VS COMPARISON
Moonshot AI
K3 (2.8T, MoE 896/16 active) ／ 2026-07-16
「オープンなのにフロンティア級。デカくて賢い自由派だよ」
OpenAI
GPT-6.1 Sol ／ 2026-09-29
「Sol が1週間で 6.1 に。お値段そのままで賢さが上がって、キャッシュは半額だよ」
編集部の総合判定
総合知能（AA Index）は GPT-6.1 Sol 52 対 Kimi K3 44。現時点では GPT-6.1 Sol が明確に優位
WHICH ONE
SPECS
| 項目 | Kimi K3 | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| バージョン | K3 (2.8T, MoE 896/16 active) | GPT-6.1 Sol |
| 公開日 | 2026-07-16 | 2026-09-29 |
| コンテキスト長 | 1000K 勝ち | 922K |
| 入力料金 $/1M | $3 | $2 安い |
| 出力料金 $/1M | $15 | $10 安い |
| 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり |
| マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり |
| AIコスパ指数 独自指標 | 56 | 68 勝ち |
BENCHMARKS
バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。
総合知能（AA Intelligence Index）
専門知識（GPQA）
最難関試験（HLE）
※ AA Intelligence Index（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ HLE（Humanity's Last Exam・最難関試験）
※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。
X VOICE
ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-05 〜 2026-10-12）の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。
ポジ 6 ／ ネガ 6 ／ 中立 1
👍 Vision性能が高い
👍 コーディング性能が高い
👎 他モデルに性能劣る
👎 使用理由なし
ポジ 11 ／ ネガ 9 ／ 中立 3
👍 ロープレが最高
👍 短編作成が良い
👎 他モデルより劣る
👎 惜しい挙動
※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。 全モデルの一覧と推移は てんびん丸総研へ。
EDITOR'S NOTE
数値の背景と、いまの提供状況・注意点
総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16を活性化）の MoE で、オープンウェイトとしては最大級。新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）＋Attention Residuals で1Mコンテキストのデコードを高速化し、ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画）に対応。GPQA-Diamond 93.5、Humanity's Last Exam（HLE-Full）43.5、MMMU-Pro 81.6、Terminal-Bench 2.1 88.3、Artificial Analysis Intelligence Index は v4.3.2・max 設定で 44（168モデル中34位・2026-09-23 確認）と frontier 級で、Arena の Frontend Code では首位級。総合では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5（58）を筆頭に、Claude Fable 5.1 と GPT-6 Astra（53）、GPT-6 Sol と Muse Spark 1.3（48）、Grok 4.7（46）、GLM-5.3 と Qwen3.8-Max（45）に届かない（この比較は 2026-09-23 に v4.3.2 で確認した本表の値。v4.2 のころは Kimi K3 が 50 で Grok 4.6・GPT-5.6 Sol の 51 に迫る位置だった）。重みが配られているモデルとしては、本表では 2026-08-28 に重みが公開された GLM-5.3（45）に次ぐ位置で、各種リーダーボードでも上位級。SWE-bench Verified / MMLU / AIME は Moonshot が数値を公表しておらず（発表は DeepSWE・FrontierSWE・SWE Marathon などエージェント系ベンチ中心）本表では「—」。フルウェイトは予定どおり 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み（ライセンスは Kimi K3 License）。中国製のため業務利用は規約確認を。本表の100万トークンは Moonshot 公式ドキュメントの context window（1M-token context window）で、入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 確認）。
2026-09-29（米国時間）公開の OpenAI のモデル（API は gpt-6.1-sol）。 1週間前の9月22日に出た GPT-6 Sol のアップグレード版で、GPT-6 世代の中位を担う。最上位は引き続き9月3日の GPT-6 Astra、軽量版は GPT-6 Luna のまま（2026-09-30 時点）。 OpenAI の位置づけは「Astra に近い性能を、より安い料金で出すモデル」で、複雑なコーディング・パソコン操作・専門業務向け。OpenAI 自身も、総合力では GPT-6 Astra が最上位だと明記している。 料金は入力 $2／出力 $10 で GPT-6 Sol と同じ（GPT-6 Astra の5分の1）。変わったのはキャッシュ済み入力で、$0.20 から $0.10 に半減した（通常の入力の95%引き）。キャッシュ書き込みは $2.50。入力が27万2千トークンを超えたリクエストは、そのリクエスト全体が入力2倍・出力1.5倍（$4／$15）で計算される。まとめて投げる Batch と Flex は半額、優先処理の Fast モードは2倍。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 52（v4.3.2・max 設定／2026-10-01 確認）で、同社モデルページでは223モデル中11位。前の GPT-6 Sol（同じ max 設定で 48）より4点高い。出力速度は毎秒64.2トークン（同社実測・2026-10-01）で、GPT-6 Sol の実測値（毎秒104.4トークン・9月23日確認）より遅い。 OpenAI の公表では、コード修正の DeepSWE v1.1 で GPT-6 Astra と同等の成績を約5分の1の費用で出し、GPT-6 Sol の最高スコアを6.4ポイント上回った。パソコン操作の OSWorld 2.0（オフライン版）では max 設定で GPT-6 Sol を7ポイント上回り、Astra との差は2.1ポイント。難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は、xhigh 設定で GPT-6 Sol の 4.5% から 4.1% に下がった（Astra は 4.0%。OpenAI 自身が「ふだんの使い方を代表するものではない」と注記）。 本表の SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE の各欄は、OpenAI が GPT-6.1 Sol の値を公表していないため「—」（前の世代の値は流用しません）。 GPT-6 Sol との違いとして、思考量の設定から none と minimal が無くなり（low〜max の5段階）、Chat Completions ではツール呼び出しが使えない（Responses API を使う）。Responses API ではサブエージェントに仕事を振る Multi-agent がベータで使える。 ChatGPT では通常のチャットにはまだ入っていない（2026-10-07 からチャットに入ったのは GPT-6 Sol と GPT-6 Luna の10月版で、GPT-6.1 Sol ではない。2026-10-09 確認）。使えるのは Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu の ChatGPT Work（ChatGPT の中のエージェント機能で、プラン名ではない）と Codex。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework で、サイバーが最上位の「Critical」、生物化学が「High」。GPT-6 Sol（どちらも High）より一段厳しい扱いで、GPT-6 Astra と同じ安全対策を適用している。 コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークン、1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の「一度に読める量」922,000 は、その差を取った値（GPT-6 Astra と同じ数え方）。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年4月30日まで（GPT-6 Sol は4月20日まで）。 前の GPT-6 Sol（2026-09-22 公開・AA 48）は、API のモデルページと料金表に同じ料金のまま残っており、終了日の告知はない（2026-09-30 に OpenAI の deprecations ページで確認）。ただしキャッシュ済み入力は $0.20 のままなので、同じ料金なら GPT-6.1 Sol のほうが安い。その前の GPT-5.6 Sol（2026-07-09 公開）も、$4／$20 の期間限定価格（少なくとも2026-11-21まで）のまま提供が続いている。
PROS & CONS
中国発 Moonshot AI のオープンモデル。K3 で総2.8兆パラメータ・100万トークンに到達し、オープン最大級のフロンティアモデルに。
◎ 強み
△ 注意点
AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。
◎ 強み
△ 注意点
USE CASES
Kimi K3 か GPT-6.1 Sol を取り上げてるタスク 9件
PRIMARY SOURCES
Kimi K3
GPT-6.1 Sol
FAQ
Q. Kimi K3 と GPT-6.1 Sol、結局どっちがいい？
A. 第三者測定の AA Intelligence Index は GPT-6.1 Sol が 52、Kimi K3 が 44 と明確な差があり、現時点の総合性能では GPT-6.1 Sol が優位です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち？」の欄を参考にしてください。
Q. Kimi K3 と GPT-6.1 Sol、料金が安いのはどっち？
A. 入力料金は Kimi K3 が $3／1M、GPT-6.1 Sol が $2／1M。出力料金は Kimi K3 が $15／1M、GPT-6.1 Sol が $10／1M です。入力・出力とも GPT-6.1 Sol の方が安く、コスト重視なら GPT-6.1 Sol が有利です。
Q. Kimi K3 と GPT-6.1 Sol、ベンチマークで強いのはどっち？
A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（Kimi K3 44／GPT-6.1 Sol 52）を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では GPT-6.1 Sol の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では GPT-6.1 Sol が優勢です。
Q. Kimi K3 と GPT-6.1 Sol、コスパがいいのはどっち？
A. AIコスパ指数（第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標）は Kimi K3 が 56、GPT-6.1 Sol が 68。「安くて賢い」バランスでは GPT-6.1 Sol が有利です。
Q. Kimi K3 と GPT-6.1 Sol、初心者にはどっちがおすすめ？
A. 初心者へのおすすめ度は GPT-6.1 Sol の方が高め（5／5 対 3／5）。まず触ってみるなら GPT-6.1 Sol から始めると迷いにくいです。
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