TL;DR
Grok 4.6 to mocniejszy domyślny wybór, jeśli potrzebujesz zarządzanego „frontier” API do agentskiego kodowania i pracy z wiedzą: uzyskuje wynik 61 w Artificial Analysis Intelligence Index, generuje szybciej w bieżących niezależnych pomiarach i zaczyna się od $2/$6 za milion tokenów wejścia/wyjścia.
Kimi K3 jest bardziej elastyczny, gdy liczy się długość kontekstu i otwartość modelu. Łączy 2.8 biliona parametrów, 104B aktywnych parametrów i okno kontekstu rzędu 1M tokenów, a do tego otwarte wagi i natywną multimodalność. Jego oficjalne ceny hostowanego API są wyższe — $3/$15 za milion tokenów wejścia/wyjścia — ale trafienia w cache kosztują tylko $0.30 za milion tokenów.
Wniosek: wybierz Grok 4.6 jako opłacalne kosztowo hostowane API dla agentów; wybierz Kimi K3 dla 1M kontekstu, otwartych wag i kontroli nad infrastrukturą. Do kodowania przetestuj oba na własnych repozytoriach, ponieważ dostawcy publikują różne wersje benchmarków i harnessów.
Najważniejsze wnioski
- Grok 4.6 został wydany 12 sierpnia 2026 ze szczególnym naciskiem na długotrwałe agenty, pracę z kodem, pracę z wiedzą oraz bardziej ambitne projekty interaktywne lub wizualne.
- Kimi K3 to flagowy model open-weight Moonshot AI z 2.8T parametrów, Kimi Delta Attention, Attention Residuals, natywną wizją i oknem kontekstu 1M tokenów.
- Niezależna ogólna inteligencja jest niemal remisowa: 61 dla Grok 4.6 vs 60 dla Kimi K3.
- Grok 4.6 ma niższą oficjalną cenę za token: $2 wejście / $6 wyjście vs $3 wejście / $15 wyjście dla Kimi K3.
- Kimi K3 oferuje około dwukrotnie większą pojemność kontekstu i otwarte wagi; Grok 4.6 jest własnościowy, ale bardziej wydajny pod względem czasu i kosztów w kilku niezależnych ewaluacjach agentskich.
Grok 4.6 vs Kimi K3: szybkie porównanie
| Specyfikacja | Grok 4.6 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Developer | SpaceXAI / xAI | Moonshot AI / Kimi |
| Release date | August 12, 2026 | July 16, 2026 |
| Model ID | grok-4.6 | kimi-k3 |
| Architecture | Not publicly disclosed | MoE; KDA + AttnRes + Stable LatentMoE |
| Total parameters | Not disclosed | 2.8T |
| Active parameters | Not disclosed | 104B |
| Experts | Not disclosed | 896 total; 16 activated/token |
| Context window | 500,000 tokens | 1,048,576 / about 1M tokens |
| Input / output | Text + image → text | Text + image → text |
| Reasoning | Configurable | Always-on; low / high / max |
| Function / tool use | Function calling + structured outputs | ToolCalls, tool_choice, dynamic tool loading |
| Open weights | No | Yes |
| AA Intelligence Index | 61 | 60 |
| Official input / output price | $2 / $6 per MTok | $3 / $15 per MTok |
| Best fit | Hosted agents, coding, knowledge work | Long context, open-weight deployment, coding + visual reasoning |
Czym jest Grok 4.6?
Grok 4.6 to model „frontier” SpaceXAI do kodowania, zadań agentskich i pracy z wiedzą. Firma podaje, że wydanie zostało zbudowane wokół długotrwałych agentów oraz bardziej ambitnej pracy interaktywnej i wizualnej, a nie tylko odświeżenia benchmarków. W praktyce oznacza to, że model ma utrzymywać koncentrację na zadaniu przez wiele kroków: badanie tematu, nawigację po bazie kodu, analizę informacji, wywoływanie narzędzi i iterowanie w kierunku gotowej aplikacji lub artefaktu pracy.
Co się zmieniło względem Grok 4.5?
SpaceXAI informuje o dłuższym dodatkowym treningu z użyciem kuratorowanych, generowanych przez model danych rozumowania, zaawansowanych koncepcji technicznych, wysokiej jakości danych inżynieryjnych oraz ulepszonego optymalizatora i receptury treningowej. Zespół następnie zregenerował trajektorie SFT modelem Grok 4.5 w obszarach rozumowania i harnessów agentskich, odfiltrował problematyczne ślady i zastosował agentskie RL w środowiskach obejmujących ogólne kodowanie, optymalizację kernela, web development, CAD i pracę z wiedzą.
Praktyczny efekt to model, który nie tylko osiąga wyższe wyniki, ale też wykazuje więcej autotestów i weryfikacji na dłuższych trajektoriach. To zachowanie ma znaczenie dla agentów, ponieważ koszt drobnej pomyłki narasta, gdy model może edytować pliki, wywoływać narzędzia lub realizować wieloetapowy plan bez stałej interwencji człowieka.
Specyfikacja Grok 4.6
| Właściwość | Grok 4.6 |
|---|---|
| Context | 500,000 tokens |
| Modalities | Text and image input; text output |
| Reasoning | Configurable reasoning |
| Native API capabilities | Function calling and structured outputs |
| Knowledge cutoff | February 1, 2026 |
| Short-context pricing | $2 input / $0.50 cached / $6 output per MTok |
| Long-context threshold | ≥200K prompt tokens; $4 / $1 / $12 |
Czym jest Kimi K3?
Kimi K3 to flagowy, agentski model open-weight Moonshot AI z obsługą multimodalności. Łączy 2.8 biliona parametrów z oknem kontekstu 1M tokenów i natywną wizją, pozycjonując się do długohoryzontowego kodowania, end-to-end pracy z wiedzą, rozumowania i wizualnie ugruntowanych zadań programistycznych.
W przeciwieństwie do Grok 4.6, Kimi K3 udostępnia swoje wagi. Bieżąca oficjalna karta modelu identyfikuje 104B aktywnych parametrów w czasie inferencji, więc ścieżka obliczeniowa jest znacząco mniejsza niż pełne 2.8T parametrów, choć wdrożenie kompletnego modelu nadal wymaga rozbudowanej infrastruktury.
KDA, AttnRes i bardziej rzadkie MoE
Architektura to jeden z największych wyróżników K3. Moonshot podaje, że Kimi Delta Attention (KDA) i Attention Residuals (AttnRes) poprawiają przepływ informacji przez długie sekwencje i głębokie warstwy modelu. Stable LatentMoE zwiększa rzadkość, tak by dla każdego tokena aktywowanych było 16 z 896 ekspertów. Razem ze zmianami w treningu i recepturze danych Moonshot raportuje ok. 2.5× lepszą ogólną efektywność skalowania niż Kimi K2.
Specyfikacja Kimi K3
| Właściwość | Kimi K3 |
|---|---|
| Total / active parameters | 2.8T / 104B |
| Architecture | MoE with KDA + AttnRes + Stable LatentMoE |
| Experts | 896; 16 activated per token |
| Context | 1M tokens |
| Vision | Native visual understanding |
| Reasoning | Always enabled; low / high / max |
| Tools | ToolCalls, tool_choice constraints, dynamic tool loading |
| Open weights | Available on Hugging Face |
| Official pricing | $0.30 cache hit / $3 input / $15 output per MTok |
Grok 4.6 vs Kimi K3: porównanie benchmarków
Najczystsze bezpośrednie porównanie to niezależny Artificial Analysis Intelligence Index, ponieważ oba modele są oceniane w tym samym frameworku. Aktualne wyniki to 61 dla Grok 4.6 (wysoki) i 60 dla Kimi K3 (max). Jednopunktowa różnica jest zbyt mała, by twierdzić, że jeden model jest kategorycznie „o generację do przodu”. Bardziej użyteczne jest pytanie, gdzie każdy model zdobywa swój wynik.
| Niezależna metryka | Grok 4.6 | Kimi K3 | Przewaga |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 61 | 60 | Grok 4.6 o 1 punkt |
| Output speed | 65.8 tok/s | 40.7 tok/s | Grok 4.6 |
| Time to first token | ~32.3 s | 3.27 s | Kimi K3 |
| Context window | 500K | ~1.05M | Kimi K3 |
Wydajność w kodowaniu
SpaceXAI publikuje kilka wyników z zakresu kodowania i inżynierii oprogramowania dla Grok 4.6: 69.9% na CursorBench 3.2, 65.9% na DeepSWE 1.1, 61.3% na FrontierCode 1.1 Extended, 56.4% na APEX-SWE i 26.0% na Terminal-Bench 3.0. Są one istotne, ponieważ obejmują edycję repozytoriów, agentską inżynierię oprogramowania i pracę w terminalu, a nie tylko ciekawostki z autouzupełniania.
| Benchmark kodowania raportowany przez dostawcę (Grok 4.6) | Wynik |
|---|---|
| CursorBench 3.2 | 69.9% |
| DeepSWE 1.1 | 65.9% |
| FrontierCode 1.1 Extended | 61.3% |
| APEX-SWE | 56.4% |
| Terminal-Bench 3.0 | 26.0% |
Dla Kimi K3 Moonshot publikuje inny, ale szeroki zestaw testów kodowania. Oficjalne materiały startowe raportują 67.5 na DeepSWE, 88.3 na Terminal-Bench 2.1, 81.2 na FrontierSWE, 77.8 na ProgramBench i 42.0 na SWE Marathon. Ważna uwaga: Terminal-Bench 2.1 i 3.0 to różne wersje, a FrontierSWE nie jest tym samym co FrontierCode. Tych wierszy nie należy traktować jako wygranych „jabłko do jabłka” wyłącznie na podstawie surowych liczb.
Źródło: Moonshot AI / Kimi
Praca agentska i z wiedzą
Obszar, w którym Grok 4.6 wygląda najsilniej, to praca agentska. SpaceXAI raportuje 1753 Elo na GDPVal-AA v2, 57.5% na APEX-Agents i 1577 Elo na AA-Briefcase. Artificial Analysis również podkreśla ten sam wzorzec: najsilniejsze zyski Grok 4.6 dotyczą długohoryzontowej pracy z narzędziami, a nie wyłącznie statycznego rozumowania.
Kimi K3 także celuje w agenty do pracy z wiedzą. Zestaw startowy Moonshot pokazuje mocne wyniki na BrowseComp, GDPval-AA v2, JobBench, SpreadsheetBench 2 i ewaluacjach agentów wizualnych. Co ważniejsze dla deweloperów, API Kimi udostępnia ograniczenia wyboru narzędzi i dynamiczne ładowanie narzędzi, co stanowi praktyczne mechanizmy kontroli, gdy agent musi użyć systemów przedsiębiorstwa lub pobrać fakty przed odpowiedzią.
Źródło: Moonshot AI / Kimi
Multimodalność i rozumowanie wizualne
Kimi K3 ma wyraźniej zarysowaną na poziomie architektury multimodalność: Moonshot opisuje natywne możliwości wizji i konkretnie demonstruje „vision in the loop” dla tworzenia gier, inżynierii frontendowej i CAD, gdzie model może analizować wizualne sprzężenie zwrotne i poprawiać kod.
Grok 4.6 również przyjmuje wejście tekstowe i obrazowe, a SpaceXAI twierdzi, że model generuje mocniejsze pierwsze podejścia do projektów wizualnych i interaktywnych niż Grok 4.5. Różnica dotyczy mniej tego, czy któryś model „widzi” obrazy, a bardziej filozofii wdrożeniowej: Kimi udostępnia otwarty model multimodalny, podczas gdy Grok pakuje rozumienie wizualne w zarządzane „frontier” API i ekosystem agentów.
Okno kontekstu: 500K vs 1M
Grok 4.6 obsługuje 500,000 tokenów, podczas gdy Kimi K3 obsługuje około 1 milion tokenów. To czyni Kimi oczywistym wyborem, gdy obciążenie rzeczywiście wymaga więcej niż 500K tokenów w jednym żądaniu — np. bardzo duże repozytoria, wieloksiążkowe zbiory do badań lub wyjątkowo długie ścieżki agentów.
Jednak rozmiar kontekstu to pojemność, a nie gwarancja jakości pobierania informacji czy rozumowania. W systemach produkcyjnych przetestuj model na rzeczywistych problemach długiego kontekstu: śledzenie zależności między plikami, pobieranie odległych faktów, wykrywanie sprzeczności i trwałość instrukcji. Retrieval-augmented generation nadal może być tańsze i bardziej sterowalne niż wysyłanie miliona tokenów przy każdym żądaniu.
Szybkość i opóźnienia
Artificial Analysis mierzy obecnie Grok 4.6 na 65.8 tokenów wyjściowych na sekundę i Kimi K3 na 40.7 tokenów na sekundę. Gdy generowanie się rozpoczyna, Grok jest istotnie szybszy w tym pomiarze. Ale wzorzec pierwszego tokena jest odwrotny: Kimi K3 ma mierzone TTFT 3.27 sekundy, podczas gdy obecny pomiar dla Grok 4.6 u dostawcy jest znacznie wolniejszy w rozpoczęciu strumieniowania.
To tworzy użyteczne zróżnicowanie produktowe. Dla interaktywnego czatu lub doświadczeń w IDE, szybki czas do pierwszego tokena może sprawić, że Kimi będzie odczuwalnie responsywny, nawet jeśli pełna odpowiedź trwa dłużej. Dla długich generacji i przebiegów agentów, wyższa przepustowość generacji Groka może skrócić ogon żądania. Dostawca, region, poziom rozumowania, stan cache i rozmiar żądania mogą zmieniać te liczby, więc traktuj je jako bieżący snapshot, a nie trwałą właściwość.
Grok 4.6 vs Kimi K3: ceny API
Przy standardowych długościach kontekstu Grok 4.6 kosztuje $2 za milion tokenów wejściowych, $0.50 za milion tokenów z cache i $6 za milion tokenów wyjściowych. Dla promptów na poziomie lub powyżej 200K tokenów xAI rozlicza całe żądanie według stawek długiego kontekstu: $4 wejście, $1 cache i $12 wyjście za milion tokenów.
Kimi stosuje płaskie rozliczenie pay‑as‑you‑go w całym oknie 1M kontekstu. API Kimi podaje $0.30 za milion tokenów będących trafieniami w cache, $3 za milion tokenów wejściowych i $15 za milion tokenów wyjściowych. Oznacza to, że Kimi jest tańszy przy trafieniach w cache, ale znacznie droższy przy świeżych tokenach wyjściowych; przewaga cenowa Groka się zawęża, gdy żądania Groka przekraczają próg 200K dla długiego kontekstu.
Oficjalne ceny API za 1M tokenów. Żądania Groka z długim kontekstem (≥200K tokenów w promprcie) rozliczane są według wyższych stawek, niewidocznych na wykresie. Źródło: SpaceXAI i ceny API Kimi
| Cena / 1M tokenów | Grok 4.6 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Oficjalne wejście (short) | $2.00 | $3.00 |
| Oficjalny cache hit | $0.50 | $0.30 |
| Oficjalne wyjście | $6.00 | $15.00 |
| Cennik długiego kontekstu | ≥200K: $4 / $1 / $12 | Płasko w całym 1M kontekstu |
| CometAPI input | $1.60 | $2.40 |
| CometAPI output | $4.80 | $12.00 |
W CometAPI Grok 4.6 jest obecnie wyceniony na $1.60 wejście / $4.80 wyjście za milion tokenów, a Kimi K3 na $2.40 wejście / $12 wyjście. Obie ceny są o 20% niższe od oficjalnych stawek wejścia/wyjścia dostawców widocznych na ich stronach modeli w CometAPI w momencie pisania.
Otwarte wagi vs model własnościowy
Kimi K3 to model open-weight z możliwym do pobrania zestawem wag. Umożliwia to badania, drobiazgową kontrolę infrastruktury, prywatne architektury inferencji oraz wdrożenia przez zewnętrzne stosy inferencyjne. Nie oznacza to, że K3 jest lekki: model z 2.8T parametrów to poważny projekt systemowy, nawet przy rzadkości MoE i niskiej precyzji.
Grok 4.6 jest własnościowy. Jego architektura i liczba parametrów nie są publicznie ujawnione, a deweloperzy uzyskują dostęp jako do usługi zarządzanej. Kompromisem jest prostota operacyjna: nie trzeba budować klastra inferencyjnego, zarządzać wagami ani optymalizować kerneli, by uzyskać wydajność agentską klasy „frontier”.
Mocne i słabe strony
| Model | Mocne strony | Kompromisy |
|---|---|---|
| Grok 4.6 | Niższa cena hostowanego API; 61 AA Intelligence; szybsza mierzona generacja; mocne wyniki w długohoryzontowych agentach; zintegrowany stos narzędzi xAI | 500K kontekstu; zamknięte wagi; podwójne stawki dla długiego kontekstu; wolniejszy mierzony TTFT |
| Kimi K3 | ~1M kontekstu; otwarte wagi; 2.8T MoE; natywna multimodalność; mocny zestaw dla kodowania/agentów; bardzo niska cena trafień w cache | Wyższa cena tokenów wyjściowych; wolniejsza generacja tokenów; pełne self-hosting jest wymagające infrastrukturalnie |
Grok 4.6 vs Kimi K3: który wybrać?
| Przypadek użycia | Rekomendacja | Dlaczego |
|---|---|---|
| Domyślne „frontier” API | Grok 4.6 | Niższa cena z lekką niezależną przewagą inteligencji |
| Długotrwały agent do pracy z wiedzą | Grok 4.6 | Najmocniejsze dowody z GDPVal-AA i AA-Briefcase |
| Kodowanie w skali repozytorium | Testuj oba | Oba projektowane do długohoryzontowego kodowania; zestawy różnią się |
| Prompt >500K tokenów | Kimi K3 | Około 1M kontekstu |
| Badania na otwartych wagach | Kimi K3 | Dostępne wagi i architektura |
| Prywatna/samodzielna inferencja | Kimi K3 | Otwarte wagi umożliwiają własne wdrożenia |
| Niska cena trafień w cache | Kimi K3 | $0.30/MTok za trafienia w cache |
| Niższa cena świeżych tokenów wyjścia | Grok 4.6 | $6/MTok vs $15/MTok przy standardowym kontekście |
| Szybka pierwsza odpowiedź | Kimi K3 | Znacznie niższy mierzony TTFT |
| Szybsza długa generacja | Grok 4.6 | Wyższa mierzona liczba tokenów/s na wyjściu |
| Visual coding / CAD / game | Kimi K3 | Natywna wizja + oficjalny fokus na „vision in the loop” |
Ogólna rekomendacja: Grok 4.6 to mocniejszy domyślny hostowany interfejs API dla większości deweloperów agentów. Kimi K3 to bardziej elastyczny model „frontier”, gdy 1M kontekstu, otwarte wagi i kontrola wdrożenia są wymaganiami, a nie opcjonalnymi dodatkami.
Jak uzyskać dostęp do Grok 4.6 i Kimi K3 przez CometAPI
Oba modele są dostępne w CometAPI. Strona modelu Grok 4.6 podaje identyfikator modelu grok-4.6 i obsługę dostępu w stylu Chat Completions / Responses, natomiast strona modelu Kimi K3 udostępnia kimi-k3 przez ujednolicony endpoint CometAPI. Ułatwia to testy A/B, ponieważ można zmieniać identyfikatory modeli, zachowując uwierzytelnianie i większość logiki aplikacji.
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
)
for model in ["grok-4.6", "kimi-k3"]:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "user", "content": "Review this repository bug and propose a tested fix."}
],
)
print(model, response.choices[0].message.content)
W ocenie produkcyjnej zachowaj identyczne prompt, narzędzia, snapshot repozytorium i kryteria sukcesu. Śledź nie tylko jakość odpowiedzi, ale też skuteczność wywołań narzędzi, liczbę tur, łączną liczbę tokenów wejścia/wyjścia, opóźnienia i odzyskiwanie po nieudanych wywołaniach narzędzi. To jest bardziej predykcyjne dla rzeczywistego kosztu agenta niż pojedynczy wynik benchmarku.
Wnioski
Najważniejszym rezultatem porównania Grok 4.6 vs Kimi K3 jest to, że ich top‑line inteligencja jest znacznie bliższa niż ich projekt produktu. Niezależna ewaluacja plasuje je obecnie na 61 vs 60, ale otaczająca ekonomia i wybory wdrożeniowe są bardzo różne.
Grok 4.6 jest zoptymalizowany jako zarządzana usługa „frontier”: niższe ceny świeżych tokenów, mocne benchmarki agentskie, szybsza mierzona generacja i dojrzała ścieżka narzędzi/API. Kimi K3 jest zoptymalizowany pod elastyczność: okno kontekstu 1M, skala 2.8T MoE, natywna multimodalność i otwarte wagi.
Dla większości deweloperów, którzy po prostu potrzebują najlepszego domyślnego hostowanego modelu do kodowania i długotrwałych agentów, Grok 4.6 to bezpieczniejszy punkt startowy. Jeśli Twój system zależy od kontekstu >500K, wdrożeń na otwartych wagach, kodowania wizualnego lub kontroli nad stosem inferencyjnym, Kimi K3 może być lepszym wyborem architektonicznym, nawet przy wyższej cenie tokenów w wersji hostowanej.
FAQ
Czy Grok 4.6 jest „mądrzejszy” niż Kimi K3?
W bieżącym Artificial Analysis Intelligence Index Grok 4.6 uzyskuje 61, a Kimi K3 60. To niewielka przewaga, nie decydująca różnica. Wydajność na poziomie zadań może się odwracać w zależności od obciążenia.
Który model jest lepszy do kodowania?
Oba to wiarygodne modele do kodowania. Grok 4.6 ma mocne aktualne wyniki w agentskim kodowaniu i niższe ceny hostowane; Kimi K3 oferuje większe okno kontekstu, otwarte wagi i silne wyniki w kodowaniu repozytoriów/wizualnym. Użyj benchmarku na własnym repo, ponieważ dostawcy raportują różne wersje testów.
Który model ma większe okno kontekstu?
Kimi K3 obsługuje około 1M tokenów, czyli około dwa razy więcej niż 500K tokenów w Grok 4.6.
Który jest tańszy?
Dla świeżych tokenów przy standardowym kontekście Grok 4.6 jest tańszy — $2 wejście / $6 wyjście za MTok wobec $3 / $15 dla Kimi K3. Kimi ma tańszą stawkę trafień w cache — $0.30/MTok, podczas gdy Grok stosuje wyższe stawki po osiągnięciu przez prompt progu 200K tokenów.
Czy mogę samodzielnie hostować Kimi K3?
Kimi K3 ma otwarte wagi dostępne na Hugging Face, więc samodzielne wdrożenie jest możliwe. Pełny model 2.8T jest jednak ogromny i wymaga poważnej infrastruktury wielowęzłowej lub specjalistycznej inferencji dla praktycznej wydajności.
Czy mogę samodzielnie hostować Grok 4.6?
Publiczne wagi Grok 4.6 nie są dostępne. Grok 4.6 jest dostarczany jako własnościowy, zarządzany model poprzez SpaceXAI i partnerskie API.
Czy mogę uzyskać dostęp do obu przez jedno API?
Tak. CometAPI obecnie udostępnia zarówno Grok 4.6, jak i Kimi K3, co pozwala deweloperom porównywać je w ramach ujednoliconego API i warstwy rozliczeń.