Содержание
Grok 4.6 vs Kimi K3: сравнение
Черновик готовит редакция с помощью ИИ. За стандарт издания отвечает главный редактор — Валерий Курземнек.
Материал редакции Зерокодера. Счёт по выдаче снят собственным прогоном 9 октября 2026 года; цитаты источников приведены дословно. Обновлено: октябрь 2026.
В сравнении Artificial Analysis Grok 4.6 (High) и Kimi K3 (Max) получают одинаковый Intelligence Index — 44. У Grok в этом снимке выше скорость вывода, у Kimi больше контекстное окно и доступны веса. В подборке есть отдельные страницы High—Max, High—Low и Low—Low; результаты нужно читать с точными названиями конфигураций и показателей.
Какие модели сравниваются
Первое, что нужно зафиксировать: под запросом «grok 4.6 vs kimi k3» живут не две модели, а три пары. Сайт Artificial Analysis публикует сравнение Grok 4.6 (High) против Kimi K3 (Max), отдельно — Grok 4.6 (High) против Kimi K3 (Low) и отдельно — Grok 4.6 (Low) против Kimi K3 (Low). Каждая страница описывает свой набор условий, и переносить числа из одной пары в другую нельзя.
Агрегатор OpenRouter ведёт сравнение по двум продуктам — x-ai/grok-4.6 и moonshotai/kimi-k3, то есть по моделям двух разных разработчиков, xAI и Moonshot AI. llmmetric тоже строит страницу «Grok 4.6 vs Kimi K3» с бенчмарками, ценами и размером контекста. Friday Code в заголовке обещает бенчмарки, цены, программирование и контекстное окно. LLM Cost Lab берётся за сравнение цен API, LumiChats — за цену, характеристики и вердикт, BenchLM.ai — за бенчмарки и стоимость.
Из этого списка видно устройство темы. Head-запрос обслуживают измерители и агрегаторы, и почти каждый из них добавляет свою пару конфигураций. Наша задача — назвать версии так, как их назвал источник, и не смешивать High с Low.
Собственный счёт редакции по этому корпусу: мы скачали подборку результатов веб-поиска по запросу «grok 4.6 vs kimi k3»: текст отдали 9 из 10. Медиана объёма читаемого текста топа — 1634 слова. Метку 2026 года несут 9 из 9 прочитанных страниц. Перепись относится к этому веб-корпусу и не является измерением ранжирования Яндекса или Google.
Отдельно стоит проговорить границу. В источниках разбираются Grok 4.6 и Kimi K3 в вариантах High, Max и Low. Условия доступа для пользователя из России ни один из прочитанных материалов не описывает — этот вопрос остаётся за пределами сравнения измерителей. Смежные сюжеты про доступность сервисов разобраны у нас отдельно: Groq в России: доступ, ключ и лимиты и Gemini без ВПН: рабочие способы доступа в 2026, но к паре Grok — Kimi они не относятся.
| Сравнение | Что сравнивается | Где опубликовано |
|---|---|---|
| Grok 4.6 (High) — Kimi K3 (Max) | Топовые конфигурации обеих моделей | Artificial Analysis |
| Grok 4.6 (High) — Kimi K3 (Low) | Топовая конфигурация Grok и лёгкая Kimi | Artificial Analysis |
| Grok 4.6 (Low) — Kimi K3 (Low) | Лёгкие конфигурации обеих моделей | Artificial Analysis |
| Grok 4.6 — Kimi K3 | Продукты целиком, агрегированные характеристики | OpenRouter |
| Grok 4.6 — Kimi K3 | Бенчмарки, цена, контекст | llmmetric |
Подтверждённые различия и условия доступа
В таблицах Artificial Analysis названия моделей стоят перед колонками: сначала Grok 4.6, затем Kimi K3. Контекст Grok указан как 500k tokens, контекст Kimi — 1049k tokens. Такая привязка сохраняется на страницах High—Max, High—Low и Low—Low; значения относятся к конкретным колонкам моделей.
В карточках Artificial Analysis обе модели принимают текст и изображение, а выводят текст. Это область именно этих карточек. Другие агрегаторы могут описывать иной набор возможностей; смешивать их характеристики с конфигурацией измерителя без уточнения нельзя.
В сравнении Artificial Analysis у Grok 4.6 в строке Open Source (Weights) указано No, у Kimi K3 — Yes. Для Kimi названа Kimi K3 License. Доступность весов подтверждает возможность рассмотреть самостоятельное развёртывание; условия коммерческого использования проверяйте по лицензии конкретной модели.
High, Max и Low — названия конфигураций сравнения Artificial Analysis. Эти метки сами по себе не устанавливают разницу тарифов и скорости: для выбранной пары читайте конкретные строки Price, Output Speed и Cost per Task. В приведённых страницах цены за токены одной модели одинаковы между её уровнями, а затраты на задачу различаются.
| Признак | Что указано в источниках | На что влияет при выборе |
|---|---|---|
| Контекстное окно | 500k tokens ~750 A4 pages и 1049k tokens ~1,573 A4 pages | Объём документов, которые помещаются в один запрос |
| Типы данных | Supports: text and image | Работа с изображениями вместе с текстом |
| Открытость весов | Индекс Open Weights / Proprietary, метки Commercial Use Restricted и Non-commercial | Возможность развернуть модель на своём железе |
| Уровни конфигурации | High, Max, Low | Проверяйте Intelligence Index, Output Speed, цену токенов и Cost per Task по отдельности. |
Условия доступа как таковые — регистрация, оплата, региональные ограничения — в прочитанных сравнениях не расписаны. Агрегатор OpenRouter показывает продукты x-ai/grok-4.6 и moonshotai/kimi-k3 на своей платформе, и это единственная подтверждённая из выжимки форма доступа: через посредника-агрегатор. Смежная тема оплаты разобрана в материале Как оплатить OpenCode из России: способы и цены.
Метрики измерителя и ограничения сравнения
Ниже опубликованный замер Artificial Analysis для Grok 4.6 (High) и Kimi K3 (Max) из одной страницы. Это данные измерителя; редакция свой тест моделей не проводила.
| Показатель | Grok 4.6 (High) | Kimi K3 (Max) |
|---|---|---|
| Intelligence Index | 44 | 44 |
| Terminal-Bench 4.0 | 21% | 13% |
| SciCode | 56% | 59% |
| AA-LCR v1.1 | 80% | 89% |
| Output Speed | 58 tokens/s | 41 tokens/s |
| Time to First Token | 41.93s | 3.52s |
| Cost per Task | $1.48 | $2.00 |
В этой паре Grok выше на Terminal-Bench и скорости вывода, Kimi выше на SciCode и AA-LCR; общий индекс совпадает. Более высокая скорость вывода не означает меньшую задержку первого токена: эти показатели в таблице различаются. Версию индекса и условия замера читайте в методологии Artificial Analysis.
Из чего складывается индекс — видно по названиям составляющих. Это агентная работа со знанием (Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000), реальные рабочие задачи (Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000), агентные SaaS-процессы (Agentic SaaS workflows), агентное программирование и терминал (Agentic coding & terminal use), рассуждения и знания (Reasoning & knowledge), рассуждение на длинном контексте (Long context reasoning). Каждая составляющая описывает свой класс задач.
Отдельные индексы в карточке: Artificial Analysis Finance & Accounting Index — про финансы и бухучёт; Measures the performance of models on specific capabilities and industries — общее описание того, что измеряют Capability Indexes. Ошибки оцениваются через 1 — hallucination rate, то есть чем выше значение, тем ниже частота галлюцинаций. Для юридической работы есть отдельная метрика Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate.
Ограничения сравнения вытекают из устройства индекса. Artificial Analysis пишет: For details relating to our methodology, see our Methodology page — то есть правила замера живут в отдельном документе, который надо открывать при чтении чисел. Состав версии индекса меняется (v4.3.2 включает перечисленный набор), поэтому цифры из разных версий несопоставимы между собой. И главное: страницы High—Max, High—Low и Low—Low содержат разные конфигурации, поэтому переносить числа между ними нет оснований.
Раздельные страницы помогают зафиксировать конфигурацию, но не запрещают осознанное сравнение разных уровней. Скорость не выводится из слов High или Low: в паре High—Max опубликованы 58 tokens/s для Grok и 41 tokens/s для Kimi. В паре Low—Low — 57 и 39 tokens/s соответственно. Это снимки замера Artificial Analysis; для своего режима сравнивайте одинаково определённые показатели.
Одинаковая задача и промпт для сравнения
Чтобы сравнить модели в своих руках, нужна одна задача, дословно повторённая у обеих моделей. Ниже — промпт, который можно скопировать и вставить без правок. Он рассчитан на текст и изображение, потому что оба продукта поддерживают text and image.
Промпт, чтобы получить структурированное описание интерфейса по скриншоту и проверить работу с текстом и картинкой одновременно:
Ты аналитик интерфейсов. Я приложу скриншот экрана веб-приложения.
Сделай следующее, по порядку:
1. Кратко перечисли, какие элементы управления видны на скриншоте.
2. Опиши назначение каждого элемента одним предложением.
3. Найди противоречия между подписями элементов и их расположением.
4. Предложи, как переставить элементы, чтобы основной сценарий пользователя занимал меньше шагов.
5. Отдельно отметь, чего на экране не хватает для [ваш сценарий], и почему это важно.
Отвечай по-русски, без вступлений. В конце добавь блок "Что требует уточнения" и перечисли допущения, которые ты сделал.
Что менять под себя: [ваш сценарий] — конкретная пользовательская задача, ради которой существует экран. Если работаете с документом, замените скриншот на PDF и попросите разобрать структуру; если с кодом — приложите файл и попросите найти место ошибки. Объём ответа лучше задавать словами «кратко» или «подробно».
Три вариации той же задачи под разные проверки:
Промпт для разбора длинного документа.
Я приложу PDF на [ваша тема]. Раздели его на смысловые блоки, дай каждому заголовок, затем ответь на вопросы: какие утверждения подкреплены данными, какие остаются мнением автора, какие блоки противоречат друг другу. Приведи страницы для каждого вывода. Отвечай по-русски.
Промпт для проверки агентного сценария.
Опиши пошаговый план автоматизации процесса [ваш процесс] в SaaS-инструменте. Для каждого шага укажи, какие поля нужно заполнить, какое условие останавливает процесс и что делать при ошибке аутентификации. В конце перечисли места, где план опирается на допущение.
Промпт для количественной проверки.
Я приложу таблицу с данными по [ваша метрика]. Посчитай итоги по группам, найди выбросы и опиши, какое одно изменение в данных сильнее всего повлияло бы на итог. Покажи ход расчёта по шагам и укажи формулы.
Для программирования промпт стоит заменить на разбор репозитория: приложите файл, попросите найти причину падения и предложить правку с указанием места. Показатель Agentic coding & terminal use даёт ориентир для отбора; результат на вашем репозитории требует самостоятельной проверки.
Промпт — наша формулировка. Метрики измерителя применяются к нему только как ориентир: тесты в индексе включают агентное кодирование и терминал, разбор документов и работу с длинным контекстом, а ваш конкретный сценарий может лежать в стороне от этих классов задач.
Критерии ручной проверки по своему сценарию
Прогонять модели стоит по списку критериев, сформулированному до запуска. Ниже — порядок, который даёт сопоставимый результат на двух моделях без пересчёта чужих бенчмарков.
Первый шаг — зафиксировать вход. Возьмите один документ или один скриншот и один и тот же текст промпта. Скопируйте промпт целиком, включая требование к языку ответа и пункт про допущения: именно последний пункт отличает уверенный ответ от честного.
Второй шаг — оценить по каждому критерию отдельно, ставя оценку от 1 до 5. Критерии: полнота ответа по всем пунктам задания; отсутствие выдуманных фактов о вашем документе; сохранение структуры, которую вы задали в промпте; аккуратность в работе с числами и единицами; качество блока «Что требует уточнения».
Третий шаг — проверить работу с длинным контекстом. Загрузите материал, который занимает заметную часть окна, и посмотрите, удерживает ли модель связь между началом и концом. Ориентир по размеру: в карточках Artificial Analysis контекст описан как 500k tokens ~750 A4 pages и 1049k tokens ~1,573 A4 pages — это запас, которого хватает на объёмный пакет документов.
Четвёртый шаг — проверить мультимодальность на практике. Поддерживается text and image у обеих моделей, но качество извлечения данных из картинки стоит увидеть своими глазами: дайте таблицу на изображении и попросите перенести её в текст.
Пятый шаг — повторить тот же прогон дважды. Разница между двумя ответами одной модели показывает стабильность. Для задач, где ошибка дорогая, сопоставьте метрику 1 — hallucination rate с проверкой ответов по исходному документу; эта метрика не гарантирует результат отдельного запроса.
Шестой шаг — записать расход. Скорость и цена в индексе измеряются для конкретных конфигураций, поэтому фиксируйте, на каком уровне вы работали: High, Max или Low. Сравнение цены за одну задачу без указания уровня бессмысленно.
Как выбрать и проверить ограничения
Порядок выбора строится от вашей задачи к конфигурации модели. Источники дают материал для трёх типов решений.
Если задача связана с длинными документами — договорами, отчётами, научными статьями — смотрите в первую очередь на контекстное окно и на то, как модель показывает себя в Long context reasoning и Professional document reasoning. Для юридического контура есть отдельная метрика Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate, а для финансов — Artificial Analysis Finance & Accounting Index.
Если задача агентная — прогон сценариев, работа с терминалом, автоматизация SaaS-процессов — ориентируйтесь на Agentic SaaS workflows, Agentic coding & terminal use, Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000 и Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000. Названия метрик прямо перечисляют классы работ.
Если критична цена, сначала задайте объём входа и выхода, нужный уровень рассуждений и показатель затрат. Сравнивать разные конфигурации можно при явно указанной задаче. Artificial Analysis отдельно публикует цену токенов и Cost per Task: одинаковая цена токенов между уровнями не означает одинаковую стоимость решения задачи.
Обещаний лучшего результата здесь быть не может: измеритель публикует замеры для конкретных конфигураций, а ваша задача может не совпадать ни с одной из перечисленных категорий. Разумная стратегия — отобрать две-три конфигурации по описанию классов задач, прогнать их на своём материале и оставить ту, что прошла ваши критерии.
Отдельная тема — доступ. OpenRouter показывает оба продукта у себя на платформе, что даёт один документированный путь работы через агрегатор. Региональные и платёжные вопросы для пользователя из России в прочитанных сравнениях не раскрываются; по смежной модели у нас есть разбор Дипсик нейросеть без регистрации: вход и чат.
Частые вопросы
Чем отличается Grok 4.6 High от Grok 4.6 Low?
Artificial Analysis публикует Grok 4.6 в конфигурациях High и Low. Их показатели Intelligence Index, Output Speed и Cost per Task различаются, а приведённые цены входных и выходных токенов одинаковы. Для сравнения указывайте точные конфигурации и одинаково определённые показатели.
Что у обеих моделей с контекстным окном?
В сравнении Artificial Analysis Grok 4.6 имеет контекст 500k tokens, Kimi K3 — 1049k tokens. Названия моделей задают порядок колонок перед таблицей. Это заявленные размеры окна; сохранение нужных связей внутри большого документа проверяйте на своей задаче.
Какие типы данных поддерживают Grok 4.6 и Kimi K3?
В карточках Artificial Analysis у обеих моделей указаны текст и изображение на входе и текст на выходе. Это позволяет выбрать пример со скриншотом или сканом для самостоятельной проверки. Характеристики других площадок читайте отдельно: их описание продукта может отличаться от конфигурации измерителя.
Как понять, у какой модели веса открыты?
В карточке есть отдельный индекс Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary. Он описывает, доступны ли веса модели, и помечает варианты: Commercial Use Restricted при ограничениях на коммерческое использование и Non-commercial при запрете коммерческого применения. Для планирования развёртывания у себя этот признак важнее общего места в рейтинге.
Как проверить обе модели на своей задаче?
Возьмите один документ и один промпт, прогоните его на обеих моделях и оцените ответы по пяти критериям: полнота, отсутствие выдуманных фактов, сохранение структуры, аккуратность в числах, качество блока с допущениями. Повторите прогон дважды, чтобы увидеть стабильность. Скорость и цену сравнивайте только внутри одной пары конфигураций.