Modellvergleich
Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
vs. Kimi K2.5 (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 2 Benchmarks · Anthropic, Kimi
Chatten mit Claude & KimiGuenstigstes Modell
$0.60/1M
Hoechste Intelligenz
89.6% GPQA
Bestes Coding
48.1 Coding-Index
Preisunterschied
8.3x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
2 Tests Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
- GPQA
- HLE
Kimi K2.5 (Reasoning)
Kein eindeutiger Sieger
| Metrik | An Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) | Ki Kimi K2.5 (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $5.00/1M | $0.60/1M |
| Output-Kosten | $25.00/1M | $3.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $10.00/1M | $1.20/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Anthropic | Kimi |
| Veröffentlichung | 5. Feb. 2026 | 27. Jan. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 55.2 tok/s | 41.9 tok/s |
| TTFT | 11113ms | 1184ms |
| Latenz | 11113ms | 48894ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 53.0 | 46.8 |
| Coding | 48.1 | 39.5 |
| Mathe | — | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 89.6% | 87.9% |
| MMLU Pro | — | — |
| HLE | 36.7% | 29.4% |
| LiveCodeBench | — | — |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | — | — |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 51.9% | 49.0% |
| LCR | 70.7% | 65.3% |
| IFBench | 53.1% | 70.2% |
| TAU-bench v2 | 92.1% | 95.9% |
| TerminalBench Hard | 46.2% | 34.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Kimi K2.5 (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.60/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) fuehrt bei Reasoning mit 89.6% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) erreicht einen 48.1 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Kimi K2.5 (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Made in Europe Chat with 100+ AI Models in one App.
Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
Leitfaden zum KI-Modellvergleich
Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.
Composite-Indizes verstehen
- Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
- Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
- Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau
Wichtige Vergleichsmetriken
- Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
- Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
- Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
- Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf
So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv
Leistung vs. Kosten
Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen
Aufgabenspezifische Auswahl
Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning
Praxistest
Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen
Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.