | 输出 ($/M) | 免费额度 |
|---|---|---|---|
| Kimi (moonshot-v1) | $0.35 | $1.40 | 15元体验金 |
| GLM-4-Flash | 免费 | 免费 | 完全免费 |
| GLM-4-Air | $0.05 | $0.06 | 100万tokens/天 |
| GLM-4-Plus | $0.70 | $0.70 | 无 |
智谱在免费策略上极为激进，GLM-4-Flash完全免费且质量不低，是目前最值得白嫖的模型之一。
二、长文本能力对决
Kimi的200万字上下文是当前业界天花板。实测效果：
- 可以一次性读完三本《三体》全集并准确回答细节问题
- 分析大型代码库时不会遗漏关键依赖
- 学术论文综述场景效率极高
GLM-4的128K上下文虽然不如Kimi，但实用中基本够用，且多模态理解能力使其在图文混合文档上更胜一筹。
三、选型建议
选Kimi：需要处理超长文档、代码库分析、论文综述
选GLM-4：企业级API需求、多模态场景、成本敏感的日常应用
最佳实践：GLM-4-Flash处理日常简单任务(免费)，Kimi处理超长文本专项任务。
AI模型价格计算器
用价格计算器实时对比所有模型的费用。