Pojedynek

Logo Claude Opus 4.7vsLogo Kimi K3

Claude Opus 4.7 vs Kimi K3: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?

Claude Opus 4.7 ($25/1M out) i Kimi K3 ($15/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 6 głosach społeczności prowadzi Claude Opus 4.7 z 57% aprobaty.

Szybki werdykt

W kategorii Rozumowanie Claude Opus 4.7 i Kimi K3 remisują z wynikiem 4.5/5. Pod względem budżetu wygrywa Kimi K3: zaczyna od $15/1M out wobec $25/1M out u Claude Opus 4.7.

Porównanie linijka po linijce

Od
$25/1M out$5 wejście / $25 wyjście za 1M tokenów na standardowym poziomie API, płasko aż do pełnego kontekstu 1M (bez dopłaty za długi kontekst); Batch API -50%; nowy tokenizer daje ~30% więcej tokenów niż modele sprzed 4.7.
$15/1M outOficjalna cena katalogowa API Moonshot dla kimi-k3: $3/1M tokenów wejściowych (brak trafienia w cache), $0,30/1M przy trafieniu w cache, $15/1M tokenów wyjściowych łącznie ze śladem rozumowania, stała w całym oknie kontekstu 1M (bez progów zależnych od długości). Ta sama cena $3/$15 obowiązuje na OpenRouter (bez ujawnionego cennika cache). To trzykrotny wzrost względem $0,95/$4 dla Kimi K2.6. Zweryfikowano na podstawie platform.kimi.ai/docs/pricing/chat-k3, lipiec 2026.
Dostawca
Anthropic
Moonshot AI
Okno kontekstu
1M tokens (128K max output)
1M tokens
Cena wejścia
$5/1M in
$3/1M in
Cena wyjścia
$25/1M out
$15/1M out
Modalności
text + image input (up to 2576px), text output
text, vision, video input
Open weights
Nie
Nie
Wynik tłumu
57%(3)
57%(3)
Oceny areny (1-5)
Rozumowanie
4.5
4.5
Kodowanie
4.5
4.5
Pisanie
4.5
4.0
Szybkość
2.5
2.0
Stosunek jakości do ceny
3.0
3.5

Mocne i słabe strony

Claude Opus 4.7

  • 87.6% SWE-bench Verified (wzrost z 80.8% na Opus 4.6) i 64.3% SWE-bench Pro na starcie, przed GPT-5.4 (57.7%) i Gemini 3.1 Pro (54.2%)
  • Okno kontekstu 1M tokenów i 128K maks. wyjścia przy płaskiej cenie $5/$25, bez dopłaty za długi kontekst (300K wyjścia przez Batch API w becie)
  • Pierwszy Claude z wizją wysokiej rozdzielczości: przyjmuje obrazy do 2576px na dłuższym boku z pikselowo dokładnymi współrzędnymi, ~3x więcej detalu niż wcześniej
  • Wybitny code review: w niezależnych testach znajduje więcej realnych błędów dzięki mocniejszemu rozumowaniu międzyplikowemu niż rywale, i o 21% mniej błędów rozumowania na dokumentach niż Opus 4.6
  • Precyzyjna kontrola kosztów dzięki nowemu poziomowi effort xhigh i Task Budgets (beta): 4.7 na niskim effort mniej więcej dorównuje jakości wyjścia 4.6 na średnim
  • Świeża wiedza: wiarygodny cutoff ze stycznia 2026, najświeższy ze wszystkich modeli Claude w momencie wydania
  • Nowy tokenizer zawyża liczbę tokenów o mniej więcej 30% dla tego samego tekstu względem modeli sprzed 4.7 (według dokumentacji samego Anthropic), podnosząc efektywny koszt żądania mimo niezmienionej ceny katalogowej
  • Bardzo rozwlekły w użyciu agentowym: jeden z benchmarków wykazał, że GPT-5.5 zużył 72% mniej tokenów wyjściowych na równoważnych zadaniach kodowania, a recenzenci nazywają jego narrację nadmiernie komunikatywną
  • Łamiące zmiany w API bolą przy migracji: temperature/top_p/top_k i thinking budget_tokens zwracają teraz błędy 400, a tekst myślenia jest domyślnie ukryty
  • Umiarkowane opóźnienie z wielominutowymi turami przy wysokim effort; fast mode to płatny research preview, już wycofany na 4.7
  • Zastąpiony przez Opus 4.8 w tej samej cenie $5/$25 w ciągu ~3 miesięcy, a zabezpieczenia cyberbezpieczeństwa w czasie rzeczywistym potrafią fałszywie flagować legalną pracę nad bezpieczeństwem

Kimi K3

  • 3. miejsce w Artificial Analysis Intelligence Index (57 punktów) w dniu premiery, wynik porównywalny z Claude Opus 4.8 i GPT-5.5: najbliższe dotąd podejście chińskiego laboratorium do zamkniętej amerykańskiej granicy możliwości
  • 93,4 % w SWE-bench Verified w niezależnym środowisku testowym Vals AI (GPT-5.6 Sol: 96,2 %, Claude Fable 5: 95,0 %) oraz 1. miejsce w Frontend Code Arena serwisu Arena.ai z wynikiem 1679 punktów, przed Fable 5
  • 93,5 % w GPQA Diamond (między 92,6 % Fable 5 a 94,1 % GPT-5.6), 96,1 % w AIME 2025 oraz Elo 1668 w pracy agentowej GDPval-AA v2, ustępując tylko Fable 5
  • Silny profil agentowy: 1. miejsce w AutomationBench-AA dla przepływów SaaS (53 %), nawigacja po terminalu i repozytoriach w długim horyzoncie czasowym za pośrednictwem Kimi Code oraz około 21 % mniej tokenów wyjściowych niż K2 przy wyższej inteligencji
  • $3/$15 za 1M tokenów (cena wejściowa spada do $0,30 przy trafieniu w cache), stała w całym oknie kontekstu 1M: wciąż wyraźnie poniżej cen amerykańskich modeli zamkniętej granicy możliwości, z API kompatybilnym z OpenAI i dostępnością przez OpenRouter
  • Natywna obsługa wejścia multimodalnego (tekst, obraz, wideo) oraz zapowiedziane na 27.07.2026 otwarte wagi na spodziewanej licencji w stylu Modified-MIT, co czyni go pierwszym modelem klasy frontier o otwartych wagach w skali 3 bilionów parametrów
  • Trzykrotny wzrost ceny względem Kimi K2.6 (z $0,95/$4 do $3/$15) czyni go najdroższym chińskim modelem, jaki dotąd trafił na rynek, w cenie katalogowej zbliżonej do Claude Sonnet 5: era 'dziesięciokrotnie tańszych niż modele amerykańskie' się skończyła (podwyżkę udokumentował Simon Willison)
  • Wolny: 33 tokeny wyjściowe na sekundę, 145. miejsce na 190 modeli w Artificial Analysis, słabe dopasowanie do zastosowań interaktywnych
  • Odsetek halucynacji wzrósł z 39 % (K2.6) do 51 % w teście AA-Omniscience, ponieważ model obecnie próbuje odpowiadać na pytania, na które wcześniej odmawiał odpowiedzi (Fable 5 osiąga porównywalny wynik 54,9 %)
  • Cenzura polityczna tematów wrażliwych w języku mandaryńskim (unikanie odpowiedzi w sprawach Xi, KPCh, Tiananmen) oraz jurysdykcja pekińska dla danych API stanowią barierę zgodności dla wielu wdrożeń w UE i firmach; brytyjskie AISI/CAISI wykazały też, że zabezpieczenia cybernetyczne modelu nie zablokowały podczas testów prób opracowania exploitów
  • 'Otwarte wagi' są na razie teoretyczne dla większości: około 594 GB w natywnym formacie MXFP4 wymaga centrum danych z wieloma GPU do samodzielnego hostowania, a same wagi (wraz z ostateczną licencją) w momencie tej recenzji wciąż nie zostały opublikowane

Wydaj swój werdykt

Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.

Claude Opus 4.7$25/1M out
57%wynik tłumu · 3
Kimi K3$15/1M out
57%wynik tłumu · 3

Werdykt areny w sprawie Claude Opus 4.7

Wybierz Opus 4.7 tylko wtedy, gdy jesteś już do niego przypięty dla powtarzalności: Opus 4.8 kosztuje te same $5/$25, zachowuje identyczną powierzchnię API i wypada lepiej, więc to on jest lepszym domyślnym wyborem dla nowych projektów. 4.7 pozostaje bardzo mocnym wyborem do kodowania agentowego, code review i pracy na dokumentach z kontekstem 1M, i jest wyraźnym upgrade'em względem Opus 4.6. Zespoły migrujące z 4.6 powinny zabudżetować łamiące zmiany API i tokenizer generujący mniej więcej 30% więcej tokenów na prompt. Użytkownicy wrażliwi na koszty powinni spojrzeć na Sonnet 5, który daje jakość niemal Opus za $3/$15 (promocyjnie $2/$10 do 31 sierpnia 2026).

Werdykt areny w sprawie Kimi K3

Kimi K3 to jak dotąd najmocniejszy dowód, że granica możliwości nie jest już wyłącznie amerykańska: 3. miejsce w Artificial Analysis, czołowe wyniki w GPQA i SWE-bench Verified oraz najlepsza pozycja w rankingu kodu frontendowego w branży, przy cenie stanowiącej mniej więcej połowę do jednej trzeciej cen amerykańskich modeli zamkniętej granicy możliwości. Warto po niego sięgnąć do kodowania agentowego, pracy nad frontendem i automatyzacji SaaS, gdzie jego wyniki są najmocniejsze, a także jeśli plany zakładają samodzielny hosting modelu klasy frontier po publikacji wag. Lepiej go unikać w produktach interaktywnych (33 tokeny na sekundę to wolno), przy wszystkim, co dotyka treści politycznie wrażliwych lub wymaga ścisłej rezydencji danych w UE (cenzura w języku mandaryńskim, jurysdykcja pekińska), a także tam, gdzie liczy się wysoka dokładność wyszukiwania, bo 51 % halucynacji w AA-Omniscience wymaga dodatkowej warstwy weryfikacji. Zespoły skupione na kosztach powinny pamiętać, że DeepSeek V4 wciąż oferuje znacznie więcej tokenów za dolara; przewaga K3 to szczytowe możliwości za dolara, a nie najtańsze tokeny.

Co mówi tłum

O Claude Opus 4.7

Kciuk-w-Dółus

Watch your invoices. New tokenizer counts ~30% more tokens for the same text, and it narrates every tiny step. Sticker price unchanged, effective cost definitely not.

Sprawiedliwy Recenzent

Came from 4.6 and stopped chunking repos entirely. 1M context, 128K output, flat $5/$25 with no long-context premium. That pricing decision alone won me over.

Sir Wdrożycus

87.6 SWE-bench Verified is not just marketing, it closes tickets GPT-5.4 fumbles. And the hi-res vision with pixel-accurate coords finally makes screenshot debugging useful.

O Kimi K3

Kapitan Churn

Tried it for our knowledge-base assistant and the hallucination rate is real: it confidently invented two API endpoints in one afternoon. 33 tokens per second on top of that. Back to waiting for the open weights to fine-tune.

Złoty Kciukus

Our Zapier-style automation stack runs on it now. Tool orchestration that GPT-5.5 fumbled works reliably, and the cache-hit pricing makes repeated workflows genuinely cheap.

Święty Deployus

The Frontend Arena ranking is deserved. Gave it the same dashboard spec I gave Fable 5 and K3's React came out cleaner, with fewer invented props. At $3/$15 through OpenRouter it was a drop-in swap.

Najczęstsze pytania

Czy Claude Opus 4.7 jest lepszy niż Kimi K3?

Właściwy wybór zależy od Twojego zastosowania. Porównanie linijka po linijce na tej stronie rozkłada na czynniki ceny, kluczowe parametry i oceny areny.

Co jest tańsze: Claude Opus 4.7 czy Kimi K3?

Tańszy jest Kimi K3: zaczyna od $15/1M out, podczas gdy Claude Opus 4.7 zaczyna od $25/1M out.

Ile kosztują Claude Opus 4.7 i Kimi K3 za 1M tokenów?

Claude Opus 4.7: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $25/1M out za 1M tokenów wyjściowych. Kimi K3: $3/1M in za 1M tokenów wejściowych, $15/1M out za 1M tokenów wyjściowych.