Pojedynek
GPT-5.5 vs Kimi K3: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
GPT-5.5 ($30/1M out) i Kimi K3 ($15/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 6 głosach społeczności prowadzi GPT-5.5 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz GPT-5.5: arena ocenia go na 5/5 wobec 4.5/5 u Kimi K3. Pod względem budżetu wygrywa Kimi K3: zaczyna od $15/1M out wobec $30/1M out u GPT-5.5.
Porównanie linijka po linijce
Mocne i słabe strony
GPT-5.5
- Okno kontekstu 1M tokenów (1,050,000) ze 128K maks. wyjścia i wysiłkiem rozumowania regulowanym od none do xhigh
- State-of-the-art na ARC-AGI-2 z 85.0% (vs 73.3% dla GPT-5.4) i Terminal-Bench 2.0 z 82.7%
- Mocna autonomia w kodowaniu agentowym: deweloperzy raportują, że za jednym podejściem robi zadania, które GPT-5.4 zajmowały wiele tur, i naprawia własne błędy; +50 punktów na Code Arena vs GPT-5.4
- Agresywne zniżki: 90% taniej za cache'owane wejście ($0.50/1M) i 50% taniej przez Batch lub Flex ($2.50/$15)
- Szybki jak na frontierowy model rozumujący: deweloperzy mówią, że to pierwszy model GPT, na którym komfortowo pracuje się przy średnim lub niskim wysiłku myślenia
- Cena katalogowa podwoiła się vs GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) przy tym samym oknie kontekstu 1M tokenów
- Nadmiernie dosłowne wykonywanie instrukcji: deweloperzy raportują, że nie potrafi odczytać intencji w oczywistych miejscach, gdzie Claude sobie radzi
- Ustępuje Claude Opus 4.8 na SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); deweloperzy na HN wciąż wolą Claude do kodowania mniej więcej 2:1
- Czasem zbyt zachowawczy przy zmianach w kodzie albo całkiem pomija głębokie rozumowanie, odpowiadając natychmiast na złożone prompty
- Dopłata za długi kontekst: prompty powyżej 272K tokenów wejścia rozliczane 2x za wejście i 1.5x za wyjście dla całej sesji
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 GPT-5.5
Wybierz GPT-5.5 zamiast GPT-5.4, jeśli potrzebujesz mocniejszej autonomii agentowej, workflowów ciężkich na terminalu albo SOTA w rozumowaniu abstrakcyjnym, ale pamiętaj, że cena katalogowa podwoiła się z $2.50/$15 u GPT-5.4 do $5/$30, a kontekst 1M tokenów pozostał ten sam. Zespoły robiące wieloplikowe refaktoryzacje wysokiego ryzyka mogą nadal woleć Claude Opus, który prowadzi na SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) i lepiej odczytuje intencje z luźnych promptów. Użytkownicy pilnujący budżetu powinni uważać na dopłatę powyżej 272K tokenów i raporty o szybszym wypalaniu limitów, i mocno korzystać z cachingu, Batch lub Flex, by ciąć koszty o połowę.
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 GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
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 GPT-5.5 jest lepszy niż Kimi K3?
W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest GPT-5.5 (5/5 vs 4.5/5). 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: GPT-5.5 czy Kimi K3?
Tańszy jest Kimi K3: zaczyna od $15/1M out, podczas gdy GPT-5.5 zaczyna od $30/1M out.
Ile kosztują GPT-5.5 i Kimi K3 za 1M tokenów?
GPT-5.5: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $30/1M out za 1M tokenów wyjściowych. Kimi K3: $3/1M in za 1M tokenów wejściowych, $15/1M out za 1M tokenów wyjściowych.