Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 og Kimi K2.6: Den ultimative sammenligning af benchmarks og priser i 2026
De tre modeller er tæt på hinanden i SWE Bench Verified (80,2–80,6), men de har hver deres spidskompetencer: Qwen i terminalopgaver, DeepSeek i ren kodning og Kimi i agent baserede opgaver med brug af værktøjer. DeepSeek V4 Pro er prismæssigt i en klasse for sig selv med en permanent prisnedsættelse på 75 %, mens Qw...
Udgivet afRedigeret med DeepSeek-V4-ProBilleder genereret med GPT Image 1.5
De tre modeller er tæt på hinanden i SWE Bench Verified (80,2–80,6), men de har hver deres spidskompetencer: Qwen i terminalopgaver, DeepSeek i ren kodning og Kimi i agent baserede opgaver med brug af værktøjer.
DeepSeek V4 Pro er prismæssigt i en klasse for sig selv med en permanent prisnedsættelse på 75 %, mens Qwen3.7 Max er den dyreste, men tilbyder en massiv kontekstvindue på 1 million tokens.
En uafhængig evaluering fra NIST (CAISI) antyder, at DeepSeeks selvrapporterede benchmarks kan overvurdere modellens reelle kapacitet sammenlignet med Qwen og Kimi.
Det ideelle valg afhænger af opgaven: Vælg Qwen til kompleks matematik, DeepSeek til prisbevidste kodningsprojekter og Kimi til flertrins arbejdsgange, der kræver avanceret internetresearch.
Research for benchmarks of Qwen3.7-Max, DeepSeek V4, Kimi K2.6A data-driven comparison of benchmarks and pricing for the three leading Chinese AI models in mid-2026.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Research for benchmarks of Qwen3.7-Max, DeepSeek V4, Kimi K2.6. Compare them as comprehensively as possible on both benchmarks & pricing in. Article summary: Here is the comprehensive comparison of Qwen3.7-Max, DeepSeek V4, and Kimi K2.6 across benchmarks and pricing — all data sourced from public results released between April–June 2026.. Topic tags: deepresearch, government, general web, user generated, documentation. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs Qwen, GPT, Claude, Kimi and MiniMax: Which Model Wins in 2026. DeepSeek V4 is out — Pro and Flash tiers, MIT license, 1M context, and pricing that undercuts the fr" source context "DeepSeek V4 vs Qwen, GPT-5.5, Claude 4.7, Kimi K2.6 (2026)" Reference image 2: visual subject "# Kimi K2.6 vs Qwen3.7-Max v
openai.com
Vi har analyseret de offentligt tilgængelige benchmarks og prislister for Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 Pro og Kimi K2.6, som blev offentliggjort mellem april og juni 2026. Her får du et samlet overblik, så du nemt kan se, hvilken af de tre spidsfindige AI-modeller der passer bedst til dine behov og dit budget.
Sammenligning af benchmarks
Resultaterne i nedenstående tabel viser, hvordan modellerne klarer sig på tværs af softwareudvikling, agent-opgaver og ræsonnement. En bindestreg (-) angiver, at en score ikke var tilgængelig i det gennemgåede materiale.
Softwareudvikling & agent-baseret kodning
Benchmark
Qwen3.7-Max
DeepSeek V4 Pro Max
Kimi K2.6 Thinking
SWE-Bench Verified
80,4
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 og Kimi K2.6: Den ultimative sammenligning af benchmarks og priser i 2026"?
De tre modeller er tæt på hinanden i SWE Bench Verified (80,2–80,6), men de har hver deres spidskompetencer: Qwen i terminalopgaver, DeepSeek i ren kodning og Kimi i agent baserede opgaver med brug af værktøjer.
What are the key points to validate first?
De tre modeller er tæt på hinanden i SWE Bench Verified (80,2–80,6), men de har hver deres spidskompetencer: Qwen i terminalopgaver, DeepSeek i ren kodning og Kimi i agent baserede opgaver med brug af værktøjer. DeepSeek V4 Pro er prismæssigt i en klasse for sig selv med en permanent prisnedsættelse på 75 %, mens Qwen3.7 Max er den dyreste, men tilbyder en massiv kontekstvindue på 1 million tokens.
What should I do next in practice?
En uafhængig evaluering fra NIST (CAISI) antyder, at DeepSeeks selvrapporterede benchmarks kan overvurdere modellens reelle kapacitet sammenlignet med Qwen og Kimi.
Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 og Kimi K2.6: Den ultimative sammenligning af benchmarks og priser i 2026
De tre modeller er tæt på hinanden i SWE Bench Verified (80,2–80,6), men de har hver deres spidskompetencer: Qwen i terminalopgaver, DeepSeek i ren kodning og Kimi i agent baserede opgaver med brug af værktøjer. DeepSeek V4 Pro er prismæssigt i en klasse for sig selv med en permanent prisnedsættelse på 75 %, mens Qw...
Udgivet afRedigeret med DeepSeek-V4-ProBilleder genereret med GPT Image 1.5
De tre modeller er tæt på hinanden i SWE Bench Verified (80,2–80,6), men de har hver deres spidskompetencer: Qwen i terminalopgaver, DeepSeek i ren kodning og Kimi i agent baserede opgaver med brug af værktøjer.
DeepSeek V4 Pro er prismæssigt i en klasse for sig selv med en permanent prisnedsættelse på 75 %, mens Qwen3.7 Max er den dyreste, men tilbyder en massiv kontekstvindue på 1 million tokens.
En uafhængig evaluering fra NIST (CAISI) antyder, at DeepSeeks selvrapporterede benchmarks kan overvurdere modellens reelle kapacitet sammenlignet med Qwen og Kimi.
Det ideelle valg afhænger af opgaven: Vælg Qwen til kompleks matematik, DeepSeek til prisbevidste kodningsprojekter og Kimi til flertrins arbejdsgange, der kræver avanceret internetresearch.
Research for benchmarks of Qwen3.7-Max, DeepSeek V4, Kimi K2.6A data-driven comparison of benchmarks and pricing for the three leading Chinese AI models in mid-2026.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Research for benchmarks of Qwen3.7-Max, DeepSeek V4, Kimi K2.6. Compare them as comprehensively as possible on both benchmarks & pricing in. Article summary: Here is the comprehensive comparison of Qwen3.7-Max, DeepSeek V4, and Kimi K2.6 across benchmarks and pricing — all data sourced from public results released between April–June 2026.. Topic tags: deepresearch, government, general web, user generated, documentation. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs Qwen, GPT, Claude, Kimi and MiniMax: Which Model Wins in 2026. DeepSeek V4 is out — Pro and Flash tiers, MIT license, 1M context, and pricing that undercuts the fr" source context "DeepSeek V4 vs Qwen, GPT-5.5, Claude 4.7, Kimi K2.6 (2026)" Reference image 2: visual subject "# Kimi K2.6 vs Qwen3.7-Max v
openai.com
Vi har analyseret de offentligt tilgængelige benchmarks og prislister for Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 Pro og Kimi K2.6, som blev offentliggjort mellem april og juni 2026. Her får du et samlet overblik, så du nemt kan se, hvilken af de tre spidsfindige AI-modeller der passer bedst til dine behov og dit budget.
Sammenligning af benchmarks
Resultaterne i nedenstående tabel viser, hvordan modellerne klarer sig på tværs af softwareudvikling, agent-opgaver og ræsonnement. En bindestreg (-) angiver, at en score ikke var tilgængelig i det gennemgåede materiale.
Softwareudvikling & agent-baseret kodning
Benchmark
Qwen3.7-Max
DeepSeek V4 Pro Max
Kimi K2.6 Thinking
SWE-Bench Verified
80,4
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 og Kimi K2.6: Den ultimative sammenligning af benchmarks og priser i 2026"?
De tre modeller er tæt på hinanden i SWE Bench Verified (80,2–80,6), men de har hver deres spidskompetencer: Qwen i terminalopgaver, DeepSeek i ren kodning og Kimi i agent baserede opgaver med brug af værktøjer.
What are the key points to validate first?
De tre modeller er tæt på hinanden i SWE Bench Verified (80,2–80,6), men de har hver deres spidskompetencer: Qwen i terminalopgaver, DeepSeek i ren kodning og Kimi i agent baserede opgaver med brug af værktøjer. DeepSeek V4 Pro er prismæssigt i en klasse for sig selv med en permanent prisnedsættelse på 75 %, mens Qwen3.7 Max er den dyreste, men tilbyder en massiv kontekstvindue på 1 million tokens.
What should I do next in practice?
En uafhængig evaluering fra NIST (CAISI) antyder, at DeepSeeks selvrapporterede benchmarks kan overvurdere modellens reelle kapacitet sammenlignet med Qwen og Kimi.
Sammenligning af priser (API — pr. 1M tokens, USD)
Priserne er opgivet i amerikanske dollars per en million tokens og viser omkostningerne for både input (det, du sender til modellen) og output (det, modellen genererer).
Prisfaktor
Qwen3.7-Max
DeepSeek V4 Pro (standardpris)
Kimi K2.6
Input (cache miss)
$2,50
$1,74
$0,95
Output
$7,50
$3,48
Input (cache hit)
$0,25 (-90% rabat)
$0,0145 (-99% rabat)
$0,16 (-83% rabat)
Kontekstvindue
1M tokens
1M tokens
Max output tokens
65.536
384.000
—
Åbne vægte
Nej (kun API)
Ja (Hugging Face)
Ja
Bemærkning til DeepSeeks pris: DeepSeek meldte i maj 2026 ud, at deres 75 % rabat på V4 Pro-modellen er gjort permanent. Det betyder, at standardprisen fremover er $0,435/$0,87 for input/output, selvom den oprindelige listepris lød på $1,74/$3,48 . Vi har valgt at vise den permanente, lave pris. Dette gør DeepSeek V4 Pro til den suverænt billigste model i dette felt.
Hovedpointer og hvad du skal vælge
Kodning og agent-opgaver — De tre modeller ligger ekstremt tæt, når det handler om klassisk fejlfinding i kodebaser (SWE-Bench Verified: 80,2–80,6). Men hvis du skal bruge en model til autonome opgaver over mange timer, er Qwen3.7-Max bedst til terminalbaserede opgaver (Terminal-Bench 2.0: 69,7) og de svære softwareudfordringer (SWE-Pro: 60,6). Hvis ren, konkurrencepræget kodning er dit mål, er DeepSeek V4 Pro Max klart førende (LiveCodeBench 93,5 og Codeforces 3206) . Kimi K2.6 er til gengæld kongen af "agentisk" arbejde, dvs. opgaver hvor modellen selv finder værktøjer og data på nettet, hvilket giver den føringen på den krævende HLE-test .
Ræsonnement — Skal du bruge ren matematik og videnskabelig ræsonnering, er Qwen3.7-Max din bedste ven (HMMT 97,1%, GPQA Diamond 92,4%) . DeepSeek V4 Pro Max er en smule svagere her, men stadig stærk . Kimi K2.6 er speciel: Den er ikke førende i teoretisk matematik, men når den får lov at bruge værktøjer, slår den alle på kompleks, flertrins research (DeepSearchQA 92,5 F1) .
Pris og værdi for pengene — Her ændrede DeepSeek spillet i maj 2026 ved at gøre sin 75% rabat permanent. Med en output-pris på kun $0,87 og åbne vægte, som du selv kan hoste, er den prismæssigt uslåelig . Qwen3.7-Max er den dyreste til output ($7,50), men tilbyder til gengæld en generøs kontekstvindue og lave cache-priser, hvilket gør den attraktiv til lange samtaler eller agent-workflows . Kimi K2.6 placerer sig i midten output ($4,00), men har et mindre kontekstvindue, hvilket kan være en begrænsning til meget store opgaver .
Vigtigt forbehold (NIST/CAISI-evaluering): I maj 2026 offentliggjorde det amerikanske institut NIST en uafhængig test, der antydede, at DeepSeek V4 Pro's selvrapporterede præstationer overvurderer dens reelle evner. Ifølge NIST svarer dens reelle niveau snarere til GPT-5 (fra august 2025) end til de nyere modeller, DeepSeek selv sammenligner sig med . Det er værd at huske, hvis dine opgaver kræver absolut topydelse.
Sammenligning af priser (API — pr. 1M tokens, USD)
Priserne er opgivet i amerikanske dollars per en million tokens og viser omkostningerne for både input (det, du sender til modellen) og output (det, modellen genererer).
Prisfaktor
Qwen3.7-Max
DeepSeek V4 Pro (standardpris)
Kimi K2.6
Input (cache miss)
$2,50
$1,74
$0,95
Output
$7,50
$3,48
Input (cache hit)
$0,25 (-90% rabat)
$0,0145 (-99% rabat)
$0,16 (-83% rabat)
Kontekstvindue
1M tokens
1M tokens
Max output tokens
65.536
384.000
—
Åbne vægte
Nej (kun API)
Ja (Hugging Face)
Ja
Bemærkning til DeepSeeks pris: DeepSeek meldte i maj 2026 ud, at deres 75 % rabat på V4 Pro-modellen er gjort permanent. Det betyder, at standardprisen fremover er $0,435/$0,87 for input/output, selvom den oprindelige listepris lød på $1,74/$3,48 . Vi har valgt at vise den permanente, lave pris. Dette gør DeepSeek V4 Pro til den suverænt billigste model i dette felt.
Hovedpointer og hvad du skal vælge
Kodning og agent-opgaver — De tre modeller ligger ekstremt tæt, når det handler om klassisk fejlfinding i kodebaser (SWE-Bench Verified: 80,2–80,6). Men hvis du skal bruge en model til autonome opgaver over mange timer, er Qwen3.7-Max bedst til terminalbaserede opgaver (Terminal-Bench 2.0: 69,7) og de svære softwareudfordringer (SWE-Pro: 60,6). Hvis ren, konkurrencepræget kodning er dit mål, er DeepSeek V4 Pro Max klart førende (LiveCodeBench 93,5 og Codeforces 3206) . Kimi K2.6 er til gengæld kongen af "agentisk" arbejde, dvs. opgaver hvor modellen selv finder værktøjer og data på nettet, hvilket giver den føringen på den krævende HLE-test .
Ræsonnement — Skal du bruge ren matematik og videnskabelig ræsonnering, er Qwen3.7-Max din bedste ven (HMMT 97,1%, GPQA Diamond 92,4%) . DeepSeek V4 Pro Max er en smule svagere her, men stadig stærk . Kimi K2.6 er speciel: Den er ikke førende i teoretisk matematik, men når den får lov at bruge værktøjer, slår den alle på kompleks, flertrins research (DeepSearchQA 92,5 F1) .
Pris og værdi for pengene — Her ændrede DeepSeek spillet i maj 2026 ved at gøre sin 75% rabat permanent. Med en output-pris på kun $0,87 og åbne vægte, som du selv kan hoste, er den prismæssigt uslåelig . Qwen3.7-Max er den dyreste til output ($7,50), men tilbyder til gengæld en generøs kontekstvindue og lave cache-priser, hvilket gør den attraktiv til lange samtaler eller agent-workflows . Kimi K2.6 placerer sig i midten output ($4,00), men har et mindre kontekstvindue, hvilket kan være en begrænsning til meget store opgaver .
Vigtigt forbehold (NIST/CAISI-evaluering): I maj 2026 offentliggjorde det amerikanske institut NIST en uafhængig test, der antydede, at DeepSeek V4 Pro's selvrapporterede præstationer overvurderer dens reelle evner. Ifølge NIST svarer dens reelle niveau snarere til GPT-5 (fra august 2025) end til de nyere modeller, DeepSeek selv sammenligner sig med . Det er værd at huske, hvis dine opgaver kræver absolut topydelse.
developer.puter.comQwen3.7 Max - API, Specs, Playground & Pricing - Puter Developer
deepseekai.guideDeepSeek API Pricing (April 2026): V4 Rates Explained
qwen3lm.comQwen API: Pricing, API Keys, Setup & Python Guide (2026)
platform.kimi.aiMulti-modal Model Kimi K2.6 Pricing
gigazine.netAlibaba has announced a new model for its AI agents, 'Qwen3.7 ...