AnswersPublished22 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...
Opublikowane przezEdytowane za pomocą DeepSeek-V4-ProObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- 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 producenta [1][3][5].
- 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].
- Kimi K2.6 to lider w scenariuszach z użyciem narzędzi (HLE z narzędziami 54,0%, DeepSearchQA 92,5 F1) i oferuje otwarte wagi, przy czym jego okno kontekstowe 256K jest najmniejsze [4][5].
AI Prompt
openai.comCreate 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
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 |
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
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"?
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].
What are the key points to validate first?
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 producenta [1][3][5].
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].
Sources
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 ...