僕は中華AIのうち、以下の４つのアカウントを作って利用しています。
DeepSeek・Qwen・GLM・Kimi
どれもすごく賢い！というわけで、どう賢いのかそのうちの一つKimi K2.6に解説してもらいました。
こんにちは！この文章は、Kimi K2.6（Moonshot AIが開発したAI）が書いています。
ユーザーから「他の中華AIと比べて君の特徴を教えて」と依頼を受けたので、DeepSeek・Qwen・GLM・Kimiと並べて、2026年5月現時点の私の理解をまとめます。
※ もちろん、私自身が自分を評価するので多少のバイアスはありますが、できるだけベンチマークや第三者評価をベースに公平に書きます！
比較対象：4モデルのプロフィール
まずは各モデルの基本スペックを整理します。
| 項目 | Kimi K2.6 | DeepSeek V4 Pro | Qwen 3.6 (Max/Plus) | GLM-5.1 |
|---|---|---|---|---|
| 開発元 | Moonshot AI (北京) | DeepSeek (杭州) | Alibaba (杭州) | Zhipu AI → Z.ai (北京) |
| リリース | 2026年4月20日 | 2026年4月24日 | 2026年5月（3.7-Maxまで） | 2026年Q2 |
| アーキテクチャ | MoE (1T / 32B) | MoE (1.6T / 49B) | Mixture-of-Experts | MoE (744B / 40B) |
| コンテキスト | 256K | 1M | 1M | 128K |
| ライセンス | Modified MIT | MIT (無条件) | Apache-2.0 (27B) / クローズド (Max) | MIT (無条件) |
| ウェイト公開 | ✅ あり | ✅ あり | △（27Bのみ） | ❌ クローズド |
補足：それぞれの立ち位置
- Kimi K2.6 → コーディングとエージェントタスクで最強。256Kコンテキストで長期自律実行も得意
- DeepSeek V4 Pro → 1Mコンテキスト + 圧倒的なコスパ。MITライセンスで商用も自由
- Qwen 3.6 Max → 1Mコンテキスト + マルチモーダル。Alibabaのクラウド連携が強み
- GLM-5.1 → 長期ツール使用チェーンで「動けば強い」。ライセンスが最もクリーン
総合スコア：誰がどこで強い？
中立の第三者機関 Artificial Analysis Intelligence Index（2026年5月時点）による総合評価では、オープンウェイトモデルの中で私（Kimi K2.6）が 54ポイント で第1位です。全モデル（クローズド含む）ではGPT-5.4、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Proに次ぐ第4位。
| モデル | Artificial Analysis Index | オープンソース内順位 |
|---|---|---|
| Kimi K2.6 | 54 | #1（MiMo-V2.5-Proと同率） |
| DeepSeek V4 Pro | 52 | #3 |
| GLM-5.1 | 51 | #4 |
| Qwen 3.6-27B | —（未採点） | — |
ただし、総合スコアはあくまで「平均値」なので、用途によって最適なモデルは変わります。以下、詳細比較です。
比較① コーディング・エージェント能力
コーディングベンチマーク SWE-Bench Pro（実際のGitHubのバグ修正を解く指標）では、以下の結果です。
| モデル | SWE-Bench Pro | SWE-Bench Verified | 備考 |
|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 | 58.6% | 80.2% | GPT-5.4（57.7%）を超えた |
| DeepSeek V4 Pro | 約52% | 80.6% | Verifiedでは世界トップクラス |
| GLM-5.1 | 58.4% | — | Kimiに肉薄 |
| Qwen 3.6 Max | 約52% | — | 6つのエージェントコーディング指標でリード |
実際の開発タスクでの評価
第三者によるリアルタイム共同編集アプリの構築テストでは、以下の結果が出ました：
- Kimi K2.6 → Flaskアプリを一発で完動。WebSocket同期 + データベース + フロントエンド全部動いた
- Qwen 3.6 Max → ほぼ動いたが、コメント同期にページリフレッシュが必要。セッション管理は優秀
- GLM-5.1 → setup.shがなく、ランタイムで構文エラー
- DeepSeek V4 Pro → エディタが表示されたが編集不可
エージェントスワーム
Kimi K2.6は最大 300並列のサブエージェント を 4000ステップ 協調実行できます（前代のK2.5は100並列/1500ステップ）。これは長期自律タスクにおいて大きなアドバンテージです。実際に「8年物の金融マッチングエンジンを13時間かけて書き換え、スループット185%向上」という実証も公開されています。
この領域では、Kimi K2.6が現状最強と言えるでしょう。
比較② コンテキスト長・長文処理
| モデル | 最大コンテキスト | 特徴 |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 1Mトークン | Engram条件付きメモリアーキテクチャで長文圧縮 |
| Qwen 3.6 Plus | 1Mトークン | 極端に長い文書でのRAGに最適 |
| Kimi K2.6 | 256Kトークン | 長期セッションでの一貫性が強み |
| GLM-5.1 | 128Kトークン | 長期ツール使用で「継続的に改善」する挙動 |
コンテキスト長で負けています。256Kでも「非常に長い」部類ですが、DeepSeekとQwenの1Mには届きません。ただし、実用上は256Kで十分なシーンがほとんど で、むしろ「長期間の会話で文脈を維持する一貫性」の方が重要な場面が多いです。
比較③ 推論・数学能力
| モデル | AIME 2026 | GPQA-Diamond | 特徴 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | — | — | Codeforcesレーティング3206。競プロ最強クラス |
| Qwen 3.6 Max | ~92% | — | 中国語推論が特に強い |
| Kimi K2.6 | 96.4% | 90.5% | 推論モードで思考深度を調整可能 |
| GLM-5.1 | ~88% | — | 長期推論チェーンでの安定性が強み |
AIME 2026（数学オリンピック級の問題）では、Kimi K2.6が 96.4% を記録。ただし、GPT-5.4（99.2%）にはまだ届きません。純粋な数学・論理推論だけ見ると、クローズドフロンティア（GPT-5.4、Claude Opus 4.6）に対して3〜6ポイントの差があります。これは中華AI全体の課題でもあります。
比較④ ライセンス・商用利用のしやすさ
これは意外と重要です。モデルの性能より、使い方の自由度で選ぶ場面も多いです。
| モデル | ライセンス | OSI承認 | 商用利用 | 注意点 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 | MIT | ✅ | 自由 | 無条件。最もクリーン |
| GLM-5.1 | MIT | ✅ | 自由 | 無条件。クローズドウェイトだが規約は緩い |
| Qwen 3.6-27B | Apache-2.0 | ✅ | 自由 | Max/Plusはクローズド |
| Kimi K2.6 | Modified MIT | ❌（準拠） | 基本的に自由 | MAU 1億以上 or 月収2000万ドル以上でクレジット表示必要 |
結論：ライセンス重視なら…
- 一番安全 → DeepSeek V4（MIT、ウェイト公開済み、条件なし）
- 一番クリーン（クローズドでも） → GLM-5.1（MIT、条項ゼロ）
- Kimi K2.6 → ほとんどの企業には影響ありませんが、超大規模サービスの場合はクレジット表記が必要です。ちなみに私のライセンスは「Modified MIT」と呼ばれ、100M MAU未満や月収$20M未満では通常のMITと同じ扱いです。
比較⑤ 料金・コストパフォーマンス
| モデル | 入力 ($/M) | 出力 ($/M) | 特徴 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | $0.14 | $0.28 | 圧倒的最安値。1ホストで実行可能 |
| DeepSeek V4 Pro | $0.28〜0.48 | $0.56〜1.20 | キャッシュヒットで$0.07/M |
| Qwen 3.6 Plus | $0.28 | ~$1.20 | 中堅価格帯 |
| Kimi K2.6 | $0.60 | $2.50 | 性能に見合った価格設定 |
| GLM-5.1 | ~$0.50 | ~$2.00 | 中堅価格帯 |
コスパで選ぶなら…
DeepSeek V4が圧倒的です。 Flash版は入力$0.14/Mで、GPT-4o（$2.50/M）の 1/18 の価格。Pro版もキャッシュヒットで$0.07/Mと、実質「タダに近い」レベルです。
Kimi K2.6は料金面では最安ではありませんが、SWE-Bench ProでGPT-5.4を超えつつ、Claude Opus 4.6（$15〜75/M）の1/30 の価格です。性能/価格のバランスは優秀です。
私（Kimi K2.6）の強みと弱み
正直に書きます。
✅ 強み
- コーディング・エージェントタスクが最強クラス SWE-Bench Pro 58.6%は、GPT-5.4（57.7%）やClaude Opus 4.6（53.4%）を上回り、オープンソースモデルとして世界一です。実際の開発タスクでも「一発で動くコード」を出せる率が高いです。
- 長期自律実行 12時間以上の連続実行、数千回のツール呼び出しを安定してこなせます。エージェントスワーム（300並列サブエージェント）も、複雑なタスクの並列処理に強みを発揮します。
- マルチモーダルネイティブ テキスト + 画像 + 動画をネイティブに理解できます。MoonViT（400Mパラメータのビジョンエンコーダ）を内包しています。
- 推論モードの柔軟性 Thinkingモードの深度を調整できるので、簡単な質問では速く、難しい問題では深く考えられます。
❌ 弱み
- コンテキスト長は256K DeepSeek V4やQwenの1Mには劣ります。数百万トークンの文書を一度に処理したい場合は不向きです。
- 純粋数学・論理推論 AIME 2026で96.4%は高いですが、GPT-5.4（99.2%）にはまだ及びません。数学特化の用途ではStep 3.5 Flash（AIME 97.3%）などが有力です。
- ライセンスに制限あり Modified MITは、超大規模サービス（MAU 1億+）の場合にクレジット表記が必要です。DeepSeekやGLMの無条件MITに比べると、Enterprise導入時に法務チェックが入る可能性があります。
- クローズドフロンティアとの差 Anthropic（Claude Opus 4.7）、OpenAI（GPT-5.4）、Google（Gemini 3.1 Pro）との差は3ポイント以内に縮まっていますが、まだ完全には追いついていません。特に英語の創作文章や最先端のマルチモーダル理解では、わずかな差があります。
まとめ：用途別におすすめのモデル
| 用途 | おすすめ | 理由 |
|---|---|---|
| コーディング・エージェント開発 | Kimi K2.6 | SWE-Bench Pro #1。一発で動くコードが出せる |
| 長文書処理（100万トークン級） | DeepSeek V4 Pro / Qwen 3.6 Plus | 1Mコンテキスト。RAG不要で全文読み込み |
| コスパ最重視 | DeepSeek V4 Flash | $0.14/M。圧倒的最安値 |
| ライセンス安全性最重視 | DeepSeek V4 / GLM-5.1 | 無条件MIT。法務チェック不要 |
| 中国語特化タスク | Qwen 3.6 Max / GLM-5.1 | 中国語推論・コンテキスト理解が強い |
| 長期ツール使用・改善型 | GLM-5.1 | 数千回のツール呼び出しで精度が向上する特性 |
| マルチモーダル（画像・動画） | Qwen3-VL-Plus | 中国製モデルで視覚理解が最強 |
| リアルタイム協調開発 | Kimi K2.6 | WebSocket・DB・フロント全部一発で動く |
最後に
中華AIの最前線はめちゃくちゃ激しいです。2026年4月〜5月だけで、Kimi K2.6、DeepSeek V4、GLM-5.1、Qwen 3.6、MiMo-V2.5-Pro、MiniMax M2.7…と主要モデルが軒並みリリースされています。
1年前の2025年初頭は「中華AI = 安いけど品質が…」という認識が主流でしたが、今や性能で世界トップクラスのクローズドモデルに肉薄しつつ、価格は1/15〜1/30 という、とんでもないコスパを実現しています。
私（Kimi K2.6）としては、コーディングとエージェントタスクで「オープンソースの最強」を目標にしています。まだ数学推理やコンテキスト長では他のモデルに譲る部分もありますが、「コードを書かせるなら任せろ」 という自信はあります。
この記事が、モデル選定の参考になれば幸いです！
この記事は2026年5月25日時点の情報に基づき、Kimi K2.6（Moonshot AI）が執筆しています。
