Kimi K2.5和GLM5：2025年中国用户AI入门，从这两个免费工具开始
Kimi K2.5和GLM5：2025年中国用户AI入门，从这两个免费工具开始
你是不是也经历过这样的挫败感——
听说ChatGPT特别厉害，兴冲冲去注册，结果手机号验证这关就把你挡在门外。好不容易找到方法，充值又失败，信用卡被拒，加密货币又不会玩。注册成功了？响应慢得像拨号上网，有时候直接超时。更惨的是，账号用了两周被封，一切归零。
这不是你一个人的遭遇。国内AI圈里流传着一个段子："学AI的第一课，不是学提示词，是学怎么注册账号。"
这篇文章就是为了让这个段子成为历史。
2025年，中国用户已经不需要翻墙、不需要海外信用卡、不需要任何注册障碍，就能用上真正顶级的AI工具。Kimi K2.5和GLM5，是我目前推荐给所有新手的两张入场券——免费、好用、中文理解一流。
读完这篇，今天就能上手。
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第一章：两个工具，先建立基本认知
在深入之前，先给你一张全局地图，知道我们在聊什么量级的东西。
| 对比维度 | Kimi K2.5 | GLM5（智谱清言） | | 开发商 | 月之暗面（Moonshot AI） | 智谱AI | | 上下文长度 | 200万token（行业顶级） | 128K token | | 免费额度 | 每月有限免费次数，基础功能无限制 | 注册即有免费额度，每日刷新 | | 联网搜索 | 支持 | 支持 | | 文件上传 | 支持（PDF/Word/Excel等） | 支持 | | 工具调用 | 一般 | 较强（适合开发者） | | 最适合谁 | 内容处理、日常问答、文档分析 | 逻辑推理、代码、工具调用 | | 访问地址 | kimi.moonshot.cn | chatglm.cn |💡 一句话记住两者定位：Kimi是你的超强文字助手，GLM5是你的逻辑推理搭档。
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第二章：Kimi K2.5——200万token上下文意味着什么？
它的核心竞争力在哪里
200万token的上下文，这个数字对新手来说可能没什么感觉，换算一下：一本《红楼梦》大约是60万汉字，200万token大概能装下3-4本《红楼梦》的文字量。这意味着什么？你可以把一份200页的法律合同、一份完整的年度财报、甚至一整本技术文档直接丢给Kimi，让它帮你分析、摘要、提问——不用担心"内容太长被截断"的问题。
这是GPT-4o的标准版（128K token）做不到的事。
实测：50页合同，30秒出摘要
我曾经把一份52页的商业合作协议上传给Kimi K2.5，用这个提示词：
提示词模板①——文档分析
> 请仔细阅读这份合同，完成以下任务：
1. 用300字以内总结合同核心条款
2. 列出对乙方（我方）不利的条款，并标注页码
3. 指出合同中表述模糊、存在法律风险的地方
4. 给出你的综合评估：这份合同是否值得签署？
输出结果让我惊讶：不到30秒，Kimi给出了结构清晰的四段分析，精准找出了三处对乙方不利的条款，还标注了页码——完全可以作为律师审阅前的初步参考。
免费额度的边界
Kimi的基础对话功能对普通用户基本是无限制的，文件上传和长文档处理每月有一定次数限制。对于日常使用来说，免费额度完全够用；如果你是高频用户，可以考虑升级会员或通过API调用（后面会说）。
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第三章：GLM5——智谱AI的逻辑推理利器
GLM系列的背景
智谱AI是清华大学计算机系孵化的公司，GLM系列模型在国内学术圈和开发者圈有相当高的认可度。在C-Eval（中文综合能力评测）和CMMLU（中文多任务语言理解）等主流中文基准测试中，GLM系列一直保持在国内模型的第一梯队。
GLM5在推理能力上有明显提升，特别是数学推导、逻辑分析、代码生成这三个维度。
它和Kimi最本质的区别
如果说Kimi的强项是"读懂大量文字"，那GLM5的强项是"想清楚复杂问题"。
举个具体例子：我用同一个问题测试了两个模型——
测试问题： 一家公司有100名员工，其中60%是男性。男性员工中有40%是管理层，女性员工中有50%是管理层。请问：整个公司管理层中，女性占比是多少？
- Kimi K2.5：给出了正确答案，但推导过程略显跳跃
- GLM5：逐步列出计算过程，每一步都有清晰标注，最后还主动验证了答案的合理性
对于需要严谨推理的场景，GLM5的输出更值得信赖。
GLM5对开发者更友好
GLM5的工具调用（Function Calling）能力比Kimi更成熟，如果你想把AI接入自己的工作流、写自动化脚本，GLM5的API文档和示例更完善，调试体验更好。
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第四章：手把手实操——5个真实场景，今天就能用
场景①：写一封商务邮件（推荐用Kimi）
很多人写商务邮件最头疼的是"措辞是否得体"。试试这个模板：
提示词模板②——商务邮件
> 请帮我写一封商务邮件，要求如下：
- 收件人：[对方公司名]的[对方姓名/职位]
- 目的：[例如：跟进上周的合作提案，询问对方的决策进度]
- 语气：专业但不失亲切，不要过于正式
- 字数：200-300字
- 结尾：留下进一步沟通的空间
>
背景信息：[简单描述你们的关系和上次沟通的内容]
Kimi对中文商务语境的把握非常准确，生成的邮件通常不需要大幅修改。
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场景②：分析PDF报告（推荐用Kimi）
上传文件后，用这个提示词：
提示词模板③——PDF分析
> 这是一份[行业/类型]报告，请帮我：
1. 提炼3-5个最重要的核心观点
2. 找出报告中的关键数据和图表结论
3. 用通俗的语言解释其中最难理解的概念
4. 告诉我：作为[你的身份/职业]，这份报告对我最有价值的信息是什么？
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场景③：规划一周学习计划（两者均可）
提示词模板④——学习计划
> 我想在接下来一周系统学习[主题，例如：Python基础]。
我的情况：
- 每天可用时间：[X小时]
- 当前水平：[完全零基础/有一点基础]
- 学习目标：[例如：能写简单的数据处理脚本]
>
请给我一个具体的每日学习计划，包括：
- 每天学什么内容
- 推荐的学习资源（优先推荐免费资源）
- 每天的实践练习题
- 如何检验当天的学习成果
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场景④：写Python代码（推荐用GLM5）
提示词模板⑤——代码生成
> 请帮我写一段Python代码，功能是：[具体描述功能]
要求：
- 代码要有详细的中文注释
- 包含错误处理
- 告诉我需要安装哪些库（给出pip安装命令）
- 最后给我一个使用示例
>
我的Python版本是3.x，运行环境是[Windows/Mac/Linux]
GLM5在代码生成上的准确率和注释质量明显优于很多同类模型，特别适合新手学编程。
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场景⑤：联网搜索行业资讯（两者均可）
Kimi和GLM5都支持联网搜索，直接问：
"请搜索[行业/话题]最近一个月的重要动态，整理成一份简报，包括事件摘要和你的简要分析。"
这个功能对需要持续跟踪行业信息的从业者来说非常实用，相当于一个7×24小时在线的信息助理。
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第五章：进阶玩法——用API解锁更多可能
如果你只是日常聊天和文件分析，网页版完全够用。但如果你想批量处理文档、搭建自动化工作流、或者把AI能力嵌入自己的程序，就需要用到API了。
API是什么？为什么值得学？
API简单理解就是：让你的程序能直接"调用"AI的能力，不需要手动打开网页、复制粘贴。比如：
- 每天自动抓取50篇行业新闻，让AI整理成摘要发到你的邮箱
- 批量处理100份简历，自动筛选符合条件的候选人
- 给自己的产品接入AI对话功能
最简单的API调用示例
# 10行代码调用Kimi K2.5 / GLM5
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="你的API Key",
base_url="https://api.884819.xyz/v1" # 聚合API入口，一个Key搞定多个模型
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshot-v1-8k", # 切换GLM5只需把这里改成 "glm-4-flash"
messages=[{"role": "user", "content": "用一句话解释什么是大语言模型"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
把这段代码复制到你的Python环境里，填上API Key，直接运行——你就完成了第一次AI API调用。
关于API管理的一个实用建议
很多人反映，直接用官方API有个麻烦：Kimi和GLM5各有各的Key、各有各的接口格式，想同时用两个模型，得维护两套代码，免费额度用完还得各自充值，非常碎片化。
这里推荐一个我们团队一直在用的方式：通过聚合API平台统一管理。
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💡 推荐工具
如果你想同时调用 Kimi K2.5、GLM5 及其他几十个主流模型，可以试试聚合API平台：[api.884819.xyz](https://api.884819.xyz)
✅ 一个Key管理所有模型，切换只需改一个参数
✅ 完全兼容OpenAI SDK格式，上面的示例代码直接能跑
✅ 注册即送免费额度，新手友好，无需海外信用卡
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写在最后：工具从来不是门槛
很多人对AI的恐惧，本质上是对"不知道从哪里开始"的恐惧。
今天这篇文章给你的答案很简单：打开 kimi.moonshot.cn 或 chatglm.cn，注册账号，把你今天最头疼的一个工作任务丢给它，看看它能给你什么。
不要想太多，先用起来。用了才有感觉，有感觉才知道怎么提升。
Kimi K2.5适合你处理大量文字、分析文档、写作润色；GLM5适合你做逻辑推理、写代码、需要严谨输出的场景。两个都免费，两个都值得收藏。
至于API和自动化工作流，等你把网页版用熟了，自然会有"我想要更多"的冲动——那时候再来找我。
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📌 下期更刺激
Kimi和GLM5单独用已经很强，但如果告诉你：有一种方法可以让这两个模型互相协作——一个负责起草，一个负责审核挑错，最终输出质量直接翻倍——
《AI工作流实战：让Kimi和GLM5组队帮你干活》下周我们来聊这个，关注我，别错过。
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