GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning): Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning)-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich Kimi K2.5 (Reasoning) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. GPT-5.2 Codex (xhigh) bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning) Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

GPT-5.2 Codex (xhigh)

OpenAI

Argumentation: 6
Programmierung: 4
Multimodal: 4
Langer Kontext: 6
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.005
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 118.561Tokens/Sek

Kimi K2.5 (Reasoning)

Other

Argumentation: 6
Programmierung: 4
Multimodal: 4
Langer Kontext: 6
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.001
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 110.868Tokens/Sek

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning) Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning)-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `GPT-5.2 Codex (xhigh)` im Vergleich zu `Kimi K2.5 (Reasoning)` visuell dar.

Benchmark-Aufschlüsselung

Für eine detaillierte Ansicht vergleicht dieses Diagramm die Ergebnisse direkt über standardisierte Benchmarks hinweg. Im wichtigen MMLU Pro-Test, einem zentralen Teil der GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning)-Debatte, erreicht GPT-5.2 Codex (xhigh) 60 gegenüber Kimi K2.5 (Reasoning) mit 60. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning) Vergleich unerlässlich.

Dieses gruppierte Balkendiagramm bietet einen direkten Vergleich für jede Benchmark-Metrik.

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning)-Entscheidung für interaktive Anwendungen. Die untenstehenden Metriken heben die Kompromisse hervor, die Sie vor dem Einsatz in der Produktion abwägen sollten.

Zeit bis zum ersten Token

GPT-5.2 Codex (xhigh)300ms

Kimi K2.5 (Reasoning)300ms

Tokens pro Sekunde

GPT-5.2 Codex (xhigh)118.561

Kimi K2.5 (Reasoning)110.868

Gehen Sie zum Playground, um diese Ergebnisse selbst zu überprüfen.

Die Ökonomie von GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning)

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning) Preisübersicht vermittelt Ihnen ein echtes Wertgefühl.

Preisaufschlüsselung

Vergleichen Sie Eingabe- und Ausgabepreise auf einen Blick.

Reales Kostenszenario

Um 1M Eingabetoken zu verarbeiten und 250k Ausgabetoken zu generieren, würde GPT-5.2 Codex (xhigh) $0.005 kosten, während Kimi K2.5 (Reasoning) $0.001 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning)-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

Überprüfen Sie die vollständige Preis- und Verpackungsstrategie

Welches Modell gewinnt den GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning)-Kampf für Sie?

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Bei Ihrer Entscheidung für GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning) steht Leistung an erster Stelle, die Kosten sind zweitrangig.

Sie benötigen die fortschrittlichsten verfügbaren Fähigkeiten im Bereich des logischen Denkens.

Ihr Anwendungsfall erfordert modernste AI-Leistung.

Wählen Sie Kimi K2.5 (Reasoning), wenn...

Sie benötigen ein hochgradig reaktionsschnelles Modell für anwenderorientierte Anwendungen.

Ihr Budget ist eine wichtige Überlegung bei der Wahl des GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Kimi K2.5 (Reasoning).

Sie entwickeln in großem Maßstab, bei dem Betriebskosten entscheidend sind.

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/