Kimi K2.6 vs Qwen3.6 35B-A3B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Kimi K2.6 da Moonshot AI e Qwen3.6 35B-A3B da Alibaba são dois modelos de IA de destaque. O Kimi K2.6 oferece uma janela de contexto de 262.1K tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o Qwen3.6 35B-A3B 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.
Kimi K2.6
IA Agêntica e Uso de FerramentasO Kimi K2.6 da Moonshot AI é um modelo de IA projetado para fluxos de trabalho agênticos autônomos, chamada de ferramentas e automação, oferecendo janela de contexto de 262K, velocidade de 68 tokens/s, índice de inteligência de 87/100 e tar
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
54%
Qwen3.6 35B-A3B
IA Agêntica e Uso de FerramentasO Qwen3.6 35B-A3B da Alibaba é um modelo de IA projetado para fluxos de trabalho agênticos autônomos, chamada de ferramentas e automação, oferecendo janela de contexto de 262K, velocidade de 110 tokens/s, índice de inteligência de 80/100 e
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Principais Diferenças em Resumo
- 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.
| Feature | 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% |
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.
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.
Kimi K2.6 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 262K com limite máximo de saída de 16K tokens (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 71%)
- Taxa de transferência rápida de 68 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 590 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
Qwen3.6 35B-A3B · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 262K com limite máximo de saída de 16K tokens (GPQA Diamond 62% · MMLU-Pro 78%)
- Taxa de transferência rápida de 110 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 380 ms
- Pesos abertos (35B total (3B 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 | 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 |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Kimi K2.6 (Indicado para fluxos de trabalho agênticos autônomos, chamada de ferramentas e automação, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Qwen3.6 35B-A3B (Indicado para fluxos de trabalho agênticos autônomos, chamada de ferramentas e automação, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Kimi K2.6 lidera em inteligência geral e programação, Qwen3.6 35B-A3B oferece geração mais rápida e Kimi K2.6 apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Kimi K2.6 ou Qwen3.6 35B-A3B?+
Nas avaliações de inteligência e código, Kimi K2.6 leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Kimi K2.6 ou Qwen3.6 35B-A3B?+
O Kimi K2.6 custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Qwen3.6 35B-A3B custa $0.00 / $0.00. No custo combinado, Kimi K2.6 é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Kimi K2.6 suporta 262.1K tokens de contexto contra 262.1K tokens do Qwen3.6 35B-A3B, enquanto Qwen3.6 35B-A3B entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Kimi K2.6 vs. Kimi K2.5: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Qwen3.6 35B-A3B vs. Qwen3.6 27B: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Aion-Mini: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Gemini 3.6 Flash: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aion-Mini vs. Laguna XS 2.1: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aya Expanse 32B vs. Llama 3.2 90B Vision: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Moonshot AI e Alibaba e benchmarks independentes (2026).