Kimi和DeepSeek哪个更好？
Kimi K3领先的五分，每个任务要多花7.4倍的成本。Artificial Analysis让每个模型跑同样的十项测试，从Terminal-Bench 4.0到Humanity's Last Exam，并按厂商公布的标价给每个任务计费。在这十项之一的Humanity's Last Exam上，Kimi K3得47%，DeepSeek V4.1 Flash得39%（数据读取于2026年10月12日）。
用Kimi也要等得更久。Kimi K3完成一个平均任务要1,111秒，约18分半钟，DeepSeek的Flash只要304秒。Moonshot的API每秒输出41个token，DeepSeek的是205个。
| 模型，读取于2026年10月12日 | 智能指数 | 每个指数任务成本 | 每任务耗时 | 每百万token输入 / 输出 | 输出速度 | 上下文 | 权重 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
表中的得分、成本、耗时和速度都来自Artificial Analysis（智能指数v4.3.2）。价格是各厂商在自家API上的全价标价：Kimi看Moonshot价格表，DeepSeek看DeepSeek价格页。如果你是来查Kimi K2和DeepSeek对比的，这张表同样有答案。Kimi K2.6和K2.7 Code分别得27分和26分，得分都落后于DeepSeek V4 Pro 0813，每个任务的成本也都高于Flash。
Kimi和DeepSeek，哪个在其他语言上更好？
是DeepSeek，而且在我们自己的测试里优势明显。Whizi的Multilingual LLM Bench包含我们从零编写的150道题，30种语言各5道，每个答案都对照有来源的标准答案评分。每个模型我们都用低推理强度跑了一次，2026年10月2日完成。DeepSeek V4 Pro得44分（满分100），V4.1 Flash得42分，Kimi K3得31.3分。
| 模型，运行于2026年10月2日 | 得分（满分100） | 95%误差范围 | 本地知识（60题） | 习语和谚语（60题） | 语法、文字、日期（30题） | 空白答案数 | 150个答案的总成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
这和智能指数的排名正好相反。Kimi K3比DeepSeek V4 Pro低12.7分，而在这个样本量下，每个模型的误差范围是7到8分。差距大多出在习语，以及语法、文字和历法类问题上。在本地事实题上，Kimi K3和DeepSeek的Flash相差不到两分。
DeepSeek是带着劣势赢的。每个答案的预算是8,000个token，两个DeepSeek模型合计有22道题把全部预算都花在了思考上，这些题每道都是零分。Kimi K3一道都没有用完。
每种语言只有五道题，不足以单独给某一种语言排名，所以请把下面的内容当作一个提示。在30种语言中，Kimi K3有6种胜过DeepSeek V4.1 Flash，其中包括阿拉伯语和德语，输掉了16种。两家实验室都是中国的，而在简体中文上，Flash五道题全对，Kimi K3答对两道。
Kimi和DeepSeek，哪个更适合编程？
如果你的智能体在终端里干活，那就是DeepSeek V4.1 Flash。在指数中的十项测试之一Terminal-Bench 4.0上，它得27%，Kimi K3得13%。它在AutomationBench-AA上也领先，69%对58%。Kimi K3则赢下了SciCode（根据书面规格编写科学计算代码），59%对52%。
Moonshot的编程模型却出人意料。Kimi K2.7 Code在Terminal-Bench 4.0上只得1%，在SciCode上得48%，所以在这项测试上它落后于两个DeepSeek V4模型。在编程循环里，速度比在聊天里更重要。DeepSeek的Flash每秒输出205个token，写得比Kimi K3快五倍。Claude vs DeepSeek用同样的测试对比了一款闭源模型。
Kimi和DeepSeek要花多少钱？
DeepSeek V4.1 Flash每个token的价格只有十分之一甚至更低，V4 Pro 0813不到一半。截至2026年10月，Moonshot的价格表对Kimi K3每百万个输入token收$3.00，每百万个输出token收$15.00。DeepSeek对V4.1 Flash收$0.30和$1.20，对V4 Pro 0813收$1.32和$3.96。两家对命中缓存的输入都有降价：Kimi K3降到每百万$0.30，Flash降到$0.006。
DeepSeek在非高峰时段还会把所有费率减半。工作日的高峰时段是UTC时间01:00到04:00和06:00到10:00，所以周末发送的任务，Flash按$0.15和$0.60计费。Moonshot的页面没有列出非高峰价格，两家的页面也都没有为这些模型提供免费token。
应用的定价也是同样的分野。在美国App Store上，DeepSeek应用免费，且没有应用内购买。Kimi应用可免费下载，应用内出售会员，价格从$19.00起，最高是$374.99的年卡（2026年10月读取）。
能基于Kimi或DeepSeek的权重做产品吗？
两家都可以，但只有DeepSeek的权重不需要签任何东西。DeepSeek把V4.1 Flash和V4 Pro 0813以普通的MIT许可证发布在Hugging Face上。Kimi K3采用自己的Kimi K3 License，以MIT的措辞为起点，再加了两个条件。两份文件我们都在2026年10月12日读过。
| 开放模型，截至2026年10月 | 许可证 | 谁需要另行签约 | 什么时候必须在你的应用中显示模型名称 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | MIT | 无人 | 从不 |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | MIT | 无人 | 从不 |
| Kimi K3 | Kimi K3 License | 把该模型作为服务出售的公司，在集团12个月内收入超过$20M之后 | 月活用户超过100M，或月收入超过$20M |
显示规则是成长中的应用最先碰到的一条。一旦越过任一条线，许可证规定名称"must be prominently displayed on the user interface of such product or service."有两种用途不受这两条规则约束：外部人员拿不到模型及其输出的内部使用，以及通过Moonshot自己的产品或其认证推理合作伙伴使用。
如果你打算自己托管权重，体量也很重要。Kimi K3有2.8万亿参数，每个token激活1,040亿。DeepSeek V4.1 Flash有5,520亿参数，激活160亿，体量约为前者的五分之一。开源大模型指南介绍了运行这类权重需要什么条件。
Kimi和DeepSeek把你的数据存在哪里？
两款应用都存放在中国，而Kimi的API存放在新加坡。适用于kimi.com和Kimi应用的Kimi隐私政策更新于2026年8月24日，其中写明北京月之暗面科技（Beijing Moonshot Technology），并说："We store your personal information within the territory of the People's Republic of China."DeepSeek隐私政策则说，它会"collect, process and store your Personal Data in People's Republic of China."
Moonshot通过另一家公司运营其开发者平台。该平台的政策写明MOONSHOT AI PTE. LTD.，并说收集的内容保存在新加坡的服务器上。DeepSeek没有为其API单独发布政策，所以它给出的唯一地点就是中国。
| 截至2026年10月 | Kimi应用（kimi.com） | Kimi API（platform.kimi.ai） | DeepSeek应用和网站 |
|---|---|---|---|
| 公司名称 | Beijing Moonshot Technology Co., Ltd. | MOONSHOT AI PTE. LTD.（新加坡） | Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd. |
| 数据存放地 | 中国 | 新加坡 | 中国 |
| 对话是否用于训练 | 是，去标识化之后 | 内容用于优化模型 | 是 |
| 如何选择退出训练 | 联系客服 | 未说明 | 政策列出的一项权利，发邮件到privacy@deepseek.com |
| 政策最后更新 | 2026年8月24日 | 2025年4月30日 | 2026年2月10日 |
两款应用的政策都没有描述设置里用于训练的开关。Kimi让你联系客服，DeepSeek列出了通过邮件使用的退出方式。如果你在自己信任的主机上运行开放权重，你的数据不会流向这两家公司中的任何一家。DeepSeek政策的其余部分，请看DeepSeek安全吗。
你该选Kimi还是DeepSeek？
如果你最看重最高的推理得分，选Kimi K3。如果你更在意单个任务的成本、速度，或者英语以外的语言，选DeepSeek。
| 选Kimi K3的情形 | 选DeepSeek的情形 |
|---|---|
| 你想要更高的智能指数得分（44对39） | 单任务成本是决定因素（V4.1 Flash为$0.27，对比$2.00） |
| 你的工作是处理长文档（AA-LCR上89%对84%） | 你的智能体在终端里工作（Terminal-Bench 4.0上27%对13%） |
| 你想要更少的错误猜测（AA-Omniscience为20对负5） | 你想要快速的回答（每秒205个token对41个） |
| 你调用API，并且数据必须留在中国之外（新加坡） | 你用很多种语言提问（在我们的30种语言测试中是44和42对31.3） |
| Moonshot的许可条款适合你的产品 | 你要基于权重出售API或应用（MIT，无需签任何东西） |
Whizi的Pro套餐同时包含这两家，价格是每月$29.99，含2,500积分。在那里，Kimi K3每条消息消耗10积分，DeepSeek V4.1 Flash消耗1积分，并排视图会把同一个提示词发给两者。所以Pro能买到250条Kimi K3消息，或者2,500条Flash消息。DeepSeek V4 Pro 0813在Powerhouse套餐里，价格$49.99（2积分），Starter两个系列都不包含。如果你只想用DeepSeek，它自己的应用是免费的，而Whizi不是。Kimi和DeepSeek的文档列出了每一行。
- 当最高的推理得分比一个18分钟的任务更重要时，用Kimi K3
- 当单任务成本、速度或终端智能体是决定因素时，用DeepSeek V4.1 Flash
- 用英语以外的大多数语言提问时，选DeepSeek
- 在把Kimi K3放进大型应用或作为服务出售之前，先读Kimi K3 License
- 如果数据必须留在中国之外，请通过API而不是应用来调用Kimi
常见问题
Kimi比DeepSeek好吗？
在推理测试上是，在成本、速度和其他语言上不是。截至2026年10月12日，Kimi K3在Artificial Analysis智能指数上得44分，DeepSeek V4.1 Flash得39分。但Kimi K3每个任务成本$2.00，Flash只要$0.27，而且它每秒输出41个token，Flash是205个。在Whizi的30种语言测试中，两个DeepSeek V4模型都胜过Kimi K3。你可以把同一个提示词发给多个模型，来并排比较AI模型。
Kimi比DeepSeek便宜吗？
不便宜。截至2026年10月，Kimi K3在Moonshot的API上每百万输入token收$3.00，每百万输出token收$15.00。DeepSeek V4.1 Flash收$0.30和$1.20，非高峰时段再减半。DeepSeek应用免费且没有应用内购买，而Kimi应用的会员从$19.00起。LLM API定价统计展示了这类每token价格相对于中位数模型处于什么位置。
Kimi K3是开源的吗？
它的权重是开放的，但采用Kimi K3 License，而不是普通的MIT。把该模型作为服务出售的公司，一旦集团12个月内收入超过$20 million，就需要与Moonshot另行签约。而且如果一个应用的月活用户超过100 million，或月收入超过$20 million，就必须显示Kimi K3的名称。DeepSeek的V4权重是普通的MIT。DeepSeek vs ChatGPT解释了应用、API和开放权重之间的区别。
Kimi和DeepSeek哪个更适合编程？
DeepSeek V4.1 Flash更适合终端智能体，在Terminal-Bench 4.0上得27%，Kimi K3为13%。Kimi K3更擅长科学计算代码，在SciCode上59%对52%；而Moonshot的编程模型Kimi K2.7 Code在Terminal-Bench 4.0上只得1%。ChatGPT编程替代品按编程任务对比了其他模型。
