Gemini vs Kimi 概要
| Gemini | Kimi | |
|---|---|---|
| 開発元 | Google DeepMind | Moonshot AI |
| 最新バージョン | Gemini 3.1 Pro | Kimi K3 |
| 特徴 | Multimodal | Long-context |
| コンテキストウィンドウ | Up to 2 million tokens (Pro tier) | Up to 1 million tokens |
| マルチモーダル対応 | Text, images, audio, and video | Text, images, and video |
| オープンソース | いいえ | 一部 |
| 公式価格 | Free tier available (Flash); Pro tier is paid-only | Free to chat here; API from $0.30 per million cached tokens |
Geminiのベンチマークハイライト
Scores 77.1% on ARC-AGI-2 and 94.3% on GPQA Diamond, leading 13 of 16 benchmarks
Kimiのベンチマークハイライト
Ranked #1 on LMArena's Frontend Code Arena, ahead of GPT and Claude on that leaderboard
どちらを使うべき?
G
次を求めるならGeminiを選びましょう:
- マルチモーダルタスク(画像・音声・動画)
- 巨大な文書を用いたリサーチ
- Google Workspaceユーザー
- 高速・低コストな日常のクエリ
K
次を求めるならKimiを選びましょう:
- 大規模文書の分析
- ロングコンテキストのリサーチ
- コスト効率の良いエージェントタスク
- 本や長大なレポートの処理
際立った強み
Gemini
真のマルチモーダル性
テキスト、画像、音声、動画を別々の追加機能としてではなく、一体として理解し推論します。
巨大なコンテキストウィンドウ
Proティアは最大200万トークンをサポートし、主要モデルの中でも最大級のコンテキストウィンドウの一つです。
高速で手頃な価格のティア
Flashティアは、フラッグシップ品質の大部分を、速度とコストのごく一部で提供します。
Kimi
100万トークンのコンテキストウィンドウ
本一冊、研究論文、コードベース全体を、流れを見失うことなく一度に読み取ります。
大規模でも高速なデコード
ハイブリッドアテンション機構により、ロングコンテキストの応答も速度を落とさず高速に保ちます。
ネイティブなビジョン理解
強力なビジョンと言語理解を、後付けではなく単一のモデルに統合しています。
よくある質問
GeminiとKimiを無料で試す
クレジットカードもアカウントも不要 — マルチモーダルタスク(画像・音声・動画)にはGeminiを、大規模文書の分析にはKimiを選びましょう。