Llama 5 vs Kimi K3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Llama 5 من Meta وKimi K3 من Moonshot AI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Llama 5 نافذة سياق بحجم 5M رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Kimi K3 سياقًا بحجم 1.05M رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 5
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Llama 5 من Meta مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 5M وسرعة 65 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 94/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
Kimi K3
استدلال منطقي مفتوح الأوزاننموذج Kimi K3 من Moonshot AI مصمم خصيصاً لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.0M وسرعة 58 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 93/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 5 has a larger context window (5M vs 1M tokens).
- Llama 5 is faster at 65 tok/s vs 58 tok/s.
- Kimi K3 leads on SWE-bench coding (74.5% vs 74.0%).
| Feature | Llama 5 | Kimi K3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 94 | 93 |
Provider | Meta | Moonshot AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 5M tokens~7,500 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 131K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 58 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74% | 74.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 84% | 79% |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 5 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 5M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 65 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 850 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (600B+ total (~40-80B )) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Kimi K3 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 1.0M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 131K رمز (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 79%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 58 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 720 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (2.8T total (MoE)) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 5 | Kimi K3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $2.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 40K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 18K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 5 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-5 | kimi-k3 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | March 2026 |
| Architecture | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) | Colossus-Scale Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| Parameters | 600B+ total (~40-80B active) | 2.8T total (MoE) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1736 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6020 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision, video, audio | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Llama 5 vs Kimi K3: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 5 or Kimi K3?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 93 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 5 is faster, generating 65 tokens per second compared with 58 tokens per second.
Which model has lower latency?
Kimi K3 has lower latency, with a time to first token of 0.72s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 1.05M tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Llama 5 (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وKimi K3 (مثالي لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Llama 5 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Llama 5 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Llama 5 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Llama 5 أم Kimi K3؟+
يتصدر Llama 5 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Llama 5 وKimi K3؟+
يبلغ سعر Llama 5 نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Kimi K3 نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Llama 5 الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Llama 5 سياقًا بحجم 5M رمز مقابل 1.05M رمز لنموذج Kimi K3، بينما يتفوق Llama 5 في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini 3.8 Flash ضد Llama 5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GPT-OSS 120B ضد Llama 5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Kimi K3 ضد GLM-5.2: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Kimi K3 ضد GPT-6 Astra: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Llama 4 Behemoth ضد Llama 5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Llama 5 ضد DeepSeek V4 Pro: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Meta وMoonshot AI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).