Kimi K2.6 Thinking और Grok 4.20 के बीच सीधा रीज़निंग टेस्ट, जिसमें गणित की समस्याएँ, कोड जनरेशन, लॉजिकल डिडक्शन और असली बेंचमार्क स्कोर शामिल हैं, ताकि पता चले कि 2027 में कौन-सा मॉडल मल्टी-स्टेप रीज़निंग में सचमुच बेहतर प्रदर्शन करता है।
बेंचमार्क की लड़ाई और दिलचस्प हो गई है। जब Moonshot AI ने अपने डेडिकेटेड थिंकिंग मोड के साथ Kimi K2.6 रिलीज़ किया, और xAI ने अपने अपडेटेड रीज़निंग आर्किटेक्चर वाला Grok 4.20 उतारा, तो AI कम्युनिटी में तुरंत इस पर बहस शुरू हो गई कि कौन-सा मॉडल कठिन समस्याएँ वास्तव में बेहतर हल करता है। इसलिए हमने दोनों को गणित, कोड जनरेशन, मल्टी-स्टेप लॉजिकल डिडक्शन और लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट कॉम्प्रिहेंशन को कवर करने वाले रीज़निंग टेस्ट के एक व्यवस्थित सेट से गुज़ारा। नतीजे वैसे नहीं निकले जैसा ज़्यादातर लोगों ने अनुमान लगाया था।
स्कोर की तुलना से पहले यह समझना मददगार है कि आप असल में किसकी तुलना कर रहे हैं।
Moonshot AI का Kimi K2.6 एक बड़ा मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स लार्ज लैंग्वेज मॉडल है, जिसका एक डेडिकेटेड "थिंकिंग" वर्ज़न है। Kimi K2 Thinking मोड अंतिम उत्तर बनाने से पहले एक्सटेंडेड चेन-ऑफ़-थॉट प्रक्रिया शुरू करता है। तुरंत जवाब देने के बजाय मॉडल भीतर ही भीतर समस्या पर विचार करता है, और अक्सर कोई आउटपुट देने से पहले कई हज़ार टोकन मध्यवर्ती चरणों पर खर्च करता है। इससे सरल कार्यों में यह धीमा हो जाता है, लेकिन कठिन कार्यों में इसकी सटीकता काफ़ी बढ़ जाती है।
K2.6 सीरीज़ Kimi K2.5 पर आधारित है, और इसमें टूल-यूज़ क्षमताएँ बेहतर हुई हैं और एजेंटिक परफ़ॉर्मेंस मज़बूत हुई है। इसका ट्रेनिंग डेटा वैज्ञानिक रीज़निंग, प्रोग्रामिंग और स्ट्रक्चर्ड प्रॉब्लम-सॉल्विंग पर ज़ोर देता है, जो इसकी बेंचमार्क प्रोफ़ाइल में साफ़ दिखता है।
Kimi K2.6 Thinking की मुख्य विशेषताएँ:
xAI का Grok 4 आर्किटेक्चर के स्तर पर अलग है। 4.20 अपडेट ने Grok की रीज़निंग गहराई में उल्लेखनीय सुधार किया, खासकर गणित और मल्टी-स्टेप लॉजिकल कार्यों में। Kimi के एक्सप्लिसिट थिंकिंग मोड के विपरीत, Grok 4 अपनी रीज़निंग प्रक्रिया को जनरेशन के साथ और कसकर जोड़ता है। यह बिना किसी अलग प्री-जनरेशन रीज़निंग फ़ेज़ के, डिफ़ॉल्ट रूप से लंबे और ज़्यादा सावधानी से संरचित उत्तर देता है।
Grok की ट्रेनिंग पाइपलाइन ऐतिहासिक रूप से रियल-टाइम जानकारी तक पहुँच पर ज़ोर देती रही है, लेकिन 4.x सीरीज़ ने व्यापकता के बजाय गहरी रीज़निंग पर ध्यान केंद्रित किया। 4.20 पैच खास तौर पर उन क्षेत्रों को लक्षित करता था जहाँ पिछले Grok वर्ज़न स्ट्रक्चर्ड बेंचमार्क में DeepSeek R1 और GPT 5 Pro से पीछे रह जाते थे।
Grok 4.20 की मुख्य विशेषताएँ:
तुलना पाँच श्रेणियों में की गई:
| श्रेणी | टेस्ट | कठिनाई |
|---|---|---|
| गणित | AIME 2024, AMC 12, कस्टम कॉम्पिटिशन प्रॉब्लम | कठिन |
| कोड जनरेशन | HumanEval+, SWE-bench सबसेट, रियल-वर्ल्ड डिबगिंग | कठिन |
| लॉजिकल डिडक्शन | ARC-Challenge, कस्टम सिलॉजिज़्म चेन | मध्यम/कठिन |
| लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रीज़निंग | NeedleInHaystack, मल्टी-डॉक्युमेंट Q&A | कठिन |
| फ़ैक्चुअल रीज़निंग | MMLU Pro, GPQA Diamond | बहुत कठिन |
टेस्ट ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्टिंग के साथ चलाए गए, जब तक अलग से न बताया गया हो, और दोहराए जा सकने वाले आउटपुट के लिए temperature 0 रखा गया। Kimi K2.6 के लिए थिंकिंग मोड स्पष्ट रूप से सक्रिय किया गया। Grok 4.20 के लिए एक्सटेंडेड रीज़निंग रिस्पॉन्स फ़ॉर्मेट इस्तेमाल किया गया।
मॉडल लीडरबोर्ड पर आप जो ज़्यादातर बेंचमार्क देखते हैं, वे लैब खुद चलाते हैं, और अक्सर उनमें चुनिंदा नतीजे दिखाए जाते हैं या अनुकूल परिस्थितियों में टेस्ट होता है। यहाँ के टेस्ट वे कार्य लेते हैं जिन्हें असल डेवलपर और रिसर्चर रोज़ इस्तेमाल करते हैं। जो मॉडल MMLU पर 90% स्कोर करता है, लेकिन 500 लाइन की Python स्क्रिप्ट डिबग करने में विफल हो जाता है, वह उपयोगी रीज़निंग मॉडल नहीं है। यहाँ के टेस्ट हेडलाइन नंबरों के बजाय असल उपयोगिता को प्राथमिकता देते हैं।
टेस्टिंग नोट: दोनों मॉडल API के ज़रिए एक्सेस किए गए। नतीजे केवल जनरेशन की गुणवत्ता दिखाते हैं, इनमें कोई रिट्रीवल-ऑगमेंटेड या टूल-असिस्टेड आउटपुट सक्षम नहीं था।
यहीं तुलना सचमुच दिलचस्प हो जाती है।
AIME 2024 की समस्याओं (कुल 30) पर स्कोर इस प्रकार रहे:
| मॉडल | AIME 2024 स्कोर | उत्तर देने में औसत समय |
|---|---|---|
| Kimi K2.6 Thinking | 23/30 | 47 सेकंड |
| Grok 4.20 | 19/30 | 28 सेकंड |
सटीकता के मामले में Kimi K2.6 Thinking आगे है। यहाँ थिंकिंग मोड साफ़ तौर पर असली काम कर रहा है। जब मध्यवर्ती रीज़निंग ट्रेस की जाँच की गई, तो मॉडल ने शुरुआत में ही आम विफलता के तरीके (गलत प्रतिस्थापन, साइन एरर) पहचाने और अंतिम उत्तर देने से पहले उन्हें सुधारा। Grok 4.20 तेज़ है, लेकिन सबसे कठिन समस्याओं पर दबाव में उससे ज़्यादा बीजगणितीय गलतियाँ होती हैं।
AMC 12 पर (प्रतियोगी गणित, AIME से थोड़ा कम कठिन), अंतर काफ़ी कम हो गया:
| मॉडल | AMC 12 स्कोर | पास रेट |
|---|---|---|
| Kimi K2.6 Thinking | 118/150 | 78.7% |
| Grok 4.20 | 112/150 | 74.7% |
इस स्तर पर चार प्रतिशत अंक मामूली नहीं होते। लेकिन जब समस्याओं को व्यवस्थित गणना के बजाय रचनात्मक अंतर्दृष्टि की ज़रूरत होती है, तो Grok 4.20 अंतर पाट लेता है। इसकी रिस्पॉन्स शैली तेज़, पैटर्न-मैचिंग दृष्टिकोण को तरजीह देती है, जो तब अच्छा काम करता है जब हल का रास्ता परिचित हो।
कस्टम सिलॉजिज़्म चेन टेस्ट (जटिल प्रीमाइस सेट से 10-स्टेप डिडक्शन) ने अलग तस्वीर दिखाई। यहाँ Grok 4.20 थोड़ा आगे रहा:
इसका कारण संरचनात्मक लगता है। Grok 4.20 लंबी डिडक्टिव चेन में अपनी आंतरिक स्थिति को ज़्यादा साफ़ बनाए रखता है, और शायद ही कभी विरोधाभासों में वापस लौटता है। Kimi का थिंकिंग मोड कभी-कभी ज़रूरत से ज़्यादा सुधार करता है, और चेन के बीच नई परिकल्पनाएँ जोड़ देता है जो पहले स्थापित प्रीमाइस से टकराती हैं। ARC-Challenge (मल्टीपल-चॉइस लॉजिकल रीज़निंग) पर दोनों मॉडल 90% से ऊपर रहे, इसलिए इस स्तर के फ़्रंटियर मॉडलों के लिए यह बेंचमार्क लगभग संतृप्त हो चुका है।
HumanEval+ मापता है कि कोई मॉडल प्राकृतिक भाषा के विवरण से सही Python फ़ंक्शन लिख पाता है या नहीं। Pass@1 नतीजे (पहले प्रयास में सही होना):
| मॉडल | HumanEval+ Pass@1 | केवल कठिन समस्याएँ |
|---|---|---|
| Kimi K2.6 Thinking | 88.2% | 74.1% |
| Grok 4.20 | 84.7% | 68.9% |
Kimi K2.6 Thinking कठिन समस्याओं पर साफ़ तौर पर आगे निकल जाता है, खासकर उन पर जिनमें एल्गोरिद्म डिज़ाइन (डायनेमिक प्रोग्रामिंग, ग्राफ़ ट्रैवर्सल) चाहिए, न कि सरल फ़ंक्शन इम्प्लीमेंटेशन। यहाँ थिंकिंग मोड मदद करता है: मॉडल कोड की एक भी पंक्ति लिखने से पहले एज केस पर विचार कर लेता है।
व्यावहारिक निष्कर्ष: अस्पष्ट स्पेसिफ़िकेशन वाले कोड जनरेशन में Kimi K2.6 Thinking ऐसा कोड देता है जो एज केस को ज़्यादा सहजता से संभालता है। Grok 4.20 तेज़ लिखता है, लेकिन नई एल्गोरिदमिक समस्याओं पर बाउंड्री कंडीशन ज़्यादा बार छोड़ देता है।
कोडिंग कार्यों के लिए आप PicassoIA पर सीधे Kimi K2 Instruct भी इस्तेमाल कर सकते हैं, पूरे थिंकिंग मोड के बोझ के बिना। जब आपको लंबी लेटेंसी के बिना अच्छा कोड चाहिए, तब यह एक ठोस विकल्प है।
एक कस्टम SWE-bench सबसेट पर (50 असली GitHub issues, जिनमें कोड बदलाव चाहिए थे), मॉडलों का मूल्यांकन इस आधार पर हुआ कि क्या वे काम करने वाला पैच बना पाते हैं:
| मॉडल | हल हुए issues | औसत टोकन उपयोग |
|---|---|---|
| Kimi K2.6 Thinking | 34/50 (68%) | 8,400 |
| Grok 4.20 | 29/50 (58%) | 5,200 |
Kimi ज़्यादा टोकन खर्च करता है, लेकिन ज़्यादा समस्याएँ हल भी करता है। खासकर डिबगिंग में, एक्सटेंडेड थिंकिंग मॉडल को मन में कॉल स्टैक ट्रेस करने, मूल कारण पहचानने और व्यापक री-राइट के बजाय लक्षित फ़िक्स देने में मदद करती है। जब Grok 4.20 मूल कारण तुरंत नहीं पहचान पाता, तो वह ज़रूरत से ज़्यादा कोड दोबारा लिख देता है।
Needle-in-a-Haystack टेस्ट एक बहुत लंबे डॉक्युमेंट के भीतर कोई खास तथ्य छिपा देता है और मॉडल से उसे खोजने को कहता है। दोनों मॉडलों ने 128k+ कॉन्टेक्स्ट विंडो का दावा किया है, लेकिन लोड के तहत असली परफ़ॉर्मेंस अलग कहानी कहती है।
| मॉडल | 32k कॉन्टेक्स्ट | 64k कॉन्टेक्स्ट | 100k कॉन्टेक्स्ट |
|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 Thinking | 97% | 93% | 84% |
| Grok 4.20 | 95% | 89% | 79% |
100k टोकन पर दोनों की परफ़ॉर्मेंस गिरती है, लेकिन Kimi बेहतर टिकता है। 64k टोकन पर अंतर चार प्रतिशत अंकों के साथ पहले ही दिखने लगता है। यह उन सभी उपयोगों में मायने रखता है जिनमें लंबे कोडबेस, रिसर्च पेपर या कानूनी दस्तावेज़ शामिल हों।
मल्टी-डॉक्युमेंट प्रश्न-उत्तर (4 से 6 स्रोत दस्तावेज़, क्रॉस-रेफ़रेंसिंग ज़रूरी) में मॉडलों से कहा गया कि वे विभिन्न स्रोतों की जानकारी को एक साथ जोड़ें:
दोनों को अट्रिब्यूशन में दिक्कत होती है (यानी सही बताना कि कौन-सा तथ्य किस दस्तावेज़ में था), लेकिन Kimi तथ्यों को जोड़ने में कम गलतियाँ करता है। Grok कभी-कभी दबाव में, अस्पष्ट शब्दों के कारण, अलग-अलग दस्तावेज़ों की जानकारी गलत तरीके से मिला देता है।
अगर मॉडल प्रति क्वेरी कई मिनट लेता है, तो कच्चे बेंचमार्क स्कोर का ज़्यादा मतलब नहीं रह जाता। असली स्थिति यह है:
| मॉडल | सरल क्वेरी | जटिल रीज़निंग | थिंकिंग ओवरहेड |
|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 Thinking | 3.2s | 47s | 3 से 8 गुना धीमा |
| Grok 4.20 | 2.1s | 28s | 1.5 से 3 गुना धीमा |
इंटरैक्टिव एप्लिकेशन के लिए सिर्फ़ लेटेंसी के आधार पर Grok 4.20 बेहतर विकल्प है। Kimi K2.6 Thinking बैच वर्कलोड वाला मॉडल है। इसे तब चलाएँ जब सटीकता, गति से ज़्यादा मायने रखती हो।
Kimi K2.6 Thinking कब इस्तेमाल करें: ओवरनाइट बैच प्रोसेसिंग, रिसर्च टास्क, कोड रिव्यू पाइपलाइन जहाँ सही होना ज़रूरी है।
Grok 4.20 कब इस्तेमाल करें: रियल-टाइम असिस्टेंट, इंटरैक्टिव कोडिंग मदद, तेज़ डॉक्युमेंट Q&A जहाँ रिस्पॉन्स की गति सीधे यूज़र अनुभव को प्रभावित करती है।
थिंकिंग मोड टोकन गिनती के हिसाब से महँगा है। एक कठिन गणित समस्या के लिए Kimi K2.6 Thinking औसतन 8,000 से 12,000 टोकन लेता है (आंतरिक रीज़निंग सहित)। वहीं Grok 4.20 उसी समस्या पर औसतन 2,000 से 4,000 टोकन लेता है। यानी प्रति क्वेरी लागत में 3 से 5 गुना का अंतर है। फिर भी, क्योंकि Kimi ज़्यादा सटीक है, कठिन समस्याओं पर प्रति सही उत्तर की लागत का अंतर काफ़ी कम हो जाता है।
| टास्क की कठिनाई | Kimi K2.6 Thinking की दक्षता | Grok 4.20 की दक्षता |
|---|---|---|
| आसान टास्क | कम (ओवरकिल) | अधिक |
| मध्यम टास्क | मध्यम | अधिक |
| कठिन टास्क | अधिक (सटीकता जीतती है) | मध्यम |
Kimi K2.6 और Grok 4 दोनों PicassoIA पर उपलब्ध हैं, साथ ही Claude Opus 4.7, GPT 5 और o4-mini जैसे फ़्रंटियर मॉडलों की विस्तृत लाइब्रेरी के साथ।
PicassoIA पर Kimi K2.6 का इस्तेमाल:
PicassoIA पर Grok 4 का इस्तेमाल:
आप PicassoIA के भीतर एक ही टास्क पर दोनों मॉडल साथ-साथ चला सकते हैं। इससे बिना प्लेटफ़ॉर्म बदले यह जाँचना आसान हो जाता है कि आपके खास उपयोग के मामले को कौन-सा मॉडल बेहतर संभालता है।
कोई भी मॉडल अकेले काम नहीं करता। रीज़निंग बेंचमार्क की दुनिया में DeepSeek R1, Claude Opus 4.7 और GPT 5 Pro भी कठिन रीज़निंग कार्यों के प्रमुख प्रतिस्पर्धी तरीके हैं।
| मॉडल | गणित | कोड | स्पीड | सबसे अच्छा उपयोग |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 Thinking | बहुत अधिक | बहुत अधिक | धीमा | बैच सटीकता का काम |
| Grok 4.20 | अधिक | अधिक | तेज़ | रियल-टाइम रीज़निंग |
| DeepSeek R1 | बहुत अधिक | अधिक | मध्यम | रिसर्च और लंबा विश्लेषण |
| Claude Opus 4.7 | अधिक | बहुत अधिक | मध्यम | लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट कार्य |
| GPT 5 Pro | अधिक | अधिक | मध्यम | सामान्य एजेंटिक वर्कफ़्लो |
| o4-mini | मध्यम-अधिक | अधिक | बहुत तेज़ | लागत-संवेदनशील एप्लिकेशन |
शुद्ध सटीकता में Kimi K2.6 Thinking शीर्ष के पास है। स्पीड में Grok 4.20 आगे है। अगर आप ऐसा प्रोडक्ट बना रहे हैं जिसे पृष्ठभूमि में कठिन रीज़निंग चाहिए, तो Kimi सही टूल है। अगर आपको बातचीत वाले इंटरफ़ेस के भीतर रीज़निंग चाहिए, जहाँ रिस्पॉन्स लेटेंसी सीधे यूज़र अनुभव पर असर डालती है, तो Grok बेहतर टिकता है।
पूरे टेस्ट सेट का सबसे चौंकाने वाला निष्कर्ष न AIME स्कोर था, न HumanEval नतीजे। वह था अस्पष्ट समस्याओं पर प्रदर्शन का अंतर, यानी ऐसी समस्याएँ जिनमें सही उत्तर साफ़ तौर पर परिभाषित नहीं होता और मॉडल को हल करने से पहले एक उचित व्याख्या चुननी पड़ती है।
20 जान-बूझकर अस्पष्ट गणित वर्ड प्रॉब्लम के सेट पर, Kimi K2.6 Thinking ने 20 में से 15 मामलों में अस्पष्टता को सही पहचाना और सुलझाया, और फिर एक समझदार उत्तर पर पहुँचा। Grok 4.20 ने 20 में से 11 मामलों में अस्पष्टता सही सुलझाई, लेकिन वह तेज़ चला और गलत होने पर भी अपने जवाबों में ज़्यादा "आत्मविश्वासी" लगा।
यही असली समझौता है: Kimi K2.6 Thinking ज्ञान की अपनी सीमाओं के प्रति ज़्यादा सावधान है। Grok 4.20 व्यावहारिक नज़रिये से ज़्यादा आत्मविश्वासी है। कोई भी सार्वभौमिक रूप से बेहतर नहीं है; सही चुनाव इस पर निर्भर है कि आपका एप्लिकेशन आत्मविश्वास से दिए गए गलत उत्तर की कीमत सह सकता है या नहीं।
जो लोग गणित, जटिल रीज़निंग या मल्टी-स्टेप कोड जनरेशन छूने वाली AI-संचालित पाइपलाइन बना रहे हैं, उनके लिए ये दोनों मॉडल 2025 के मध्य के परिदृश्य में फ़्रंटियर रीज़निंग की सबसे उन्नत स्थिति को दर्शाते हैं। इनके और पुरानी पीढ़ी के मॉडलों के बीच का अंतर इतना बड़ा है कि GPT-4o या पहले के Claude 3.5 Sonnet से इन दोनों में से किसी पर भी जाना कठिन कार्यों में सटीकता का बड़ा सुधार है, भले ही आप कोई भी चुनें।
अपनी राय बनाने का सबसे तेज़ तरीका अपने टेस्ट केस चलाना है। PicassoIA आपको Kimi K2.6 और Grok 4 दोनों के साथ-साथ फ़्रंटियर रीज़निंग मॉडलों की पूरी लाइब्रेरी तक सीधी पहुँच देता है, सब एक ही इंटरफ़ेस से और बिना किसी सेटअप के।
हाल की सबसे कठिन रीज़निंग समस्या चुनें, उसे दोनों मॉडलों में डालें, और देखें कौन-सा असल में उसे हल करता है। पाँच मिनट के असली टेस्ट से आपको बेंचमार्क टेबल पढ़ने से कहीं ज़्यादा सटीक तस्वीर मिलेगी। हर मॉडल की कुछ खूबियाँ सिर्फ़ उन्हीं टास्क प्रकारों पर दिखती हैं जो आपके काम के लिए मायने रखते हैं, और PicassoIA आपको वे खूबियाँ जल्दी खोजने देता है।
पूरी मॉडल लाइब्रेरी picassoia.com/en/all-models पर उपलब्ध है।
अपनी भाषा चुनें
