Moonshot AIオープンソース

Kimi K2.6

Name: Kimi K2.6
Author: Moonshot AI

このモデルを比較

Moonshot AI開発の最新高性能モデル。K2.5の改良版で更高的性能を実現。

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パラメータ

コンテキスト長

256K

ライセンス

https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Base/raw/main/LICENSE

リリース日

2026-04-20

日本語性能

🌐多言語対応

一般的な多言語対応モデル。基本的な日本語処理は可能だが、特化モデルには劣る。

API料金

入力料金（1Mトークンあたり）

$0.95

出力料金（1Mトークンあたり）

課金モード: standard

強み

弱み

活用例

深度分析

Arena Elo

1462

Coding sub-arena 1514; BenchLM #24全体、#11検証済

SWE-Bench Pro

58.6%

#1 — GPT-5.4(57.7%)とClaude Opus 4.6(53.4%)を上回る

SWE-Bench Verified

80.2%

Claude 80.8%・Gemini 80.6%と実質互角

DeepSearchQA (F1)

92.5%

Claude 91.3%・GPT-5.4 78.6%をリード

入力価格(公式API)

$0.60/100万

Claude Opus 4.6の$5の約8倍安

アーキテクチャ

1T params (32B active)

MoE、256K文脈、オープンウェイト(Modified MIT)

強み

・最高クラスのオープンウェイト・コーディングモデル。入力$0.60/100万でSWE-Bench Pro全フロンティアをリード
・卓越したエージェント・長時間実行。300のサブエージェント群、13時間自律コーディング実演、最強のDeepSearchQAとHLE-tools
・完全オープンソース(Modified MIT)、MoonViT経由でネイティブ動画/画像入力、8×H100+INT4で展開可能

弱み

・純推論でGPT-5.4・Gemini 3.1 Proに劣る(HLE no-tools 34.7%対44.4%、AIME 96.4%対99.2%)
・エコシステムと文書が中国発信優先。英語圏企業向けサポート・コンプライアンスはOpenAI/Anthropicより未成熟
・冗長な出力(知能指数評価で約1.6億トークン、中央値の4倍)が本番コストを膨らませ解析崩れを起こす場合も

競合比較

Model	GPQA	Price
GPT-5.4 (xhigh)	92.8%	~$5/~$15
Claude Opus 4.6 (max effort)	91.3%	$5/$25
Gemini 3.1 Pro (thinking high)	94.3%	N/A

概要

Kimi K2.6は2026年4月20日、Moonshot AIが公開した中核的オープンウェイトのコーディング・エージェントモデル。1兆パラメータのMoEでトークンあたり32Bのみを活性化し、密集32B相当の推論コストでフロンティア級性能を出す。実世界のソフトウェア工学を最も表すSWE-Bench Pro(58.6%)でGPT-5.4やClaude Opus 4.6を含む全比較モデルをリードし、Moonshot公式APIでClaude Opus 4.6の約8倍安い($0.60対$5/100万入力)。設計哲学は純推論の天井より実践的・長時間実行に置く。Agent Swarmで並列300サブエージェントまで水平スケールし、実稼働で数日間の自律運用を実証、Zig等のニッチ言語含むプログラミング言語で強い汎化。ツール使用と多段検索を要するエージェントベンチ(HLE tools 54.0%、DeepSearchQA 92.5%)で全独占モデルを上回る。256K文脈、MoonViT経由のネイティブマルチモーダル入力、Modified MITの完全オープンソースでインフラ統制を必要とするチームに独自の地位。トレードオフは明確: 純推論なし(GPQA 90.5%対Gemini 94.3%、AIME 96.4%対99.2%、HLE no-tools 34.7%対44.4%)で独占モデルが意味のあるリードを保つ。実稼働AI構築には多モデルスタックの実行エンジンとして理解すべき。

ベンチマーク＆性能

Kimi K2.6はツール使用と持続的実行を要する項目で強く、純推論で劣る。エージェント・ツール強化: HLE-Full tools 54.0%(GPT-5.4 52.1%、Opus 4.6 53.0%、Gemini 3.1 Pro 51.4%をリード)、DeepSearchQA F1 92.5%(GPT-5.4 78.6%、Opus 4.6 91.3%をリード)、BrowseComp 83.2%(Gemini 85.9%が最高)、Toolathlon 50.0%(GPT-5.4 54.6%が最高)。コーディング: SWE-Bench Pro 58.6%(GPT-5.4 57.7%、Opus 4.6 53.4%をリード)、SWE-Bench Verified 80.2%(Claude 80.8%・Gemini 80.6%と互角)、Terminal-Bench 2.0 66.7%(Gemini 68.5%が最高)、LiveCodeBench v6 89.6%。推論・知識: HLE no-tools 34.7%(Gemini 44.4%が最高)、AIME 2026 96.4%(GPT-5.4 99.2%が最高)、GPQA Diamond 90.5%(Gemini 94.3%が最高)。視覚: MathVision w/ python 93.2%、MMMU-Pro w/ python 80.1%、いずれもGeminiがわずかに先行。

詳細比較

vs GPT-5.4 — 純推論でGPT-5.4優位(AIME 99.2%対96.4%、GPQA 92.8%対90.5%、HLE no-tools 39.8%対34.7%、OSWorld 75.0%対73.1%)。だがK2.6はSWE-Bench Pro(58.6%対57.7%)、DeepSearchQA(92.5%対78.6%)、HLE tools(54.0%対52.1%)でリード。GPT-5.4は独占(~$5/$15)、K2.6は公式API$0.60/$2.50のオープンウェイト。自己ホストは8×H100-80G+INT4。vs Claude Opus 4.6 — コーディング班の最直截比較。K2.6はSWE-Bench Proで+5.2pt(58.6%対53.4%)かつ入力約8倍安($0.60対$5)。Opus 4.6は文脈窓が大きく(1M対256K)、純知識で優位(HLE no-tools 40.0%対34.7%)。Claudeの企業エコシステム(SLA・コンプライアンス・英語優先文書)は成熟。現実的価格影響: 月1億トークン負荷でK2.6約$310対Claude Sonnet 4.6約$2,150。vs Gemini 3.1 Pro — Geminiが最難関推論(GPQA 94.3%、AIME 98.3%、HLE no-tools 44.4%)とTerminal-Bench 2.0(68.5%)で優位。K2.6はDeepSearchQA(92.5%対81.9%)、SWE-Bench Pro(58.6%対54.2%)、HLE tools(54.0%対51.4%)で優位。視覚は競合、GeminiがMMMU-Pro等で微優位。Geminiは独占、K2.6はオープンウェイトで自己ホスト可。

コミュニティ評価

コーディング・エージェント性能と価格性能比への熱狂を含め概ね好意的。企業パートナーは公開時に強力な推薦を出し、Augment Codeは'大規模コードベースでの外科的精度'、CodeBuddyは精度12%向上・ツール呼び出し成功率96.6%と報告、Qoderは'実行時の積極性と知能の大幅な底上げ'、Ollamaは'統合がそのまま動く'と確認。開発者フォーラムではK2.6で約80%のコーディングをフロンティア費用の数分の一で処理する合意。r/ClaudeAI(1,471 upvotes)ではK2.6を構造化タスクに、複雑な推論はClaudeに回すハイブリッドルーティングが議論。BenchLMは公開スコアが313項目中58のみと指摘、Artificial Analysis知能指数(19.4%)等の独立評価がMoonshot報告より低い例もあり注意が必要。Kimi Vendor Verifier(KVV)で展開精度検証を支援。

ユースケース

1. 自律コーディングエージェント・CI/CD — SWE系タスク最強のオープンウェイト。GitHub issue解決、大規模リファクタ、数時間の最適化ループ。58.6% SWE-Bench Proで全比較をリード。高ボリューム・コスト増幅パイプライン、データ主権の自己ホスト、明確な受入基準のタスクにClaude/GPTよりK2.6を選ぶ。実演では金融マッチングエンジンを13時間で自律改修し185%スループット向上。2. ディープリサーチ・RAG — DeepSearchQA F1 92.5%(GPT-5.4 78.6%に対し)で長文脈からの事実検索に最適。競合諜報・文献調査・法務分析。Agent Swarm(300サブエージェント)で並列研究分割。3. コスト重視のフルスタック・フロントエンド生成 — アニメーション・認証・DB操作付き本番UIを生成。Next.jsベンチでK2.5比50%+向上。4. 常駐バックグラウンドエージェント(24/7) — 人間なしで連続運用。