Kampf der KI-Giganten: Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 und Kimi K2.6 im großen Vergleich
Coding Agenten: Alle drei Modelle liegen beim SWE Bench Verified extrem eng beieinander (80,2 – 80,6 %). Logisches Denken: Qwen3.7 Max erreicht Spitzenwerte bei Mathematik Wettbewerben (HMMT 97,1 %) und GPQA Diamond (92,4 %).
Veröffentlicht vonBearbeitet mit DeepSeek-V4-ProBilder erstellt mit GPT Image 1.5
Coding Agenten: Alle drei Modelle liegen beim SWE Bench Verified extrem eng beieinander (80,2 – 80,6 %).
Logisches Denken: Qwen3.7 Max erreicht Spitzenwerte bei Mathematik Wettbewerben (HMMT 97,1 %) und GPQA Diamond (92,4 %).
Preise: DeepSeek V4 Pro ist mit 0,87 $ pro 1 Mio. Ausgabe Tokens unschlagbar günstig – dank einer 75 % Preissenkung.
Kontext: Qwen3.7 Max und DeepSeek V4 Pro bieten ein riesiges Kontextfenster von 1 Mio.
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.
KI-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
Hier ist der umfassende Vergleich der drei KI-Schwergewichte Qwen3.7-Max, DeepSeek V4 Pro Max und Kimi K2.6 – von Coding-Benchmarks über logisches Denken bis hin zu den API-Preisen. Alle Daten stammen aus öffentlichen Ergebnissen, die zwischen April und Juni 2026 veröffentlicht wurden.
Benchmark-Vergleichstabelle
Softwareentwicklung & Agentenbasiertes Coding
Benchmark
Qwen3.7-Max
DeepSeek V4 Pro Max
Kimi K2.6 Thinking
SWE-Bench Verified
80,4 %
Studio Global AI
Setzen Sie Ihre Recherche fort
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Wie lautet die kurze Antwort auf „Kampf der KI-Giganten: Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 und Kimi K2.6 im großen Vergleich“?
Coding Agenten: Alle drei Modelle liegen beim SWE Bench Verified extrem eng beieinander (80,2 – 80,6 %).
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Coding Agenten: Alle drei Modelle liegen beim SWE Bench Verified extrem eng beieinander (80,2 – 80,6 %). Logisches Denken: Qwen3.7 Max erreicht Spitzenwerte bei Mathematik Wettbewerben (HMMT 97,1 %) und GPQA Diamond (92,4 %).
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Preise: DeepSeek V4 Pro ist mit 0,87 $ pro 1 Mio. Ausgabe Tokens unschlagbar günstig – dank einer 75 % Preissenkung.
Kampf der KI-Giganten: Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 und Kimi K2.6 im großen Vergleich
Coding Agenten: Alle drei Modelle liegen beim SWE Bench Verified extrem eng beieinander (80,2 – 80,6 %). Logisches Denken: Qwen3.7 Max erreicht Spitzenwerte bei Mathematik Wettbewerben (HMMT 97,1 %) und GPQA Diamond (92,4 %).
Veröffentlicht vonBearbeitet mit DeepSeek-V4-ProBilder erstellt mit GPT Image 1.5
Coding Agenten: Alle drei Modelle liegen beim SWE Bench Verified extrem eng beieinander (80,2 – 80,6 %).
Logisches Denken: Qwen3.7 Max erreicht Spitzenwerte bei Mathematik Wettbewerben (HMMT 97,1 %) und GPQA Diamond (92,4 %).
Preise: DeepSeek V4 Pro ist mit 0,87 $ pro 1 Mio. Ausgabe Tokens unschlagbar günstig – dank einer 75 % Preissenkung.
Kontext: Qwen3.7 Max und DeepSeek V4 Pro bieten ein riesiges Kontextfenster von 1 Mio.
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openai.com
Hier ist der umfassende Vergleich der drei KI-Schwergewichte Qwen3.7-Max, DeepSeek V4 Pro Max und Kimi K2.6 – von Coding-Benchmarks über logisches Denken bis hin zu den API-Preisen. Alle Daten stammen aus öffentlichen Ergebnissen, die zwischen April und Juni 2026 veröffentlicht wurden.
Benchmark-Vergleichstabelle
Softwareentwicklung & Agentenbasiertes Coding
Benchmark
Qwen3.7-Max
DeepSeek V4 Pro Max
Kimi K2.6 Thinking
SWE-Bench Verified
80,4 %
Studio Global AI
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Wie lautet die kurze Antwort auf „Kampf der KI-Giganten: Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 und Kimi K2.6 im großen Vergleich“?
Coding Agenten: Alle drei Modelle liegen beim SWE Bench Verified extrem eng beieinander (80,2 – 80,6 %).
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Coding Agenten: Alle drei Modelle liegen beim SWE Bench Verified extrem eng beieinander (80,2 – 80,6 %). Logisches Denken: Qwen3.7 Max erreicht Spitzenwerte bei Mathematik Wettbewerben (HMMT 97,1 %) und GPQA Diamond (92,4 %).
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Preise: DeepSeek V4 Pro ist mit 0,87 $ pro 1 Mio. Ausgabe Tokens unschlagbar günstig – dank einer 75 % Preissenkung.
Preisvergleichstabelle (API – pro 1 Mio. Tokens, USD)
Preiskomponente
Qwen3.7-Max
DeepSeek V4 Pro
Kimi K2.6
Input (Cache Miss)
2,50 $
0,435 $ (1,74 $ Listenpreis)
0,95 $
Output
7,50 $
0,87 $ (3,48 $ Listenpreis)
Cache Hit (Input)
0,25 $ (-90 %)
0,0036 $ (-99 %)
0,16 $ (-83 %)
Kontextfenster
1 Mio. Tokens
1 Mio. Tokens
Max. Ausgabe-Tokens
65.536
384.000
—
Open Weights
Nein (nur API)
Ja (Hugging Face)
Ja
Hinweis zur DeepSeek-Preisgestaltung: DeepSeek führte eine 75-%-Einführungsaktion bis zum 31. Mai 2026 durch, wodurch der Pro-Preis auf 0,435 $/0,87 $ (Input/Output) sank. Diese Aktion wurde inzwischen dauerhaft übernommen . Die Tabelle zeigt die dauerhaft gültigen Preise.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Coding & Agenten-Benchmarks — Die drei Modelle sind beim SWE-Bench Verified extrem dicht beieinander (Spanne: 80,2–80,6 %). Qwen3.7-Max führt beim Terminal-Bench 2.0 (69,7) und SWE-Pro (60,6), während DeepSeek V4 Pro Max den LiveCodeBench (93,5) und die Codeforces-Wertung (3206) dominiert – die stärksten reinen Coding-Benchmark-Ergebnisse aller getesteten Modelle . Kimi K2.6 führt bei tool-gestützten Bewertungen (HLE mit Tools: 54,0) und DeepSearchQA (92,5 F1), glänzt also besonders bei mehrstufigen Aufgaben mit externen Hilfsmitteln .
Logisches Denken — Qwen3.7-Max erreicht die höchsten Punktzahlen bei Mathematik-Wettbewerben (HMMT 97,1 %, GPQA Diamond 92,4 %) . DeepSeek liegt beim HMMT (95,2 %) und HLE (37,7 %) leicht dahinter . Kimi K2.6 führt bei HLE mit Tools (54,0) und DeepSearchQA (92,5 F1), ist also stärker in suchgestützten und Tool-Szenarien als in reiner Mathematik .
Preis-Leistungs-Verhältnis — DeepSeek V4 Pro ist mit 0,87 $ pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens mit Abstand am günstigsten und bietet zudem offene Gewichte für das Self-Hosting . Qwen3.7-Max ist mit 7,50 $/Mio. Ausgabe-Tokens das teuerste Modell, obwohl Alibaba Batch- und Cache-Rabatte anbietet . Kimi K2.6 liegt mit 4,00 $/Mio. Ausgabe-Tokens im Mittelfeld, bietet aber nur ein Kontextfenster von 256k Tokens im Vergleich zu 1 Mio. bei den anderen beiden .
Wichtiger Vorbehalt (NIST CAISI-Evaluierung): Eine Evaluierung des NIST CAISI vom Mai 2026 ergab, dass die selbstberichteten Benchmarks von DeepSeek V4 Pro seine tatsächlichen Fähigkeiten überschätzen. Die unabhängigen Tests deuten darauf hin, dass die Leistung eher mit GPT-5 (August 2025) als mit Claude Opus 4.6 vergleichbar ist . Dies betrifft nicht Qwen3.7-Max oder Kimi K2.6, deren Ergebnisse nicht im selben Bericht bewertet wurden.
Preisvergleichstabelle (API – pro 1 Mio. Tokens, USD)
Preiskomponente
Qwen3.7-Max
DeepSeek V4 Pro
Kimi K2.6
Input (Cache Miss)
2,50 $
0,435 $ (1,74 $ Listenpreis)
0,95 $
Output
7,50 $
0,87 $ (3,48 $ Listenpreis)
Cache Hit (Input)
0,25 $ (-90 %)
0,0036 $ (-99 %)
0,16 $ (-83 %)
Kontextfenster
1 Mio. Tokens
1 Mio. Tokens
Max. Ausgabe-Tokens
65.536
384.000
—
Open Weights
Nein (nur API)
Ja (Hugging Face)
Ja
Hinweis zur DeepSeek-Preisgestaltung: DeepSeek führte eine 75-%-Einführungsaktion bis zum 31. Mai 2026 durch, wodurch der Pro-Preis auf 0,435 $/0,87 $ (Input/Output) sank. Diese Aktion wurde inzwischen dauerhaft übernommen . Die Tabelle zeigt die dauerhaft gültigen Preise.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Coding & Agenten-Benchmarks — Die drei Modelle sind beim SWE-Bench Verified extrem dicht beieinander (Spanne: 80,2–80,6 %). Qwen3.7-Max führt beim Terminal-Bench 2.0 (69,7) und SWE-Pro (60,6), während DeepSeek V4 Pro Max den LiveCodeBench (93,5) und die Codeforces-Wertung (3206) dominiert – die stärksten reinen Coding-Benchmark-Ergebnisse aller getesteten Modelle . Kimi K2.6 führt bei tool-gestützten Bewertungen (HLE mit Tools: 54,0) und DeepSearchQA (92,5 F1), glänzt also besonders bei mehrstufigen Aufgaben mit externen Hilfsmitteln .
Logisches Denken — Qwen3.7-Max erreicht die höchsten Punktzahlen bei Mathematik-Wettbewerben (HMMT 97,1 %, GPQA Diamond 92,4 %) . DeepSeek liegt beim HMMT (95,2 %) und HLE (37,7 %) leicht dahinter . Kimi K2.6 führt bei HLE mit Tools (54,0) und DeepSearchQA (92,5 F1), ist also stärker in suchgestützten und Tool-Szenarien als in reiner Mathematik .
Preis-Leistungs-Verhältnis — DeepSeek V4 Pro ist mit 0,87 $ pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens mit Abstand am günstigsten und bietet zudem offene Gewichte für das Self-Hosting . Qwen3.7-Max ist mit 7,50 $/Mio. Ausgabe-Tokens das teuerste Modell, obwohl Alibaba Batch- und Cache-Rabatte anbietet . Kimi K2.6 liegt mit 4,00 $/Mio. Ausgabe-Tokens im Mittelfeld, bietet aber nur ein Kontextfenster von 256k Tokens im Vergleich zu 1 Mio. bei den anderen beiden .
Wichtiger Vorbehalt (NIST CAISI-Evaluierung): Eine Evaluierung des NIST CAISI vom Mai 2026 ergab, dass die selbstberichteten Benchmarks von DeepSeek V4 Pro seine tatsächlichen Fähigkeiten überschätzen. Die unabhängigen Tests deuten darauf hin, dass die Leistung eher mit GPT-5 (August 2025) als mit Claude Opus 4.6 vergleichbar ist . Dies betrifft nicht Qwen3.7-Max oder Kimi K2.6, deren Ergebnisse nicht im selben Bericht bewertet wurden.
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