Kimi K2.6 vs Qwen3.6 35B-A3B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Kimi K2.6 de Moonshot AI et Qwen3.6 35B-A3B de Alibaba 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 Qwen3.6 35B-A3B 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%
Qwen3.6 35B-A3B
IA Agentique et Outils AutonomesQwen3.6 35B-A3B de Alibaba 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 110 tokens/s, un indice d’intellige
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3.6 35B-A3B is faster at 110 tok/s vs 68 tok/s.
| Caractéristique | Kimi K2.6 | Qwen3.6 35B-A3B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 87 | 80 |
Provider | Moonshot AI | Alibaba |
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 | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 54% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 71% | 62% |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores 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
Qwen3.6 35B-A3B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (GPQA Diamond 62% · MMLU-Pro 78%)
- Débit rapide de 110 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 380 ms
- Poids ouverts (35B total (3B 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 | Qwen3.6 35B-A3B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 16K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 9K | 4K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Kimi K2.6 | Qwen3.6 35B-A3B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | kimi-k2-6 | qwen3-6-35b-a3b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Refined Multimodal Agentic MoE Transformer | Tri-Modal Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | 1.5T total (40B active MoE) | 35B total (3B 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) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| 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) · 22 GB VRAM (4-bit Quantized) · 75 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, audio |
| Output Modalities | text | text |
Kimi K2.6 vs Qwen3.6 35B-A3B: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Kimi K2.6 or Qwen3.6 35B-A3B?
Kimi K2.6 is more intelligent. It scores 87 compared with 80 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.6 35B-A3B is faster, generating 110 tokens per second compared with 68 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3.6 35B-A3B has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.59s.
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 Qwen3.6 35B-A3B (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.) répondent à des besoins complémentaires : Kimi K2.6 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Qwen3.6 35B-A3B 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 Qwen3.6 35B-A3B ?+
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 Qwen3.6 35B-A3B ?+
Kimi K2.6 est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Qwen3.6 35B-A3B. 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 Qwen3.6 35B-A3B. Côté vitesse de génération, Qwen3.6 35B-A3B 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 Alibaba, fiches système et benchmarks indépendants (2026).