Llama 5 vs Kimi K3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Llama 5 от Meta и Kimi K3 от Moonshot AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. Llama 5 предлагает контекстное окно 5M токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Kimi K3 — контекст 1.05M токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 5
Базовая модель с открытыми весамиLlama 5 от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 5M, скорость 65 ток/с и индекс интеллекта 94/100 (бесплатным доступом к о
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
Kimi K3
Открытая логическая модельKimi K3 от Moonshot AI — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 1.0M, скорость 58 ток/с и индекс интеллекта 93/100 (бесплатным дос
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
Ключевые отличия кратко
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 5 has a larger context window (5M vs 1M tokens).
- Llama 5 is faster at 65 tok/s vs 58 tok/s.
- Kimi K3 leads on SWE-bench coding (74.5% vs 74.0%).
| Feature | Llama 5 | Kimi K3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 94 | 93 |
Provider | Meta | 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 | 5M tokens~7,500 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 131K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 58 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74% | 74.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 84% | 79% |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты проверенных бенчмарков
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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 5 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 5M и генерация до 128K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
- Высокая скорость генерации 65 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 850 мс
- Открытые веса модели (600B+ total (~40-80B )) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Kimi K3 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 1.0M и генерация до 131K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 79%)
- Высокая скорость генерации 58 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 720 мс
- Открытые веса модели (2.8T total (MoE)) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 5 | Kimi K3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $2.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 40K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 18K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 5 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-5 | kimi-k3 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | March 2026 |
| Architecture | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) | Colossus-Scale Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| Parameters | 600B+ total (~40-80B active) | 2.8T total (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) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | 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) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1736 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6020 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, video, audio | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Llama 5 vs Kimi K3: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 5 or Kimi K3?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 93 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 5 is faster, generating 65 tokens per second compared with 58 tokens per second.
Which model has lower latency?
Kimi K3 has lower latency, with a time to first token of 0.72s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 1.05M tokens.
Вердикт
И Llama 5 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Kimi K3 (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Llama 5 лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 5 обеспечивает более высокую скорость генерации, а Llama 5 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Llama 5 или Kimi K3?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Llama 5. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Llama 5 или Kimi K3?+
Тариф Llama 5 составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Kimi K3 — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Llama 5.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Llama 5 поддерживает контекст 5M токенов против 1.05M токенов у Kimi K3, а по скорости генерации токенов лидирует Llama 5.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini 3.8 Flash против Llama 5: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- GPT-OSS 120B против Llama 5: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Kimi K3 против GLM-5.2: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Kimi K3 против GPT-6 Astra: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 4 Behemoth против Llama 5: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 5 против DeepSeek V4 Pro: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API Meta и Moonshot AI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).