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Head-to-Head Model Comparison

Kimi K2 Thinking Turbo vs Qwen3-VL Plus

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Kimi K2 Thinking Turbo vs Qwen3-VL Plus: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Moonshot AI의 Kimi K2 Thinking Turbo와 Alibaba의 Qwen3-VL Plus는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Kimi K2 Thinking Turbo는 262.1K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.60/$2.40(입력/출력)의 요금을 제공하며, Qwen3-VL Plus는 262.1K 토큰 컨텍스트와 $0.50/$2.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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Popular Matchups:
Moonshot AI

Kimi K2 Thinking Turbo

심층 추론 및 논리 엔진

Moonshot AI의 Kimi K2 Thinking Turbo 모델은 심층 논리 추론, 고급 수학 문제 해결 및 다단계 과학적 분석에 최적화된 AI 모델로, 262K 컨텍스트 윈도우, 초당 90 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 84/100점(1M 토큰당 입력 $0.6 / 출력 $2.4)을 제공합니다.

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$0.60 / 1M

Output Token:

$2.40 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Alibaba

Qwen3-VL Plus

네이티브 멀티모달 AI

Alibaba의 Qwen3-VL Plus 모델은 텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석에 최적화된 AI 모델로, 262K 컨텍스트 윈도우, 초당 80 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 82/100점(1M 토큰당 입력 $0.5 / 출력 $2)을 제공합니다.

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.50 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureKimi K2 Thinking TurboQwen3-VL Plus
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8482
Provider
Moonshot AIAlibaba
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 text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
90 tok/s80 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
68.5%64%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.06 / 1M$0.05 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Qwen3-VL Plus
1.2x cheaper monthly runtime
Speed
Kimi K2 Thinking Turbo
+13% faster generation
Context
Tied
262.1K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Kimi K2 Thinking TurboQwen3-VL Plus
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

68.5%vs64%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

81.5%vs81%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1365ptsvs1345pts
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

81%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs80 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
Kimi K2 Thinking Turbo0.52s
Qwen3-VL Plus0.56s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Kimi K2 Thinking Turbo6.08s
Qwen3-VL Plus6.81s

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)
Kimi K2 Thinking Turbo Monthly API Bill
$3.15 / month
$0.6/1M in · $2.4/1M out
Qwen3-VL Plus Monthly API Bill
$2.63 / month
$0.5/1M in · $2/1M out
Qwen3-VL Plus saves approximately $0.52 / month (17%) under this workload.1.2x Savings

Kimi K2 Thinking Turbo · Strengths & Key Advantages

  • 262K 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (GPQA Diamond 68.5% · MMLU-Pro 81.5%)
  • 초당 90 토큰의 빠른 처리 속도와 520ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.6 / 출력 $2.4)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Qwen3-VL Plus · Strengths & Key Advantages

  • 262K 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (GPQA Diamond 64% · MMLU-Pro 81%)
  • 초당 80 토큰의 빠른 처리 속도와 560ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.5 / 출력 $2)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 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.

MetricKimi K2 Thinking TurboQwen3-VL Plus
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.18$0.16
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
22K20K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
10K6K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureKimi K2 Thinking TurboQwen3-VL Plus
Official API Model ID (SDK)kimi-k2-thinking-turboqwen3-vl-plus-instruct
API ProtocolMoonshot AI REST API (OpenAI-Compatible)Alibaba REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2025-112025-09
Knowledge CutoffSeptember 2025July 2025
ArchitectureHosted Accelerated Reasoning EngineMultimodal Vision-Language Frontier Transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 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 windowFlat rate ($0.5/1M in) across full 262K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.06/1M tokensCached input at $0.05/1M tokens
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 SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationAPI Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-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 ClassificationMoonshot AI Production Safety & Alignment VerifiedAlibaba Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Kimi K2 Thinking Turbo vs Qwen3-VL Plus: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

Kimi K2 Thinking Turbo(심층 논리 추론, 고급 수학 문제 해결 및 다단계 과학적 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Qwen3-VL Plus(텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Kimi K2 Thinking Turbo가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Kimi K2 Thinking Turbo가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Qwen3-VL Plus가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Kimi K2 Thinking Turbo와 Qwen3-VL Plus 중 어느 모델이 더 나은가요?+

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

Kimi K2 Thinking Turbo와 Qwen3-VL Plus의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Kimi K2 Thinking Turbo는 100만 토큰당 입력 $0.60 / 출력 $2.40이며, Qwen3-VL Plus는 입력 $0.50 / 출력 $2.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Qwen3-VL Plus가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Kimi K2 Thinking Turbo가 262.1K 토큰, Qwen3-VL Plus가 262.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Kimi K2 Thinking Turbo가 더 빠릅니다.

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

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공식 출처: Moonshot AI 및 Alibaba 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).