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Head-to-Head Model Comparison

Hy3 vs Kimi K2.7 Code

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Hy3 vs Kimi K2.7 Code: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Tencent의 Hy3와 Moonshot AI의 Kimi K2.7 Code는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Hy3는 262.1K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.00/$0.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Kimi K2.7 Code는 262.1K 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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

Hy3

오픈 웨이트 추론 모델

Tencent의 Hy3 모델은 강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론에 최적화된 AI 모델로, 262K 컨텍스트 윈도우, 초당 85 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 81/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

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

오픈 웨이트 코딩 특화 모델

Moonshot AI의 Kimi K2.7 Code 모델은 자체 서버 구축 및 코드 생성을 위한 오픈 웨이트 소프트웨어 개발에 최적화된 AI 모델로, 262K 컨텍스트 윈도우, 초당 75 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 89/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index89 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

62%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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%

부문별 우위 모델

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

검증된 벤치마크 점수 비교

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

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (GPQA Diamond 64% · MMLU-Pro 79%)
  • 초당 85 토큰의 빠른 처리 속도와 460ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (Confidential / 140B MoE)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages

  • 262K 컨텍스트 윈도우 및 최대 32K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 73%)
  • 초당 75 토큰의 빠른 처리 속도와 480ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (1.5T total (40B MoE))를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

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

기술 사양 (Specifications)

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: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

Hy3(강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Kimi K2.7 Code(자체 서버 구축 및 코드 생성을 위한 오픈 웨이트 소프트웨어 개발, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Kimi K2.7 Code가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Hy3가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Hy3가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Hy3와 Kimi K2.7 Code 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Kimi K2.7 Code가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Hy3와 Kimi K2.7 Code의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Hy3는 100만 토큰당 입력 $0.00 / 출력 $0.00이며, Kimi K2.7 Code는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Hy3가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Hy3가 262.1K 토큰, Kimi K2.7 Code가 262.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Hy3가 더 빠릅니다.

AI Terminology & Guide
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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공식 출처: Tencent 및 Moonshot AI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).