Über dieses Video
Die Ära der Claude-Dominanz neigt sich einem abrupten Ende zu, da neue Open-Source-Modelle die Führung übernehmen. In diesem Video gehe ich eingehend auf einen direkten Vergleich zwischen GLM 5.2 und dem brandneuen Kimmy K2.7 Code ein, um herauszufinden, welches Modell in einer realen Programmierumgebung wirklich die Nase vorn hat. Zu den wichtigsten Erkenntnissen gehören: - Ein Vergleich des 1-Mio.-Kontextfensters von GLM mit den visuellen Schlussfolgerungsfähigkeiten von Kimmy. - Eine Live-Demo von „Agent Swarms“, die Designänderungen in einer kompletten Anwendung verbreiten. - Praxistests der vollständig von KI erstellten Filter- und Sortierfunktionen. - Eine Analyse der monatlichen Preisstrukturen und der Frage, welcher Tarif Entwicklern das beste Preis-Leistungs-Verhältnis bietet. - Warum diese Modelle endlich ein Vertrauensniveau erreichen, das mit den führenden proprietären Systemen vergleichbar ist.
Open-Source-KI-Modelle sind längst keine Außenseiter mehr: Sie sind der neue Standard für professionelle Entwickler.
Die Landschaft der KI-gestützten Programmierung verändert sich gerade vor unseren Augen. Während viele Entwickler noch immer an die bekannten Namen gebunden sind, beweist eine neue Welle von Modellen wie GLM 5.2 und Kimmy K2.7 Code, dass sich die Kluft zwischen Open-Source- und proprietären Giganten rasch schließt.
Die Konkurrenten: GLM 5.2 und Kimmy K2.7
Bei meinen jüngsten Tests habe ich diese beiden Schwergewichte gegeneinander antreten lassen, um zu sehen, welches von beiden eine Refaktorisierung einer realen Codebasis bewältigen kann. GLM 5.2 bringt ein riesiges Kontextfenster mit einer Million Token mit, während Kimmy K2.7 Code mit integrierten Fähigkeiten zum visuellen Schlussfolgern kontert.
Wichtige Leistungskennzahlen
Eines der auffälligsten Merkmale der Kimmy-Code-Umgebung ist der Einsatz von „Agent-Schwärmen“. Im Gegensatz zur herkömmlichen sequenziellen Verarbeitung ermöglicht dies mehreren Agenten, Änderungen gleichzeitig auf einer gesamten Website zu übernehmen. In unserem Test wurden damit erfolgreich das Design aktualisiert und komplexe Filterfunktionen zu einer Lead-Liste hinzugefügt – und das mit minimalem Aufwand.
Visuelles Denken vs. Kontextumfang
Bei dieser Diskussion geht es oft darum, was Ihnen in Ihrem Arbeitsablauf wichtiger ist.
- GLM 5.2: Ideal für umfangreiche Projekte, bei denen es entscheidend ist, den gesamten Code im Kontext zu betrachten.
- Kimmy K2.7: Ideal für Frontend-Entwickler, die ein Modell benötigen, das UI-Komponenten „sehen“ und darüber Schlussfolgerungen ziehen kann.
Das Urteil
Wir nähern uns einem Punkt, an dem diese Modelle das Zuverlässigkeitsniveau von „Opus 4.5“ erreichen. Auch wenn sie möglicherweise weiterhin eher gezielte Aufgaben erfordern als umfassende, weitreichende Backend-Überarbeitungen, sind sie doch mehr als fähig, Frontend-Arbeiten auf professionellem Niveau zu bewältigen.
Wenn Sie Ihren Arbeitsablauf modernisieren und möglicherweise Abonnementkosten einsparen möchten, verdienen diese Modelle einen festen Platz auf Ihrem Terminal. Wir „spielen“ nicht mehr nur mit KI herum, sondern setzen sie tatsächlich ein.
Transkript▾
GLM 5.2 ist gerade zusammen mit Kimmy K2.7 Code erschienen, und es gibt viele Diskussionen darüber, welches der beiden Programme tatsächlich das bessere ist. Heute werden wir diese Frage klären. Ich habe bereits ein Video zu GLM 5.2 gedreht, das offenbar über bessere Entwurfsfunktionen verfügt als Fable, aber die Entscheidung überlasse ich euch. Werfen wir nun einen Blick auf Kimmy K2.7 Code, ein codespezifisches Modell, um zu sehen, wie es abschneidet.
Derzeit ist es über die API oder den Kimmy-Code verfügbar. Kimmy K2.7 ist ein visuelles Modell, das heißt, es kann Bilder verarbeiten, während GLM 5.2 ausschließlich auf Text basiert, dafür aber einen wesentlich größeren Kontextumfang bietet. Ich führe zwar nicht besonders viele visuelle Analysen durch, aber es ist dennoch ein nützliches Werkzeug.
Was die Preise angeht, kostet der „Moderate“-Tarif etwa 15 Dollar im Monat, während die „Pro“-Variante für das tägliche Programmieren Bezeichnungen wie „Allegretto“ oder „Allegro“ verwendet. Ich bin mir nicht sicher, warum sie italienische Musikbegriffe verwenden, aber wir werden das Abonnement abschließen und es ausprobieren.
Ich nutze ein Formular zur Lead-Erfassung, an dessen Stelle zuvor GLM 5.2 endete. Das Ziel ist es, die Detailseite der Vorlage mit einer modernen Optik neu zu gestalten, ohne die Funktionalität zu verändern. Kimmy Code scheint von Grund auf neu entwickelt worden zu sein, anstatt die Gemini-CLI zu nutzen. Ich werde den „Auto-Permission-Modus“ und den „Plan-Modus“ aktivieren, um zu sehen, wie das Tool diese Aufgabe bewältigt.
Das Kontextfenster ist bereits ziemlich groß, daher muss ich darauf achten, es nach jeder Aufgabe zu leeren. Interessanterweise erstellt Kimmy automatisch Pläne und nutzt sogar „Agentenschwärme“, um mehrere Seiten gleichzeitig zu bearbeiten.
Das neue Design ist funktional und sieht recht gut aus. Ich habe außerdem darum gebeten, die Lead-Liste um Filter nach Name, Status und Unternehmen zu erweitern. Obwohl einige Ratenbeschränkungen erreicht wurden, hat der „Agent Swarm“ die Designänderungen und Filterfunktionen erfolgreich auf der gesamten Website übernommen.
Ein Vergleich der beiden: Es ist ein Kopf-an-Kopf-Rennen. GLM verfügt über das 1-M-Kontextfenster, Kimmy hingegen über visuelles Schlussfolgern. Beide erreichen ein Leistungsniveau, bei dem man ihnen tatsächlich professionelle Arbeit anvertrauen kann. Sie eignen sich perfekt für gezielte Aufgaben oder das Refactoring von Code, der ursprünglich von Modellen wie Opus erstellt wurde. Insgesamt sind beide fantastische Werkzeuge für das Arsenal jedes Entwicklers.