这篇文章只做一件事：用 Moonshot 发布的 Kimi K2.6 benchmark table，看看 K2.6 到底强在哪。
理由其实很直接。Benchmark 类文章最容易出问题的地方，往往不在数字本身，而在于不同厂商用了不同的推理强度、不同的工具配置、不同的上下文长度、不同的评测 harness，然后不同来源的数据还被混到一张表里。看上去很"全"，其实不可比。
所以这次的规则很明确：所有核心数字都以 Moonshot K2.6 tech blog 里的 benchmark table 为主，不去自己拼一张"看着很全但口径混乱"的榜单。
第一次了解 Kimi K2.6？先试试 Kimi K2.6。
按 2026 年 4 月 21 日 能抓到的页面，Moonshot 在 K2.6 的 benchmark table 里对比了以下几个模型：
- Kimi K2.6
- GPT-5.4（xhigh）
- Claude Opus 4.6（max effort）
- Gemini 3.1 Pro（thinking high）
- Kimi K2.5
Kimi K2.6 Benchmark：先把结论放出来
一句话：K2.6 相比 K2.5 提升很扎实；在编码和工具增强 Agent 任务上特别强；已经逼近、甚至在部分项目上超过一线闭源模型；但并不是"全项第一"。
这其实比"无脑封神"更有参考价值，因为它更接近真实的选型场景。
Benchmark Table：关键成绩摘录
Agent / Tool 增强任务
| 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 |
编码任务
| 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 |
推理与知识
| 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 |
视觉任务
| 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 |
* 脚注里说明：带 * 的结果是在 K2.6 这套 benchmark 条件下做过重新评测 / 对齐评测的数字。
这张 Kimi K2.6 Benchmark Table 最值得读的部分
1. K2.6 对 K2.5 的提升很扎实
对同一家模型来说，这张表最有信号的其实不是"和别人比"，而是"和自己上一代比"。
K2.6 对 K2.5 的提升非常明显：
- 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
这和 Moonshot 对 K2.6 的产品定位也是一致的：K2.6 不是在 K2.5 基础上的小修小补，而是面向长程编码和 Agent 执行质量的一次明显升级。
2. K2.6 最强的地方，是更接近真实工程的任务
如果把这些 benchmark 粗分成"更像真实开发 / Agent 工作流"和"更像纯学术推理题"两类，K2.6 明显更亮眼的项目非常集中：HLE-Full w/ tools、DeepSearchQA、Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro、SWE-Bench Verified。
这些都不是"单轮问答题"，而是更偏工具调用、多步执行、工程任务和长链路 Agent 工作。这也是为什么 K2.6 的 benchmark 结果和它一直在强调的"长程编码""更强 Agent 自主执行"能互相对上。
3. K2.6 并不是所有 benchmark 都第一
这一点反而让整张表更可信。
从这张表里就能直接看到：GPT-5.4 在 AIME、HMMT、IMO-AnswerBench 这类高强度推理 / 数学任务上更强；Gemini 3.1 Pro 在不少视觉/多模态 benchmark 上更强；Claude Opus 4.6 在 SWE-Bench Verified 和 SWE-Bench Multilingual 上仍然略高。
也就是说，这张 Kimi K2.6 benchmark table 的正确读法不是"全能碾压"，而是：K2.6 在最贴近工程现实的代码和 Agent 任务上已经进入第一梯队，而且相较 K2.5 是一次明确可见的跨代升级。
Kimi K2.6 vs GPT-5.4（xhigh）
从 Moonshot 这张表里看，这组对比的脉络挺清楚。
K2.6 强于 GPT-5.4 的地方：HLE-Full w/ tools、DeepSearchQA（f1 / accuracy）、SWE-Bench Pro。
GPT-5.4 强于 K2.6 的地方：AIME 2026、HMMT 2026、IMO-AnswerBench、GPQA-Diamond，以及一部分视觉任务。
意思也很直接：如果你最关心的是极致推理 / 数学能力，GPT-5.4 在这张表里的数字仍然更强；如果你更关心工具增强的工程任务，K2.6 就是更有竞争力的那个。
Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.6
有个前提要先讲清楚：Moonshot 这张表对比的是 Claude Opus 4.6（max effort），不是 4.7。
在这套口径里，K2.6 在 HLE-Full w/ tools、DeepSearchQA、Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro 四项都更强；Claude Opus 4.6 在 SWE-Bench Verified 和 SWE-Bench Multilingual 上还略高。
这说明一件事：Kimi K2.6 和 Claude Opus 4.6 在编码这条线上已经不是"有代差"的关系，而是高度接近、互有胜负。
Kimi K2.6 vs Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Pro 在这张表里更亮眼的部分主要集中在 MMMU-Pro、MMMU-Pro w/ python、LiveCodeBench（v6）、OJBench（python）、GPQA-Diamond。
K2.6 更亮眼的部分则是 HLE-Full w/ tools、DeepSearchQA、BrowseComp（agent swarm）、SWE-Bench Pro。
粗略可以这么理解：Gemini 3.1 Pro 在"综合多模态 benchmark"上更强，Kimi K2.6 则在更像真实 Agent / 工程执行链路的 benchmark 上更强。
这篇 Kimi K2.6 Benchmark 为什么值得看
K2.6 的 tech blog 有个地方很聪明：它不是贴完一张表就收工，而是把数字和一系列偏真实工程的长链路案例放到一起讲——12 个小时、4,000+ tool calls 的 Zig 推理优化案例；13 小时自治改造开源金融撮合引擎；再加上多家合作方对长上下文稳定性、工具调用、指令遵循的反馈。
这让整个 benchmark 叙事不再只是"跑分"。当 benchmark 数字、工程长链路案例、合作方反馈三件事能对上的时候，这个故事本身就更难被随便反驳。
最终结论
如果你只想从这张 Kimi K2.6 benchmark 里带走最重要的结论，可以记住这四句：
- K2.6 明显强于 K2.5
- K2.6 在代码和工具增强 Agent 任务上非常强
- K2.6 已经和一线闭源模型打到非常近
- K2.6 不是所有 benchmark 都第一，但在"工程现实"这条线上非常有竞争力
所以如果你的任务是偏编码、偏 Agent、偏长程执行、偏多步工具调用的那种，K2.6 的 benchmark 表现已经足够让它进入你的第一梯队候选。