Kimi vs Claude vs GPT-5.4

Bu karşılaştırma haftalar önce şekillenmeye başlamıştı.

K2.6, 20 Nisan 2026'da geldi. Opus 4.7'nin çıkışından dört gün sonra, GPT-5.4'ten altı hafta sonra. Zamanlama tesadüf değil — Moonshot, agentic kodlama altyapısı kuran ekipleri açıkça hedefliyor.

Bu karşılaştırma K2.6, Opus 4.6 ve GPT-5.4'ü kapsıyor. Neden Opus 4.6, 4.7 değil? Çünkü K2.6'nın kendi benchmark tablosu Opus 4.6'ya (max effort) karşı karşılaştırıyor — Moonshot'ın seçtiği referans noktası bu. Opus 4.7 sayıları mevcut ve alakalıysa belirtildi, ama bu K2.6 lansman karşılaştırması; tam bir dört model analizi değil.

Önceden söylemem gereken bir çekince: Bu makaledeki tüm benchmark sayıları vendor duyurularından alındı. Lansmanda bağımsız üçüncü taraf doğrulamasından gelen tek bir rakam yok. Bu model sürümlerinin normu, bir özür değil — herhangi bir skora ne kadar ağırlık vereceğini kalibre etmek için bağlam.

Tek Cümlede Konumlandırma

Kimi K2.6 — Open-weight, native multimodal, 1T MoE, üçünün en ucuzu token başına. Uzun vadeli agentic kodlama ve paralel swarm görevleri için özel yapım. Self-hostable.

Claude Opus 4.6 — Anthropic'in önceki amiral gemisi (şimdi 4.7 tarafından geçildi). Lansmanında SWE-bench Verified'da sınıfının en iyisi; salt akıl yürütme derinliğinde ve HLE'de önde. Premium fiyatlı.

GPT-5.4 — OpenAI'nin Mart 2026 itibarıyla generalist amiral gemisi. Salt matematik akıl yürütmede, belirli harness'larla Terminal-Bench'te ve native computer use'da en güçlü. Rekabetçi fiyatlı.

Benchmark Karşılaştırma Tablosu

Tüm sayılar resmi model kartlarından, duyurulardan veya vendor raporlu değerlendirmelerden alındı; test koşulları biliniyorsa belirtildi. K2.6 için Moonshot tarafından bildirilen skorlar thinking mode etkin, temperature 1.0, 262.144 token context kullanıyor. Claude Opus 4.6 sayıları Anthropic'in resmi duyurusundan. GPT-5.4 sayıları OpenAI ve Moonshot'ın karşılaştırma tablolarından (xhigh reasoning effort).

*Tüm K2.6 sayıları için kaynak: Moonshot AI resmi model kartı, 20 Nisan 2026. Claude Opus 4.6 Anthropic'in resmi duyurusundan. GPT-5.4 OpenAI ve Moonshot'ın karşılaştırma tablosundan.*

Terminal-Bench 2.0 harness tutarsızlığı — önemli. Moonshot'ın tablosu GPT-5.4'ü Terminus-2 harness kullanarak Terminal-Bench 2.0'da %65,4 olarak veriyor. Üçüncü taraf leaderboard'lardan analizler ve bizim kendi Opus 4.7 incelememiz dahil diğer kaynaklar GPT-5.4'ü farklı harness yapılandırmasıyla Terminal-Bench 2.0'da %75,1 olarak veriyor. Fark büyük ihtimalle harness'tan kaynaklanıyor — Moonshot Terminus-2 kullanırken diğer değerlendirmeler Codex CLI veya özel agent framework'ler kullanıyor. K2.6'nın %66,7'si bu nedenle Moonshot'ın Terminus-2 baseline'ı üzerinde ~1 puanlık üstünlük; ama optimize terminal harness'larıyla GPT-5.4 bu karşılaştırmayı önemli ölçüde geçebilir. Kendi harness'ını çalıştırmadan bu tabloyu Terminal-Bench hakkında sonuç çıkarmak için kullanma.

Bu tablonun göstermediği GPT-5.4 kazanımları: AIME 2026'da (salt rekabetçi matematik) GPT-5.4, K2.6'nın %96,4'üne karşı %99,2'ye ulaşıyor. GPQA-Diamond'da GPT-5.4, K2.6'nın %90,5'ine karşı %92,8 alıyor. İş yüküm çok adımlı agentic yürütme yerine yüksek riskli tek turlu akıl yürütme içeriyorsa GPT-5.4'ün yayımlanmış sayıları daha güçlü.

Uzun Vadeli Yürütme ve Agent Orkestrasyonu

Modellerin yalnızca benchmark skorlarında değil, mimaride en çok ayrıştığı eksen bu.

Araç çağrısı tavanları

Claude Opus 4.6 ve GPT-5.4 her ikisi de agent iş akışlarında çok adımlı araç kullanımını destekliyor, ama ne Anthropic ne de OpenAI eşdeğer bir "adım tavanı" sayısı yayımlamıyor. K2.6'nın 4.000 koordineli adımı, resmi model kartından spesifik bir mimari iddia; production'da çeşitli görevlerde tutup tutmadığı henüz bağımsız olarak doğrulanmadı.

Context penceresi Opus 4.6 ve GPT-5.4'ün net yapısal üstünlüğüne sahip olduğu yer: K2.6'nın 262K'sına karşı sırasıyla 1M ve 1,05M token. Çok büyük codebase'leri tek context'te yüklemeyi gerektiren görevler için bu önemli. Context'i adımlar arasında parçalayan çoğu agentic kodlama iş akışı için daha az önemli.

Subagent parallelism

K2.6'nın Agent Swarm, Moonshot'ın iddiasına göre çalışma başına 300 paralel subagent destekliyor. Anthropic ve OpenAI her ikisi de kutudan çıkar çıkmaz eşdeğer bir primitive sunmuyor — Claude veya GPT ile paralel yürütme, uygulama tarafında orkestrasyon altyapısı (LangGraph, CrewAI veya özel) gerektiriyor. K2.6'nın swarm'u model-native bir özellik; bu, kendi harness'ında parallelism inşa etmekten mimari olarak farklı.

Bu ayrımın önemi stack'ine bağlı. Claude veya GPT çalıştıran mevcut orkestrasyon altyapısına sahip ekipler framework katmanında parallelism kazanıyor. Bu altyapıya sahip olmayan ekipler K2.6 ile daha az kurulum yüküyle karşılaşıyor.

Çok saatlik çalışmalarda kararlılık

Moonshot, K2.6'nın 12+ saatlik otonom çalışmalarda tutarlı davranış sergilediğini iddia ediyor. Bu, benchmark'ların iyi ölçemediği bir şey — uzun vadeli davranışı ölçen benchmark görevleri (Terminal-Bench, SWE-bench Pro) görevleri tamamlamaya kadar çalıştırıyor, çok seanslı sürdürülebilir tutarlılığı değil. Anthropic, Claude kullanan uzun süreli agent'lar için pattern'lar yayımladı (initializer + executor mimarisi, commit-commit ilerleme) ama spesifik bir çalışma süresi iddiasında bulunmadı.

Lansmanında K2.6'nın 12 saatlik iddiası bağımsız doğrulama olmadan Moonshot'ın söylemi. Hacker News ve Reddit tartışmalarında çok günlük otonom çalışma raporları mevcut — ama bunlar anekdot, denetlenmiş benchmark değil.

Milyon Token Başına Maliyet — Dürüst Matematik

Tüm fiyatlar milyon token başına, Nisan 2026 doğrulaması.

K2.6 fiyatlandırması hakkında not: OpenRouter K2.6'yı $0,60/$2,80 olarak listeliyor. Kilo.ai'nin aggregator'ı $0,95/$4,00 gösteriyor, OpenRouter'a atfedilmiş ama büyük ihtimalle farklı bir tier veya caching yapılandırmasını yansıtıyor. Moonshot'ın platform.moonshot.ai'si fiyatlandırma sayfasında doğrudan token bazlı ücret kartı yayımlamıyor — production bütçelemesi öncesinde güncel oranları doğrula.

Aylık 10M output token'da matematik şöyle görünüyor:

Maliyet farkı gerçek ve büyük. Günde milyonlarca output token yakan agent ölçeğindeki iş yüklerinde K2.6'nın fiyatlandırması hangi ürün tasarımlarının finansal olarak uygulanabilir olduğunu değiştiriyor. Opus 4.6'da günde $2.500'e mal olan agent iş akışları K2.6'da yaklaşık $280'e geliyor. Bu marjinal bir iyileşme değil — farklı retry stratejilerini, daha uzun çalışmaları ve daha fazla paralel worker'ı mümkün kılıyor.

Karşı görüş: K2.6 görevleri daha düşük güvenilirlikle tamamlıyor, daha fazla retry veya insan müdahalesi gerektiriyorsa, başarılı görev başına efektif maliyet token bazlı fiyatlandırmanın önerdiği kadar farklı olmayabilir. Bu senin iş yükünde test edilebilir; token bazlı karşılaştırma tek başına yeterli değil.

Toplu indirimler Anthropic ve OpenAI için geçerli: async toplu işlemede %50 indirim. K2.6, OpenRouter aracılığıyla herkese açık eşdeğer bir toplu tier listelemiyor.

Her Model Gerçekte Nerede Kazanıyor?

K2.6'yı seç, eğer…

Token maliyetinin bağlayıcı kısıtlama olduğu yüksek hacimli agent pipeline'ları çalıştırıyorsan — Opus 4.6 üzerinde 5–8× giriş fiyatı avantajı ürün ekonomisini değiştirecek kadar büyük.

Veri egemenliği veya uyumluluk için self-hosted dağıtıma ihtiyacın varsa — K2.6'nın ağırlıkları Hugging Face'te ve vLLM, SGLang veya KTransformers aracılığıyla dağıtılabilir.

Görevlerin doğal olarak swarm ayrıştırmasına uyan paralel workstream'ler içeriyorsa — araştırma, çok dosyalı refactoring, belge oluşturma — ve orkestrasyon altyapısını ayrıca inşa etmek istemiyorsan.

Zaten Moonshot API uyumlu bir endpoint kullanıyorsan ve minimum migration maliyetiyle en son modele geçmek istiyorsan.

Opus 4.6'yı seç, eğer…

İş yükün akıl yürütme derinliği, nüanslı çok dosyalı refactoring veya belirsiz gereksinimlerden geliştirici niyetini çıkarmayı kapsıyorsa — Anthropic'in RLHF ayarlaması burada gösteriyor, benchmark'larda değil.

Vendor provenance önemliyse: bir ABD kaynaklı model için enterprise güvenlik incelemeleri daha hızlı ve "hayır" üretme olasılığı daha düşük.

Tek geçişte >262K context penceresine ihtiyacın varsa — Opus 4.6'nın standart fiyatlandırmada 1M context'i K2.6'nın 262K'sından mimari olarak farklı.

Ekibin Claude Code kullanıyorsa ve birinci taraf araçları, Routines ve Anthropic'in tam agent ekosistemini istiyorsan.

Not: Opus 4.6, Opus 4.7 tarafından Anthropic'in güncel amiral gemisi olarak geçildi. Anthropic ailesi içinde seçim yapıyorsan Opus 4.7, aynı $5/$25 fiyatında SWE-bench Verified'da %87,6, SWE-bench Pro'da %64,3 alıyor.

GPT-5.4'ü seç, eğer…

Salt akıl yürütme, matematik veya bilim problemleri iş yükünün önemli bir bölümünü oluşturuyorsa — AIME 2026'da %99,2 ve GPQA-Diamond'da %92,8, K2.6'nın karşılayamadığı gerçek üstünlükler.

Native computer use'a (masaüstü otomasyonu, tarayıcı kontrolü) birinci taraf özellik olarak ihtiyacın varsa — GPT-5.4'ün OSWorld performansı ve native computer use entegrasyonu K2.6'nın mevcut durumunun önünde.

OpenAI-native stack'tesin (Codex, Assistants API, Responses API) ve migration maliyeti önemliyse.

En iyi doğrulanmış Terminal-Bench performansını istiyorsan — optimize harness'larla değerlendirildiğinde GPT-5.4'ün yayımlanmış skorları K2.6'yı geçiyor.

Benchmark'ların Söylemediği Şeyler

Prompt hassasiyeti. Her üç model de sistem prompt tasarımına, araç tanımlarına ve harness yapılandırmasına karşı son derece hassas. İyi ayarlanmış Claude prompt'larına sahip bir ekip, naif yapılandırılmış bir K2.6 seansından bağımsız olarak benchmark sıralamalarından bağımsız Opus 4.6'da daha iyi sonuçlar görebilir. Harness mühendisliği, production agent iş akışları için model seçimi kadar önemli — bu nokta üç model için de geçerli.

SWE-bench Verified'da benchmark doygunluğu. Altı model artık SWE-bench Verified'da 0,8 puan içinde oturuyor (%80,0–%80,8). Bu benchmark'ın tepesi istatistiksel gürültü bölgesine dönüştü. SWE-bench Pro daha ayrıştırıcı ve daha gerçekçi bir görev setini yansıtıyor. Bu karşılaştırma için önemli sayılar SWE-bench Pro ve Terminal-Bench — Verified değil.

Gerçek dünya vs benchmark farkı. SWE-bench Pro görevleri ortalama 4,1 dosyada 107 satır değişiklik içeriyor. Production kodlama görevlerinin büyük çoğunluğu ya daha basit (tek dosya bug düzeltmesi) ya da daha karmaşık (büyük ölçekli migration'lar, yeni mimari kararlar). Her iki uç da benchmark performansıyla doğrudan örtüşmüyor.

Kirlilik her üç model için de açık bir soru. OpenAI SWE-bench Verified'da eğitim kirliğini kabul etti ve onu birincil kanıt olarak sunmayı bıraktı. Moonshot'ın model kartı ezber ekranlarının uygulandığını belirtiyor. Anthropic'in model kartı benzer kontrolleri not ediyor. Bu iddialardan hiçbiri lansmanda bağımsız olarak denetlenemiyor.

Vendor yargı bölgesi riski. K2.6, her iki yönde artan incelemeye maruz kalan düzenleyici bir ortamda faaliyet gösteren Çinli bir şirketten geliyor. Modified MIT Lisansı çoğu ticari kullanım için izin verici, ama 100M MAU / aylık $20M gelir atıf eşiği ve Çin kaynaklı vendor faktörü, GPT-5.4 ve Opus 4.6'nın karşılaşmadığı gerçek enterprise tedarik sürtüşmesi yaratıyor.

Sık Sorulan Sorular

Bu sayılar tekrarlanabilir mi?

Benchmark metodolojisi her üç vendor için belgelenmiş ama lansmanda bağımsız olarak çoğaltılmamış. Moonshot tüm kodlama skorlarının 10 bağımsız çalışma üzerinde ortalamasının alındığını belirtiyor; Anthropic Terminal-Bench değerlendirmesinin görev başına 5–15 örnekle 1× garantili / 3× tavan kaynak tahsisi kullandığını belirtiyor. Harness farklılıkları (Moonshot in-house SWE-agent adaptasyonu; Anthropic ve OpenAI kendi framework'lerini kullanıyor) doğrudan sayısal karşılaştırmayı belirsiz kılıyor. Tabloyu kesin gerçek değil, yönsel sinyal olarak değerlendir.

Production agent'lar için en güvenli model hangisi?

"Güvenli" burada iki anlam taşıyor. Kod kalitesi ve öngörülebilir davranış için her üçü de production'a hazır — doğru cevap spesifik iş akışına ve harness'ı ne kadar ayarladığına bağlı. Vendor kararlılığı için hem Anthropic hem de OpenAI sürdürülebilir platform güvenilirliği kanıtladı; Moonshot'ın API platformu daha yeni ve ölçekte daha az production geçmişi var. Enterprise uyumluluk ve tedarik riski için ABD kaynaklı modellerin (Anthropic, OpenAI) büyük organizasyonlarda daha hızlı güvenlik inceleme döngüleri var.

Claude ve GPT API-only iken K2.6'yı self-hosted çalıştırabilir miyim?

Evet. K2.6 ağırlıkları Hugging Face'te ve vLLM, SGLang veya KTransformers üzerinde çalışıyor. INT4 varyantı için minimum uygulanabilir donanım azaltılmış context'te 4× H100. Claude ve GPT-5.4 API-only — self-hosted bir yol yok. Veri egemenliği bir gereksinimse bu üç arasında K2.6 tek seçenek.

Bu sayılar ne kadar hızlı eskiyecek?

Hızla. Anthropic, K2.6'nın çıkışından dört gün önce 16 Nisan 2026'da Opus 4.7'yi yayımladı. Opus 4.7'nin SWE-bench Verified'ı %87,6 — K2.6'nın %80,2'sinin çok önünde. OpenAI GPT-5.4 ailesini güncelliyor ve SEAL leaderboard sürekli yuvarlanıyor. Bu tablo 20 Nisan 2026 durumunu yansıtıyor ve anlık bir fotoğraf olarak değerlendirilmeli. Güncel leaderboard sıralamaları için swebench.com ve resmi model kartlarını kontrol et.

Karar Çerçevesi

Çoğu production ekibi için karar, tam benchmark karşılaştırmasının önerdiğinden aslında daha basit:

Maliyet sert kısıtlamaysa: K2.6 cevap. Opus 4.6 üzerindeki 5–8× fiyat farkı, spesifik nedenler (context penceresi, akıl yürütme derinliği, ekosistem uyumu) olmaksızın yüksek hacimli agent çalışması için Opus'u haklı kılmaya yetecek kadar büyük.

Organizasyonun enterprise tedarik gereksinimleri varsa: Önce ABD kaynaklı modelleri (Opus 4.6 veya GPT-5.4) değerlendir, ardından self-hosted K2.6'nın güvenlik ve uyumluluk barını aşıp aşmadığını değerlendir. Self-hosting veri yerleşimi endişesini azaltıyor ama Çin kaynaklı vendor incelemesini ortadan kaldırmıyor.

Tek geçişte >262K context gerekiyorsa: Opus 4.6 veya GPT-5.4. Bu K2.6 için benchmark sorunu değil, katı mimari sınır.

Kendi iş yükünü benchmark'lamak istiyorsan: Taahhüt etmeden önce gerçek codebase'inden temsili görevlerde üçünü de çalıştır. Benchmark skorları başlangıç önselini belirliyor; kendi iş yükü verisi kararı domine etmeli.

Verdent'i dene — kredi kartı gerekmeden 100 ücretsiz kredi. Claude Sonnet 4.6, Opus 4.6, GPT-5.4, Kimi K2.6, GLM-5 ve MiniMax M2.7 üzerinde çalışıyor; model routing'i gerçek iş yükleriyle test etmeden önce plan katmanından karşılaştırabilirsin. Ücretsiz başla →

İyi kodlamalar.