Kimi K2.5 contre Kimi K3

Deux modèles face à face

Ce comparatif oppose deux modèles à poids ouverts, que l'on peut installer sur ses propres serveurs : Kimi K2.5 et Kimi K3, tous deux conçus par Moonshot AI. Le premier date du 27 janvier 2026, le second du 16 juillet 2026.

Tous les chiffres ci-dessous proviennent de sources publiques relevées le 22 octobre 2026 : models.dev et OpenRouter pour les prix et les capacités, Epoch AI pour les scores.

Performances

Sur notre indice de capacité, Kimi K2.5 obtient 78,1 sur 100 et Kimi K3 80,7. Kimi K3 prend l'avantage de 2,6 points.

Sur les 2 tests renseignés pour les deux, Kimi K2.5 l'emporte 0 fois et Kimi K3 2 fois :

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : Kimi K2.5 87,6 %, Kimi K3 93,1 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : Kimi K2.5 92,2 %, Kimi K3 97,2 %

Lequel coûte le moins ?

Kimi K2.5 coûte 0,58 $US par million de tokens en entrée et 3 $US en sortie ; Kimi K3 3 $US et 15 $US.

Pour une tâche d'agent type (lire 20 000 tokens, en écrire 2 000), comptez 0,018 $US avec Kimi K2.5 contre 0,09 $US avec Kimi K3. Kimi K2.5 est 5,1 fois moins cher, un écart qui pèse vite sur 1 000 tâches : 72,4 $US de différence.

Faites le calcul avec vos volumes dans le calculateur de coût d'un agent.

Contexte et capacités

Kimi K3 lit davantage d'un coup : 1 048 576 tokens de contexte (environ 1 573 pages), contre 262 144 pour Kimi K2.5.

Mode raisonnement : Kimi K2.5 oui, Kimi K3 oui. Appel d'outils : Kimi K2.5 oui, Kimi K3 oui. Lecture d'images : Kimi K2.5 oui, Kimi K3 oui.

Les deux publient leurs poids : vous pouvez les héberger vous-même.

En résumé

Notre lecture des données :

• Choisissez Kimi K2.5 pour un coût plus bas.
• Choisissez Kimi K3 pour un meilleur indice de capacité, une fenêtre de contexte plus grande et une sortie plus récente.

Ce verdict s'appuie sur des chiffres publics ; il ne remplace pas un essai sur vos propres tâches.