Kimi K3 vs Mercury 2 comparado — preço por token, janela de contexto, multimodalidade, abertura e qual escolher. O modelo open-source pode substituir o pago? Análise completa de 2026.
Preços & especificações atualizados a partir de dados ao vivo · olud.ai
Preços de modelos abertos = provedor mais barato via OpenRouter; as taxas do fabricante oficial podem ser mais altas.
| Especificação | Kimi K3 | Mercury 2 | Vencedor |
|---|---|---|---|
| Fabricante | Moonshot AI | Inception | – |
| Tipo | Open-weight | Proprietário | |
| Janela de contexto | 1M tokens | 128K tokens | |
| Preço de entrada | $3/M · auto-hospedagem gratuita | $0.25/M | INMercury 2 |
| Preço de saída | $15/M · auto-hospedagem gratuita | $0.75/M | INMercury 2 |
| Visão / multimodal | Sim | Não | |
| Chamada de ferramenta / função | Sim | Sim | = Empate |
| Auto-hospedável | Sim | Não (somente API) | |
| Licença | MIT Modificado | Proprietário |
Mercury 2 é ~20× mais barato que o Kimi K3 em tokens de saída ($0.75 vs $15 por M tokens).
| Capacidade | Kimi K3 | Mercury 2 |
|---|---|---|
| Open weights (baixáveis) | ✓ | ✗ |
| Auto-hospedável | ✓ | ✗ |
| Funciona totalmente offline | ✓ | ✗ |
| Visão / multimodal | ✓ | ✗ |
| Chamada de ferramenta / função | ✓ | ✓ |
| Janela de contexto de 1M+ | ✓ | ✗ |
Pontuações de benchmark independentes medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor (exceto latência).
Dados de benchmark por Artificial Analysis.
| Critério | Kimi K3 | Mercury 2 |
|---|---|---|
| Custo-eficiência | 3.0 | 5.0 |
| Janela de contexto | 5.0 | 3.5 |
| Abertura | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hospedagem | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalidade | 5.0 | 3.5 |
As pontuações vêm de dados ao vivo — preço de saída (custo), comprimento do contexto, pesos abertos vs fechados (abertura & auto-hospedagem) e suporte a visão/ferramenta (multimodalidade). A qualidade bruta da tarefa não é pontuada aqui; depende do seu benchmark — veja o veredicto.
Kimi K3 é um modelo de raciocínio multimodal de 2.8T parâmetros open-weight da Moonshot AI. É adequado para codificação complexa, trabalho de conhecimento e fluxos de trabalho agentes de longo prazo, e é particularmente forte em...
Mercury 2 é um LLM de raciocínio extremamente rápido, e o primeiro LLM de difusão de raciocínio (dLLM). Em vez de gerar tokens sequencialmente, Mercury 2 produz e refina múltiplos tokens em paralelo, alcançando...
Essas variantes são rastreadas, mas não comparadas aqui — uma página por família mantém a comparação legível.
Kimi K3 é open-weight e competitivo em muitas tarefas, mas Mercury 2 pode ainda liderar nos trabalhos de raciocínio mais difíceis e agentes. A diferença continua diminuindo — faça benchmark de ambos em seu caso de uso real antes de decidir.
Sim. Kimi K3 tem open weights, então você pode self-host em suas próprias GPUs ou executá-lo via uma API de baixo custo. Mercury 2 é apenas API e não pode ser self-hosted.
Escolha Kimi K3 se você deseja self-host, manter seus dados privados e evitar taxas por token — é open-weight e roda em seu próprio hardware. Escolha Mercury 2 se você deseja capacidade de ponta através de uma API gerenciada sem infraestrutura para rodar.
Navegue pela tabela completa de modelos de código aberto, milhares de ferramentas e benchmarks ao vivo — tudo em um só lugar.
Abra a classificação →