Kimi 和 DeepSeek 哪個比較好？
Kimi K3 領先的五分，每項任務要多花 7.4 倍的錢。Artificial Analysis 讓每個模型跑同樣的十項測試，從 Terminal-Bench 4.0 到 Humanity's Last Exam，並依廠商公告的牌價計算每項任務的成本。在這十項之一的 Humanity's Last Exam 上，Kimi K3 得 47%，DeepSeek V4.1 Flash 得 39%（截至 2026 年 10 月 12 日）。
用 Kimi 也要等比較久。Kimi K3 完成一項平均任務需要 1,111 秒，大約 18 分半鐘，DeepSeek 的 Flash 只要 304 秒。Moonshot 的 API 每秒輸出 41 個 token，DeepSeek 則是 205 個。
| 模型（截至 2026 年 10 月 12 日） | 智慧指數 | 每項指數任務成本 | 每項任務時間 | 每 100 萬 token 輸入 / 輸出 | 輸出速度 | 上下文長度 | 權重 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
表中所有分數、成本、時間與速度都來自 Artificial Analysis（Intelligence Index v4.3.2）。價格則是各廠商在自家 API 上收取的全額費率：Kimi 看 Moonshot 的價格表，DeepSeek 看 DeepSeek 的價格表。如果你是為了 Kimi K2 與 DeepSeek 的比較而來，這張表也有答案。Kimi K2.6 與 K2.7 Code 分別得 27 分和 26 分，分數都落後 DeepSeek V4 Pro 0813，每項任務的成本也都比 Flash 高。
用其他語言時，Kimi 和 DeepSeek 哪個比較好？
是 DeepSeek，而且在我們自己的測試中領先很多。Whizi 的 Multilingual LLM Bench 有 150 道我們從零開始撰寫的題目，30 種語言各五題，每個答案都對照有出處的標準答案評分。我們讓每個模型在低推理強度下各跑一次，於 2026 年 10 月 2 日完成。DeepSeek V4 Pro 得 44 分（滿分 100），V4.1 Flash 得 42 分，Kimi K3 得 31.3 分。
| 模型（2026 年 10 月 2 日執行） | 得分（滿分 100） | 95% 誤差範圍 | 在地知識（60 題） | 慣用語與諺語（60 題） | 文法、文字、日期（30 題） | 留空的答案數 | 150 題的總成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
這和智慧指數的排名正好相反。Kimi K3 比 DeepSeek V4 Pro 低 12.7 分，而在這個樣本數下，每個模型的誤差範圍是 7 到 8 分。差距大多出在慣用語，以及文法、文字和曆法的題目。在地事實的題目上，Kimi K3 與 DeepSeek 的 Flash 只差不到兩分。
DeepSeek 是帶著劣勢贏的。每個答案的預算是 8,000 個 token，兩個 DeepSeek 模型合計有 22 題把預算全用在思考上，這些題目都是零分。Kimi K3 則沒有任何一題用盡預算。
每種語言只有五題，不足以單獨替某一種語言排名，所以下面的內容請當作線索來看。在 30 種語言中，Kimi K3 有 6 種贏過 DeepSeek V4.1 Flash，其中包括阿拉伯文和德文，輸了 16 種。兩家實驗室都來自中國，而在簡體中文上，Flash 五題全對，Kimi K3 答對兩題。
寫程式時，Kimi 和 DeepSeek 哪個比較好？
如果你的代理程式在終端機裡工作，答案是 DeepSeek V4.1 Flash。在指數十項測試之一的 Terminal-Bench 4.0 上，它得 27%，Kimi K3 為 13%。在 AutomationBench-AA 上它也領先，69% 對 58%。Kimi K3 則在 SciCode 勝出，這項測試要求依書面規格寫出科學運算程式碼，成績是 59% 對 52%。
Moonshot 的程式模型是個意外。Kimi K2.7 Code 在 Terminal-Bench 4.0 只有 1%，在 SciCode 為 48%，所以在這項測試上輸給兩個 DeepSeek V4 模型。在寫程式的循環裡，速度也比聊天時更重要。DeepSeek 的 Flash 每秒輸出 205 個 token，是 Kimi K3 的五倍快。Claude vs DeepSeek 則用同樣的測試比較了一個閉源模型。
Kimi 和 DeepSeek 要多少錢？
DeepSeek V4.1 Flash 每個 token 的價格只有 Kimi 的十分之一甚至更低，V4 Pro 0813 則不到一半。截至 2026 年 10 月，Moonshot 的價格表對 Kimi K3 每送入 100 萬個 token 收 $3.00，每輸出 100 萬個 token 收 $15.00。DeepSeek 對 V4.1 Flash 收 $0.30 和 $1.20，對 V4 Pro 0813 收 $1.32 和 $3.96。兩家對快取中的輸入都有折扣，Kimi K3 為每百萬 $0.30，Flash 為 $0.006。
DeepSeek 在離峰時段還會把所有費率減半。平日的尖峰時段是 UTC 01:00 到 04:00 和 06:00 到 10:00，所以週末送出的工作，Flash 只要 $0.15 和 $0.60。Moonshot 的頁面沒有列出離峰費率，兩邊的頁面也都不提供這些模型的免費 token。
應用程式的差異也是一樣。在美國 App Store 上，DeepSeek 應用程式免費，也沒有列出應用程式內購買。Kimi 應用程式可免費下載，並在應用程式內銷售會員方案，列出的價格從 $19.00 到年費 $374.99（2026 年 10 月查詢）。
可以用 Kimi 或 DeepSeek 的權重打造產品嗎？
兩者都可以，但只有 DeepSeek 的權重不需要簽任何東西。DeepSeek 在 Hugging Face 上以單純的 MIT 授權釋出 V4.1 Flash 和 V4 Pro 0813。Kimi K3 則採用自己的 Kimi K3 License，以 MIT 的條文為基礎，再加上兩項條件。我們在 2026 年 10 月 12 日讀過這兩份檔案。
| 開放模型（截至 2026 年 10 月） | 授權 | 誰需要另外簽約 | 什麼時候你的應用程式必須顯示模型名稱 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | MIT | 沒有人 | 永遠不用 |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | MIT | 沒有人 | 永遠不用 |
| Kimi K3 | Kimi K3 License | 把模型當成服務販售的公司，且集團 12 個月營收超過 $20M | 月活躍使用者超過 100M，或月營收超過 $20M |
顯示規則是成長中的應用程式最先碰到的一條。只要越過任一條線，授權就規定名稱「must be prominently displayed on the user interface of such product or service.」有兩種用途不受這兩項規則限制：沒有外人取得模型或其產出內容的內部使用，以及透過 Moonshot 自家產品或其認證推論夥伴的使用。
如果你打算自己代管權重，模型大小也很重要。Kimi K3 有 2.8 兆個參數，每個 token 啟用 1,040 億個。DeepSeek V4.1 Flash 有 5,520 億個，啟用 160 億個，大小約為前者的五分之一。開源 LLM 指南說明了執行這類權重需要什麼。
Kimi 和 DeepSeek 把你的資料存在哪裡？
兩款應用程式都存放在中國，Kimi 的 API 則存放在新加坡。針對 kimi.com 與 Kimi 應用程式的 Kimi 隱私權政策於 2026 年 8 月 24 日更新，列出北京月之暗面科技（Beijing Moonshot Technology），並寫道：「We store your personal information within the territory of the People's Republic of China.」DeepSeek 隱私權政策則寫明會「collect, process and store your Personal Data in People's Republic of China.」
Moonshot 透過另一家公司經營開發者平台。該平台的政策列出 MOONSHOT AI PTE. LTD.，並表示收集到的資料存放在新加坡的伺服器。DeepSeek 沒有為 API 另外發布政策，所以中國是它唯一給出的存放地點。
| 截至 2026 年 10 月 | Kimi 應用程式（kimi.com） | Kimi API（platform.kimi.ai） | DeepSeek 應用程式與網站 |
|---|---|---|---|
| 列出的公司 | Beijing Moonshot Technology Co., Ltd. | MOONSHOT AI PTE. LTD.（新加坡） | Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd. |
| 你的資料存放地點 | 中國 | 新加坡 | 中國 |
| 對話是否用於訓練 | 是，經去識別化後 | 內容有助於最佳化模型 | 是 |
| 如何選擇退出訓練 | 聯絡客服 | 未說明 | 列為使用者權利，需寄電子郵件到 privacy@deepseek.com |
| 政策最後更新 | 2026 年 8 月 24 日 | 2025 年 4 月 30 日 | 2026 年 2 月 10 日 |
兩份應用程式政策都沒有說明設定裡有關閉訓練的開關。Kimi 要你聯絡客服，DeepSeek 列出的退出方式則要用電子郵件申請。如果你把開放權重放在自己信任的主機上執行，你的資料就不會送到任何一家公司。DeepSeek 安全嗎則涵蓋了 DeepSeek 政策的其餘部分。
該選 Kimi 還是 DeepSeek？
如果你最需要的是最高的推理分數，就選 Kimi K3。如果你更在意每項任務的成本、速度，或是英文以外的語言，就選 DeepSeek。
| 選 Kimi K3 的情況 | 選 DeepSeek 的情況 |
|---|---|
| 你要較高的智慧指數分數（44 對 39） | 由每項任務成本決定（V4.1 Flash 為 $0.27，對 $2.00） |
| 你的工作是長文件（AA-LCR 為 89% 對 84%） | 你的代理程式在終端機裡工作（Terminal-Bench 4.0 為 27% 對 13%） |
| 你希望少一點錯誤猜測（AA-Omniscience 為 20 對負 5） | 你要快速的回答（每秒 205 個 token 對 41 個） |
| 你呼叫 API，而且資料必須留在中國以外（新加坡） | 你用很多種語言提問（在我們的 30 語言測試中是 44 和 42 對 31.3） |
| Moonshot 的授權條款符合你的產品 | 你要靠權重販售 API 或應用程式（MIT，不用簽任何東西） |
Whizi 的 Pro 方案兩者都有，每月 $29.99，含 2,500 點額度。在那裡，Kimi K3 每則訊息要 10 點，DeepSeek V4.1 Flash 只要 1 點，而並排檢視會把同一個提示詞同時送給兩者。所以 Pro 可買到 250 則 Kimi K3 訊息，或 2,500 則 Flash 訊息。DeepSeek V4 Pro 0813 在 $49.99 的 Powerhouse 方案（2 點），Starter 則兩個系列都沒有。如果你只想用 DeepSeek，它自己的應用程式是免費的，Whizi 不是。Kimi 與 DeepSeek 的文件列出了每一列的細節。
- 當最高推理分數比 18 分鐘的任務時間更重要時，用 Kimi K3
- 當每項任務成本、速度或終端機代理程式是關鍵時，用 DeepSeek V4.1 Flash
- 用英文以外的大多數語言提問時，選 DeepSeek
- 在把 Kimi K3 放進大型應用程式或當成服務販售之前，先讀 Kimi K3 License
- 如果你的資料必須留在中國以外，請透過 API 而不是應用程式呼叫 Kimi
常見問題
Kimi 比 DeepSeek 好嗎？
在推理測試上是的。在成本、速度和其他語言上則不是。截至 2026 年 10 月 12 日，Kimi K3 在 Artificial Analysis 智慧指數得 44 分，DeepSeek V4.1 Flash 為 39 分。但它每項任務成本 $2.00，Flash 只要 $0.27，而且每秒輸出 41 個 token，Flash 是 205 個。在 Whizi 的 30 語言測試中，兩個 DeepSeek V4 模型都贏過 Kimi K3。你可以把同一個提示詞送給多個模型，並排比較 AI 模型。
Kimi 比 DeepSeek 便宜嗎？
不是。截至 2026 年 10 月，Kimi K3 在 Moonshot 的 API 上每百萬輸入 token $3.00，每百萬輸出 token $15.00。DeepSeek V4.1 Flash 則是 $0.30 和 $1.20，離峰時段再減半。DeepSeek 應用程式免費，沒有應用程式內購買，而 Kimi 應用程式的會員方案從 $19.00 起。LLM API 價格統計顯示了這類每 token 價格相對於中位數模型的位置。
Kimi K3 是開源的嗎？
它的權重是開放的，採用 Kimi K3 License，而不是單純的 MIT。把模型當成服務販售的公司，一旦集團 12 個月營收超過 $20 million，就需要和 Moonshot 另外簽約。而且如果應用程式的月活躍使用者超過 1 億，或月營收超過 $20 million，就必須顯示 Kimi K3 的名稱。DeepSeek 的 V4 權重則是單純的 MIT。DeepSeek vs ChatGPT 說明了應用程式、API 與開放權重之間的差異。
寫程式時 Kimi 和 DeepSeek 哪個比較好？
終端機代理程式用 DeepSeek V4.1 Flash 比較好，它在 Terminal-Bench 4.0 得 27%，Kimi K3 為 13%。Kimi K3 較擅長科學運算程式碼，在 SciCode 得 59%，對 52%，而 Moonshot 的程式模型 Kimi K2.7 Code 在 Terminal-Bench 4.0 只有 1%。寫程式用的 ChatGPT 替代品依程式任務比較了其他模型。
