Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2：オープンな兆パラメータMoEモデルのベンチマーク、ライセンス、サービスコスト比較

中国の3つの研究所が現在、オープンウェイトリーダーボードのトップを占めています。Moonshot AIのKimi K3、DeepSeek V4 Pro、Zhipu AIのGLM-5.2はすべてスパース混合専門家（MoE）モデルであり、100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、長期コーディングとエージェントワークロードを対象としています。この記事では、AIチームが実際に決定する3つの軸—測定能力、ライセンス条件、サービスコスト—でこれらを比較します。

「兆パラメータ」はKimi K3（2.8兆）とDeepSeek V4 Pro（1.6兆）に当てはまります。GLM-5.2は総パラメータ7440億で、3つの中で最も小さいです。K3が出荷される前にオープンウェイト分野をリードしていたため、その地位を得ています。

Kimi K3は2.8兆パラメータのStable LatentMoEモデルで、トークンあたり16/896のエキスパートを活性化します。Moonshotは正確な活性化パラメータ数を公開していません。K3はネイティブビジョン、100万トークンのコンテキストウィンドウ、常時オン推論を追加します。Moonshotはこれを最初のオープン3T級モデルと呼んでいます。

DeepSeek V4 Proは1.6兆パラメータのMoEで、活性化パラメータ490億、384のルーティングエキスパートと1つの共有エキスパートを使用します。100万トークンのコンテキストウィンドウと38.4万の最大出力を備えています。より小さなV4 Flashバリアント（総パラメータ2840億、活性化130億）は、より安価なワークロードをカバーします。ウェイトはHugging Faceで入手可能です。

GLM-5.2は7440億パラメータのMoEで、活性化パラメータ約400億、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。ZhipuはHighおよびMax推論モードで出荷し、APIアクセスが付属しています。

ベンチマークに関して、ベンダー報告のスコアは異なるハーネスを使用するため、ベンチマークごとの数値がラボ間で一致することはほとんどありません。中立的な比較器はArtificial Analysis Intelligence Indexであり、同じスイートで3つすべてをスコアリングします。そのインデックスで、Kimi K3は約57、DeepSeek V4 Pro（Max推論）は44、GLM-5.2は51をスコアリングします。K3は全体で3位で、Claude Fable 5とGPT-5.6 Solに次ぎ、Opus 4.8やGPT-5.5に匹敵します。GLM-5.2はK3が出荷されるまでオープンウェイトのトップスポットを保持していました。

コーディングベンチマークも同様の話ですが、注意点があります。Moonshotの独自のテーブルは、K3とGLM-5.2を一致したハーネスで実行します。そこでは、K3がすべての共有ベンチマークでGLM-5.2を大きくリードしています。たとえば、DeepSWEではK3が67.5、GLM-5.2が46.2；SWE MarathonではK3が42.0、GLM-5.2が13.0です。

DeepSeekはMoonshotのテーブルに表示されないため、その数値は別のテストから来ています。DeepSeek-V4-Pro-MaxはSWE-bench Verifiedで80.6%をスコアリングし、これはリリース時のオープンウェイト最高で、Gemini 3.1 Proと同等です。また、MRCR 1Mで83.5を記録し、深刻なロングコンテキスト能力を確認しています。GLM-5.2はSWE-bench Proで62.1をスコアリングし、GPT-5.5の58.6をわずかに上回りました。

したがって、K3は測定能力で3つの中で最も強力です。DeepSeek V4 Proは孤立したコーディングタスクで競争力があります。GLM-5.2はK3に劣りますが、有能なオープンウェイトオプションです。

ライセンスに関して、3つすべてがオープンウェイトモデルとして出荷されますが、実際のステータスは現在異なります。DeepSeek V4 ProはMITライセンスで、ウェイトは初日からHugging Faceにあります。GLM-5.2もMITライセンスで、完全なウェイトはzai-org組織の下でHugging Faceにあります。両方とも、無制限の商用利用、ファインチューニング、セルフホスティングを今すぐ許可します。

Kimi K3は例外です。Moonshotは2026年7月27日までにウェイトを公開することを約束しており、修正MITライセンスの下で期待されています。それまでは、K3はAPIとKimiアプリを介してのみ使用可能です。Moonshotの最近の修正MIT条件は、1つの帰属条項を追加します。それは月間アクティブユーザーが1億を超えた場合にのみトリガーされます。

サービスコストに関して、APIリスト価格はこれらのモデルを明確に分けます。Kimi K3の入力は100万トークンあたり3.00ドル、出力は15.00ドル、キャッシュ入力は0.30ドル。DeepSeek V4 Proの入力は0.43ドル、出力は0.87ドル、キャッシュ入力は約0.0036ドル。GLM-5.2の入力は1.40ドル、出力は4.40ドル、キャッシュ入力は0.26ドル。

DeepSeek V4 Proはコストリーダーであり、大きな差をつけています。リスト出力レートで、1ドルでV4 Proから約115万出力トークン、GLM-5.2から約22.7万、K3から約6.7万が得られます。

Artificial Analysisは、すべてのモデルを1つのブレンドされた7:2:1キャッシュ/入力/出力ベースで価格設定し、ベンダーの枠組みを取り除きます。そのベースで、K3は100万トークンあたり2.31ドル、GLM-5.2は0.90ドル、DeepSeek V4 Proは0.18ドルとリストされています。タスクあたりのコストでは、同じソースがK3を0.94ドル、GLM-5.2を0.32ドル、DeepSeek V4 Proを0.04ドルと報告しています。

速度も異なります。Artificial AnalysisはGLM-5.2を約168トークン/秒と測定しており、DeepSeek V4 ProとKimi K3の約62を大きく上回っています。Moonshotはコーディングワークロードで90%以上のキャッシュヒット率を報告しており、これによりK3の実効入力コストは100万トークンあたり0.30ドルに下がります。

セルフホスティングは異なる制約です。GLM-5.2（7440億パラメータ）はBF16で1TB以上のVRAMが必要で、FP8で約8台のH200が必要です。DeepSeek V4 Pro（1.6兆パラメータ）はさらに必要です。Kimi K3は最も重く：Moonshotは64以上のアクセラレータを推奨しており、ほとんどのチームにとってローカルサービスは手の届かないところにあります。K3はより広いハードウェアサポートのためにMXFP4ウェイトとMXFP8活性化を使用します。

どのモデルがどのジョブに適しているか？最も低いトークンあたりコストで強力なコーディング品質を求めるなら、DeepSeek V4 Proが明確な選択です。そのウェイトはダウンロード可能で、ライセンスはクリーンで、出力価格は両方のライバルを下回ります。最高の測定能力を求めるなら、Kimi K3がリードしますが、出力価格が5倍から17倍で、7月27日までダウンロード可能なウェイトはありません。GLM-5.2はその間に位置します：K3より安く、両方のライバルより速く、今日セルフホスト可能で、そのサイズが示唆する以上に有能です。

検証の深さとライセンスの明確さに基づいて選択する予定なら、今はDeepSeekとGLMを好みます。最高のベンチマークスコアを追い求めるバイヤーは、K3のウェイトを待つか、APIプレミアムを支払います。