What should I do next in practice?

Qwen3.7 Max prowadzi w rozumowaniu matematycznym (GPQA Diamond 92,4%, HMMT 97,1%) i zadaniach agentowych (Terminal Bench 2.0 69,7), lecz jest najdroższy w użyciu [2][7][9].

← Back to Trending

AnswersPublished6 days agoLast edited 2 days ago22 sources

Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 i Kimi K2.6 – starcie gigantów AI pod lupą benchmarków i cen

Ekstremalnie wyrównana walka w kodowaniu: Wszystkie trzy modele osiągają wyniki w przedziale 80,2–80,6% w teście SWE Bench Verified [2][4][5][6]. DeepSeek V4 Pro Max dominuje w surowym kodowaniu (LiveCodeBench 93,5%, ranking Codeforces 3206), ale jego wyniki w testach NIST CAISI są niższe od deklarowanych przez prod...

Search & fact-check with Studio Global AI Browse more Trending pages

422K0

Comparison chart of Qwen3.7-Max, DeepSeek V4, and Kimi K2.6 AI model benchmarks and pricing data — 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

Rynek dużych modeli językowych, zwłaszcza tych tworzonych przez chińskie laboratoria AI, nie zwalnia tempa. W 2026 roku na prowadzenie wyszły trzy nowe konstrukcje – Qwen3.7 Max od Alibaby, DeepSeek V4 Pro i Kimi K2.6 od Moonshot AI. Wszystkie wprowadzono między kwietniem a majem i każda z nich celuje w nieco inny zestaw mocnych stron. Od surowego programowania, przez zadania agentowe, po ekstremalne skalowanie kontekstu.

Przygotowaliśmy kompleksowe porównanie na podstawie publicznie dostępnych danych. Zestawiamy modele nie tylko w benchmarkach, ale i w realnych kosztach API, które dla wielu zespołów będą decydującym czynnikiem wyboru. Ceny podajemy w dolarach amerykańskich za milion tokenów.

Porównanie benchmarków

Trzy flagowe modele zostały przetestowane w szeregu wymagających testów programistycznych, matematycznych i agentowych. Poniżej znajduje się zestawienie ich wyników.

Inżynieria oprogramowania i kodowanie agentowe

Benchmark	Qwen3.7-Max	DeepSeek V4 Pro Max	Kimi K2.6 Thinking
SWE-Bench Verified	80,4	80,6

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

Benchmark	Qwen3.7-Max	DeepSeek V4 Pro Max	Kimi K2.6 Thinking
AA Intelligence Index v4.0	56,6 (#5)	52,0	—
GPQA Diamond	92,4	—	—
HLE (z narzędziami)	41,4	37,7	54,0
HMMT 2026 (Matematyka)	97,1%	95,2%	92,7%
AIME 2026	—	—	96,4%
DeepSearchQA (F1)	—	—	92,5

Składnik ceny	Qwen3.7-Max	DeepSeek V4 Pro	Kimi K2.6
Input (cache miss)	2,50	1,74 (cena promocyjna 0,435 przedłużona na stałe)	0,95
Output	7,50	0,87 (cena stała po promocji)	4,00
Cache Hit (input)	0,25 (-90%)	0,0036 (-99%)	0,16 (-83%)
Okno kontekstowe	1M tokenów	1M tokenów	256K tokenów
Maks. tokenów output	65 536	384 000	—
Otwarte wagi	Nie (tylko API)	Tak (Hugging Face)	Tak

Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 i Kimi K2.6 – starcie gigantów AI pod lupą benchmarków i cen

Porównanie benchmarków

Inżynieria oprogramowania i kodowanie agentowe

Search, cite, and publish your own answer

People also ask

What is the short answer to "Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 i Kimi K2.6 – starcie gigantów AI pod lupą benchmarków i cen"?

What are the key points to validate first?

What should I do next in practice?

Sources

Comments

Rozumowanie i wiedza

Porównanie cen API (za 1 milion tokenów, w USD)

Kluczowe różnice – gdzie który model błyszczy?

Ważne zastrzeżenie – niezależny audyt NIST