GPT-5.6 Sol vs Kimi K3

Sélectionnez deux modèles pour comparer leurs performances de programmation, prix et fonctionnalités.

Points clés de la comparaison

Niveau de programmation: Kimi K3 a un indice de référence plus élevé que GPT-5.6 Sol dans la configuration de référence commune sélectionnée (113.02 contre 112.62, soit 0.40 points). Cela n’établit pas à lui seul une supériorité générale en programmation. Niveaux éditoriaux : GPT-5.6 Sol = S ; Kimi K3 = S. Ce sont des évaluations éditoriales distinctes, sans ordre fiable établi au sein d’un niveau.
Estimation du coût API: 1M in / 200K out tokens: $4.0000 (GPT-5.6 Sol) vs $2.8000 (Kimi K3).
Métrique GPT-5.6 Sol Kimi K3
Coding Index
112.62
113.02
Niveau de programmation S S
Prix d'Entrée $2/1M $0.8/1M
Prix de Sortie $10/1M $10/1M
Fenêtre de Contexte 1.05M 1.05M

Coding Index

Coding Index · Référence: 100

GPT-5.6 Sol 112.62
Kimi K3 113.02

Écart entre indices entiers: 0.40

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. L’indice reflète deux tests communs, pas un rapport de capacité ni un écart statistiquement établi.

Verdict

Les deux modèles partagent le même niveau éditorial. Les données ne permettent pas un ordre fiable au sein du niveau ; comparez-les sur vos projets.

Comparaison des forces et cas d'usage

GPT-5.6 Sol Tier S

Meilleur Pour
  • •GitHub Copilot
  • •Algorithm design
  • •Full-stack development
  • •Codex CLI
Forces
  • •Top-tier code generation across all languages
  • •Excellent algorithm design and implementation
  • •Outstanding at explaining code concepts
  • •Great ecosystem integration (Copilot, Codex)

Kimi K3 Tier S

Meilleur Pour
  • •Complex reasoning and architecture
  • •Multi-language code generation
  • •Long-horizon agentic tasks
  • •Self-hosting (open weights)
Forces
  • •Highest-ranked open-weight coding model
  • •Top-tier code generation and architecture skills
  • •Strong long-horizon agentic workflow capability
  • •Excellent DesignArena leader (3D, webapps, codecategories)

GPT-5.6 Sol

Tarif OpenRouter 2026-10-11
Évaluations et méthode de classement · GPT-5.6 Sol

Sources recoupées

Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 37.27% · 95% CI ± 3.78%

Artificial Analysis · GPT-5.6 Sol (max)

Configuration: max

Terminal-Bench 2.1: 88.01% · SciCode: 57.06%

LiveBench · 2026-06-25 · gpt-5.6-sol-max

Coding: 83.94% · Agentic Coding: 56.21%

ModelRank attribue des niveaux éditoriaux à partir des évaluations publiques de programmation. Ce ne sont ni des seuils automatiques de l’indice ni des catégories prouvées statistiquement. Prix, vitesse, contexte et parrainage n’interviennent pas.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. L’indice reflète deux tests communs, pas un rapport de capacité ni un écart statistiquement établi.

Les résultats correspondent à des configurations précises. Agents, raisonnement, outils, budgets et tâches peuvent varier. Des indices proches ne prouvent pas une supériorité. B indique une position relative parmi ces candidats, pas une incapacité à coder.

Données vérifiées: 2026-09-10. La date de collecte n’est pas forcément celle de l’évaluation.

Kimi K3

Tarif OpenRouter 2026-10-11
Évaluations et méthode de classement · Kimi K3

Sources recoupées

Artificial Analysis · Kimi K3 (max)

Configuration: max

Terminal-Bench 2.1: 85.02% · SciCode: 59.49%

LiveBench · 2026-06-25 · kimi-k3

Coding: 81.45% · Agentic Coding: 62.17%

ModelRank attribue des niveaux éditoriaux à partir des évaluations publiques de programmation. Ce ne sont ni des seuils automatiques de l’indice ni des catégories prouvées statistiquement. Prix, vitesse, contexte et parrainage n’interviennent pas.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. L’indice reflète deux tests communs, pas un rapport de capacité ni un écart statistiquement établi.

Les résultats correspondent à des configurations précises. Agents, raisonnement, outils, budgets et tâches peuvent varier. Des indices proches ne prouvent pas une supériorité. B indique une position relative parmi ces candidats, pas une incapacité à coder.

Données vérifiées: 2026-09-10. La date de collecte n’est pas forcément celle de l’évaluation.

Les résultats correspondent à des configurations précises. Agents, raisonnement, outils, budgets et tâches peuvent varier. Des indices proches ne prouvent pas une supériorité. B indique une position relative parmi ces candidats, pas une incapacité à coder.

Estimation du coût API

1M input + 200K output (USD):

GPT-5.6 Sol: $4.0000

Kimi K3: $2.8000

Estimation selon le canal et la plage horaire affichés ; DeepSeek utilise le tarif de pointe. Hors remises de cache, outils, paliers de contexte long et tokens supplémentaires non comptés.

Foire aux questions

Quel modèle convient le mieux au code : GPT-5.6 Sol ou Kimi K3 ?

Kimi K3 a un indice de référence plus élevé que GPT-5.6 Sol dans la configuration de référence commune sélectionnée (113.02 contre 112.62, soit 0.40 points). Cela n’établit pas à lui seul une supériorité générale en programmation. Niveaux éditoriaux : GPT-5.6 Sol = S ; Kimi K3 = S. Ce sont des évaluations éditoriales distinctes, sans ordre fiable établi au sein d’un niveau.

Comment comparer les tarifs API de GPT-5.6 Sol et Kimi K3 ?

GPT-5.6 Sol: $2/1M input, $10/1M output (Tarif OpenRouter); Kimi K3: $0.8/1M input, $10/1M output (Tarif OpenRouter). 1M input + 200K output (USD): $4.0000 vs $2.8000.

Quelles sont les fenêtres de contexte de GPT-5.6 Sol et Kimi K3 ?

GPT-5.6 Sol offre 1,050,000 tokens et Kimi K3 offre 1,048,576 tokens.

Comparer les modèles actuels

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