Kimi K2.6 Ancien
Kimi K2.6 est un modèle de Moonshot AI dans la catégorie Modèles de langage. Il est sorti le 20 avr. 2026. Il accepte jusqu'à 256k jetons par requête. Moonshot AI indique Kimi K3 comme remplaçant.
Toujours disponible, mais remplacé par un modèle plus récent.
Remplaçant recommandé: Kimi K3
- Prix de référence
- Pas de données
- Fenêtre de contexte
- 256k jetons
Prix actuels
Pas de tarif d'API public
Ce modèle est distribué avec des poids ouverts. Le coût d'exécution dépend de votre propre matériel.
Historique des prix
Aucun changement de prix enregistré pour ce modèle pour l'instant.
Où il se situe
Afficher les données
| Modèle | Valeur |
|---|---|
| GPT-6 Astra | 1.05M |
| GPT-6.1 Sol | 1.05M |
| GPT-6 Luna | 1.05M |
| GPT-6 Sol | 1.05M |
| GPT-5.6 Sol | 1.05M |
| GPT-5.6 Terra | 1.05M |
| GPT-5.6 Luna | 1.05M |
| GPT-6 Astra Pro | 1.05M |
| GPT-6 Luna Pro | 1.05M |
| GPT-6 Sol Pro | 1.05M |
| GPT-6.1 Sol Pro | 1.05M |
| GPT-6.1 Terra | 1.05M |
| GPT-6.1 Terra Pro | 1.05M |
| GPT-5.4 | 1.05M |
| GPT-5.4 Pro | 1.05M |
| GPT-5.5 | 1.05M |
| GPT-5.5 Pro | 1.05M |
| Gemini 4 Argon | 1.05M |
| Gemini 3.8 Flash | 1.05M |
| Gemini Omni Flash | 1.05M |
| Muse Wonder | 1.05M |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 1.05M |
| Gemini 3.7 Flash | 1.05M |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 1.05M |
| Muse Spark 1.3 | 1.05M |
| Kimi K3.1 Pro | 1.05M |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 1.05M |
| Gemini 3.1 Pro | 1.05M |
| DeepSeek V4 Flash Vision Exp | 1.05M |
| Gemini 3.6 Flash | 1.05M |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 1.05M |
| Gemini 3 Flash | 1.05M |
| Gemini 2.5 Pro | 1.05M |
| Gemini 2.5 Flash | 1.05M |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | 1.05M |
| Muse Spark 1.1 | 1.05M |
| Muse Spark 1.2 | 1.05M |
| GPT-4.1 | 1.05M |
| GPT-4.1 Mini | 1.05M |
| GPT-4.1 nano | 1.05M |
| Claude Fable 5.1 | 1M |
| Claude Opus 5.5 | 1M |
| Claude Sonnet 5.5 | 1M |
| Claude Haiku 5.5 | 1M |
| Grok 4.3 | 1M |
| DeepSeek V4 Pro | 1M |
| DeepSeek V4.1 Flash | 1M |
| Kimi K3 | 1M |
| Claude Mythos 5.1 | 1M |
| Grok 4.20 Reasoning | 1M |
| Grok 4.20 Non-Reasoning | 1M |
| Grok 4.20 Multi-Agent | 1M |
| Z.ai GLM 5.3 (on Mistral) | 1M |
| Qwen3.8 27B | 1M |
| Qwen3.8 Max Prime | 1M |
| Mistral Large 4 | 1M |
| Claude Fable 5 | 1M |
| Claude Mythos 5 | 1M |
| Claude Opus 5 | 1M |
| Claude Sonnet 5 | 1M |
| Claude Opus 4.8 | 1M |
| Claude Opus 4.7 | 1M |
| Claude Opus 4.6 | 1M |
| Claude Sonnet 4.6 | 1M |
| Grok 4.7 | 500k |
| Grok 4.6 | 500k |
| Grok 4.5 | 500k |
| GPT-5.6 Cyber | 400k |
| Chat Latest | 400k |
| GPT-5 | 400k |
| GPT-5 Mini | 400k |
| GPT-5 nano | 400k |
| GPT-5 Pro | 400k |
| GPT-5.2 | 400k |
| GPT-5.2 Pro | 400k |
| GPT-5.4 Mini | 400k |
| GPT-5-Codex | 400k |
| GPT-5.1 | 400k |
| GPT-5.1-Codex | 400k |
| GPT-5.1-Codex Mini | 400k |
| GPT-5.1-Codex-Max | 400k |
| GPT-5.2-Codex | 400k |
| GPT-5.3-Codex | 400k |
| GPT-5.4 nano | 400k |
| Grok Build 0.1 | 256k |
| Mistral Medium 3.5 | 256k |
| Mistral Small 4 | 256k |
| Ministral 3 14B | 256k |
| Ministral 3 8B | 256k |
| Ministral 3 3B | 256k |
| Command A | 256k |
| Command A Reasoning | 256k |
| North Mini Code | 256k |
| Kimi K2.7 Code | 256k |
| Mistral Large 3 | 256k |
| Claude Opus 4.5 | 200k |
| Claude Haiku 4.5 | 200k |
| o3 | 200k |
| o3-pro | 200k |
| Claude Sonnet 4.5 | 200k |
| codex-mini-latest | 200k |
| o1 | 200k |
| o1-pro | 200k |
| o3-deep-research | 200k |
| o3-mini | 200k |
| o4-mini | 200k |
| o4-mini-deep-research | 200k |
| gpt-oss-120b | 131k |
| gpt-oss-20b | 131k |
| Command A+ | 128k |
| Codestral | 128k |
| Aya Expanse 32B | 128k |
| Command A Vision | 128k |
| Command R7B | 128k |
| Command R (08-2024) | 128k |
| Command R+ (08-2024) | 128k |
| ChatGPT-4o | 128k |
| GPT-4 Turbo | 128k |
| GPT-4 Turbo Preview | 128k |
| GPT-4.5 Preview | 128k |
| GPT-4o | 128k |
| GPT-4o Mini | 128k |
| GPT-4o Mini Search Preview | 128k |
| GPT-4o Search Preview | 128k |
| GPT-5 Chat | 128k |
| GPT-5.1 Chat | 128k |
| GPT-5.2 Chat | 128k |
| GPT-5.3 Chat | 128k |
| o1 Preview | 128k |
| o1-mini | 128k |
| Command R | 128k |
| Command R+ | 128k |
| Voxtral Small | 32k |
| GPT-3.5 Turbo | 16k |
| babbage-002 | 16k |
| davinci-002 | 16k |
| Aya Vision 32B | 16k |
| computer-use-preview | 8k |
| GPT-4 | 8k |
| Tiny Aya Earth | 8k |
| Tiny Aya Global | 8k |
| Kimi K2.6 | 256k |
Tests de performance
| Tests de performance | Score |
|---|---|
| Indice d'intelligence Score composite d'Artificial Analysis sur une dizaine d'évaluations indépendantes (raisonnement, connaissances, code, travail agentique, contexte long), menées de la même façon pour chaque modèle. Les meilleurs modèles se situent autour de 50. | 27 |
| Terminal-Bench Hard Tâches difficiles en ligne de commande (compiler un logiciel, configurer un système, réparer un environnement) réalisées en autonomie dans un vrai terminal. Un test direct du code agentique. | 43.9% |
| SciCode Écrire du code pour résoudre des problèmes de niveau recherche en physique, chimie, biologie et mathématiques, vérifiés par des tests. | 51.5% |
| GPQA Diamond Questions de niveau doctorat en biologie, physique et chimie, conçues pour résister à la recherche web. Les titulaires d'un doctorat dans le domaine concerné obtiennent environ 65 %, donc tout score supérieur indique un vrai raisonnement disciplinaire plutôt que de la mémorisation. | 91.1% |
| Humanity's Last Exam Environ 2 500 questions rédigées par des experts, à la frontière du savoir humain, en mathématiques, sciences et lettres. Même les meilleurs modèles répondent bien à moins des deux tiers. | 37.5% |
| IFBench (respect des consignes) Contraintes précises et vérifiables de forme et de contenu, absentes de l'entraînement. Mesure la fidélité aux consignes. | 76% |
| τ²-Bench (usage agentique des outils) Conversations de support client simulées où le modèle doit utiliser des outils et respecter des règles pendant qu'un utilisateur simulé agit de son côté. Mesure la fiabilité de l'usage d'outils sur plusieurs tours. | 95.9% |
| MMMU-Pro (raisonnement visuel) Questions de niveau universitaire qui exigent de lire graphiques, schémas et figures, avec des leurres qui empêchent de deviner par le texte seul. | 79.4% |
| Raisonnement en contexte long (AA-LCR) Questions qui exigent de raisonner sur plusieurs longs documents à la fois (environ 100 000 jetons), pas seulement de retrouver un passage. | 81% |
Évaluations indépendantes d'Artificial Analysis, menées de la même façon pour chaque modèle, au réglage de raisonnement indiqué. En pourcentage, sauf mention d'indice. Source
Alternatives
Même catégorie, prix le plus proche, d'autres fournisseurs en priorité.
Autres modèles de Moonshot AI
| # | Modèle | Entrée | Sortie | Contexte | Sortie | Capacités | Variation de prix |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
Kimi K3
Moonshot AI
|
Pas de données | Pas de données | 1M | 16 juil. 2026 | RaisonnementAppel d'outils | |
| 2 |
Kimi K2.7 Code
Moonshot AI
|
Pas de données | Pas de données | 256k | 12 juin 2026 | Appel d'outils | |
| 3 |
Kimi K3.1 Pro
Moonshot AI
|
$2.00 | $10.00 | 1.05M | 23 oct. 2026 | VisionRaisonnementAppel d'outils |
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Questions fréquentes
Quelle est la fenêtre de contexte de Kimi K2.6 ?
Kimi K2.6 accepte jusqu'à 256k jetons par requête.
Kimi K2.6 est-il toujours disponible ?
Oui, mais Moonshot AI le classe comme modèle hérité et recommande des modèles plus récents. Moonshot AI indique Kimi K3 comme remplaçant.
Quand Kimi K2.6 est-il sorti ?
Kimi K2.6 est sorti en 20 avr. 2026.
Quel est l'identifiant API de Kimi K2.6 ?
Utilisez kimi-k2.6 lors des appels à l'API de Moonshot AI.
Quelles sont les alternatives à Kimi K2.6 ?
Parmi les modèles de la même catégorie à un prix proche : Kimi K3 (Moonshot AI), Grok 4.3 (xAI), Command A+ (Cohere) et Grok Build 0.1 (xAI).