Kimi mi DeepSeek mi daha iyi?
Kimi K3'ün beş puanlık farkı, görev başına 7.4 kat daha pahalıya geliyor. Artificial Analysis her modeli Terminal-Bench 4.0'dan Humanity's Last Exam'e kadar aynı on testten geçirir ve her görevi üreticinin liste fiyatlarıyla hesaplar. Bu on testten biri olan Humanity's Last Exam'de Kimi K3 yüzde 47, DeepSeek V4.1 Flash yüzde 39 alıyor (12 Ekim 2026 itibarıyla).
Kimi'yi beklemek de daha uzun sürüyor. Kimi K3 ortalama bir görevi bitirmek için 1,111 saniye, yani yaklaşık 18 buçuk dakika harcadı. DeepSeek'in Flash modeli 304 saniyede bitirdi. Moonshot'un API'si saniyede 41 token yazdı, DeepSeek'inki 205.
| Model, 12 Ekim 2026 itibarıyla | Zeka Endeksi | Endeks görevi başına maliyet | Görev başına süre | 1M token başına giriş / çıkış | Çıktı hızı | Bağlam | Ağırlıklar |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 (max) | 44 | $2.00 | 1,111 sn | $3.00 / $15.00 | 41 token/sn | 1M | Kimi K3 License |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | 39 | $0.27 | 304 sn | $0.30 / $1.20 | 205 token/sn | 1M | MIT |
| DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 36 | $0.67 | 455 sn | $1.32 / $3.96 | 93 token/sn | 1M | MIT |
| Kimi K2.6 (reasoning) | 27 | $0.80 | 1,002 sn | $0.95 / $4.00 | 42 token/sn | 262K | Modified MIT |
| Kimi K2.7 Code | 26 | $0.54 | 445 sn | $0.95 / $4.00 | 65 token/sn | 262K | Modified MIT |
Tablodaki tüm puanlar, maliyetler, süreler ve hızlar Artificial Analysis'ten (Intelligence Index v4.3.2). Fiyatlar ise her üreticinin kendi API'sinde tam tarifeyle aldığı ücrettir: Kimi için Moonshot'un fiyat listesi, DeepSeek için DeepSeek'in fiyat listesi. Buraya Kimi K2 vs DeepSeek diye geldiysen tablo bu sorunun cevabını da veriyor. Kimi K2.6 ve K2.7 Code sırasıyla 27 ve 26 puan alıyor, yani ikisi de puanda DeepSeek V4 Pro 0813'ün gerisinde kalıyor ve görev başına Flash'tan daha pahalı.
Kimi mi DeepSeek mi diğer dillerde daha iyi?
DeepSeek, hem de kendi testimizde büyük farkla. Whizi'nin Multilingual LLM Bench testi, sıfırdan yazdığımız 150 soru soruyor (30 dilin her birinde beş soru) ve her cevabı kaynaklı bir anahtarla notlandırıyor. Her modeli düşük akıl yürütmeyle bir kez çalıştırdık ve 2 Ekim 2026'da bitirdik. DeepSeek V4 Pro 100 üzerinden 44, V4.1 Flash 42 aldı. Kimi K3 ise 31.3 aldı.
| Model, 2 Ekim 2026'da çalıştırıldı | 100 üzerinden puan | %95 hata payı | Yerel bilgi (60 soru) | Deyimler ve atasözleri (60) | Dilbilgisi, yazı sistemi, tarihler (30) | Boş bırakılan cevaplar | 150 cevabın maliyeti |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Bu, Zeka Endeksi sıralamasının tam tersi. Kimi K3, DeepSeek V4 Pro'nun 12.7 puan gerisinde ve bu örneklem büyüklüğünde her modelin hata payı 7 ile 8 puan. Farkın büyük kısmı deyimlerde ve dilbilgisi, yazı sistemi ve takvim sorularında. Yerel bilgi sorularında Kimi K3 ile DeepSeek'in Flash modeli birbirine iki puan yakınlıktaydı.
DeepSeek bir handikapla kazandı. Her cevaba 8,000 token bütçe verildi ve iki DeepSeek modeli birlikte 22 soruda bütün bütçeyi düşünmeye harcadı. Bunların her biri sıfır aldı. Kimi K3'ün hiçbirinde bütçe bitmedi.
Dil başına beş soru, tek bir dili sıralamak için çok az, bu yüzden sonraki bölümü bir ipucu olarak oku. Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash'ı 30 dilin 6'sında geçti (Arapça ve Almanca dahil) ve 16'sında kaybetti. İki laboratuvar da Çinli ve Basitleştirilmiş Çincede Flash beş sorunun beşini de doğru yaptı. Kimi K3 ikisini doğru yaptı.
Kodlama için Kimi mi DeepSeek mi daha iyi?
Ajanın terminalde çalışıyorsa DeepSeek V4.1 Flash daha iyi. Endeksteki on testten biri olan Terminal-Bench 4.0'da yüzde 27 alıyor, Kimi K3 yüzde 13. AutomationBench-AA'da da yüzde 69'a 58 ile önde. Yazılı bir şartnameden bilimsel kod isteyen SciCode'u ise Kimi K3 yüzde 59'a 52 ile kazanıyor.
Moonshot'un kodlama modeli sürpriz oldu. Kimi K2.7 Code, Terminal-Bench 4.0'da yüzde 1, SciCode'da yüzde 48 alıyor, yani o testte iki DeepSeek V4 modelinin de gerisinde. Kodlama döngüsünde hız, sohbete göre daha da önemli. Saniyede 205 token ile DeepSeek'in Flash modeli Kimi K3'ten beş kat hızlı yazıyor. Claude vs DeepSeek aynı testleri kapalı bir modele karşı çalıştırıyor.
Kimi ve DeepSeek ne kadar tutar?
DeepSeek V4.1 Flash token başına onda bir ya da daha az tutuyor, V4 Pro 0813 ise yarısından azına. Ekim 2026 itibarıyla Moonshot'un fiyat listesi, Kimi K3'e gönderdiğin her milyon token için $3.00, yazdığı her milyon token için $15.00 alıyor. DeepSeek, V4.1 Flash için $0.30 ve $1.20, V4 Pro 0813 için $1.32 ve $3.96 alıyor. İkisi de önbellekteki girdinin fiyatını düşürüyor: Kimi K3'te milyon başına $0.30, Flash'ta $0.006.
DeepSeek ayrıca yoğun olmayan saatlerde tüm fiyatları yarıya indiriyor. Yoğun saatleri hafta içi 01:00 ile 04:00 ve 06:00 ile 10:00 UTC arası, yani hafta sonu gönderdiğin bir iş Flash'ta $0.15 ve $0.60 ödüyor. Moonshot'un sayfasında yoğun olmayan saat tarifesi yok ve iki sayfa da bu modeller için ücretsiz token vermiyor.
Uygulamalar da aynı şekilde ayrışıyor. ABD App Store'da DeepSeek uygulaması ücretsiz ve uygulama içi satın alma listelemiyor. Kimi uygulaması indirmesi ücretsiz ama uygulama içinde üyelik satıyor: $19.00'dan başlayıp $374.99'luk yıllık pakete kadar çıkıyor (Ekim 2026'da okundu).
Kimi veya DeepSeek ağırlıkları üzerine ürün kurabilir misin?
Evet, ikisinde de, ama imzalanacak hiçbir şey olmadan gelen yalnızca DeepSeek'in ağırlıkları. DeepSeek, V4.1 Flash ve V4 Pro 0813'ü Hugging Face üzerinde sade MIT lisansıyla yayımlıyor. Kimi K3 ise kendi Kimi K3 License lisansıyla geliyor; bu lisans MIT metniyle başlıyor ve iki koşul ekliyor. İki dosyayı da 12 Ekim 2026'da okuduk.
| Açık model, Ekim 2026 itibarıyla | Lisans | Kimin ayrı anlaşma yapması gerekir | Model adı uygulamanda ne zaman görünmek zorunda |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | MIT | Hiç kimsenin | Asla |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | MIT | Hiç kimsenin | Asla |
| Kimi K3 | Kimi K3 License | Modeli hizmet olarak satan bir şirket, grup geliri 12 ayda $20M'yi geçtiğinde | Aylık 100M kullanıcının ya da aylık $20M gelirin üstünde |
Gösterim kuralı, büyüyen bir uygulamanın ilk karşılaştığı kural. İki sınırdan birini aşınca lisans, adın "must be prominently displayed on the user interface of such product or service" olmasını şart koşuyor. İki kullanım ise iki kuraldan da muaf: modeli ya da ürettiklerini dışarıdan kimsenin almadığı iç kullanım ve Moonshot'un kendi ürünleri veya sertifikalı çıkarım ortakları üzerinden kullanım.
Ağırlıkları kendin barındırmayı planlıyorsan boyut da önemli. Kimi K3'ün 2.8 trilyon parametresi var ve token başına 104 milyarı etkin. DeepSeek V4.1 Flash'ın 552 milyarı var, 16 milyarı etkin, yani yaklaşık beşte biri boyutunda. Açık kaynak LLM rehberi, bu tür ağırlıkları çalıştırmak için gerekenleri anlatıyor.
Kimi ve DeepSeek verilerini nerede tutuyor?
İki uygulama da Çin'de tutuyor, Kimi'nin API'si ise Singapur'da. kimi.com ve Kimi uygulamaları için 24 Ağustos 2026'da güncellenen Kimi gizlilik politikası, Beijing Moonshot Technology'yi adıyla anıyor ve şöyle diyor: "We store your personal information within the territory of the People's Republic of China." DeepSeek gizlilik politikası ise kişisel verini "collect, process and store your Personal Data in People's Republic of China" diyerek topladığını, işlediğini ve sakladığını söylüyor.
Moonshot, geliştirici platformunu başka bir şirket üzerinden işletiyor. Bu platformun politikası MOONSHOT AI PTE. LTD. adını veriyor ve topladıklarını Singapur'daki sunucularda tuttuğunu söylüyor. DeepSeek API'si için ayrı bir politika yayımlamıyor, bu yüzden verdiği tek konum Çin.
| Ekim 2026 itibarıyla | Kimi uygulaması (kimi.com) | Kimi API (platform.kimi.ai) | DeepSeek uygulaması ve web sitesi |
|---|---|---|---|
| Adı geçen şirket | Beijing Moonshot Technology Co., Ltd. | MOONSHOT AI PTE. LTD. (Singapur) | Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd. |
| Verinin saklandığı yer | Çin | Singapur | Çin |
| Eğitimde kullanılan sohbetler | Evet, kimlik bilgileri ayıklandıktan sonra | İçerik modelleri iyileştirmeye yardım ediyor | Evet |
| Eğitimden çıkma yolu | Müşteri hizmetlerine sor | Anlatılmıyor | Listelenmiş bir hak, privacy@deepseek.com adresine e-postayla |
| Politikanın son güncellemesi | 24 Ağustos 2026 | 30 Nisan 2025 | 10 Şubat 2026 |
İki uygulama politikası da eğitim için ayarlarda bir anahtar tarif etmiyor. Kimi müşteri hizmetleriyle iletişime geçmeni söylüyor, DeepSeek ise e-postayla kullanılan bir vazgeçme hakkı listeliyor. Açık ağırlıkları güvendiğin bir sunucuda çalıştırırsan verin iki şirkete de gitmez. DeepSeek güvenli mi yazısı, DeepSeek politikasının geri kalanını ele alıyor.
Kimi mi DeepSeek mi seçmelisin?
En yüksek akıl yürütme puanı ihtiyacınsa Kimi K3'ü seç. Görev maliyeti, hız ya da İngilizce dışındaki bir dil senin için daha önemliyse DeepSeek'i seç.
| Kimi K3'ü seç, eğer | DeepSeek'i seç, eğer |
|---|---|
| Daha yüksek Zeka Endeksi puanı istiyorsan (44'e karşı 39) | Karar görev başına maliyetse (V4.1 Flash için $0.27, karşısında $2.00) |
| İşin uzun belgelerse (AA-LCR'de yüzde 89'a karşı 84) | Ajanın terminalde çalışıyorsa (Terminal-Bench 4.0'da yüzde 27'ye karşı 13) |
| Daha az yanlış tahmin istiyorsan (AA-Omniscience 20'ye karşı eksi 5) | Hızlı cevap istiyorsan (saniyede 205 token'a karşı 41) |
| API kullanıyorsan ve verinin Çin dışında kalması gerekiyorsa (Singapur) | Birçok dilde soru soruyorsan (30 dil testimizde 44 ve 42'ye karşı 31.3) |
| Moonshot'un lisans koşulları ürününe uyuyorsa | Ağırlıklar üzerinden API ya da uygulama satacaksan (MIT, imzalanacak bir şey yok) |
Whizi'de ikisi de Pro planında var; Pro ayda $29.99 ve 2,500 kredi içeriyor. Orada Kimi K3 mesaj başına 10 kredi, DeepSeek V4.1 Flash 1 kredi tutuyor ve yan yana görünüm tek bir prompt'u ikisine de gönderiyor. Yani Pro ile 250 Kimi K3 mesajı ya da Flash ile 2,500 mesaj alırsın. DeepSeek V4 Pro 0813, $49.99'luk Powerhouse planında (2 kredi), Starter ise iki aileyi de içermiyor. Tek istediğin DeepSeek ise kendi uygulaması ücretsiz, Whizi değil. Kimi ve DeepSeek dokümanları her satırı listeliyor.
- En yüksek akıl yürütme puanı 18 dakikalık bir görevden daha önemliyse Kimi K3'ü kullan
- Görev başına maliyet, hız ya da terminal ajanı belirleyiciyse DeepSeek V4.1 Flash'ı kullan
- İngilizce dışındaki çoğu dilde soru sormak için DeepSeek'i seç
- Modeli büyük bir uygulamaya koymadan ya da hizmet olarak satmadan önce Kimi K3 License'ı oku
- Verinin Çin dışında kalması gerekiyorsa Kimi'yi uygulamadan değil API'si üzerinden çağır
Sık sorulan sorular
Kimi, DeepSeek'ten daha mı iyi?
Akıl yürütme testlerinde evet. Maliyet, hız ve diğer dillerde hayır. 12 Ekim 2026 itibarıyla Kimi K3, Artificial Analysis Zeka Endeksi'nde 44 alıyor, DeepSeek V4.1 Flash 39. Ama görev başına $2.00 tutuyor, Flash $0.27, ve saniyede 41 token yazıyor, Flash 205. Whizi'nin 30 dillik testinde iki DeepSeek V4 modeli de Kimi K3'ü geçti. Aynı prompt'u birkaç modele göndererek yapay zeka modellerini yan yana karşılaştırabilirsin.
Kimi, DeepSeek'ten daha mı ucuz?
Hayır. Ekim 2026 itibarıyla Kimi K3, Moonshot'un API'sinde milyon girdi token'ı için $3.00, milyon çıktı token'ı için $15.00 tutuyor. DeepSeek V4.1 Flash $0.30 ve $1.20 tutuyor, yoğun olmayan saatlerde bunun yarısı. DeepSeek uygulaması uygulama içi satın alma olmadan ücretsiz, Kimi uygulaması ise üyelikleri $19.00'dan başlayarak satıyor. LLM API fiyat istatistikleri, bunun gibi token başı fiyatların medyan modele göre nerede durduğunu gösteriyor.
Kimi K3 açık kaynak mı?
Ağırlıkları açık, ama sade MIT değil, Kimi K3 License altında. Modeli hizmet olarak satan bir şirketin grup geliri 12 ayda $20 milyonu geçtiğinde Moonshot'la ayrı bir anlaşma yapması gerekiyor. Bir uygulamanın aylık 100 milyondan fazla kullanıcısı ya da aylık $20 milyon geliri varsa Kimi K3 adını göstermek zorunda. DeepSeek'in V4 ağırlıkları sade MIT. DeepSeek vs ChatGPT, uygulama, API ve açık ağırlıkların nasıl farklılaştığını anlatıyor.
Kodlama için Kimi mi DeepSeek mi daha iyi?
Terminal ajanları için DeepSeek V4.1 Flash daha iyi: Terminal-Bench 4.0'da yüzde 27, Kimi K3 yüzde 13. Bilimsel kodda Kimi K3 daha iyi: SciCode'da yüzde 59'a karşı 52. Moonshot'un kodlama modeli Kimi K2.7 Code ise Terminal-Bench 4.0'da yüzde 1 alıyor. Kodlama için ChatGPT alternatifleri, diğer modelleri kodlama görevine göre karşılaştırıyor.
