Terug naar overzicht
🇨🇳 Moonshot AI · China ZDR mogelijk #28 populair
Kimi K2.6
Niveau: Professioneel
Sterke allrounders met de beste balans tussen kwaliteit en prijs. Voor de meeste organisaties de slimste keuze.
Kimi K2.6 is Moonshot AI's next-generation multimodal model, designed for long-horizon coding, coding-driven UI/UX generation, and multi-agent orchestration. It handles complex end-to-end coding tasks across Python, Rust, and Go, and...
KostenLaag
SnelheidVlotinschatting
Werkgeheugen262K tokenshoeveel tekst het tegelijk aankan
SlimheidPrima45/100
Goede prijs-kwaliteit
38
waarde / 100
Loont de prijs?
Sterke balans tussen prijs en kwaliteit.
Bespaar slim: DeepSeek V4 Flash Latest
is minstens net zo slim voor 94% minder geld. Bovendien is het sneller en minstens even goed in programmeren. Voor de meeste taken merk je het verschil nauwelijks.
Goed voor
- E-mails, teksten en samenvattingen schrijven
- Programmeren en technische taken
- Het lezen van afbeeldingen en scans
Minder geschikt voor
- Er zijn geen duidelijke beperkingen voor standaardgebruik
Aanbieder buiten de EU (China). Weeg databescherming mee voordat je er gevoelige informatie mee verwerkt.
Zero Data Retention mogelijk. Dit model kan via OpenRouter worden ingezet bij een aanbieder die je invoer niet bewaart en niet gebruikt voor training — belangrijk voor vertrouwelijke bedrijfsgegevens. Stel ZDR in je OpenRouter-account in om dit af te dwingen.
Slimheid
45/100 · prima
Schrijven
76/100 · uitstekend
Programmeren
73/100 · sterk
Agent-taken
34/100 · basaal
Geavanceerd — voor professionals
Onderstaande gegevens zijn bedoeld voor wie de techniek wil doorgronden: ruwe benchmarkscores, gemeten snelheid/latency, prijsopbouw en databronnen. Niet nodig om een goede keuze te maken.
Benchmarks
Klik op een benchmark voor uitleg en alle uitslagen per model; het ?-knopje geeft een korte uitleg.
| Intelligence Index | 27 |
| Samengestelde slimheidsscore van Artificial Analysis: het gemiddelde over vele tests voor redeneren, kennis, wiskunde en code. Hoger = slimmer. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Coding Index | 61.8 |
| Gemiddelde van programmeertests: hoe goed het model code schrijft, begrijpt en verbetert. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Math Index | geen data |
| Gemiddelde van wiskundetests: rekenen, algebra en wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Agentic Index | 20.5 |
| Hoe goed het model zelfstandig meerstaps-taken uitvoert met tools (bestanden openen, zoeken, acties uitvoeren). Alle uitslagen & uitleg → | |
| MMLU-Pro | geen data |
| Grote kennistest met ruim 12.000 pittige meerkeuzevragen over 14 vakgebieden (recht, economie, natuurkunde…). Meet brede kennis en redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| GPQA Diamond | 91.1% |
| Zeer moeilijke wetenschapsvragen op PhD-niveau (biologie, natuur- en scheikunde). Zelfs menselijke experts halen hier maar ~65%. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Humanity's Last Exam | 37.5% |
| De zwaarste kennistest die er is: duizenden extreem moeilijke vragen over honderden onderwerpen. Lage percentages zijn hier normaal. Alle uitslagen & uitleg → | |
| LiveCodeBench | geen data |
| Verse programmeeropgaven die pas ná de training van het model zijn verschenen — meet écht kunnen programmeren in plaats van onthouden. Alle uitslagen & uitleg → | |
| SciCode | 51.5% |
| Programmeeropgaven uit echte wetenschappelijke onderzoekspapers — combineert code en vakkennis. Alle uitslagen & uitleg → | |
| AIME (wiskunde) | geen data |
| Vragen van de Amerikaanse wiskunde-olympiade voor scholieren. Meet geavanceerd wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| IFBench (instructievolgen) | 76% |
| Meet hoe precies het model instructies opvolgt, zoals eisen aan lengte, opmaak of vorm van het antwoord. Alle uitslagen & uitleg → | |
| τ²-bench (agent-taken) | 95.9% |
| Realistische klantenservice-scenario's (vluchten omboeken, abonnementen wijzigen) waarin het model zelfstandig regels moet volgen en tools gebruiken. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Terminal-Bench (agent-taken) | 65.9% |
| Opdrachten die het model zelfstandig in een computerterminal moet uitvoeren — een zware test voor agent-vaardigheden. Alle uitslagen & uitleg → | |
Prestaties (gemeten)
| Output-snelheid | geen data |
| Time-to-first-token (latency) | geen data |
| Snelheidsbron | inschatting o.b.v. modelklasse |
Design Arena (ELO)
Head-to-head ranglijst waarin modellen het tegen elkaar opnemen op praktijktaken (websites, code, UI, datavisualisatie). Hogere ELO = vaker gewonnen.
| Gemiddelde ELO | 1240 |
| agentichtmlslides | ELO 1248 · rang 2 |
| agenticslides(html) | ELO 1252 · rang 2 |
| agenticslides | ELO 1187 · rang 4 |
| agenticslides(python-pptx) | ELO 1186 · rang 4 |
LM Arena (LMSYS Chatbot Arena)
De toonaangevende blind-test ranglijst waarin echte gebruikers antwoorden van twee anonieme modellen vergelijken. Hogere ELO = vaker verkozen door mensen.
| Arena ELO-score | 1461 |
| Ranglijstpositie | #50 wereldwijd |
| Menselijke beoordelingen | 37.568 stemmen |
Technische specificaties
| Model-ID | moonshotai/kimi-k2.6 |
| Contextvenster | 262.144 tokens |
| Kennis bijgewerkt tot | onbekend |
| Uitgebracht | 20 apr 2026 |
| Invoer | tekst, beeld |
| Redeneren (reasoning) | ja |
| Populariteitsscore | 76/100 |
| Databronnen | openrouter, artificial_analysis, design_arena, lmarena |