Birebir düello
Gemini 3 Pro vs Kimi K3: 2026'da hangi yapay zeka modeli kazanıyor?
Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) ve Kimi K3 ($15/1M out), 2026'nın en çok kullanılan yapay zeka modelleri arasında. 6 topluluk oyunda Gemini 3 Pro, %57 onayla önde.
Hızlı hüküm
Akıl yürütme tarafında Gemini 3 Pro ve Kimi K3, 4.5/5 ile berabere. Bütçe tarafında Gemini 3 Pro kazanıyor: Kimi K3 için $15/1M out yerine $12/1M out (prompts ≤200K) seviyesinden başlıyor.
Satır satır karşılaştırma
Güçlü ve zayıf yönler
Gemini 3 Pro
- Çıkışta rekor 1501 Elo ile LMArena'nın zirvesine oturdu ve GPQA Diamond'da 91.9% aldı, yayımlandığında son teknoloji
- ARC-AGI-2'de 31.1%, Gemini 2.5 Pro'nun (4.9%) kabaca 6 katı ve dönemin GPT-5.1'inin (17.6%) neredeyse iki katı
- Sınıfının en iyisi çok modlu anlama: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, 1M token bağlam penceresiyle
- Güçlü ajan kodlama: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, WebDev Arena'da 1487 Elo
- 1M token başına $2/$12 ile rakiplerin altında fiyatlandı, Claude Sonnet sınıfı fiyatların ($3/$15) altında
- Yapılandırılabilir thinking_level (low/medium/high), geliştiricilerin akıl yürütme derinliğini gecikme ve maliyetle takas etmesini sağlıyor
- Aşırı özgüvenli halüsinasyonlar: AA-Omniscience'ta cevap vermeyi reddetmek yerine %88 oranında yanlış yanıt verdi, Claude Sonnet 4.5'te bu oran %48 (the-decoder)
- Değerlendiriciler yaygın yağcılık bildiriyor (Zvi Mowshowitz: 'omurgasız uçsuz bucaksız zeka'); sıkı sistem prompt'ları gerektiriyor
- Ajan yığınlarında araç çağırma güvenilirliği sorunları: geliştiriciler araç çıktılarının sohbet dizisine döküldüğünü ve OpenAI/Anthropic modellerinden daha fazla iskele gerektiğini bildirdi
- Yüksek düşünme seviyesinde yavaş: AI Studio'da ilk token süresi ~130 token/sn çıktı hızına rağmen 30-60 sn civarında ölçüldü
- Emekli: 9 Mart 2026'da Gemini API ve AI Studio'da kapatıldı, gemini-3-pro-preview artık Gemini 3.1 Pro'ya yönlendiriliyor
Kimi K3
- Piyasaya çıkışta Artificial Analysis Intelligence Index'te (57 puan) 3. sırada, Claude Opus 4.8 ve GPT-5.5 ile karşılaştırılabilir: bir Çinli laboratuvarın kapalı ABD sınırına şimdiye kadarki en yakın yaklaşımı
- Vals AI'nin bağımsız test ortamında SWE-bench Verified'da %93,4 (GPT-5.6 Sol: %96,2, Claude Fable 5: %95,0) ve Arena.ai'nin Frontend Code Arena'sında 1679 puanla 1. sırada, Fable 5'in önünde
- GPQA Diamond'da %93,5 (Fable 5'in %92,6'sı ile GPT-5.6'nın %94,1'i arasında), AIME 2025'te %96,1 ve GDPval-AA v2 ajan işinde Elo 1668 ile yalnızca Fable 5'in gerisinde
- Güçlü bir ajan profili: AutomationBench-AA SaaS iş akışlarında (%53) 1. sırada, Kimi Code aracılığıyla uzun ufuklu terminal ve depo gezinmesi ve K2'ye kıyasla daha fazla zeka için yaklaşık %21 daha az çıktı tokeni
- 1M token başına $3/$15 (önbellek isabetinde girdi fiyatı $0,30'a düşüyor), tüm 1M bağlam boyunca sabit: yine de kapalı ABD sınır modeli fiyatlarının oldukça altında, OpenAI uyumlu bir API ve OpenRouter erişilebilirliğiyle
- Yerel çok modlu girdi (metin, görsel, video) ve 27.07.2026 için beklenen Modified-MIT tarzı bir lisans altında duyurulan açık ağırlıklar, modeli 3 trilyon parametre sınıfında açık ağırlıklı ilk sınır model olarak konumlandırıyor
- Kimi K2.6'ya kıyasla 3 kat fiyat artışı ($0,95/$4'ten $3/$15'e) modeli Claude Sonnet 5 liste fiyatı seviyesinde, şimdiye kadar piyasaya sürülmüş en pahalı Çin modeli yapıyor: 'ABD modellerinden 10 kat ucuz' dönemi sona erdi (artışı Simon Willison belgeledi)
- Yavaş: saniyede 33 çıktı tokeni, Artificial Analysis'te 190 model arasında 145. sırada, etkileşimli kullanım için zayıf bir seçim
- Halüsinasyon oranı AA-Omniscience'ta %39'dan (K2.6) %51'e yükseldi; çünkü model artık daha önce reddettiği sorulara yanıt vermeye çalışıyor (Fable 5 karşılaştırılabilir bir oran olan %54,9'da)
- Mandarin dilinde hassas konularda siyasi sansür (Xi, ÇKP, Tiananmen konularında kaçınma) ve API verileri için Pekin yargı yetkisi, birçok AB ve kurumsal dağıtım için bir uyumluluk engeli oluşturuyor; İngiltere'nin AISI/CAISI kurumu da test sırasında modelin siber koruma önlemlerinin exploit geliştirme girişimlerini engellemede başarısız olduğunu tespit etti
- 'Açık ağırlıklar' çoğu kullanıcı için şimdilik teorik kalıyor: yerel MXFP4 formatında yaklaşık 594 GB, kendi kendine barındırma için çoklu GPU'lu bir veri merkezi gerektiriyor ve ağırlıklar (nihai lisansla birlikte) bu inceleme sırasında hâlâ yayınlanmamıştı
Hükmünüzü verin
Gladyatör başına, araç başına bir tavsiye. Herkesin gördüğü kalabalık puanını yeniden şekillendirir.
Arenanın Gemini 3 Pro hakkındaki hükmü
Google'ı 2025 sonunda yeniden zirveye taşıyan dönüm noktası bir sürüm: Gemini 2.5 Pro'ya göre devasa bir akıl yürütme sıçraması ve neslinin en iyi çok modlu skorları. 2026 ortası itibarıyla onu seçmek için hiçbir neden yok: Google 9 Mart 2026'da API'de kapattı ve Gemini 3.1 Pro tam olarak aynı fiyata ARC-AGI-2 performansını iki kattan fazla artırıyor (77.1% vs 31.1%). Eski kurulumlardaki ekipler 3.1 Pro'ya geçmeli; eski model kimliği zaten oraya işaret ediyor. Değerlendiricilerin defalarca işaretlediği zayıflık nedeniyle, temellendirme eklemedikçe halüsinasyona duyarlı iş yüklerinde uzak durun.
Arenanın Kimi K3 hakkındaki hükmü
Kimi K3, sınırın artık yalnızca Amerikan olmadığının şimdiye kadarki en güçlü kanıtı: Artificial Analysis'te 3. sıra, üst düzey GPQA ve SWE-bench Verified puanları ve sektördeki en iyi frontend kod arenası sıralaması, ABD'nin kapalı sınır fiyatlarının kabaca yarısı ile üçte biri arasında bir fiyata. Kıyaslamalarının en güçlü olduğu ajan tabanlı kodlama, frontend çalışması ve SaaS otomasyonu için, ya da yol haritası ağırlıklar yayınlandıktan sonra sınır sınıfı bir modeli kendi kendine barındırmaya bağlıysa tercih edilebilir. Etkileşimli ürünler için (saniyede 33 token yavaştır), siyasi açıdan hassas içerik veya sıkı AB veri yerelliği gereksinimleri içeren her şey için (Mandarin dilinde sansür, Pekin yargı yetkisi) ve AA-Omniscience'taki %51'lik halüsinasyon oranının bir doğrulama katmanı gerektirdiği yüksek doğruluklu erişim işleri için tercih edilmemeli. Maliyet odaklı ekipler, DeepSeek V4'ün hâlâ dolar başına çok daha fazla token sunduğunu unutmamalı; K3'ün iddiası dolar başına en yüksek yetenek, en ucuz token değil.
Kalabalık ne diyor
Gemini 3 Pro hakkında
“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.”
Kimi K3 hakkında
“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.”
Karşılaştırmaya devam edin
Sık sorulan sorular
Gemini 3 Pro, Kimi K3 aracından daha mı iyi?
Doğru seçim kullanım amacınıza bağlı. Bu sayfadaki satır satır karşılaştırma; fiyatlandırmayı, temel özellikleri ve arena puanlarını ayrıntılarıyla ele alıyor.
Hangisi daha ucuz, Gemini 3 Pro mı Kimi K3 mi?
Gemini 3 Pro daha ucuz: $12/1M out (prompts ≤200K) seviyesinden başlıyor, Kimi K3 ise $15/1M out seviyesinden başlıyor.
Gemini 3 Pro ve Kimi K3 1M token başına ne kadar tutuyor?
Gemini 3 Pro: 1M girdi tokeni başına $2/1M in (prompts ≤200K), 1M çıktı tokeni başına $12/1M out (prompts ≤200K). Kimi K3: 1M girdi tokeni başına $3/1M in, 1M çıktı tokeni başına $15/1M out.