moonshot

Kimi k2.6

Kimi k2.6 คือโมเดล MoE ขนาด 1T-parameter ของ Moonshot AI ที่มาพร้อม context window 256K, รองรับวิดีโอแบบ native และประสิทธิภาพระดับสูงในงานเขียนโค้ดอัตโนมัติ

ReasoningMultimodalCoding AgentOpen WeightsMoE
moonshot logomoonshotKimi20 เมษายน 2026
บริบท
256Kโทเคน
เอาต์พุตสูงสุด
33Kโทเคน
ราคาอินพุต
$0.95/ 1M
ราคาเอาต์พุต
$4.00/ 1M
โหมด:TextImageVideo
ความสามารถ:การมองเห็นเครื่องมือสตรีมมิ่งการใช้เหตุผล
เกณฑ์มาตรฐาน
GPQA
90.5%
GPQA: คำถามวิทยาศาสตร์ระดับบัณฑิตศึกษา. เกณฑ์มาตรฐานที่เข้มงวดพร้อม 448 คำถามจากชีววิทยา ฟิสิกส์ และเคมี ผู้เชี่ยวชาญ PhD ทำได้เพียง 65-74% Kimi k2.6 ได้คะแนน 90.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
HLE
54%
HLE: การใช้เหตุผลระดับผู้เชี่ยวชาญ. ทดสอบความสามารถของโมเดลในการแสดงการใช้เหตุผลระดับผู้เชี่ยวชาญในสาขาเฉพาะทาง Kimi k2.6 ได้คะแนน 54% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMLU
86.4%
MMLU: ความเข้าใจภาษาแบบมัลติทาสก์ขนาดใหญ่. เกณฑ์มาตรฐานที่ครอบคลุมพร้อม 16,000 คำถามใน 57 วิชา Kimi k2.6 ได้คะแนน 86.4% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMLU Pro
84.6%
MMLU Pro: MMLU รุ่นมืออาชีพ. เวอร์ชันที่ปรับปรุงของ MMLU พร้อม 12,032 คำถามและรูปแบบ 10 ตัวเลือกที่ยากขึ้น Kimi k2.6 ได้คะแนน 84.6% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
SimpleQA
43%
SimpleQA: เกณฑ์มาตรฐานความถูกต้องของข้อเท็จจริง. ทดสอบความสามารถของโมเดลในการให้คำตอบที่ถูกต้องและเป็นข้อเท็จจริง Kimi k2.6 ได้คะแนน 43% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
IFEval
89.8%
IFEval: การประเมินการปฏิบัติตามคำสั่ง. วัดว่าโมเดลปฏิบัติตามคำสั่งและข้อจำกัดเฉพาะได้ดีเพียงใด Kimi k2.6 ได้คะแนน 89.8% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
AIME 2025
97.3%
AIME 2025: การสอบคณิตศาสตร์เชิญชวนอเมริกัน. โจทย์คณิตศาสตร์ระดับการแข่งขันจากการสอบ AIME ที่มีชื่อเสียง Kimi k2.6 ได้คะแนน 97.3% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MATH
98.2%
MATH: การแก้ปัญหาคณิตศาสตร์. เกณฑ์มาตรฐานคณิตศาสตร์ที่ครอบคลุมทดสอบการแก้ปัญหาในพีชคณิต เรขาคณิต แคลคูลัส Kimi k2.6 ได้คะแนน 98.2% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
GSM8k
97.3%
GSM8k: คณิตศาสตร์ประถม 8K. 8,500 โจทย์คณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา Kimi k2.6 ได้คะแนน 97.3% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MGSM
91.5%
MGSM: คณิตศาสตร์ประถมหลายภาษา. เกณฑ์มาตรฐาน GSM8k แปลเป็น 10 ภาษา Kimi k2.6 ได้คะแนน 91.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MathVista
67.1%
MathVista: การใช้เหตุผลเชิงภาพคณิตศาสตร์. ทดสอบความสามารถในการแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ที่มีองค์ประกอบภาพ Kimi k2.6 ได้คะแนน 67.1% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
SWE-Bench
80.2%
SWE-Bench: เกณฑ์มาตรฐานวิศวกรรมซอฟต์แวร์. โมเดล AI พยายามแก้ปัญหา GitHub จริงในโครงการ Python Kimi k2.6 ได้คะแนน 80.2% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
HumanEval
92%
HumanEval: โจทย์เขียนโปรแกรม Python. 164 โจทย์เขียนโปรแกรมที่โมเดลต้องสร้างการใช้งานฟังก์ชัน Python ที่ถูกต้อง Kimi k2.6 ได้คะแนน 92% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
LiveCodeBench
83.1%
LiveCodeBench: เกณฑ์มาตรฐานเขียนโค้ดสด. ทดสอบความสามารถในการเขียนโค้ดบนความท้าทายการเขียนโปรแกรมจริงที่อัปเดตอย่างต่อเนื่อง Kimi k2.6 ได้คะแนน 83.1% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMMU
77.3%
MMMU: ความเข้าใจหลายโหมด. เกณฑ์มาตรฐานความเข้าใจหลายโหมดจาก 30 วิชามหาวิทยาลัย Kimi k2.6 ได้คะแนน 77.3% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMMU Pro
75.6%
MMMU Pro: MMMU รุ่นมืออาชีพ. เวอร์ชันที่ปรับปรุงของ MMMU พร้อมคำถามที่ท้าทายมากขึ้น Kimi k2.6 ได้คะแนน 75.6% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
ChartQA
87.4%
ChartQA: คำถามและคำตอบกราฟ. ทดสอบความสามารถในการเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลจากกราฟและแผนภูมิ Kimi k2.6 ได้คะแนน 87.4% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
DocVQA
94.9%
DocVQA: คำถามเชิงภาพเอกสาร. ทดสอบความสามารถในการสกัดข้อมูลจากภาพเอกสาร Kimi k2.6 ได้คะแนน 94.9% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
Terminal-Bench
60.2%
Terminal-Bench: งาน Terminal/CLI. ทดสอบความสามารถในการดำเนินการ command-line Kimi k2.6 ได้คะแนน 60.2% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
ARC-AGI
68.8%
ARC-AGI: การนามธรรมและการใช้เหตุผล. ทดสอบความฉลาดที่ยืดหยุ่นผ่านปริศนาการจดจำรูปแบบใหม่ Kimi k2.6 ได้คะแนน 68.8% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้

เกี่ยวกับ Kimi k2.6

เรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถของ Kimi k2.6 คุณสมบัติ และวิธีที่จะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

การออกแบบทางสถาปัตยกรรมและขนาด

Kimi k2.6 เป็นโมเดล multimodal Mixture-of-Experts (MoE) ระดับแนวหน้าที่มีขนาดพารามิเตอร์ระดับล้านล้านพารามิเตอร์ โดยใช้พารามิเตอร์ที่ทำงานจริง (active parameters) 32 พันล้านพารามิเตอร์ต่อ token เพื่อรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพการคำนวณและระดับการประมวลผลทางปัญญาที่สูง สถาปัตยกรรมรองรับการใช้เหตุผลแบบ chain-of-thought ภายใน ซึ่งโมเดลจะสร้างขั้นตอนการคิดที่ซ่อนอยู่ก่อนที่จะให้ผลลัพธ์สุดท้าย การออกแบบนี้ช่วยให้สามารถรับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอนซึ่งโดยปกติแล้วจะเป็นอุปสรรคต่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่ทั่วไป

ความฉลาดและการประสานงานแบบ Agentic

โมเดลนี้ได้รับการปรับแต่งโดยเฉพาะสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์อัตโนมัติและงานระยะยาว โดยสามารถจัดการ Agent Swarms ที่มี sub-agents ขนานกันสูงสุด 300 ตัว ซึ่งประสานงานกันเพื่อ refactor codebase ขนาดใหญ่หรือจัดการท่อส่งข้อมูล DevOps ที่ซับซ้อน ด้วยการเรียกใช้เครื่องมือแบบ native และความเข้าใจทางภาพ Kimi k2.6 จึงทำงานเป็น agent อัตโนมัติที่สามารถแก้ไขปัญหา GitHub หลายไฟล์และสร้างอินเทอร์เฟซเว็บที่มีความเคลื่อนไหวสูงจากการอ้างอิงทางภาพได้

ความสามารถแบบ Multimodal

การรองรับวิดีโอและรูปภาพแบบ native ทำให้ Kimi k2.6 แตกต่างจากโมเดล open-weight อื่นๆ โดยจะประมวลผลไฟล์วิดีโอโดยตรงเพื่อทำการวิเคราะห์ฉาก, สร้างบั๊กซ้ำ และดึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง โมเดลนี้ทำหน้าที่เป็นสถาปนิกทางภาพ (visual architect) โดยสร้าง 3D shaders และภาพเคลื่อนไหวที่ซับซ้อนด้วยไลบรารีอย่าง Three.js และ GSAP ตามคำอธิบายทางภาพหรือ mockups ที่อัปโหลด

Kimi k2.6

กรณีการใช้งานสำหรับ Kimi k2.6

ค้นพบวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถใช้ Kimi k2.6 เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม

วิศวกรรมซอฟต์แวร์อัตโนมัติ

การแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนบน GitHub โดยประสานงาน sub-agents แบบขนานสูงสุด 300 ตัวในช่วงเวลาการทำงาน 12 ชั่วโมง

การสร้าง Frontend ที่มีการเคลื่อนไหวสูง

การสร้างอินเทอร์เฟซเว็บสมัยใหม่ด้วย WebGL และ GSAP shaders จาก prompt ข้อความหรือรูปภาพเพียงอย่างเดียว

การวิเคราะห์วิดีโอเชิงลึก

การวิเคราะห์บันทึกวิดีโอเพื่อทำการสร้างบั๊กซ้ำ (reproduction), บรรยายฉาก หรือดึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง

การวิจัยตลาดแบบ Agentic

การดำเนินการค้นหาบนเว็บหลายขั้นตอนและการเรียกใช้เครื่องมือเพื่อสังเคราะห์รายงานวิเคราะห์คู่แข่งจากแหล่งข้อมูลนับร้อย

การปรับแต่งโค้ดเดิม (Legacy Code)

การระบุคอขวดของประสิทธิภาพใน codebase รุ่นเก่าโดยการวิเคราะห์ CPU flame graphs และข้อมูลการจัดสรรหน่วยความจำ

การแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์

การตอบคำถามวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ระดับบัณฑิตศึกษาโดยใช้การใช้เหตุผลที่ได้รับความช่วยเหลือจาก Python และการตรวจสอบด้วยเครื่องมือ

จุดแข็ง

ข้อจำกัด

การเขียนโค้ดแบบ Agentic ที่เหนือชั้น: ทำคะแนนได้ถึง 80.2% บน SWE-Bench Verified ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดลที่มีความสามารถสูงสุดสำหรับงานวิศวกรรมอัตโนมัติ
ความต้องการ VRAM สำหรับรันบนเครื่องสูงมาก: การรันโมเดลเต็มรูปแบบภายในเครื่องต้องการ VRAM 600GB ซึ่งจำกัดการโฮสต์ด้วยตนเองไว้เฉพาะที่เวิร์กสเตชันระดับไฮเอนด์เท่านั้น
ขนาดการประสานงานที่มหาศาล: จัดการ sub-agents แบบขนานได้ถึง 300 ตัว ทำให้สามารถรับมือกับงาน refactoring ระดับองค์กรได้ในครั้งเดียว
API Latency ในแต่ละภูมิภาค: โครงสร้างพื้นฐานได้รับการปรับแต่งสำหรับเอเชีย ซึ่งอาจส่งผลให้ผู้ใช้ในภูมิภาคตะวันตกได้รับเวลาตอบสนองที่ช้ากว่า
ความอเนกประสงค์แบบ Multimodal อย่างแท้จริง: รองรับการป้อนข้อมูลวิดีโอและรูปภาพแบบ native ทำให้สามารถสร้าง workflow ของ agent ที่มีความสามารถทางภาษาและภาพสำหรับงาน UI/UX
ช่องว่างในการเรียกคืนข้อมูล (Recall) ใน context ที่ยาวมาก: โมเดลอาจมีปัญหาในการเรียกคืนข้อมูลให้สมบูรณ์แบบที่ขอบสุดของ buffer ขนาด 256,000 tokens
ความได้เปรียบด้านราคาที่ดุดัน: ด้วยราคา $0.95 ต่อล้าน input tokens ทำให้มีราคาถูกกว่าคู่แข่งที่เป็น proprietary อย่าง Claude 3.7 หรือ GPT-4o อย่างมาก
ใบอนุญาตเชิงพาณิชย์ที่จำกัด: การเผยแพร่แบบ open-weights ใช้ใบอนุญาตที่แก้ไขเฉพาะ ซึ่งกำหนดให้ต้องปฏิบัติตามเงื่อนไขเฉพาะสำหรับการใช้งานในองค์กรขนาดใหญ่

เริ่มต้นด่วน API

moonshotai/kimi-k2.6

ดูเอกสาร
moonshot SDK
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.MOONSHOT_API_KEY,
  baseURL: "https://api.moonshot.ai/v1",
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "kimi-k2.6",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a coding expert." },
      { role: "user", content: "Optimize this Rust function for throughput." }
    ],
    extra_body: { thinking: { type: "enabled" } }
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

ติดตั้ง SDK และเริ่มเรียก API ภายในไม่กี่นาที

ผู้คนพูดอะไรเกี่ยวกับ Kimi k2.6

ดูว่าชุมชนคิดอย่างไรเกี่ยวกับ Kimi k2.6

พบกับ Kimi K2.6: ความก้าวหน้าของการเขียนโค้ดด้วย Open-Source หนึ่ง prompt, 100+ ไฟล์, 4,000+ การเรียกใช้เครื่องมือตลอด 12 ชั่วโมงของการทำงานต่อเนื่อง
@Kimi_Moonshot
twitter
Kimi 2.6 ชนะ Opus 4.7 และเป็นโมเดล Open Source ที่ดีที่สุดในโลก มันเป็นโมเดลที่ดีมากในราคาที่ถูกกว่า 10 เท่า
@bindureddy
twitter
ส่วนต่างราคาคือสิ่งที่ไม่มีใครมองเห็น Kimi K2.6 ถูกกว่า Sonnet 4.6 ถึง 5 เท่า ช่องว่างของคะแนน benchmark ได้พลิกกลับอย่างเป็นทางการแล้ว
@aakashgupta
twitter
ฉันลองใช้กับบั๊กที่มีอยู่ มันแก้ไขได้สำเร็จในราคาเพียงไม่ถึง $1 มันเป็นบั๊กยากที่ Sonnet ยังลำบาก
@uworldhits1391
youtube
Kimi K2.6 เปลี่ยนโลกได้ แม้ว่าจะมีจุดที่ปรับปรุงเรื่อง recall ในงานที่ยาวมากๆ ได้อีก แต่นี่ 300 agents ขนานกันมันโหดมาก
@Radiant-Act4707
reddit
Kimi K2 series ถือเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้แล็บโอเพ่นซอร์สระดับแนวหน้าเริ่มท้าทายและแซงหน้ายักษ์ใหญ่ที่ปิดซอร์สได้ในที่สุด
@zxytim
twitter

วิดีโอเกี่ยวกับ Kimi k2.6

ดูบทเรียน รีวิว และการสนทนาเกี่ยวกับ Kimi k2.6

Kimi K2.6 อาจไม่ได้มาทำลาย Claude แต่จะทำลายราคาแบบพรีเมียมของแล็บปิดอย่างแน่นอน

ความสามารถของ Agent Swarm ที่รัน 300 agents พร้อมกันเป็นสิ่งที่ยังไม่เคยเห็นใน open source มาก่อน

คะแนน HLE ที่ 54.0 เป็นคะแนนสูงสุดที่เราเคยเห็นสำหรับโมเดล open weights

prompt เดียวสามารถนำไปสู่การทำงานต่อเนื่องได้นาน 12 ชั่วโมง ซึ่งถือเป็นพรมแดนใหม่สำหรับ agents

มันรองรับการเรียกใช้เครื่องมือหลายขั้นตอนด้วยความเสถียรที่เทียบเท่ากับโมเดล proprietary ที่ดีที่สุด

vision model รองรับการป้อนข้อมูลวิดีโอแบบ native ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่หาได้ยากแม้ในปี 2026

มันรองรับการเรียกใช้เครื่องมือหลายขั้นตอนด้วยโหมด Thinking ที่เสถียรและเทียบชั้นกับ o-series ของ OpenAI ได้

สำหรับการพัฒนา frontend การสร้างความเคลื่อนไหวทำได้ดีกว่า K2.5 อย่างเห็นได้ชัด

context window 256K ช่วยให้สามารถอ่านเอกสารประกอบทั้งหมดได้ในครั้งเดียว

มันเป็นหนึ่งในโมเดลแรกๆ ที่แสดงความสามารถในการทำงานด้วยตนเองอย่างแท้จริงในสภาพแวดล้อม terminal

การจับคู่ K2.6 กับ Kimi Code CLI ช่วยให้ทำเซสชันการเขียนโค้ดอัตโนมัติได้นานกว่า 12 ชั่วโมง

มัน refactor ระบบการเงินอายุ 8 ปีและได้ throughput เพิ่มขึ้น 185% โดยอัตโนมัติ

นี่คือโมเดลขนาดล้านล้านพารามิเตอร์ แต่พารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงมีเพียง 32B ทำให้มันยังทำงานได้รวดเร็ว

การประหยัดค่าใช้จ่ายสำหรับนักพัฒนาที่ย้ายจาก Claude มา Kimi นั้นมหาศาลมาก

มันแก้ไขบั๊กในไลบรารี Rust ซับซ้อนที่ค้างมานานสามเดือนได้สำเร็จ

มากกว่าแค่พรอมต์

เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI

Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง

AI Agents
การอัตโนมัติเว็บ
เวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ

เคล็ดลับมือโปรสำหรับ Kimi k2.6

เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์สูงสุดจาก Kimi k2.6 และได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

เปิดใช้งาน Tool Use เพื่อการใช้เหตุผล (Reasoning)

ผลการทดสอบ benchmark แสดงให้เห็นว่าคะแนน HLE พุ่งสูงขึ้นจาก 23.9 เป็น 54.0 เมื่อโมเดลได้รับอนุญาตให้ใช้เครื่องมือค้นหาภายนอกและเครื่องมือคำนวณ

ตรวจสอบขอบเขตของ Context Buffer

โมเดลจะมีความแม่นยำในการเรียกคืนข้อมูล (Recall) สูงที่สุดในช่วง 200,000 tokens แรกของ buffer ขนาด 256,000 tokens

ใช้โหมด Thinking อย่างประหยัด

ให้ปิด parameter การคิดในงานแชททั่วไปเพื่อลด latency และลดจำนวนการใช้ tokens ทั้งหมด

สร้างมาตรฐานด้วย XML Tags

โมเดลสามารถปฏิบัติตามคำสั่งได้แม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อ context และงานต่างๆ ถูกครอบด้วย XML tags

ใช้ประโยชน์จากการอัปโหลดวิดีโอแบบ native

ควรใช้วิธีการอัปโหลดไฟล์แทนการเข้ารหัส base64 สำหรับวิดีโอที่มีขนาดเกิน 100MB เพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดของขนาดคำขอ

คำรับรอง

ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร

เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

ที่เกี่ยวข้อง AI Models

google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

1M context
$5.00/$25.00/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B is Alibaba's flagship open-weight MoE model. It features native multimodal reasoning, a 1M context window, and a 19x decoding throughput...

1M context
$0.40/$2.40/1M
openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
openai

GPT-5.2 Pro

OpenAI

GPT-5.2 Pro is OpenAI's 2025 flagship reasoning model featuring Extended Thinking for SOTA performance in mathematics, coding, and expert knowledge work.

400K context
$21.00/$168.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

256K context
$0.60/$3.00/1M

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Kimi k2.6

ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ Kimi k2.6