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Head-to-Head Model Comparison

Hy3 vs Kimi K2.7 Code

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Hy3 vs Kimi K2.7 Code: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Tencent का Hy3 और Moonshot AI का Kimi K2.7 Code दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Hy3 में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Kimi K2.7 Code में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Tencent

Hy3

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

Tencent का Hy3 ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 85 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 81/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index81 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Moonshot AI

Kimi K2.7 Code

ओपन-वेट्स कोडिंग विशेषज्ञ

Moonshot AI का Kimi K2.7 Code लोकल सर्वर पर कोडिंग और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के लिए ओपन-वेट्स के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 89/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index89 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

62%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Hy3 is faster at 85 tok/s vs 75 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureHy3Kimi K2.7 Code
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8189
Provider
TencentMoonshot 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 text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s75 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A62%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
64%73%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Hy3
+13% faster generation
Context
Tied
262.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Hy3Kimi K2.7 Code
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs62%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

64%vs73%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

79%vs85%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1330ptsvs1415pts
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs74%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs75 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Hy30.46s
Kimi K2.7 Code0.48s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Hy36.34s
Kimi K2.7 Code7.15s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Hy3 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Kimi K2.7 Code Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Hy3 · Strengths & Key Advantages

  • 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (GPQA Diamond 64% · MMLU-Pro 79%)
  • 85 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 460ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (Confidential / 140B MoE) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages

  • 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 32K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 73%)
  • 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 480ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (1.5T total (40B MoE)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricHy3Kimi K2.7 Code
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
18K26K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
5K5K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureHy3Kimi K2.7 Code
Official API Model ID (SDK)hy3kimi-k2-7-code
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-072026-06
Knowledge CutoffApril 2026April 2026
ArchitectureEfficient Open Reasoning MoE TransformerCode-Optimized Sparse Mixture-of-Experts Transformer
ParametersConfidential / 140B MoE1.5T total (40B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 87 GB VRAM (4-bit Quantized) · 301 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 930 GB VRAM (4-bit Quantized) · 3225 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Hy3 vs Kimi K2.7 Code: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Hy3 or Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code is more intelligent. It scores 89 compared with 81 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Hy3 is faster, generating 85 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model has lower latency?

Hy3 has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.48s.

निष्कर्ष

Hy3 (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Kimi K2.7 Code (लोकल सर्वर पर कोडिंग और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के लिए ओपन-वेट्स, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Kimi K2.7 Code जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Hy3 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Hy3 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Hy3 या Kimi K2.7 Code में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Kimi K2.7 Code आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Hy3 और Kimi K2.7 Code में किसका API सस्ता है?+

Hy3 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Kimi K2.7 Code की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Hy3 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Hy3 में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Kimi K2.7 Code में 262.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Hy3 तेज़ है।

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Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Tencent और Moonshot AI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।