Câu trả lờiĐã xuất bản28 thg 4 2026Last edited 6 thg 5 202613 nguồn

Kimi K2.6 so với GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro và Claude: nên chọn gì cho đội phát triển?

Kimi K2.6 là ứng viên đáng thử đầu tiên cho coding agent khối lượng lớn nhờ giá OpenRouter 0,75/3,50 USD mỗi 1 triệu token và ngữ cảnh 262.144 token [26]. GPT 5.5 và Gemini 2.5 Pro có bằng chứng ngữ cảnh 1M rõ hơn trong các nguồn hiện có; Gemini cũng có hỗ trợ voice trong so sánh của DocsBot [45][6].

Tìm kiếm và kiểm chứng sự thật với Studio Global AI Duyệt thêm từ Khám phá

19K0

Abstract comparison of AI coding models Kimi K2.6, GPT-5.5, Gemini and Claude — Kimi K2.6 vs GPT-5.5, Gemini and Claude: The Developer VerdictAI-generated editorial illustration for comparing Kimi K2.6 with GPT-5.5, Gemini and Claude.
Prompt AI
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Kimi K2.6 vs GPT-5.5, Gemini and Claude: The Developer Verdict. Article summary: Kimi K2.6 is a credible lower cost coding agent option: OpenRouter lists 262,144 context tokens and $0.75/$3.50 per 1M input/output tokens, but the evidence does not prove it broadly beats GPT 5.5, Gemini 2.5 Pro or C.... Topic tags: ai, llm, kimi, moonshot ai, openai. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login&redirect=https%3A%2F%2Fmedium.com%2F%40cognidownunder%2Ffour-giants-one-winner-kimi-k2-5-vs-gpt-5-2-vs-claude-opus-4-5-vs-gemi" source context "Four Giants, One Winner: Kimi K2.5 vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro Comparison" Reference image 2: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login&redirect=https
openai.com

Đừng đọc cuộc so sánh này như một trận chung kết để tìm model thông minh nhất nói chung. Với đội kỹ thuật, câu hỏi thực dụng hơn là: model nào hoàn thành tác vụ thật với tổng chi phí thấp nhất, ít retry nhất và đủ ổn định để đưa vào pipeline?

Theo góc nhìn đó, Kimi K2.6 nên được xem trước hết như một model coding-agent chi phí thấp, không phải lựa chọn thay thế toàn diện cho GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro hay Claude. OpenRouter ghi Kimi K2.6 có cửa sổ ngữ cảnh 262.144 token, giá 0,75 USD cho 1 triệu token đầu vào và 3,50 USD cho 1 triệu token đầu ra; trang effective pricing riêng của OpenRouter lại ghi 0,60 USD và 2,80 USD ^[26]^[32]. OpenAI cho biết GPT-5.5 sẽ có mặt qua Responses API và Chat Completions API với giá 5 USD cho 1 triệu token đầu vào, 30 USD cho 1 triệu token đầu ra và cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token ^[45].

Nói ngắn gọn: trong nhóm nguồn này, Kimi dẫn về giá niêm yết; GPT-5.5 và Gemini 2.5 Pro có bằng chứng mạnh hơn về ngữ cảnh 1M ^[45]^[6].

Kết luận nhanh

Kimi K2.6: đáng thử đầu tiên cho coding agent chạy nhiều, sinh code/UI và điều phối nhiều tác tử, nhất là khi chi phí token là nút thắt ^[7]^[31].
GPT-5.5: hợp lý hơn khi bạn cần ngữ cảnh 1 triệu token và muốn bám sát nền tảng API chính chủ của OpenAI, dù giá cao hơn ^[45].
Gemini 2.5 Pro: mạnh trong bài toán ngữ cảnh dài và workflow voice/multimodal; DocsBot liệt kê Gemini 2.5 Pro ở mức ngữ cảnh 1M và có xử lý voice, trong khi Kimi K2.6 không có voice trong so sánh đó ^[6].
Claude: vẫn nên nằm trong danh sách benchmark nghiêm túc, nhưng không nên xếp hạng dứt khoát chỉ từ các nguồn ở đây vì dữ liệu bên thứ ba về ngữ cảnh và giá đang mâu thuẫn ^[16]^[19].

Bảng so sánh nhanh

Tiêu chí	Kimi K2.6	GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro và Claude	Ý nghĩa cho đội kỹ thuật
Giá API	OpenRouter ghi 0,75 USD/1 triệu token đầu vào và 3,50 USD/1 triệu token đầu ra; trang effective pricing ghi 0,60 USD và 2,80 USD ^[26]^[32].	OpenAI nói GPT-5.5 có giá 5 USD/1 triệu token đầu vào và 30 USD/1 triệu token đầu ra ^[45]. Gemini 2.5 Pro được Artificial Analysis theo dõi ở mức 1,25 USD và 10 USD ^[21]. Giá Claude thay đổi giữa các nguồn bên thứ ba ^[2]^[19].	Kimi có lợi thế giá rõ nhất trong bộ nguồn này.
Cửa sổ ngữ cảnh	262.144 token trên OpenRouter ^[26].	GPT-5.5 được OpenAI mô tả với ngữ cảnh 1M ^[45]. So sánh Kimi/Gemini liệt kê Gemini 2.5 Pro ở ngữ cảnh 1M ^[6]. Với Claude, các nguồn bên thứ ba đưa ra mức 200K đến 1M ^[16]^[19].	Kimi đủ lớn cho nhiều repo và tài liệu, nhưng GPT-5.5/Gemini có lợi thế khi cần giữ cực nhiều ngữ cảnh.
Coding và agent	OpenRouter định vị Kimi cho long-horizon coding, sinh UI/UX từ code và điều phối nhiều tác tử ^[7]. DocsBot nói model có thể mở rộng agent swarm tới 300 tác tử con và 4.000 bước phối hợp ^[31].	Một so sánh đánh giá Claude Sonnet 4.6 cao về sinh code, nhưng bộ nguồn này không có benchmark trung lập cho cả bốn nhóm model ^[16].	Kimi nên có mặt trong shortlist cho coding tự động, nhưng vẫn phải test theo tác vụ thật.
Multimodal	Kimi K2.6 được mô tả là multimodal và có thể dùng input hình ảnh ^[7].	DocsBot nói Gemini 2.5 Pro hỗ trợ voice processing còn Kimi K2.6 thì không ^[6]. Một so sánh khác mô tả Google AI hỗ trợ vision, audio và video; Claude hỗ trợ vision và tài liệu ^[16].	Gemini có case rõ hơn cho voice, audio và video trong các nguồn này.
Độ tin cậy benchmark	Model card của Moonshot trên Hugging Face công bố các hàng benchmark về coding, reasoning và knowledge ^[33].	Một bài review lưu ý đánh giá benchmark độc lập còn sơ bộ vì Kimi K2.6 mới được phát hành gần đây ^[34].	Chưa đủ bằng chứng để nói Kimi thắng mọi đối thủ hàng đầu ở mọi bài toán.

Vì sao Kimi K2.6 đáng chú ý

1. Giá token rất cạnh tranh khi chạy ở quy mô lớn

Nếu lấy giá Kimi trên trang OpenRouter chuẩn, GPT-5.5 đắt hơn khoảng 6,7 lần ở token đầu vào và khoảng 8,6 lần ở token đầu ra ^[26]^[45]. Nếu lấy trang effective pricing của OpenRouter, khoảng cách còn lớn hơn vì Kimi được ghi ở mức 0,60 USD/1 triệu token đầu vào và 2,80 USD/1 triệu token đầu ra ^[32].

Kimi cũng rẻ hơn Gemini 2.5 Pro trong các dữ liệu giá hiện có. Artificial Analysis theo dõi Gemini 2.5 Pro ở mức 1,25 USD/1 triệu token đầu vào và 10 USD/1 triệu token đầu ra, trong khi OpenRouter ghi Kimi ở mức 0,75 USD và 3,50 USD ^[21]^[26]. Một trang so sánh Kimi với Gemini dùng mức giá Kimi cao hơn, 0,95 USD và 4,00 USD, nhưng vẫn đặt Kimi thấp hơn Gemini 2.5 Pro ở mức 1,25 USD và 10,00 USD trong chính so sánh đó ^[6].

Với coding agent, giá mỗi token chỉ là phần nổi. Thước đo nên là chi phí cho mỗi tác vụ hoàn tất thành công: model có sửa đúng bug không, có tạo test chạy được không, có retry nhiều không, độ trễ ra sao và tổng số token bị đốt qua nhiều vòng là bao nhiêu.

2. Kimi được định vị rõ cho coding agent, không chỉ chatbot

Kimi K2.6 không được mô tả như một chatbot đa dụng trước tiên. OpenRouter gọi đây là model multimodal thế hệ mới của Moonshot AI, được thiết kế cho long-horizon coding, sinh UI/UX dựa trên code và điều phối nhiều tác tử ^[7]. DocsBot cũng mô tả Kimi K2.6 là model agentic multimodal mã nguồn mở, tập trung vào coding dài hơi, thiết kế dựa trên code, thực thi tự động chủ động và điều phối tác vụ theo swarm ^[31].

Vì vậy, Kimi đặc biệt đáng thử cho các tác vụ như refactor lớn, sinh test, review code, tạo giao diện từ prompt hoặc input hình ảnh, cũng như pipeline chia việc thành nhiều bước phối hợp ^[7]^[31].

3. Có thêm lựa chọn triển khai nhờ hướng mở

Một số nguồn mô tả Kimi K2.6 là open-source hoặc open-weight. GMI Cloud nói Moonshot AI phát hành Kimi K2.6 dưới Modified MIT License, còn DocsBot cũng mô tả model này là open-source ^[28]^[31].

Điểm này có thể quan trọng với các đội muốn linh hoạt hơn mô hình chỉ dùng qua API. Tuy vậy, nếu dùng trong production, vẫn nên kiểm tra lại model card, điều khoản nhà cung cấp và giấy phép hiện hành trước khi dựa vào tuyên bố open-source cho compliance, phân phối lại hoặc triển khai nội bộ.

Vì sao GPT-5.5, Gemini và Claude vẫn có lý do để thắng trong nhiều ca

GPT-5.5: ngữ cảnh 1M và API chính chủ

OpenAI cho biết GPT-5.5 sẽ có qua Responses API và Chat Completions API, giá 5 USD/1 triệu token đầu vào và 30 USD/1 triệu token đầu ra, kèm cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token ^[45]. Mức giá này cao hơn đáng kể so với Kimi trên OpenRouter, nhưng bằng chứng về ngữ cảnh 1M rõ hơn so với niêm yết 262.144 token của Kimi trong các nguồn hiện có ^[45]^[26].

Nếu workload xoay quanh repo rất lớn, bộ tài liệu pháp lý/tài chính dài hoặc phiên làm việc cần giữ tối đa ngữ cảnh, GPT-5.5 xứng đáng được thử sớm.

Gemini 2.5 Pro: ngữ cảnh dài và voice

Gemini 2.5 Pro có case rõ hơn ở ngữ cảnh dài và voice trong các so sánh hiện có. Trang DocsBot về Kimi so với Gemini ghi Gemini 2.5 Pro có ngữ cảnh 1M so với 262K của Kimi, đồng thời nói Gemini hỗ trợ voice processing còn Kimi thì không ^[6]. Một so sánh bên thứ ba khác mô tả Google AI hỗ trợ vision, audio và video ^[16].

Điều đó khiến Gemini trở thành lựa chọn shortlist an toàn hơn cho trợ lý giọng nói, workflow nhiều audio/video hoặc sản phẩm đã gắn chặt với hệ sinh thái AI của Google.

Claude: không loại, nhưng phải kiểm tra số liệu

Claude là nhóm khó xếp hạng nhất chỉ từ các nguồn này. Một so sánh bên thứ ba ghi cửa sổ ngữ cảnh Claude API là 200K token, trong khi nguồn khác nói các model Claude 4.6 có ngữ cảnh 1M ở giá tiêu chuẩn ^[16]^[19]. Dữ liệu giá Claude trong các nguồn bên thứ ba cũng không hoàn toàn thống nhất ^[2]^[19].

Điều đó không có nghĩa Claude yếu. Một so sánh đánh giá Claude Sonnet 4.6 là excellent cho code generation và coi safety/guardrails là điểm khác biệt ^[16]. Kết luận thận trọng hơn là: Kimi có câu chuyện rõ ràng hơn về giá thấp và định vị agent, nhưng Claude vẫn nên được benchmark về chất lượng code, phong cách reasoning và hành vi an toàn.

Nên chọn thế nào trong thực tế?

Kimi K2.6 so với GPT-5.5

Bắt đầu với Kimi nếu chi phí token là ràng buộc chính và 262.144 token ngữ cảnh là đủ cho workload của bạn ^[26]^[32]. Bắt đầu với GPT-5.5 nếu ngữ cảnh 1M hoặc nền tảng API của OpenAI quan trọng hơn giá ^[45].

Kimi K2.6 so với Gemini 2.5 Pro

Bắt đầu với Kimi cho thử nghiệm coding agent giá thấp, sinh code/UI và điều phối tác vụ nhiều bước ^[7]^[26]. Bắt đầu với Gemini 2.5 Pro nếu sản phẩm cần ngữ cảnh 1M, xử lý voice hoặc multimodal audio/video rộng hơn ^[6]^[16].

Kimi K2.6 so với Claude

Đừng chốt quyết định Kimi hay Claude chỉ từ dữ liệu giá và ngữ cảnh bên thứ ba đang mâu thuẫn ^[16]^[19]. Hãy chạy cả hai trên bộ tác vụ đại diện, rồi so sánh tỷ lệ hoàn thành, chất lượng code, hành vi từ chối, độ tin cậy khi gọi tool, độ trễ và tổng chi phí.

Chốt lại

Kimi K2.6 là một model nghiêm túc cho developer vì kết hợp giá niêm yết thấp, cửa sổ ngữ cảnh 262.144 token và định vị rõ cho long-horizon coding cùng multi-agent orchestration ^[26]^[32]^[7]. Nó đặc biệt hấp dẫn với coding agent khối lượng lớn, nơi số token và số lần retry có thể nhanh chóng trở thành phần chi phí đáng kể.

Nhưng từ các nguồn hiện có, chưa thể nói Kimi là model tốt nhất toàn diện. GPT-5.5 và Gemini 2.5 Pro có bằng chứng ngữ cảnh 1M rõ hơn, Gemini có hỗ trợ voice rõ hơn, còn Claude chưa thể xếp hạng sạch sẽ vì dữ liệu bên thứ ba về giá và ngữ cảnh đang xung đột ^[45]^[6]^[16]^[19]. Kết luận an toàn nhất cho đội kỹ thuật là chọn theo workload: benchmark Kimi cạnh GPT-5.5, Gemini và Claude trên chính tác vụ bạn sẽ đưa vào production, rồi quyết định theo tỷ lệ thành công, độ trễ và chi phí cho mỗi kết quả thành công.

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.

Tìm kiếm và kiểm chứng sự thật với Studio Global AI

Bài học chính

Kimi K2.6 là ứng viên đáng thử đầu tiên cho coding agent khối lượng lớn nhờ giá OpenRouter 0,75/3,50 USD mỗi 1 triệu token và ngữ cảnh 262.144 token [26].
GPT 5.5 và Gemini 2.5 Pro có bằng chứng ngữ cảnh 1M rõ hơn trong các nguồn hiện có; Gemini cũng có hỗ trợ voice trong so sánh của DocsBot [45][6].
Claude không nên bị loại khỏi vòng đánh giá, nhưng các nguồn bên thứ ba đang mâu thuẫn về ngữ cảnh và giá, nên cần benchmark trực tiếp [16][19].

Người ta cũng hỏi

Câu trả lời ngắn gọn cho "Kimi K2.6 so với GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro và Claude: nên chọn gì cho đội phát triển?" là gì?

Kimi K2.6 là ứng viên đáng thử đầu tiên cho coding agent khối lượng lớn nhờ giá OpenRouter 0,75/3,50 USD mỗi 1 triệu token và ngữ cảnh 262.144 token [26].

Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?

Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?

Claude không nên bị loại khỏi vòng đánh giá, nhưng các nguồn bên thứ ba đang mâu thuẫn về ngữ cảnh và giá, nên cần benchmark trực tiếp [16][19].

Tôi nên khám phá chủ đề liên quan nào tiếp theo?

Tiếp tục với "Phân tích nghiên cứu: Trẻ học từ nhờ nghe nhiều hơn hay xử lý từ nhanh hơn?" để có góc nhìn khác và trích dẫn bổ sung.

Mở trang liên quan

Tôi nên so sánh điều này với cái gì?

Kiểm tra chéo câu trả lời này với "Trẻ học nói không chỉ nhờ nghe nhiều: cách người lớn đáp lời có liên quan ra sao?".

Mở trang liên quan

Tiếp tục nghiên cứu của bạn

Phân tích nghiên cứu: Trẻ học từ nhờ nghe nhiều hơn hay xử lý từ nhanh hơn?

Ngôn ngữ đầu vào hay tốc độ xử lý từ: điều gì dự báo vốn từ của trẻ?

Trẻ học nói không chỉ nhờ nghe nhiều: cách người lớn đáp lời có liên quan ra sao?

Cách người lớn đáp lời trẻ có liên quan gì đến phát triển ngôn ngữ?

IT Consulting Orange County CA, IT Services, IT Outsourcing - Technijian. # Anthropic Claude Security for Enterprise: What You Need to Know. Anthropic has officially opened Claude

Claude Security beta: Anthropic dùng AI để quét lỗ hổng mã nguồn doanh nghiệp

抽象 AI 介面顯示 Grok 4.3 API、1M context、token 價格與語音波形

Grok 4.3 API: 1 triệu token, giá thấp và tham vọng voice agent của xAI

Trao đổi nghiên cứu

Bạn25 thg 4 2026

Câu hỏi nghiên cứu

How Kimi K2.6 compare to US top AI models?

Studio Global AI25 thg 4 202640 nguồn

Câu trả lời được trích dẫn

Kimi K2.6 looks competitive with top U.S. models, but not clearly dominant overall. The strongest case for it is cost-efficient coding and agent-style workflows; the strongest case for the U.S. leaders is broader multimodality, larger context in some cases, and more mature product ecosystems.^[1]^[2]^[3]^[4]

Where Kimi K2.6 looks strong
- Kimi K2.6 is positioned as an open, multimodal, agent-oriented model with a 262,144-token context window and API pricing around $0.75 per 1M input tokens and $3.50 per 1M output tokens on OpenRouter.^[1]
- Third-party coverage describes it as especially strong for long-horizon coding, UI/code generation, and multi-agent orchestration, rather than just normal chatbot use.^[1]^[5]
- On price, it appears cheaper than premium U.S. frontier models and even cheaper than Gemini 2.5 Pro’s official API price of $1.25 per 1M input and $10.00 per 1M output tokens.^[1]^[2]
Where U.S. top models still appear ahead
- Gemini 2.5 Pro has a much larger official context window of 1M tokens, which matters for very large documents, repositories, and long-running sessions.^[2]
- Third-party comparisons say Gemini 2.5 Pro supports voice processing, while Kimi K2.6 does not in those comparisons.^[6]
- U.S. models also generally have stronger ecosystem advantages: tighter integrations, more mature enterprise support, and better-known safety/governance tooling. I don’t have enough primary-source benchmark evidence here to rank GPT-5 or Claude definitively against Kimi K2.6 on pure intelligence.^[2]^[3]
How I’d compare them in practice
1. For coding agents and cost-sensitive API use: Kimi K2.6 is a serious contender.^[1]^[5]
2. For largest-context work: Gemini 2.5 Pro has the edge.^[2]
3. For safest “default enterprise bet”: U.S. leaders still look stronger because of ecosystem maturity and deployment confidence, though that is partly qualitative rather than benchmark-only.^[2]^[3]
Important caveat
- The available evidence in these search results is mixed: pricing/context data are reasonably supported, including official Google pricing, but many direct “Kimi vs GPT/Claude” performance claims come from aggregators and blog-style sources rather than clear primary benchmark pages.^[1]^[2]^[5] So the fair summary is: Kimi K2.6 is competitive and probably underpriced for its capability, but there is insufficient evidence here to say it broadly beats the top U.S. models overall.^[1]^[5]

If you want, I can turn this into a tighter head-to-head table against GPT-5, Claude, and Gemini by coding, reasoning, context, multimodality, and price.

Nguồn

[2] Claude vs Gemini: Complete Comparison 2026 - GuruSupgurusup.com
Claude Pro: $20/month — access to Opus 4.6 and Sonnet 4.6, extended context, priority access Gemini Advanced: $20/month (bundled with Google One AI Premium) — access to Pro 2.5, 1M context, integration with Google Workspace API pricing is where they diverge...
[6] Kimi K2.6 vs Gemini 2.5 Pro - Detailed Performance & Feature Comparisondocsbot.ai
Gemini 2.5 Pro is 13 months older than Kimi K2.6. Gemini 2.5 Pro has a larger context window (1M vs 262K tokens). Unlike Kimi K2.6, Gemini 2.5 Pro supports voice processing. Pricing Comparison Compare costs for input and output tokens between Kimi K2.6 and...
[7] Kimi K2.6 vs GPT-5.3 Chat - AI Model Comparison | OpenRouteropenrouter.ai
moonshotai Context Length 262K Reasoning Providers 5 Kimi K2.6 is Moonshot AI's next-generation multimodal model, designed for long-horizon coding, coding-driven UI/UX generation, and multi-agent orchestration. It handles complex end-to-end coding tasks acr...
[16] Anthropic vs Google AI 2026: Claude 4 vs Gemini 2.5 Comparedpecollective.com
Feature Comparison Feature Anthropic (Claude API) Google AI (Gemini API) --- Code Generation Quality Excellent (Claude Sonnet 4.6) Very good (Gemini 2.5 Pro) Context Window 200K tokens 1M tokens Reasoning / Analysis Top Strong Fast/Cheap Model Claude Haiku...
[19] Claude API Pricing 2026: Full Anthropic Cost Breakdown - MetaCTOmetacto.com
Quick Summary: Claude API Pricing at a Glance Anthropic offers three recommended tiers in 2026: Haiku 4.5 ($1/$5), Sonnet 4.6 ($3/$15), and Opus 4.6 ($5/$25) per million input/output tokens. Both 4.6 models include 1M context at standard pricing. Legacy mod...
[21] Gemini 2.5 Pro - Intelligence, Performance & Price Analysisartificialanalysis.ai
What is Gemini 2.5 Pro API pricing? Gemini 2.5 Pro costs $1.25 per 1M input tokens and $10.00 per 1M output tokens (based on Google's API). For a blended rate (3:1 input to output ratio), this is $3.44 per 1M tokens. Pricing may vary by provider. Compare pr...
[26] Kimi K2.6 - API Pricing & Providers - OpenRouteropenrouter.ai
Kimi K2.6 - API Pricing & Providers OpenRouter Skip to content OpenRouter / FusionModelsChatRankingsAppsEnterprisePricingDocs Sign Up Sign Up MoonshotAI: Kimi K2.6 moonshotai/kimi-k2.6 ChatCompare Released Apr 20, 2026 262,144 context$0.75/M input tokens$3....
[28] Kimi K2.6 on GMI Cloud: Architecture, Benchmarks & API Accessgmicloud.ai
Kimi K2.6: Architecture, Benchmarks, and What It Means for Production AI April 22, 2026 .png) Moonshot AI just open-sourced Kimi K2.6, and the results speak for themselves. It tops SWE-Bench Pro, runs 300 parallel sub-agents, and fits on 4x H100s in INT4. B...
[31] Moonshot AI's Kimi K2.6 - AI Model Details - DocsBot AIdocsbot.ai
NEWQ1 2026: Building the Foundation for AI That Acts → Moonshot AI Kimi K2.6 Kimi K2.6 is Moonshot AI's latest open-source native multimodal agentic model, advancing long-horizon coding, coding-driven design, proactive autonomous execution, and swarm-based...
[32] MoonshotAI: Kimi K2.6 – Effective Pricing | OpenRouteropenrouter.ai
MoonshotAI: Kimi K2.6 moonshotai/kimi-k2.6 Released Apr 20, 2026262,144 context$0.60/M input tokens$2.80/M output tokens Kimi K2.6 is Moonshot AI's next-generation multimodal model, designed for long-horizon coding, coding-driven UI/UX generation, and multi...
[33] moonshotai/Kimi-K2.6 - Hugging Facehuggingface.co
OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 80.8 80.6 76.8 SciCode 52.2 56.6 51.9 58.9 48.7 OJ...
[34] MoonshotAI: Kimi K2.6 Reviewdesignforonline.com
Performance Indices Source: Artificial Analysis This model was released recently. Independent benchmark evaluations are typically completed within days of release — these figures are preliminary and are likely to be updated as testing is finalised. Benchmar...
[45] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com
For API developers, gpt-5.5 will soon be available in the Responses and Chat Completions APIs at $5 per 1M input tokens and $30 per 1M output tokens, with a 1M context window. Batch and Flex pricing are available at half the standard API rate, while Priorit...

Khám phá xu hướng

Câu trả lờiĐã xuất bản28 thg 4 2026Last edited 6 thg 5 202613 nguồn