Mercury 3 vs Kimi K3: jeden model do pobrania, drugi tylko do wynajęcia

Najbardziej użyteczna różnica między Mercury 3 a Kimi K3 nie ma nic wspólnego z szybkością ani ceną. Kimi K3, który Moonshot AI udostępniła 16 lipca 2026 r., a 27 lipca opublikowała jego wagi na zmodyfikowanej licencji MIT, jest modelem typu mixture-of-experts o 2,8 biliona parametrów, który można pobrać, zbadać, skwantyzować i hostować samodzielnie. Mercury 3, który Inception udostępniła 19 października 2026 r., to zamknięty model dyfuzyjny, który można jedynie wywoływać. Wszystko inne w tym porównaniu — wspólne okna kontekstu 1 mln tokenów, tysiące tokenów na sekundę, które reklamuje jeden z nich, różnica w cenie tokenów wyjściowych, która przebiega w przeciwnym kierunku — wynika z tej pierwszej różnicy dotyczącej tego, do kogo należy artefakt. Ten sam klucz daje dostęp do całego katalogu ponad 200 modeli po cenie katalogowej, z awaryjnym przełączaniem między dostawcami. Udokumentowane awarie AI i incydenty z agentami związane z wydaniami takimi jak to są gromadzone w OrcaRouter AI Incident Archive, gdzie każdy wpis zawiera własne źródła, ocenę istotności, stopień pewności i flagę sporu.

To ujęcie nie jest akademickie. Decyduje o tym, który z tych dwóch modeli przetrwa odejście dostawcy, który można dostroić na własnych danych, który można uruchomić o trzeciej nad ranem bez limitu zapytań i który jest pozycją w zestawieniu kosztów, która kończy się, gdy ktoś inny zdecyduje, że tak ma być. Decyduje też o tym, co w ogóle jest uczciwym porównaniem: cena za token Kimi K3 to koszt hostingu, podczas gdy cena Mercury 3 to wynajem.

Specyfikacje, po obu stronach linii własności

• Parametry — Kimi K3: 2,8 biliona łącznie, 104 miliardy aktywne na token, 16 z 896 ekspertów, podczas gdy Mercury 3 – nieujawnione, opisywany jedynie jako ponad 40× większy niż Mercury 1

• Architektura — mixture-of-experts na Kimi Delta Attention kontra dyfuzyjny model językowy, który równolegle dopracowuje bloki tokenów

• Okno kontekstu — 1 048 576 tokenów vs 1 000 000 tokenów; praktycznie remis

• Maksymalna długość odpowiedzi — Kimi K3 do pełnego okna 1M w jednej odpowiedzi w porównaniu z Mercury 3: 131 072 tokeny

• Modalność wejściowa — tekst, obraz i wideo vs tylko tekst

• Wagi — opublikowane, Modified MIT, na Hugging Face vs zamknięte

• Cena wejściowa — 3,00 USD za 1 mln vs 0,20 USD za 1 mln według cennika, 0,10 USD w momencie premiery

• Cena za wyjście — 15,00 USD za 1 mln vs 0,70 USD za 1 mln z cennika, 0,35 USD na start

• Dane wejściowe z pamięci podręcznej — 0,30 USD za 1 mln vs 0,02 USD za 1 mln

• Deklarowana przepustowość — niepublikowana przez Moonshot w porównaniu z deklarowanymi przez dostawcę 1 068 tokenami na sekundę

• Niezależny indeks inteligencji — 43,6 według Artificial Analysis w porównaniu z brakiem wpisu na dzień 20 października 2026 r.

Postaw dwie kolumny cen obok siebie, a różnica wynosi 15× na wejściu i 21× na wyjściu. Dodaj obok wiersz modalności, a różnica zwęża się do czegoś mniejszego niż pogrom: Kimi K3 przyjmuje wideo i obrazy, Mercury 3 przyjmuje tekst, a zadanie, które musi obejrzeć nagranie ekranu, i tak nie wybiera między nimi za żadną cenę. Dodaj obok wiersz wag, a porównanie całkowicie zmienia charakter, ponieważ te dwie ceny nie mierzą tego samego.

Co tak naprawdę mówią pomiary Kimi K3

Kimi K3 to jedyny model w tej pięcioczęściowej serii, który ma zarówno opublikowane wagi, jak i pełny niezależny zapis, co czyni go użytecznym punktem odniesienia:

• Indeks Inteligencji — 43,6, mierzony przez Artificial Analysis

• Terminal-Bench 4.0 — 0,1263; Terminal-Bench 2.1 — 0,8502 według przebiegu raportowanego przez samego dostawcę

• SciCode — 0.5949, najwyższy wynik spośród czterech przeciwników w tej grupie

• Humanity's Last Exam — 0.4690

• AA-LCR — rozumowanie na długim kontekście — 0,8867, najsilniejszy wynik odczytu długiego kontekstu w serii

• GDPval-AA — Elo 1532.59

• AA-Omniscience — 19,7

• GPQA Diamond — 0,9354

• Koszt na zadanie indeksowania — 2,00 USD

Dwa zastrzeżenia do tej tabeli. Liczby Terminal-Bench są skrajnie rozbieżne — 0,1263 w wersji 4.0 i 0,8502 w wersji 2.1 — co jest problemem z wersją benchmarku, a nie z modelem, a każdy, kto cytuje jedną bez drugiej, wybiera stronę. A indeks Artificial Analysis dla Kimi K3 wynosi dziś 43,6, podczas gdy własne materiały premierowe dostawcy podawały 57 w ramach wcześniejszej wersji indeksu. Indeks został od tego czasu przebudowany; 57 to odczyt historyczny, a nie aktualny.

Profil, który przetrwa oba zastrzeżenia, to model mocny w rozumowaniu na długim kontekście i w kodzie naukowym, przeciętny w przywoływaniu wiedzy i niczym niewyróżniający się w pracy agentowej w stylu terminalowym. To nie jest profil modelu, który pobiera się, by hurtowo zastąpić czołowe API. To profil modelu wartego posiadania do konkretnego wycinka pracy — co jest dokładnie argumentem za otwartymi wagami.

Zastrzeżenie dotyczące pobierania i uruchamiania, wyrażone wprost

Publikacja wag a wagi możliwe do uruchomienia to różne twierdzenia, a mieszanie ich to najczęstsze nadużycie w relacjach o dużych chińskich modelach. Mieszanka ekspertów o 2,8 biliona parametrów i 104 miliardach aktywnych parametrów to artefakt centrum danych. Publikacja checkpointu oznacza, że można go przejrzeć, dostroić, skwantyzować i serwować — w organizacjach dysponujących dziesiątkami akceleratorów i zespołem inżynierów, który utrzyma je w ruchu. Nie oznacza to jednak, że działa na stacji roboczej, a fala kwantyzacji, która następuje po każdej tego rodzaju premierze, w równym stopniu służy temu, by model dało się serwować, co temu, by był mały.

Zatem uczciwa interpretacja licencji Kimi K3 jest węższa niż „open”, ale wciąż istotna: to audytowalny, modyfikowalny model klasy frontier, który można hostować samodzielnie. Dla regulowanej firmy, która nie może wysyłać danych klientów do API osób trzecich, to rozstrzyga sprawę. Dla startupu z trzema inżynierami i miesięcznym rachunkiem za API w wysokości 400 dolarów to hobby.

Mercury 3 nie oferuje takiej opcji za żadną cenę. To realne ograniczenie i warto jasno powiedzieć, że Inception nie ogłosił udostępnienia wag ani daty jego udostępnienia. Oferowana przez niego alternatywa klasy enterprise ma charakter umowny, a nie techniczny: dedykowane zasoby, autoskalowanie, mechanizmy kontroli zgodności i konfigurowalna retencja danych, wszystko w ramach platformy Inception. To odpowiada na kwestię rezydencji danych w przypadku części nabywców. Nie odpowiada jednak na pytanie „co, jeśli dostawca zniknie” w przypadku żadnego z nich.

Koszt na ukończone zlecenie, a nie koszt na token

21-krotna różnica cen produktów wyjściowych to liczba, którą się przytacza, a wzięta sama w sobie jest myląca w obu kierunkach.

Po pierwsze, stawki Kimi K3 wynoszące $3.00/$15.00 to pozycja premium na rynku chińskim i Moonshot tak twierdzi. W porównaniu ze stawkami Mercury 3 wynoszącymi $0.20/$0.70 nie jest to premium, lecz zupełnie inna kategoria. Zespół, który miesięcznie zużywa 50 milionów tokenów wyjściowych, płaci $750 za Kimi K3 i $35 za Mercury 3 według cennika. Ta różnica jest wystarczająco mała, by dla niektórych firm była nieistotna, i wystarczająco duża, by dla innych sfinansować zatrudnienie.

Po drugie, niezależne wartości kosztu na zadanie odwracają intuicję. Kimi K3 kosztuje 2,00 USD za ukończone zadanie indeksowe; Mercury 2.5, najbliższy zmierzony przedstawiciel rodziny Mercury, kosztuje 0,1167 USD — ale uzyskał 12,3 punktu wobec 43,6 punktu Kimi K3. Niski koszt na token i niski koszt na jednostkę pracy to różne liczby, a tylko jedna z nich należy do planu zdolności. Mercury 3 nie ma wartości kosztu na zadanie, ponieważ nie ma wyniku indeksu, co oznacza, że najważniejsza komórka w tym porównaniu jest pusta.

Po trzecie — i o tym ludzie zapominają: Kimi K3 jest dostępny w OrcaRouter po stawce cennikowej Moonshot z 0% marży, podobnie jak reszta katalogu ponad 200 modeli, w ramach jednego punktu końcowego zgodnego z OpenAI z automatycznym przełączaniem awaryjnym. W przypadku Mercury 3 tak nie jest — jest udostępniany przez własne API Inception i kilka platform zewnętrznych. Ta asymetria zmienia charakter sensownego testu: możesz porównać Kimi K3 z obecnie używanym rozwiązaniem bez podpisywania czegokolwiek nowego, a nie możesz zrobić tego samego w przypadku Mercury 3 bez drugiej integracji.

W przypadku obciążenia obejmującego długie sesje agentowe istnieje jeszcze jedna dźwignia kosztowa, którą warto sprawdzić, zanim którykolwiek z cenników zostanie uznany za wiarygodny. Kontekst 1M w Kimi K3 nie ma publikowanej dopłaty za długie zapytania, podobnie jak w Mercury 3. To nietypowe i jest to główny powód, dla którego oba modele są wiarygodne w przypadku transkryptów, które gdzie indziej uruchomiłyby próg zmiany cennika.

Który wybrać — według sytuacji, a nie według wyniku

Wybierz Kimi K3, gdy praca wymaga obrazów lub wideo, gdy długokontekstowe rozumowanie jest zadaniem podstawowym — jego 0,8867 w AA-LCR to najlepszy wynik w tej partii — gdy musisz dostroić model na zastrzeżonych danych, gdy dane nie mogą opuścić twojej infrastruktury lub gdy chcesz mieć zmierzony pułap możliwości przed skierowaniem ruchu. Wagi są strategicznym aktywem; licencja jest naprawdę permisywna; cena to koszt tego, że nie uruchamiasz go samodzielnie.

Wybierz Mercury 3, gdy obciążenie jest wyłącznie tekstowe, wrażliwe na opóźnienia i o dużej skali: odpowiedzi wsparcia, odpowiedzi wyszukiwania, tury tutoringu, prace zbliżone do klasyfikacji, w których odpowiedź poniżej sekundy jest produktem. Przy $0.70 za tokeny wyjściowe i $0.02 za tokeny wejściowe z pamięci podręcznej jest wystarczająco tanie, że ekonomika pojedynczego żądania przestaje być ograniczeniem projektowym, a okno 1M oznacza, że rzadko podsumowujesz. Wyrzekasz się modalności, publikowanego minimalnego poziomu możliwości i jakiejkolwiek ścieżki do samodzielnego hostowania.

Wybierz oba, gdy podział przebiega według ścieżek zastosowań, a nie według modeli. Oba systemy są architektonicznie przeciwstawne — jeden to masywny rzadki autoregresyjny MoE, drugi to równoległy generator dyfuzyjny — co oznacza, że zawodzą w odmienny sposób, a polityka kierująca zadania z zakresu widzenia komputerowego i rozumowania na długim kontekście do Kimi K3, a natychmiastowe tury tekstowe do Mercury 3, jest spójna merytorycznie, a nie tylko cenowo. Haczyk tkwi w integracji: tylko jeden z nich to dodanie jednego klucza.

Co zmieniłoby odpowiedź

Trzy wydarzenia, żadne z nich nie ma charakteru spekulacyjnego:

• Pierwszy niezależny wynik Mercury 3. Jedyny zmierzony członek rodziny Mercury ma 12,3 w Intelligence Index, wobec 43,6 Kimi K3. Jeśli Mercury 3 wypadnie blisko Kimi K3, kosztując jedną piętnastą ceny Kimi K3, argument za posiadaniem staje się jedynym argumentem, jaki Kimi K3 jeszcze ma. Jeśli wypadnie blisko 12,3, różnica cen nie ma znaczenia

• Wydanie wag Mercury 3. Inception nie powiedziało nic o takim wydaniu. Otwarte wagi zniwelowałyby główną różnicę w tym artykule z dnia na dzień.

• Tańszy hosting dla Kimi K3. Stawka 3/15 USD jest stawką samego Moonshot; otwarta licencja sprawia, że zewnętrzni dostawcy hostingu mogą ją przebić, a hostowany MoE 2,8T za połowę ceny zmienia kalkulację kosztu na zadanie bez zmiany modelu

Dopóki jedno z nich się nie pojawi, porównanie dotyczy sehr szybkiego, niezmierzonego modelu tekstowego, który można wynająć, oraz modelu klasy premium, którego można być właścicielem, zmierzonego i odczytującego wideo. To nie są zamienniki. Jedyną naprawdę błędną odpowiedzią jest wybór jednego z nich dlatego, że wygrywa w kolumnie, w której drugiego nigdy nie oceniano.