Kimi K2.6 vs Kimi K2.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Kimi K2.6 de Moonshot AI et Kimi K2.5 de Moonshot AI sont deux modèles d’IA de premier plan. Kimi K2.6 propose une fenêtre de contexte de 262.1K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Kimi K2.5 offre 262.1K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Kimi K2.6
IA Agentique et Outils AutonomesKimi K2.6 de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 68 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
54%
Kimi K2.5
IA Multimodale NativeKimi K2.5 de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 65 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
52%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Kimi K2.6 is faster at 68 tok/s vs 65 tok/s.
- Kimi K2.6 leads on SWE-bench coding (54.0% vs 52.0%).
| Caractéristique | Kimi K2.6 | Kimi K2.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 87 | 86 |
Provider | Moonshot AI | 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 | 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 | 68 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 54% | 52% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 71% | 69.5% |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Kimi K2.6 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 71%)
- Débit rapide de 68 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 590 ms
- Poids ouverts (1.5T total (40B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Kimi K2.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 69.5%)
- Débit rapide de 65 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 620 ms
- Poids ouverts (1.2T total (36B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Kimi K2.6 | Kimi K2.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 9K | 8K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Kimi K2.6 | Kimi K2.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | kimi-k2-6 | kimi-k2-5 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-01 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | November 2025 |
| Architecture | Refined Multimodal Agentic MoE Transformer | Multimodal Open Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | 1.5T total (40B active MoE) | 1.2T total (36B active 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) | 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) · 930 GB VRAM (4-bit Quantized) · 3225 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 744 GB VRAM (4-bit Quantized) · 2580 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 | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Kimi K2.6 vs Kimi K2.5: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Kimi K2.6 or Kimi K2.5?
Kimi K2.6 is more intelligent. It scores 87 compared with 86 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Kimi K2.6 is faster, generating 68 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model has lower latency?
Kimi K2.6 has lower latency, with a time to first token of 0.59s compared with 0.62s.
Verdict
Kimi K2.6 (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Kimi K2.5 (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Kimi K2.6 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Kimi K2.6 assure un débit supérieur et Kimi K2.6 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Kimi K2.6 ou Kimi K2.5 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Kimi K2.6 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Kimi K2.6 et Kimi K2.5 ?+
Kimi K2.6 est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Kimi K2.5. En coût pondéré, Kimi K2.6 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Kimi K2.6 prend en charge 262.1K tokens contre 262.1K tokens pour Kimi K2.5. Côté vitesse de génération, Kimi K2.6 est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de Moonshot AI et Moonshot AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).