Kimi K2.6
Kimi K2.6#5Kimi K2.6 — open-weight multimodal agentic model для long-horizon coding и swarm-style orchestration. Звучит интересно, но у редакции пока нет hands-on verdict.
Вердикт vibecoding.ru: перспективный open-weight кандидат, который надо тестировать на своем harness. Не выдаем за проверенный default.
Лучше всего
open-weight тесты и агентные эксперименты
Ценность
open weights
Скорость
зависит от хостинга
Карточка
Страница выбора
Эта карточка закрывает выбор: что это за сущность, кому ее брать, где она ломается, какие ограничения проверить и куда идти дальше. Установку, доступ из РФ/СНГ и сравнения держим отдельными направлениями, чтобы не превращать страницу в SEO-свалку.
Лучше для
Когда брать
- open-weight эксперименты
- сравнение с закрытыми coding-моделями
- проверка long-horizon agent workflows
Не брать
Когда не брать
- быстрый выбор без инфраструктуры
- продакшен-решение без собственного теста
- команды, которым нужен готовый consumer workflow
Где силен
Сильные сценарии
- open weights и modified MIT license на Hugging Face
- MoE 1T total / 32B active по model card
- 256K context и фокус на long-horizon coding
Где ломается
Риски и ограничения
- нет редакционного hands-on опыта
- open weights не означают простой локальный запуск
- DeepSWE pass@1 23.9% ниже закрытых лидеров
Доступ / цена
Цена, лимиты, доступ
Kimi K2.6 доступен на Hugging Face и через platform.moonshot.ai; model card указывает OpenAI/Anthropic-compatible API. Реальные цены зависят от провайдера и хостинга.
цены не обещаем без проверки официального источника
РФ / СНГ
Российский контекст
Для РФ/СНГ аудитории главный риск — доступ, оплата, лимиты, доступные провайдеры и правила обработки приватного кода. Цены, контекст и availability нужно перепроверять по официальным источникам на дату внедрения.
глубокий интент оплаты вынести в отдельный гайд
Альтернативы
Чем заменить
Источники
Почему это заземлено
- Research ledger: docs/entity-cards/research/models/open-weights/kimi-k2-6.md.
- Hugging Face model card фиксирует open-source agentic positioning, 1T MoE, 32B active и 256K context.
- Мнение Евгения Шилова записано 2026-06-05: Kimi K2.6 не использовалась, hands-on verdict не писать.
Целевые запросы
Что закрывает
Профиль оценки
Профиль по источникам
Это не декоративная история цены: линия построена по нормализованным оценкам из источников индекса.
Вердикт
Практический вывод
Личного hands-on verdict пока нет; карточка должна быть source-backed.
Таблица источников
Сигналы рейтинга
| Источник | Тип | Место | Оценка | Комментарий |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Coding Agent Index | публичный | 6/12 | 55 | AA Coding Index 47.1 |
| DeepSWE | публичный | 6/12 | 55 | DeepSWE pass@1 23.9% |
| SWE-bench family | публичный | 6/12 | 55 | используется в расчете индекса |
Где ломается
нет редакционного hands-on опыта · open weights не означают простой локальный запуск · DeepSWE pass@1 23.9% ниже закрытых лидеров
Ручная проверка
средний: проверять итоговый PR
До рабочего состояния
нет отдельного замера
Что это
Kimi K2.6 в одном абзаце
Kimi K2.6 — open-weight multimodal agentic model для long-horizon coding и swarm-style orchestration. Звучит интересно, но у редакции пока нет hands-on verdict.
Kimi · Open-weight LLM · проверено 2 июня 2026
Для чего подходит
Практические сценарии
- open-weight эксперименты
- сравнение с закрытыми coding-моделями
- проверка long-horizon agent workflows
Оценка vibecoding.ru
Карточка решения
- Лучше для
- open-weight тесты и агентные эксперименты
- Не брать
- выбор без собственного task-run
- Сложность входа
- зависит от интерфейса
- Контроль цены
- важно мониторить расход и лимиты
- РФ/СНГ
- проверять доступ, оплату и ограничения
- Уверенность
- Высокая
Альтернативы
Чем заменить
Источники
Факты и ссылки
Проверка качества
Индексация
- Проверено
- 2026-06-05
- Уверенность
- Высокая
- robots
- index,follow
- Не хватает
- нет
Следующее действие
Практический вывод
Проверяйте Kimi K2.6 на своем репозитории и harness. Если нужен готовый рабочий процесс сегодня, сначала сравните с Codex + GPT 5.5.