Kimi K2 Thinking Turbo vs Qwen3-VL Plus
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Kimi K2 Thinking Turbo da Moonshot AI e Qwen3-VL Plus da Alibaba são dois modelos de IA de destaque. O Kimi K2 Thinking Turbo oferece uma janela de contexto de 262.1K tokens a $0.60/$2.40 por milhão de tokens, enquanto o Qwen3-VL Plus oferece 262.1K tokens de contexto a $0.50/$2.00 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 Thinking Turbo
Motor de Raciocínio ProfundoO Kimi K2 Thinking Turbo da Moonshot AI é um modelo de IA projetado para raciocínio lógico profundo, matemática avançada e análise científica passo a passo, oferecendo janela de contexto de 262K, velocidade de 90 tokens/s, índice de intelig
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
262.1K tokens
N/A
Qwen3-VL Plus
IA Multimodal NativaO Qwen3-VL Plus da Alibaba é um modelo de IA projetado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, oferecendo janela de contexto de 262K, velocidade de 80 tokens/s, índice de inteligência de 82/100 e
$0.50 / 1M
$2.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Principais Diferenças em Resumo
- 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.
| Feature | Kimi K2 Thinking Turbo | Qwen3-VL Plus |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 84 | 82 |
Provider | Moonshot AI | Alibaba |
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 text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 80 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 68.5% | 64% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.06 / 1M | $0.05 / 1M |
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.
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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
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 Thinking Turbo · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 262K com limite máximo de saída de 16K tokens (GPQA Diamond 68.5% · MMLU-Pro 81.5%)
- Taxa de transferência rápida de 90 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 520 ms
- Economia de API competitiva ($0.6/$2.4 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Qwen3-VL Plus · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 262K com limite máximo de saída de 16K tokens (GPQA Diamond 64% · MMLU-Pro 81%)
- Taxa de transferência rápida de 80 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 560 ms
- Economia de API competitiva ($0.5/$2 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- 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 Thinking Turbo | Qwen3-VL Plus |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.18 | $0.16 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 10K | 6K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Kimi K2 Thinking Turbo | Qwen3-VL Plus |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | kimi-k2-thinking-turbo | qwen3-vl-plus-instruct |
| API Protocol | Moonshot AI REST API (OpenAI-Compatible) | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-11 | 2025-09 |
| Knowledge Cutoff | September 2025 | July 2025 |
| Architecture | Hosted Accelerated Reasoning Engine | Multimodal Vision-Language Frontier Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 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 window | Flat rate ($0.5/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.06/1M tokens | Cached input at $0.05/1M tokens |
| 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 | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-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 Classification | Moonshot AI Production Safety & Alignment Verified | Alibaba Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Kimi K2 Thinking Turbo vs Qwen3-VL Plus: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Kimi K2 Thinking Turbo (Indicado para raciocínio lógico profundo, matemática avançada e análise científica passo a passo, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Qwen3-VL Plus (Indicado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Kimi K2 Thinking Turbo lidera em inteligência geral e programação, Kimi K2 Thinking Turbo oferece geração mais rápida e Qwen3-VL Plus apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Kimi K2 Thinking Turbo ou Qwen3-VL Plus?+
Nas avaliações de inteligência e código, Kimi K2 Thinking Turbo leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Kimi K2 Thinking Turbo ou Qwen3-VL Plus?+
O Kimi K2 Thinking Turbo custa $0.60 / $2.40 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Qwen3-VL Plus custa $0.50 / $2.00. No custo combinado, Qwen3-VL Plus é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Kimi K2 Thinking Turbo suporta 262.1K tokens de contexto contra 262.1K tokens do Qwen3-VL Plus, enquanto Kimi K2 Thinking Turbo 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 Thinking Turbo vs. Claude Opus 4.5: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Qwen3 Max vs. Qwen3-VL Plus: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Qwen3-VL Plus vs. QwQ Plus: 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
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).