DeepSeek vs Kimi 概要
| DeepSeek | Kimi | |
|---|---|---|
| 開発元 | DeepSeek AI | Moonshot AI |
| 最新バージョン | DeepSeek V4 Pro | Kimi K3 |
| 特徴 | Technical | Long-context |
| コンテキストウィンドウ | Up to 1 million tokens | Up to 1 million tokens |
| マルチモーダル対応 | Text and code | Text, images, and video |
| オープンソース | はい | 一部 |
| 公式価格 | Free to chat here; low-cost API from $0.14 per million tokens | Free to chat here; API from $0.30 per million cached tokens |
DeepSeekのベンチマークハイライト
Scores 80.6% on SWE-bench Verified and 90.1% on GPQA Diamond, top-tier among open-weight models
Kimiのベンチマークハイライト
Ranked #1 on LMArena's Frontend Code Arena, ahead of GPT and Claude on that leaderboard
どちらを使うべき?
D
次を求めるならDeepSeekを選びましょう:
- 技術的・推論重視のタスク
- コストを意識した利用
- オープンウェイトを求める開発者
- 構造化された複数ステップの問題
K
次を求めるならKimiを選びましょう:
- 大規模文書の分析
- ロングコンテキストのリサーチ
- コスト効率の良いエージェントタスク
- 本や長大なレポートの処理
際立った強み
DeepSeek
効率的なアーキテクチャ
タスクごとに全パラメータのごく一部のみを活性化し、コストとメモリ使用量を大幅に削減します。
専用の推論モデル
強化学習を用いて、複雑な複数ステップの問題を体系的に解決します。
オープンウェイトの提供
自身でホスティング、ファインチューニング、またはモデルを直接活用したい開発者に人気です。
Kimi
100万トークンのコンテキストウィンドウ
本一冊、研究論文、コードベース全体を、流れを見失うことなく一度に読み取ります。
大規模でも高速なデコード
ハイブリッドアテンション機構により、ロングコンテキストの応答も速度を落とさず高速に保ちます。
ネイティブなビジョン理解
強力なビジョンと言語理解を、後付けではなく単一のモデルに統合しています。
よくある質問
DeepSeekとKimiを無料で試す
クレジットカードもアカウントも不要 — 技術的・推論重視のタスクにはDeepSeekを、大規模文書の分析にはKimiを選びましょう。