D对比K

DeepSeek vs Kimi

高效、开放,专为深度推理而生 vs 专注于大型文档的长上下文专家

DeepSeek 对比 Kimi 一览

DeepSeekKimi
开发者DeepSeek AIMoonshot AI
最新版本DeepSeek V4 ProKimi K3
以此闻名TechnicalLong-context
上下文窗口Up to 1 million tokensUp to 1 million tokens
多模态支持Text and codeText, images, and video
开源部分
官方定价Free to chat here; low-cost API from $0.14 per million tokensFree to chat here; API from $0.30 per million cached tokens

DeepSeek 的基准测试亮点

Scores 80.6% on SWE-bench Verified and 90.1% on GPQA Diamond, top-tier among open-weight models

Kimi 的基准测试亮点

Ranked #1 on LMArena's Frontend Code Arena, ahead of GPT and Claude on that leaderboard

你应该使用哪一个?

D

如果你想要以下内容,请选择 DeepSeek:

  • 技术性和重度推理任务
  • 注重成本的使用场景
  • 寻求开放权重的开发者
  • 结构化的多步骤问题
K

如果你想要以下内容,请选择 Kimi:

  • 大型文档分析
  • 长上下文研究
  • 高性价比的智能体任务
  • 处理书籍和长篇报告

突出优势

DeepSeek

  • 高效架构

    每个任务只激活总参数的一小部分,大幅降低成本和内存使用。

  • 专用推理模型

    使用强化学习有条理地解决复杂的多步骤问题。

  • 开放权重可用性

    深受希望自行托管、微调或直接在模型基础上构建的开发者欢迎。

Kimi

  • 百万 token 上下文窗口

    一次性读取整本书、研究论文或代码库,而不会丢失脉络。

  • 大规模快速解码

    混合注意力机制让长上下文的响应保持快速,而不是逐渐变慢。

  • 原生视觉理解

    将强大的视觉和语言理解结合在一个模型中,而非作为独立附加功能。

常见问题

免费试用 DeepSeek 和 Kimi

无需信用卡,无需注册账户 — 若需要技术性和重度推理任务选择 DeepSeek,若需要大型文档分析选择 Kimi。