Hy3 vs Kimi K2.7 Code
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Hy3 da Tencent e Kimi K2.7 Code da Moonshot AI são dois modelos de IA de destaque. O Hy3 oferece uma janela de contexto de 262.1K tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o Kimi K2.7 Code oferece 262.1K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Hy3
Raciocínio de Pesos AbertosO Hy3 da Tencent é um modelo de IA projetado para raciocínio em cadeia de pensamento com pesos abertos e alta eficiência, oferecendo janela de contexto de 262K, velocidade de 85 tokens/s, índice de inteligência de 81/100 e tarifa de acesso
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Kimi K2.7 Code
Especialista Aberto em CódigoO Kimi K2.7 Code da Moonshot AI é um modelo de IA projetado para desenvolvimento de software e geração de código com pesos abertos auto-hospedáveis, oferecendo janela de contexto de 262K, velocidade de 75 tokens/s, índice de inteligência de
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
62%
Principais Diferenças em Resumo
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Hy3 is faster at 85 tok/s vs 75 tok/s.
| Feature | Hy3 | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 89 |
Provider | Tencent | 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 | 32K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 62% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 64% | 73% |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Hy3 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 262K com limite máximo de saída de 16K tokens (GPQA Diamond 64% · MMLU-Pro 79%)
- Taxa de transferência rápida de 85 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 460 ms
- Pesos abertos (Confidential / 140B MoE) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 262K com limite máximo de saída de 32K tokens (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 73%)
- Taxa de transferência rápida de 75 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 480 ms
- Pesos abertos (1.5T total (40B MoE)) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Hy3 | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 26K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 5K | 5K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Hy3 | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | hy3 | kimi-k2-7-code |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-07 | 2026-06 |
| Knowledge Cutoff | April 2026 | April 2026 |
| Architecture | Efficient Open Reasoning MoE Transformer | Code-Optimized Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | Confidential / 140B MoE | 1.5T 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 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 | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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) | 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) · 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 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 | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Hy3 vs Kimi K2.7 Code: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Hy3 (Indicado para raciocínio em cadeia de pensamento com pesos abertos e alta eficiência, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Kimi K2.7 Code (Indicado para desenvolvimento de software e geração de código com pesos abertos auto-hospedáveis, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Kimi K2.7 Code lidera em inteligência geral e programação, Hy3 oferece geração mais rápida e Hy3 apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Hy3 ou Kimi K2.7 Code?+
Nas avaliações de inteligência e código, Kimi K2.7 Code leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Hy3 ou Kimi K2.7 Code?+
O Hy3 custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Kimi K2.7 Code custa $0.00 / $0.00. No custo combinado, Hy3 é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Hy3 suporta 262.1K tokens de contexto contra 262.1K tokens do Kimi K2.7 Code, enquanto Hy3 entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Tencent e Moonshot AI e benchmarks independentes (2026).