Head-to-Head Model Comparison

Kimi K2.6 vs Qwen3.6 35B-A3B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri

Paylaş

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Kimi K2.6Profile

Qwen3.6 35B-A3BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Moonshot AI

Kimi K2.6

Otonom Ajan ve Araç Modeli

Moonshot AI tarafından geliştirilen Kimi K2.6; otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon için tasarlanmış olup 262K bağlam penceresi, 68 token/sn hız, 87/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi s

Intelligence Index87 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

54%

Alibaba

Qwen3.6 35B-A3B

Otonom Ajan ve Araç Modeli

Alibaba tarafından geliştirilen Qwen3.6 35B-A3B; otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon için tasarlanmış olup 262K bağlam penceresi, 110 token/sn hız, 80/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişim

Intelligence Index80 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Bir Bakışta Temel Farklar

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.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

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%

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Tied

Identical monthly runtime cost

Speed

Qwen3.6 35B-A3B

+62% faster generation

Context

Tied

262.1K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Kimi K2.6Qwen3.6 35B-A3B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

54%vsN/A

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

71%vs62%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

83.5%vs78%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1395ptsvs1325pts

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

68 tok/s vs110 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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 K2.60.59s

Qwen3.6 35B-A3B0.38s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Kimi K2.67.94s

Qwen3.6 35B-A3B4.93s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Kimi K2.6 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Qwen3.6 35B-A3B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Kimi K2.6 · Strengths & Key Advantages

262K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 71%)
Sadece 590 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 68 token yüksek üretim hızı
vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (1.5T total (40B MoE))

Considerations & Trade-offs

Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Qwen3.6 35B-A3B · Strengths & Key Advantages

262K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (GPQA Diamond 62% · MMLU-Pro 78%)
Sadece 380 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 110 token yüksek üretim hızı
vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (35B total (3B MoE))

Considerations & Trade-offs

Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

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

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Kimi K2.6 vs Qwen3.6 35B-A3B: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem Kimi K2.6 (otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Qwen3.6 35B-A3B (otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Kimi K2.6 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Qwen3.6 35B-A3B daha yüksek üretim hızı sağlar; Kimi K2.6 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Kimi K2.6 mi yoksa Qwen3.6 35B-A3B mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Kimi K2.6 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Kimi K2.6 ve Qwen3.6 35B-A3B API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Kimi K2.6 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Qwen3.6 35B-A3B $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Kimi K2.6 daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Kimi K2.6 262.1K token bağlam penceresi sunarken Qwen3.6 35B-A3B 262.1K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Qwen3.6 35B-A3B öndedir.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

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

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

Kimi K2.6

Qwen3.6 35B-A3B

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

Doğrulanmış Benchmark Puanları

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

Kimi K2.6 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Qwen3.6 35B-A3B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Teknik Özellikler

Kimi K2.6 vs Qwen3.6 35B-A3B: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Sonuç

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Related reading