Pojedynek
Gemini 3 Pro vs Kimi K3: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) i Kimi K3 ($15/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 6 głosach społeczności prowadzi Gemini 3 Pro z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie Gemini 3 Pro i Kimi K3 remisują z wynikiem 4.5/5. Pod względem budżetu wygrywa Gemini 3 Pro: zaczyna od $12/1M out (prompts ≤200K) wobec $15/1M out u Kimi K3.
Porównanie linijka po linijce
Mocne i słabe strony
Gemini 3 Pro
- Na starcie objął prowadzenie na LMArena z rekordowymi 1501 Elo i uzyskał 91.9% na GPQA Diamond, state of the art w momencie wydania
- ARC-AGI-2 na 31.1%, mniej więcej 6x więcej niż Gemini 2.5 Pro (4.9%) i prawie dwa razy więcej niż GPT-5.1 (17.6%) w tamtym czasie
- Najlepsze w klasie rozumienie multimodalne: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, z oknem kontekstu 1M tokenów
- Mocne kodowanie agentowe: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo na WebDev Arena
- Podciął ceny rywali z $2/$12 za 1M tokenów, poniżej cen klasy Claude Sonnet ($3/$15)
- Konfigurowalny thinking_level (low/medium/high) pozwala deweloperom wymieniać głębię rozumowania na opóźnienie i koszt
- Halucynacje z nadmierną pewnością siebie: na AA-Omniscience dawał błędną odpowiedź w 88% przypadków zamiast odmówić, vs 48% u Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Powszechnie raportowana służalczość (Zvi Mowshowitz: 'ogromna inteligencja bez kręgosłupa'); wymaga ciasnych promptów systemowych
- Problemy z niezawodnością tool callingu w stackach agentowych: deweloperzy zgłaszali wyniki narzędzi zrzucane do wątku czatu i większe zapotrzebowanie na scaffolding niż u modeli OpenAI/Anthropic
- Wolny na wysokim poziomie myślenia: czas do pierwszego tokena mierzony na około 30-60s w AI Studio mimo ~130 tok/s prędkości wyjścia
- Wycofany: wyłączony w Gemini API i AI Studio 9 marca 2026, a gemini-3-pro-preview jest teraz aliasem Gemini 3.1 Pro
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.
Werdykt areny w sprawie Gemini 3 Pro
Przełomowe wydanie, które pod koniec 2025 wróciło Google na szczyt, z ogromnym skokiem w rozumowaniu względem Gemini 2.5 Pro i najlepszymi wynikami multimodalnymi swojej generacji. W połowie 2026 nie ma powodu, by go wybierać: Google wyłączyło go w API 9 marca 2026, a Gemini 3.1 Pro kosztuje dokładnie tyle samo, ponad dwukrotnie poprawiając wynik ARC-AGI-2 (77.1% vs 31.1%). Zespoły na wdrożeniach legacy powinny migrować do 3.1 Pro, na który stare ID modelu i tak już wskazuje. Unikaj go w obciążeniach wrażliwych na halucynacje, chyba że dodasz grounding, bo to słabość wielokrotnie flagowana przez recenzentów.
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 Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
O Kimi K3
“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.”
“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.”
“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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Gemini 3 Pro 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: Gemini 3 Pro czy Kimi K3?
Tańszy jest Gemini 3 Pro: zaczyna od $12/1M out (prompts ≤200K), podczas gdy Kimi K3 zaczyna od $15/1M out.
Ile kosztują Gemini 3 Pro i Kimi K3 za 1M tokenów?
Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) za 1M tokenów wejściowych, $12/1M out (prompts ≤200K) za 1M tokenów wyjściowych. Kimi K3: $3/1M in za 1M tokenów wejściowych, $15/1M out za 1M tokenów wyjściowych.