Kimi K2.6 benchmark sonuçlarını arıyorsan en hızlı işe yarar yanıt şudur: K2.6, benchmark gerçek kodlamaya ya da gerçek agent işine benzemeye başladığında en güçlü görünüyor. Moonshot’un güncel K2.6 tablosunda SWE-Bench Pro’da 58.6, Terminal-Bench 2.0’da 66.7, BrowseComp’ta 83.2 ve araçlarla HLE-Full’da 54.0 alıyor.
Bu yazı için bilinçli olarak Moonshot’un K2.6 benchmark table’ına bağlı kalıyorum. İnsanlar farklı satıcı tablolarını, farklı reasoning ayarlarını ve farklı değerlendirme harness’larını karıştırınca benchmark karşılaştırmaları hızla bulanıklaşıyor. Bu olduğu an, artık aynı test koşullarını karşılaştırmıyorsun.
21 Nisan 2026 itibarıyla Moonshot’un K2.6 tablosu şunları içeriyor: Kimi K2.6, GPT-5.4 (xhigh), Claude Opus 4.6 (max effort), Gemini 3.1 Pro (thinking high) ve Kimi K2.5.
Kimi K2.6 ile yeni mi tanışıyorsun? Kimi K2.6’yı ücretsiz dene.
Kimi K2.6 Benchmark: Kısa Yanıt
| Benchmark | Kimi K2.6 sonucu | Neden önemli |
|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 58.6 | Gerçek software engineering düzeltmeleri |
| Terminal-Bench 2.0 | 66.7 | Shell ve terminal görevlerinin tamamlanması |
| BrowseComp | 83.2 | Uzun ufuklu web tarama agent’ları |
| HLE-Full w/ tools | 54.0 | Araç kullanan agent reasoning |
| AIME 2026 | 96.4 | Yarışma tarzı matematik |
Kafandaki soru "K2.6 gerçekten rekabetçi mi?" ise, kısa versiyonu bu. Evet, rekabetçi. Sadece her kategoride tam olarak aynı şekilde değil.
Kimi K2.6 Benchmark: Hızlı Değerlendirme
Kısa versiyonu: Kimi K2.6 kodlama ve agentic işlerde güçlü, K2.5’in açıkça önünde, frontier sınıfı proprietary modellere yakın ve bazı benchmark’ları kazanırken bazılarında az farkla geride kalıyor.
En önemli nokta "K2.6 her satırı kazanıyor" değil, çünkü kazanmıyor. Daha faydalı okuma şu: K2.6 aradaki açığın büyük kısmını kapatıyor ve bunu premium Claude ya da GPT sınıfı fiyatlandırmadan anlamlı ölçüde daha düşük bir yayımlanmış API fiyatında yapıyor.
Benchmark Table: Seçilmiş Kimi K2.6 Sonuçları
Agentic ve Araçla Güçlendirilmiş Görevler
| Benchmark | Kimi K2.6 | GPT-5.4 (xhigh) | Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | Kimi K2.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| HLE-Full w/ tools | 54.0 | 52.1 | 53.0 | 51.4 | 50.2 |
| BrowseComp | 83.2 | 82.7 | 83.7 | 85.9 | 74.9 |
| BrowseComp (agent swarm) | 86.3 | — | — | — | 78.4 |
| DeepSearchQA (f1) | 92.5 | 78.6 | 91.3 | 81.9 | 89.0 |
| DeepSearchQA (accuracy) | 83.0 | 63.7 | 80.6 | 60.2 | 77.1 |
| Toolathlon | 50.0 | 54.6 | 47.2 | 48.8 | 27.8 |
| OSWorld-Verified | 73.1 | 75.0 | 72.7 | — | 63.3 |
Kodlama Benchmark’ları
| Benchmark | Kimi K2.6 | GPT-5.4 (xhigh) | Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | Kimi K2.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 | 66.7 | 65.4* | 65.4 | 68.5 | 50.8 |
| SWE-Bench Pro | 58.6 | 57.7 | 53.4 | 54.2 | 50.7 |
| SWE-Bench Multilingual | 76.7 | — | 77.8 | 76.9* | 73.0 |
| SWE-Bench Verified | 80.2 | — | 80.8 | 80.6 | 76.8 |
| SciCode | 52.2 | 56.6 | 51.9 | 58.9 | 48.7 |
| OJBench (python) | 60.6 | — | 60.3 | 70.7 | 54.7 |
| LiveCodeBench (v6) | 89.6 | — | 88.8 | 91.7 | 85.0 |
Reasoning ve Bilgi
| Benchmark | Kimi K2.6 | GPT-5.4 (xhigh) | Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | Kimi K2.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| HLE-Full | 34.7 | 39.8 | 40.0 | 44.4 | 30.1 |
| AIME 2026 | 96.4 | 99.2 | 96.7 | 98.3 | 95.8 |
| HMMT 2026 (Feb) | 92.7 | 97.7 | 96.2 | 94.7 | 87.1 |
| IMO-AnswerBench | 86.0 | 91.4 | 75.3 | 91.0* | 81.8 |
| GPQA-Diamond | 90.5 | 92.8 | 91.3 | 94.3 | 87.6 |
Görü Benchmark’ları
| Benchmark | Kimi K2.6 | GPT-5.4 (xhigh) | Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | Kimi K2.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | 79.4 | 81.2 | 73.9 | 83.0* | 78.5 |
| MMMU-Pro w/ python | 80.1 | 82.1 | 77.3 | 85.3* | 77.7 |
| MathVision | 87.4 | 92.0* | 71.2* | 89.8* | 84.2 |
| MathVision w/ python | 93.2 | 96.1* | 84.6* | 95.7* | 85.0 |
| V* w/ python | 96.9 | 98.4* | 86.4* | 96.9* | 86.9 |
* * ile işaretli girdiler, Moonshot’un K2.6 sayfasında kendi benchmark koşulları altında yeniden değerlendirildiği belirtilen sonuçlardır.
Kimi K2.6 Benchmark Ne Söylüyor
1. K2.6, K2.5’e göre anlamlı bir sıçrama
Bu tablodaki en güvenilir sonuç, aile içi olandır. K2.5’e karşı kazanımlar geniş ve pek de ince değil:
- HLE-Full w/ tools: 54.0 vs 50.2
- BrowseComp: 83.2 vs 74.9
- DeepSearchQA (f1): 92.5 vs 89.0
- Terminal-Bench 2.0: 66.7 vs 50.8
- SWE-Bench Pro: 58.6 vs 50.7
- SWE-Bench Verified: 80.2 vs 76.8
- LiveCodeBench (v6): 89.6 vs 85.0
- GPQA-Diamond: 90.5 vs 87.6
- MMMU-Pro: 79.4 vs 78.5
Bu, Moonshot’un kendi konumlandırmasıyla örtüşüyor: K2.6 bir K2.5 yeniden paketlemesi değil, uzun ufuklu kodlama ve agent davranışında gerçek bir ileri adım.
2. K2.6 en güçlü olduğu yer, gerçek engineering ya da gerçek agent gibi görünen görevler
K2.6’nın en net biçimde öne çıktığı benchmark’lar oyuncak prompt’lar değil; developer’ların ve agent yapımcılarının gerçekte sevk ettiği işe çok daha yakın:
- HLE-Full w/ tools
- DeepSearchQA
- SWE-Bench Pro
- Terminal-Bench 2.0
- SWE-Bench Verified
Tool calling, çok adımlı yürütme, engineering görevleri, uzun agent zincirleri. Bu, K2.6’nın uzun ufuklu kodlama ve daha güçlü otonom yürütme anlatısıyla örtüşüyor; üstelik çoğu benchmark hikâyesinin basın bültenleriyle örtüşmesinden daha iyi.
3. K2.6 frontier modellerine her yerde hükmetmiyor
Dürüst olunması gereken kısım bu. Doğrudan aynı tablodan:
- Gemini 3.1 Pro, MMMU-Pro ve LiveCodeBench gibi görü ağırlıklı birkaç benchmark’ta önde
- GPT-5.4 (xhigh), AIME 2026 ve HMMT 2026 gibi reasoning ağırlıklı birkaç testte önde
- Claude Opus 4.6, SWE-Bench Verified ve SWE-Bench Multilingual’da hâlâ az farkla önde
Yani K2.6’nın hikâyesi "her şeyi kazanıyor" değil. Daha çok şöyle: frontier kodlama ve agentic görevlerde son derece rekabetçi, K2.5’e karşı net aile içi kazanımlarla.
Kimi K2.6 vs GPT-5.4 (xhigh)
Moonshot’un tablosu ikisi arasında oldukça net bir ayrım gösteriyor.
K2.6, GPT-5.4’ün önünde şurada: HLE-Full w/ tools, DeepSearchQA (hem f1 hem accuracy) ve SWE-Bench Pro. GPT-5.4 ise şurada önde: AIME 2026, HMMT 2026, IMO-AnswerBench, GPQA-Diamond ve görü ağırlıklı görevlerin önemli bir bölümü.
Pratik kural: iş yükün saf üst düzey reasoning ya da yarışma tarzı matematikse, Moonshot’un tablosunda GPT-5.4’ün yayımlanmış sayıları hâlâ daha güçlü. Araçla güçlendirilmiş engineering ve agent yürütme ise, K2.6’yı görmezden gelmek çok daha zor hale geliyor.
Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.6
Belirtmeye değer bir nokta: Moonshot’un tablosu K2.6’yı Opus 4.7 ile değil, Claude Opus 4.6 (max effort) ile karşılaştırıyor.
Bu karşılaştırma içinde K2.6 şurada önde: HLE-Full w/ tools, DeepSearchQA, Terminal-Bench 2.0 ve SWE-Bench Pro. Claude Opus 4.6 ise SWE-Bench Verified ve SWE-Bench Multilingual’da hâlâ az farkla önde.
Çoğu kişinin sandığından daha yakın.
Kimi K2.6 vs Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Pro en güçlü göründüğü yer daha görsel ya da benchmark tarzı multimodal kalemler: MMMU-Pro, MMMU-Pro w/ python, LiveCodeBench (v6), OJBench (python) ve GPQA-Diamond.
K2.6 ise görev gerçek agentic yürütmeye yaklaştığında daha güçlü görünüyor: HLE-Full w/ tools, DeepSearchQA, BrowseComp (agent swarm) ve SWE-Bench Pro.
Kimi K2.6 Benchmark Hikâyesi Neden Önemli
Moonshot’un K2.6 tech blog’unu tipik bir benchmark duyurusundan daha ikna edici kılan şey, bir tabloda durmamasıdır. Sayıları somut, uzun ufuklu engineering örneklerine bağlıyor: bir Zig inference engine’i optimize etmek için 12+ saat boyunca 4.000+ tool call; açık kaynaklı bir financial matching engine üzerinde 13 saat otonom çalışma; daha iyi long-context kararlılığı, daha güçlü tool calling ve daha iyi instruction following hakkında iç ve partner raporları.
Bu önemli. Tek başına bir tabloyu fazla pazarlamak kolaydır. Tablo, vaka çalışmaları ve partner raporları aynı hikâyeyi anlattığında, yani daha iyi uzun ufuklu kodlama, daha iyi agent yürütme, daha iyi engineering takibi, anlatıyı reddetmek çok daha zor hale gelir.
Nihai Karar
Moonshot’un K2.6 benchmark’ının net okuması oldukça basit: K2.6, K2.5’ten daha güçlü, frontier sınıfı proprietary modellerle rekabetçi, özellikle kodlama ve araç ağırlıklı agent işinde iyi ve hâlâ her reasoning ya da multimodal benchmark’ın zirvesi değil.
Bu bile onu ciddiye almak için fazlasıyla yeterli bir neden; özellikle iş yükün software engineering, agent orkestrasyonu, uzun süreli yürütme ya da araç tabanlı araştırma ve kodlama gibi görünüyorsa.
SSS
Kimi K2.6 benchmark’larda K2.5’ten daha mı iyi?
Evet, Moonshot’un K2.6 tablosunda K2.5’e göre kazanımlar izole değil, geniş. En görünür sıçramalar SWE-Bench Pro, Terminal-Bench 2.0, BrowseComp ve araçlarla HLE-Full’da ortaya çıkıyor.
Developer’lar için hangi Kimi K2.6 benchmark sayıları en önemli?
K2.6’yı gerçek engineering işi için değerlendiriyorsan, SWE-Bench Pro, Terminal-Bench 2.0, BrowseComp ve araçlarla HLE-Full ile başla. Kodlama ve agent iş akışlarına en doğrudan eşlenen satırlar bunlar.
Bu Kimi K2.6 benchmark sonuçları resmi mi yoksa üçüncü taraf mı?
Bu yazıdaki tablo Moonshot’un K2.6 tech blog’una dayanıyor. Bu, yayımlanmış aynı benchmark table içinde elmayla elma karşılaştırması için onu faydalı kılıyor; gerçi yine de satıcı tarafından yayımlanmış bir kaynak.