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VS COMPARISON

Kimi K3 vs Claude Sonnet 5.5

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Claude Sonnet 5.5 56 対 Kimi K3 44。現時点では Claude Sonnet 5.5 が明確に優位

ベンチ勝ち:Kimi K3 0 / Claude Sonnet 5.5 2 料金で安い項目:Kimi K3 0 / Claude Sonnet 5.5 2 データ最終更新:2026-10-09(編集部集計)

同じシリーズの別グレードで比べる

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Kimi K3

  • ✓ 「K3:総2.8兆パラメータ(896エキスパート中16活性・活性約104B)の MoE、オープンウェイト最大級」を重視する人
  • ✓ 「新アテンション Kimi Delta Attention(KDA)で長文デコードを高速化」を重視する人

こんな人は Claude Sonnet 5.5

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$2/出力$10)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 72 対 56)
  • ✓ AI をはじめて使う人

SPECS

仕様の比較

項目 Kimi K3 Claude Sonnet 5.5
バージョン K3 (2.8T, MoE 896/16 active) Sonnet 5.5
公開日 2026-07-16 2026-09-28
コンテキスト長 1000K 1000K
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 72 勝ち

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能(AA Intelligence Index)

Kimi K3
44
Claude Sonnet 5.5
56 勝ち

専門知識(GPQA)

Kimi K3
93.5%
Claude Sonnet 5.5
—

最難関試験(HLE)

Kimi K3
43.5%
Claude Sonnet 5.5
56.9% 勝ち

※ 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

Xの評判はどう?

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。

Kimi K3

X評判スコア 50 /100(n=13)

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

Claude Sonnet 5.5

X評判スコア 68 /100(n=29)

ポジ 19 / ネガ 9 / 中立 1

👍 速くて安い

👍 気が利く

👎 コスパ微妙

👎 微妙

※ 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

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Kimi K3

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)。

Claude Sonnet 5.5

2026-09-28(米国時間)公開の Anthropic の中位モデル(API は claude-sonnet-5-5)。9月22日の Opus 5.5 に続く「Claude 5.5 ファミリー」の2本目で、Sonnet 5 を置き換える。Anthropic は「Sonnet 5 より出力が30%以上速く、たいていの仕事で1つあたりの費用が最大30%下がる」と説明している(同社のテスト)。料金は Sonnet 5 と同じ入力$2/出力$10(キャッシュ書き込み$2.50。キャッシュ読み込みは発表時の$0.20から 2026-10-07 に$0.10へ半額になり、Anthropic は「エージェント作業の多くで約20%安くなる」と説明。2026-10-09 確認)。Claude アプリでは無料プランを含む全プランで同日から使え、API のほか AWS・Google Cloud・Microsoft Azure でも提供。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 56(v4.3.2・max 設定。安全装置が働いたときに別モデルへ切り替わる既定の状態で測定/2026-09-29 確認)で、本表では Opus 5.5 の 58 に次ぐ2番目、Fable 5.1・GPT-6 Astra の 53 を上回る。前の Sonnet 5 は 38 だったので18点の上昇。ただし max 設定では評価用の課題一式で4億1000万トークンを書いており(中央値は8800万)、1課題あたりの費用は$7.60と Opus 5.5($5.98)より高い。同じ AA でも設定を下げると high で 47、medium で 41。Humanity's Last Exam は 56.9%(ツールなし。ツールありは 64.5%。公式システムカードの値。同じ表で Sonnet 5 はツールなし 43.1%/ツールあり 54.9% で、Sonnet 5 の発表時の 34.6%/46.8% とは測り方が違う)。SWE-bench Verified は Anthropic が Sonnet 5.5 では公表しておらず本表では「—」(Sonnet 5 の 85.2% は流用しません)。代わりに公表されたのは、より難しい SWE-bench Pro の 81.3%(Sonnet 5 は 63.2%、Opus 5.5 は 89.9%)。ほかの公式値は、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 70.6%(Sonnet 5 は 10.3%、Opus 5.5 は 66.4%)、FrontierCode 1.1 が 46.2%、CursorBench 4.0 が 55.5%、パソコン操作の OSWorld 2.1 が 80.1%(部分点あり)、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1844(Opus 5.5 は 1846)、AA-Briefcase v1.1 が 1811、グラフ読み取りの Chartography が 61.6%。GPQA・MMLU・AIME は公式未公表のため「—」。一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。考える量(effort)の既定は API で high(Claude アプリと Claude Code は medium)。Sonnet で初めて、サイバー関連の危険度の高い作業は Sonnet 5 に自動で切り替わる安全装置がついた。考えるモードを切って使っていた開発者は、新しい設定 between_tools への移行が必要(そのままでは動かなくなる変更が5つある)。前の Sonnet 5 は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになったが引き続き使え、提供終了は 2027-06-30 より前にはならない(Sonnet 5.5 自身は 2027-09-28 より前にはならない)。発表時に「数週間のうちに」続くとされた Claude Haiku 5.5 は 2026-10-07 に公開された(10万トークン以下の依頼で入力$0.10/出力$0.50、超える依頼は$0.50/$2.50。2026-10-09 確認)。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる)。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う(2026-09-29 に公式ドキュメントで確認)。

PROS & CONS

強み・弱み

Kimi K3

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

  • ◎ K3:総2.8兆パラメータ(896エキスパート中16活性・活性約104B)の MoE、オープンウェイト最大級
  • ◎ 新アテンション Kimi Delta Attention(KDA)で長文デコードを高速化
  • ◎ 100万トークンの長文コンテキスト
  • ◎ ネイティブ・マルチモーダル(テキスト/画像/動画)
  • ◎ フルウェイトを 2026-07-27 に Hugging Face(moonshotai/Kimi-K3)で公開済み

△ 注意点

  • △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を
  • △ API 単価は $3/$15 と K2系から値上げ(オープン系では高め)
  • △ 総2.8兆パラメータ級でローカル運用のハードルは高い
  • △ ライセンスは Apache 2.0 / MIT ではなく独自の「Kimi K3 License」。商用利用は条文の確認が必要
公式サイト →

Claude Sonnet 5.5

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 強み

  • ◎ 長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)
  • ◎ コード生成・修正の精度が高い(SWE-Bench で常時トップ争い)
  • ◎ 安全側に振った穏やかな応答
  • ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整

△ 注意点

  • △ 画像生成はできない(読み取りのみ)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Kimi K3 と Claude Sonnet 5.5、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Claude Sonnet 5.5 が 56、Kimi K3 が 44 と明確な差があり、現時点の総合性能では Claude Sonnet 5.5 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 Claude Sonnet 5.5、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Kimi K3 が $3/1M、Claude Sonnet 5.5 が $2/1M。出力料金は Kimi K3 が $15/1M、Claude Sonnet 5.5 が $10/1M です。入力・出力とも Claude Sonnet 5.5 の方が安く、コスト重視なら Claude Sonnet 5.5 が有利です。

Q. Kimi K3 と Claude Sonnet 5.5、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2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/Claude Sonnet 5.5 56)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 Claude Sonnet 5.5 の勝ち数が多く(2/0)、総合的なベンチ性能では Claude Sonnet 5.5 が優勢です。

Q. Kimi K3 と Claude Sonnet 5.5、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、Claude Sonnet 5.5 が 72。「安くて賢い」バランスでは Claude Sonnet 5.5 が有利です。

Q. Kimi K3 と Claude Sonnet 5.5、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 Claude Sonnet 5.5 の方が高め(4/5 対 3/5)。まず触ってみるなら Claude Sonnet 5.5 から始めると迷いにくいです。

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