Was ist besser, Kimi oder DeepSeek?
Kimi K3s Vorsprung von fünf Punkten kostet pro Aufgabe das 7.4-Fache. Artificial Analysis schickt jedes Modell durch dieselben zehn Tests, von Terminal-Bench 4.0 bis Humanity's Last Exam, und bepreist jede Aufgabe zu den Listenpreisen des Herstellers. Bei Humanity's Last Exam, einem dieser zehn Tests, kommt Kimi K3 auf 47% gegenüber 39% bei DeepSeek V4.1 Flash, Stand 12. Oktober 2026.
Auf Kimi wartest du außerdem länger. Kimi K3 brauchte für eine durchschnittliche Aufgabe 1,111 Sekunden, rund 18 einhalb Minuten. DeepSeeks Flash brauchte 304. Moonshots API schrieb 41 Tokens pro Sekunde, die von DeepSeek 205.
| Modell, Stand 12. Oktober 2026 | Intelligence Index | Kosten pro Index-Aufgabe | Zeit pro Aufgabe | Input / Output pro 1M Tokens | Ausgabegeschwindigkeit | Kontext | Gewichte |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 (max) | 44 | $2.00 | 1,111 s | $3.00 / $15.00 | 41 Tokens/s | 1M | Kimi K3 License |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | 39 | $0.27 | 304 s | $0.30 / $1.20 | 205 Tokens/s | 1M | MIT |
| DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 36 | $0.67 | 455 s | $1.32 / $3.96 | 93 Tokens/s | 1M | MIT |
| Kimi K2.6 (reasoning) | 27 | $0.80 | 1,002 s | $0.95 / $4.00 | 42 Tokens/s | 262K | Modified MIT |
| Kimi K2.7 Code | 26 | $0.54 | 445 s | $0.95 / $4.00 | 65 Tokens/s | 262K | Modified MIT |
Alle Punktzahlen, Kosten, Zeiten und Geschwindigkeiten in der Tabelle stammen von Artificial Analysis (Intelligence Index v4.3.2). Die Preise sind das, was jeder Hersteller auf seiner eigenen API zum vollen Tarif verlangt: Moonshots Preisliste für Kimi und die von DeepSeek für DeepSeek. Wenn du wegen Kimi K2 vs DeepSeek hier bist, liefert dir die Tabelle auch diese Antwort. Kimi K2.6 und K2.7 Code erreichen 27 und 26 Punkte, liegen also beide hinter DeepSeek V4 Pro 0813 und kosten beide mehr pro Aufgabe als der Flash.
Ist Kimi oder DeepSeek in anderen Sprachen besser?
DeepSeek, und zwar mit deutlichem Abstand in unserem eigenen Test. Whizis Multilingual LLM Bench stellt 150 Fragen, die wir von Grund auf selbst geschrieben haben, fünf in jeder von 30 Sprachen, und bewertet jede Antwort gegen einen belegten Schlüssel. Wir haben jedes Modell einmal mit niedrigem Reasoning laufen lassen und am 2. Oktober 2026 abgeschlossen. DeepSeek V4 Pro erzielte 44 von 100 Punkten, V4.1 Flash 42. Kimi K3 kam auf 31.3.
| Modell, Lauf vom 2. Oktober 2026 | Punkte von 100 | 95% Fehlerspanne | Lokalwissen (60 Fragen) | Redewendungen und Sprichwörter (60) | Grammatik, Schrift, Datumsangaben (30) | Leer gebliebene Antworten | Kosten aller 150 Antworten |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 44.0 | 7.8 | 56.7 | 21.7 | 63.3 | 12 | $1.30 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 42.0 | 7.8 | 48.3 | 25.0 | 63.3 | 10 | $0.41 |
| Kimi K3 | 31.3 | 7.3 | 46.7 | 11.7 | 40.0 | 0 | $0.81 |
Das ist die umgekehrte Reihenfolge des Intelligence Index. Kimi K3 liegt 12.7 Punkte hinter DeepSeek V4 Pro, und die Fehlerspanne beträgt bei dieser Stichprobengröße für jedes Modell 7 bis 8 Punkte. Der größte Teil des Abstands entsteht bei Redewendungen sowie bei Fragen zu Grammatik, Schrift und Kalender. Bei lokalen Fakten lagen Kimi K3 und DeepSeeks Flash höchstens zwei Punkte auseinander.
DeepSeek gewann mit einem Handicap. Jede Antwort bekam ein Budget von 8,000 Tokens, und die beiden DeepSeek-Modelle verbrauchten es bei zusammen 22 Fragen komplett fürs Nachdenken. Jede davon wurde mit null bewertet. Kimi K3 lief bei keiner aus.
Fünf Fragen pro Sprache sind zu wenig, um eine einzelne Sprache zu ranken, lies den nächsten Teil also als Hinweis. Kimi K3 schlug DeepSeek V4.1 Flash in 6 der 30 Sprachen, darunter Arabisch und Deutsch, und verlor in 16. Beide Labore sind chinesisch, und in vereinfachtem Chinesisch beantwortete der Flash alle fünf Fragen richtig. Kimi K3 schaffte zwei.
Ist Kimi oder DeepSeek besser fürs Programmieren?
DeepSeek V4.1 Flash, wenn dein Agent in einem Terminal arbeitet. Bei Terminal-Bench 4.0, einem der zehn Tests im Index, erreicht es 27% gegenüber 13% bei Kimi K3. Auch bei AutomationBench-AA liegt es vorn, 69% zu 58%. Kimi K3 gewinnt SciCode, das wissenschaftlichen Code nach schriftlicher Vorgabe verlangt, mit 59% zu 52%.
Moonshots Coding-Modell ist die Überraschung. Kimi K2.7 Code erreicht 1% bei Terminal-Bench 4.0 und 48% bei SciCode, liegt in diesem Test also hinter beiden DeepSeek-V4-Modellen. Geschwindigkeit zählt in einer Coding-Schleife zudem mehr als im Chat. Mit 205 Tokens pro Sekunde schreibt DeepSeeks Flash fünfmal so schnell wie Kimi K3. Claude vs DeepSeek lässt dieselben Tests gegen ein geschlossenes Modell laufen.
Was kosten Kimi und DeepSeek?
DeepSeek V4.1 Flash kostet pro Token ein Zehntel oder weniger, V4 Pro 0813 weniger als die Hälfte. Stand Oktober 2026 verlangt Moonshots Preisliste $3.00 für jede Million Tokens, die du an Kimi K3 schickst, und $15.00 für jede Million, die es schreibt. DeepSeek verlangt $0.30 und $1.20 für V4.1 Flash sowie $1.32 und $3.96 für V4 Pro 0813. Beide senken den Preis für Input aus dem Cache, auf $0.30 pro Million bei Kimi K3 und auf $0.006 beim Flash.
DeepSeek halbiert außerdem jeden Tarif außerhalb der Stoßzeiten. Die Stoßzeiten sind werktags 01:00 bis 04:00 und 06:00 bis 10:00 UTC, ein Auftrag am Wochenende zahlt beim Flash also $0.15 und $0.60. Moonshots Seite nennt keinen Tarif außerhalb der Stoßzeiten, und keine der beiden Seiten gibt kostenlose Tokens für diese Modelle.
Bei den Apps ist es genauso. Im US App Store ist die DeepSeek-App kostenlos und nennt keine In-App-Käufe. Die Kimi-App ist gratis zu laden und verkauft Mitgliedschaften in der App, gelistet von $19.00 bis zu einem Jahrespass für $374.99, Stand Oktober 2026.
Kann man ein Produkt auf Kimi- oder DeepSeek-Gewichten bauen?
Ja, bei beiden, aber nur DeepSeeks Gewichte kommen ganz ohne Unterschrift. DeepSeek liefert V4.1 Flash und V4 Pro 0813 unter der schlichten MIT-Lizenz auf Hugging Face. Kimi K3 steht unter der eigenen Kimi K3 License, die vom MIT-Wortlaut ausgeht und zwei Bedingungen ergänzt. Wir haben beide Dateien am 12. Oktober 2026 gelesen.
| Offenes Modell, Stand Oktober 2026 | Lizenz | Wer eine gesonderte Vereinbarung braucht | Wann der Modellname in deiner App erscheinen muss |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | MIT | Niemand | Nie |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | MIT | Niemand | Nie |
| Kimi K3 | Kimi K3 License | Ein Unternehmen, das das Modell als Dienst verkauft, sobald der Konzernumsatz in 12 Monaten $20M übersteigt | Ab 100M monatlichen Nutzern oder $20M Monatsumsatz |
Die Anzeigepflicht ist die Regel, an die eine wachsende App zuerst stößt. Jenseits einer der beiden Grenzen muss der Name laut Lizenz "must be prominently displayed on the user interface of such product or service." Zwei Nutzungen sind von beiden Regeln ausgenommen: interne Nutzung, bei der kein Außenstehender das Modell oder seine Ausgaben bekommt, und Nutzung über Moonshots eigene Produkte oder seine zertifizierten Inferenzpartner.
Auch die Größe zählt, wenn du die Gewichte selbst hosten willst. Kimi K3 hat 2.8 Billionen Parameter, davon 104 Milliarden aktiv pro Token. DeepSeek V4.1 Flash hat 552 Milliarden mit 16 Milliarden aktiven, ist also etwa ein Fünftel so groß. Der Leitfaden zu Open-Source-LLMs erklärt, was man braucht, um solche Gewichte zu betreiben.
Wo speichern Kimi und DeepSeek deine Daten?
Beide Apps speichern sie in China, Kimis API in Singapur. Die Datenschutzerklärung von Kimi für kimi.com und die Kimi-Apps, aktualisiert am 24. August 2026, nennt Beijing Moonshot Technology und sagt: "We store your personal information within the territory of the People's Republic of China." Die Datenschutzerklärung von DeepSeek sagt, das Unternehmen werde deine Daten "collect, process and store your Personal Data in People's Republic of China."
Moonshot betreibt seine Entwicklerplattform über eine andere Firma. Die Richtlinie dieser Plattform nennt MOONSHOT AI PTE. LTD. und sagt, was sie erhebt, liege auf Servern in Singapur. DeepSeek veröffentlicht für seine API keine eigene Richtlinie, China ist also der einzige Ort, den es nennt.
| Stand Oktober 2026 | Kimi-App (kimi.com) | Kimi API (platform.kimi.ai) | DeepSeek-App und Website |
|---|---|---|---|
| Genanntes Unternehmen | Beijing Moonshot Technology Co., Ltd. | MOONSHOT AI PTE. LTD. (Singapur) | Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd. |
| Wo deine Daten liegen | China | Singapur | China |
| Chats fürs Training genutzt | Ja, nach Anonymisierung | Inhalte helfen, Modelle zu optimieren | Ja |
| Wie man dem Training widerspricht | Kundenservice fragen | Nicht beschrieben | Ein gelistetes Recht, per E-Mail an privacy@deepseek.com |
| Richtlinie zuletzt aktualisiert | 24. August 2026 | 30. April 2025 | 10. Februar 2026 |
Keine der beiden App-Richtlinien beschreibt einen Schalter in den Einstellungen fürs Training. Kimi verweist auf den Kundenservice, und DeepSeek listet einen Widerspruch per E-Mail. Wenn du die offenen Gewichte auf einem Host betreibst, dem du vertraust, gehen deine Daten an keines der beiden Unternehmen. Ist DeepSeek sicher behandelt den Rest von DeepSeeks Richtlinie.
Solltest du Kimi oder DeepSeek wählen?
Nimm Kimi K3, wenn dir der höchste Reasoning-Wert wichtig ist. Nimm DeepSeek, wenn dir Kosten pro Aufgabe, Geschwindigkeit oder eine andere Sprache als Englisch wichtiger sind.
| Nimm Kimi K3, wenn | Nimm DeepSeek, wenn |
|---|---|
| du den höheren Intelligence-Index-Wert willst (44 gegenüber 39) | die Kosten pro Aufgabe entscheiden ($0.27 für V4.1 Flash gegenüber $2.00) |
| du mit langen Dokumenten arbeitest (89% bei AA-LCR gegenüber 84%) | dein Agent im Terminal arbeitet (27% bei Terminal-Bench 4.0 gegenüber 13%) |
| du weniger falsche Vermutungen willst (AA-Omniscience 20 gegenüber minus 5) | du schnelle Antworten willst (205 Tokens pro Sekunde gegenüber 41) |
| du die API nutzt und deine Daten nicht in China liegen dürfen (Singapur) | du in vielen Sprachen fragst (44 und 42 gegenüber 31.3 in unserem 30-Sprachen-Test) |
| Moonshots Lizenzbedingungen zu deinem Produkt passen | du eine API oder App auf den Gewichten verkaufst (MIT, nichts zu unterschreiben) |
Whizi hat beide im Pro-Tarif, der $29.99 im Monat mit 2,500 Credits kostet. Kimi K3 kostet dort 10 Credits pro Nachricht und DeepSeek V4.1 Flash 1, und die Ansicht nebeneinander schickt einen Prompt an beide. Pro reicht also für 250 Nachrichten an Kimi K3 oder 2,500 an den Flash. DeepSeek V4 Pro 0813 gibt es in Powerhouse für $49.99 (2 Credits), und Starter enthält keine der beiden Familien. Wenn du nur DeepSeek willst, ist die eigene App kostenlos und Whizi nicht. Die Docs zu Kimi und DeepSeek listen jede Zeile auf.
- Nimm Kimi K3, wenn der höchste Reasoning-Wert wichtiger ist als eine Aufgabe von 18 Minuten
- Nimm DeepSeek V4.1 Flash, wenn Kosten pro Aufgabe, Geschwindigkeit oder ein Terminal-Agent entscheiden
- Wähle DeepSeek für Fragen in den meisten Sprachen außer Englisch
- Lies die Kimi K3 License, bevor du das Modell in eine große App einbaust oder als Dienst verkaufst
- Nutze Kimi über die API, nicht über die App, wenn deine Daten nicht in China liegen dürfen
Häufige Fragen
Ist Kimi besser als DeepSeek?
Bei Reasoning-Tests ja. Bei Kosten, Geschwindigkeit und anderen Sprachen nein. Stand 12. Oktober 2026 erreicht Kimi K3 im Artificial Analysis Intelligence Index 44 Punkte gegenüber 39 bei DeepSeek V4.1 Flash. Es kostet aber $2.00 pro Aufgabe gegenüber $0.27 beim Flash und schreibt 41 Tokens pro Sekunde gegenüber 205. In Whizis Test in 30 Sprachen schlugen beide DeepSeek-V4-Modelle Kimi K3. Du kannst KI-Modelle nebeneinander vergleichen, indem du denselben Prompt an mehrere schickst.
Ist Kimi günstiger als DeepSeek?
Nein. Stand Oktober 2026 kostet Kimi K3 auf Moonshots API $3.00 pro Million Input-Tokens und $15.00 pro Million Output-Tokens. DeepSeek V4.1 Flash kostet $0.30 und $1.20, außerhalb der Stoßzeiten die Hälfte. Die DeepSeek-App ist kostenlos und ohne In-App-Käufe, die Kimi-App verkauft Mitgliedschaften ab $19.00. Statistiken zu LLM-API-Preisen zeigt, wo Preise pro Token wie diese im Vergleich zum Median-Modell liegen.
Ist Kimi K3 Open Source?
Die Gewichte sind offen, aber unter der Kimi K3 License statt unter schlichtem MIT. Ein Unternehmen, das das Modell als Dienst verkauft, braucht eine gesonderte Vereinbarung mit Moonshot, sobald sein Konzernumsatz in 12 Monaten $20 Millionen übersteigt. Und hat eine App mehr als 100 Millionen monatliche Nutzer oder $20 Millionen Monatsumsatz, muss sie den Namen Kimi K3 anzeigen. DeepSeeks V4-Gewichte stehen unter schlichtem MIT. DeepSeek vs ChatGPT erklärt, wie sich App, API und offene Gewichte unterscheiden.
Ist Kimi oder DeepSeek besser fürs Programmieren?
DeepSeek V4.1 Flash ist besser für Terminal-Agenten, mit 27% bei Terminal-Bench 4.0 gegenüber 13% bei Kimi K3. Kimi K3 ist besser bei wissenschaftlichem Code, mit 59% bei SciCode gegenüber 52%, während Kimi K2.7 Code, Moonshots Coding-Modell, bei Terminal-Bench 4.0 nur 1% erreicht. ChatGPT-Alternativen fürs Programmieren vergleicht weitere Modelle nach Coding-Aufgabe.
