Kimi K2 Thinking Turbo vs Qwen3-VL Plus
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Kimi K2 Thinking Turbo von Moonshot AI und Qwen3-VL Plus von Alibaba gehören zu den führenden KI-Modellen. Kimi K2 Thinking Turbo bietet ein Kontextfenster von 262.1K Tokens bei API-Preisen von $0.60/$2.40 pro 1M Tokens, während Qwen3-VL Plus 262.1K Tokens Kontext zu $0.50/$2.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
Beliebige Modelle wechseln & vergleichen
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Kimi K2 Thinking Turbo
Deep-Reasoning-EngineKimi K2 Thinking Turbo von Moonshot AI ist ein KI-Modell für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen mit 262K Kontextfenster, 90 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 84/100 und $0.6/$2.4 p
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
262.1K tokens
N/A
Qwen3-VL Plus
Nativ Multimodale KIQwen3-VL Plus von Alibaba ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 262K Kontextfenster, 80 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 82/100 und $0.5/$2 pro 1M Token.
$0.50 / 1M
$2.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Qwen3-VL Plus is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Kimi K2 Thinking Turbo is faster at 90 tok/s vs 80 tok/s.
| Feature | Kimi K2 Thinking Turbo | Qwen3-VL Plus |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 84 | 82 |
Provider | Moonshot AI | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.60 / 1M | $0.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.40 / 1M | $2.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.40 / 1M | $0.34 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 80 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 68.5% | 64% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.06 / 1M | $0.05 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Kimi K2 Thinking Turbo · Strengths & Key Advantages
- 262K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (GPQA Diamond 68.5% · MMLU-Pro 81.5%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 90 Token/Sekunde bei nur 520 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.6/$2.4 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Qwen3-VL Plus · Strengths & Key Advantages
- 262K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (GPQA Diamond 64% · MMLU-Pro 81%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 80 Token/Sekunde bei nur 560 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.5/$2 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Kimi K2 Thinking Turbo | Qwen3-VL Plus |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.18 | $0.16 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 10K | 6K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Kimi K2 Thinking Turbo | Qwen3-VL Plus |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | kimi-k2-thinking-turbo | qwen3-vl-plus-instruct |
| API Protocol | Moonshot AI REST API (OpenAI-Compatible) | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-11 | 2025-09 |
| Knowledge Cutoff | September 2025 | July 2025 |
| Architecture | Hosted Accelerated Reasoning Engine | Multimodal Vision-Language Frontier Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.6/1M in) across full 262K window | Flat rate ($0.5/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.06/1M tokens | Cached input at $0.05/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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 | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Moonshot AI Production Safety & Alignment Verified | Alibaba Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Kimi K2 Thinking Turbo vs Qwen3-VL Plus: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Kimi K2 Thinking Turbo or Qwen3-VL Plus?
Kimi K2 Thinking Turbo is more intelligent. It scores 84 compared with 82 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Kimi K2 Thinking Turbo is faster, generating 90 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3-VL Plus is cheaper at $0.34 per 1M tokens blended, compared with $0.40 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Kimi K2 Thinking Turbo has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.56s.
Fazit
Sowohl Kimi K2 Thinking Turbo (Optimal für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Qwen3-VL Plus (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Kimi K2 Thinking Turbo führt bei komplexem Reasoning und Coding, Kimi K2 Thinking Turbo liefert den höheren Token-Durchsatz und Qwen3-VL Plus ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Kimi K2 Thinking Turbo oder Qwen3-VL Plus?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Kimi K2 Thinking Turbo vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Kimi K2 Thinking Turbo und Qwen3-VL Plus?+
Kimi K2 Thinking Turbo kostet $0.60 / $2.40 pro 1M Input-/Output-Tokens, Qwen3-VL Plus liegt bei $0.50 / $2.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Qwen3-VL Plus günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Kimi K2 Thinking Turbo bietet 262.1K Tokens Kontext gegenüber 262.1K Tokens bei Qwen3-VL Plus. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Kimi K2 Thinking Turbo vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Kimi K2 Thinking Turbo vs. Claude Opus 4.5: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Qwen3 Max vs. Qwen3-VL Plus: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Qwen3-VL Plus vs. QwQ Plus: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Aion-3.0 vs. Aion-Mini: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Aion-3.0 vs. Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Aion-Mini vs. Laguna XS 2.1: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
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.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Moonshot AI und Alibaba, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).