Modellvergleich

Kimi K2 0905
vs. Kimi K2 Thinking

Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Kimi

Chatten mit Kimi

Guenstigstes Modell

Kimi logo Kimi K2 Thinking

$0.60/1M

Hoechste Intelligenz

Kimi logo Kimi K2 Thinking

83.8% GPQA

Bestes Coding

Kimi logo Kimi K2 Thinking

34.8 Coding-Index

Preisunterschied

1.3x

Input-Kostenspanne

Composite Indices

Intelligence, Coding, Math

Standard Benchmarks

Academic and industry benchmarks

Benchmark-Sieger

5 Tests
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Kimi K2 0905

0

Kein eindeutiger Sieger

Kimi logo

Kimi K2 Thinking

5
  • GPQA
  • MMLU Pro
  • HLE
  • LiveCodeBench
  • AIME 2025
Metrik
Kimi logo Kimi K2 0905
Kimi
Kimi logo Kimi K2 Thinking
Kimi
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.80/1M$0.60/1M
Output-Kosten $2.25/1M$2.50/1M
Gemischt (3:1) $1.16/1M $1.07/1M
Spezifikationen
Anbieter KimiKimi
Veröffentlichung 5. Sept. 20256. Nov. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 39.7 tok/s98.9 tok/s
TTFT 938ms887ms
Latenz 938ms21112ms
Composite-Indizes
Intelligenz 30.940.9
Coding 25.934.8
Mathe 57.394.7
Standard-Benchmarks
GPQA 76.7%83.8%
MMLU Pro 81.9%84.8%
HLE 6.3%22.3%
LiveCodeBench 61.0%85.3%
MATH 500
AIME 2025 57.3%94.7%
AIME (Original)
SciCode 30.7%42.4%
LCR 52.3%66.3%
IFBench 41.7%68.1%
TAU-bench v2 73.4%93.0%
TerminalBench Hard 23.5%31.1%

Wichtigste Erkenntnisse

Kimi K2 Thinking bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.60/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Kimi K2 Thinking fuehrt bei Reasoning mit 83.8% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.

Kimi K2 Thinking erreicht einen 34.8 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

Kimi logo

Kimi K2 0905

  • Allgemeine KI
  • Vielseitige Anwendungen
Kimi logo

Kimi K2 Thinking

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
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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.