DeepSeek与Kimi（2026年）：哪个开放权重模型胜出？

您正在从两个开放权重中文前沿模型中选择一个用于实际工作负载——可能是一个代理，可能是一个编码管道，可能是一个长文档RAG系统——而营销页面并没有提供帮助。DeepSeek与Kimi的问题很重要，因为两家实验室都在六个月窗口内发布了主要版本，两者都发布了在宽松许可下的权重，并且两者在西方API上都有很大的差距。它们不可互换。DeepSeek V4于2026年4月24日发布，分为两个基于一百万个token的上下文级别的版本。Kimi K2.6比它早几天发布，专注于256K窗口内的基于群体的代理和长周期编码。本文为您提供了裁决、数据、典型工作负载的工作成本示例以及一个明确的决策规则。

判决：选择哪个

对于大多数工作负载，DeepSeek V4-Flash 是更经济且适用范围更广的默认选择。 它的成本大约是Kimi K2.6输出token的四分之一，出厂时附带1M-token的上下文，并且可以通过单个参数切换推理努力。选择 Kimi K2.6 当您的负载是具有许多并行子代理的代理编码、长时间运行的自主会话或基于视觉的UI生成时——这些是Moonshot明确优化的领域，也是 DeepSeek V4 更多的是相互较量而非一家独大。

两者都是开放权重的中文MoE模型。两者都暴露了与OpenAI和Anthropic兼容的API。它们之间的差异是真实但微小的：DeepSeek在价格、原始上下文长度和层级选择范围上胜出；Kimi在代理编排、多模态编码和一次性长周期执行上胜出。

一瞥：DeepSeek 与 Kimi 规格对比

标题数据，来源于实验室自己的发布材料和定价页面，截至2026年4月25日：

在SWE-Bench Verified上的基准差距，V4-Pro（80.6%）、Kimi K2.6（80.2%）和Claude（根据同一DeepSeek报告，80.8%）之间仅相差几分之一个百分点。差距一致但并不显著——大多数基准测试中大约为1-3个百分点。对于大多数团队来说，决定因素是价格而非基准测试。

编码：每个模型如何发挥其优势

两个实验室都大力投入了这一代的代理编码。区别在于 shape，而非原始分数。

DeepSeek V4-Pro在SWE-Bench Verified上达到80.6，与Claude（80.8）仅相差几分之一，与Gemini（80.6）持平，并在DeepSeek自己的表格中在Terminal-Bench 2.0上击败了Claude。Kimi K2.6在其发布帖中报告了SWE-Bench Verified（80.2）和Terminal-Bench 2.0（66.7），与V4-Pro非常接近，在标准基准测试中可以将其视为同等水平。

Kimi的独特之处在于其群集。K2.6通过水平扩展至300个子代理，执行4,000个协调步骤，可以动态地将任务分解为并行、领域专门的子任务，在单次自主运行中从文档到网站再到电子表格提供端到端输出。这比K2.5的100个子代理和1,500个步骤的限制有了巨大的飞跃。如果你的应用程序是一个长时间运行的编码代理（例如：打开工单，找到错误，编写修复，编写测试，运行它们），Kimi有一个运行时故事，DeepSeek尚未达到。

DeepSeek的反驳是百万token上下文。如果你的代码任务涉及将大型单仓库内容倒入提示中，V4-Flash和V4-Pro的上下文大约是Kimi的4倍，并且FIM（填空）完成端点在非思考模式下可用。对于更深入的编码特定权衡分析，请参阅。 DeepSeek for coding.

视觉和多模态编码

Kimi K2.6作为原生多模态代理模型，在长周期编码、编码驱动设计、主动自主执行和基于群集的任务编排方面提升了实用能力。Moonshot将视觉和文本一起训练，而不是后来附加视觉，这在从截图生成UI的任务中得到了体现。DeepSeek V4在预览时仅提供文本，多模态功能将在路线图中实现。

推理：思考模式比较

两个系列都允许您根据请求切换推理努力。机制不同。

DeepSeek V4 思考模式是一个请求参数，不是一个独立的模型ID。 deepseek-v4-pro or deepseek-v4-flash, set reasoning_effort="high" with extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}} for thinking, or reasoning_effort="max" 对于最大努力变体。然后响应返回 reasoning_content alongside the final content。默认行为是启用思考；传递 extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}} 以选择退出。

Kimi K2.6。 Kimi提供了即时和思考模式，以及一个独立的preserve_thinking模式，该模式在多轮交互中保留完整的推理内容，并在编码代理场景中提升性能。此功能默认禁用。Kimi K2 Thinking，作为专门的推理变体，是一个原生INT4量化模型，具有256k上下文窗口，实现了推理延迟和GPU内存使用的无损减少，这是大多数代理堆栈在需要长时间深思熟虑时调用的。

对于持续的推理深度，Kimi有着更长的历史记录——从Kimi K2开始，我们将其构建为一个动态调用工具的逐步推理思考代理。它在人类最后考试（HLE）、BrowseComp和其他基准测试中通过显著扩展多步推理深度并保持200-300个连续调用中的稳定工具使用，创造了新的高分。DeepSeek V4-Pro（推理努力=max）在学术推理基准测试上缩小了差距，但在原始HLE上仍有差距。

Writing

这两种模型在处理英中双语工作负载方面优于大多数西方前沿模型。在我们的长篇英文草稿测试中，V4-Flash和Kimi K2.6在默认设置下产生相似的文章质量；Kimi倾向于使用项目符号和标题过度结构化，而DeepSeek V4-Flash则倾向于连续段落。对于“将这篇8K字文档重写为不同的语调”这样的任务，DeepSeek更长的上下文窗口意味着你可以在提示中包含更多参考资料而无需分块。参见 DeepSeek for writing 对于我们日常使用的提示模式。

定价：大多数团队选择一个的主要原因

API定价是差距开始的地方。所有数据均为每1000万个令牌的美元价格，截至2026年4月25日，来自实验室自己发布的费率表。

有两点需要注意。首先，Moonshot在K2.6推广期间，K2.5的自身平台定价在许多地区仍然适用；上述K2.6数据是OpenRouter的转售价格。Moonshot AI定期调整费率，因此在做出承诺之前，请始终在platform.moonshot.ai上核实。其次，DeepSeek的V4-Flash输出率（0.28美元）大约是Kimi K2.6列出的输出率的一个数量级以下。

要了解更全面的图景，请参阅 DeepSeek API pricing.

工作示例：每月1百万次API调用

以实际工作负载为例。一个SaaS应用程序，包含2000个令牌的缓存系统提示，200个令牌的用户消息和300个令牌的响应，一个月内运行一百万次。成本计算如下 deepseek-v4-flash:

• Cached input: 2,000 × 1,000,000 = 2,000,000,000 tokens × $0.0028/M = $5.60
• Uncached input: 200 × 1,000,000 = 200,000,000 tokens × $0.14/M = $28.00
• Output: 300 × 1,000,000 = 300,000,000 tokens × $0.28/M = $84.00
• Total: $117.60

在OpenRouter的Kimi K2.6上执行相同的工作负载，不考虑缓存折扣，大致为：

• 输入：220,000,000,000个Token × $0.7448/M ≈ $1,638.56
• 输出：3亿个token × $4.655/MB ≈ $1,396.50
• 总计：~$3,035

这比V4-Flash相同的令牌形状贵约26倍。Kimi的自动前缀缓存缩小了高度重复提示的差距，但对于成本敏感的工作负载，比率仍然有利于DeepSeek。如果您需要前沿级别，同一计算的V4-Pro列表版本总计为1421美元（或2026年5月31日前的75%促销期间的355.25美元）——仍然远低于Kimi发布的K2.6费率。使用以下方式构建您自己的场景 DeepSeek pricing calculator.

Privacy and data residency

两家公司都位于中国，都在中国管辖范围内的基础设施上处理API流量，并且都受中国法律关于数据访问的约束。如果您的担忧是管辖权问题，那么在隐私方面没有实质性的优势。缓解措施是相同的：自行运行开放权重，通过第三方主机（OpenRouter、DeepInfra、Cloudflare Workers AI for Kimi、Fireworks for DeepSeek）路由，或者限制您发送的内容。

Kimi K2.6已在Workers AI上上线，为Cloudflare开发者平台带来了一个1T参数的MoE模型，包含32B活跃参数，262.1k上下文窗口，视觉和代理能力。这对于非中国团队来说，是一个无需在Moonshot平台上注册即可使用Kimi的干净方式——对于国际开发者来说，注册通常需要中国手机号码。根据我们的经验，DeepSeek的开发者注册更为宽容，可以直接接受国际电子邮件和信用卡支付。

Ecosystem and developer experience

DeepSeek的API与OpenAI兼容，在 https://api.deepseek.com; 聊天请求达到 POST /chat/completions，兼容OpenAI的端点。Anthropic SDK针对相同的基URL。API是无状态的——每个请求都必须重新发送完整的对话历史。网页聊天和移动应用为您保持状态；API不保持状态。

最小Python：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com", api_key="...")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this doc."}],
    temperature=1.3,
    max_tokens=4096,
)
print(resp.choices[0].message.content)

Legacy IDs deepseek-chat and deepseek-reasoner 仍然被接受，并且目前路由到 deepseek-v4-flash, but they retire on 2026-07-24 at 15:59 UTC. Migrating is a one-line model= swap; the base_url 不会改变。新代码应直接使用V4 ID。请按照以下步骤操作： DeepSeek API getting started guide.

Kimi的API遵循相同的OpenAI约定。您可以在https://platform.moonshot.ai上访问Kimi-K2.6的API，我们为您提供兼容OpenAI/Anthropic的API。此外，Kimi还提供了一套CLI工具，用于终端编码工作流程以及通过合作伙伴网关集成到VS Code、Cursor和JetBrains中——这个工具链比DeepSeek的第一方工具更成熟。

在以下任一选项上值得设置的核心参数： temperature (DeepSeek recommends 0.0 for code, 1.3 for general chat, 1.5 for creative writing), top_p, max_tokens，以及工具调用、JSON模式和流式传输。JSON模式适用于失败模式。 designed 返回有效的JSON，但不保证——在提示中包含“json”一词以及一个示例模式，并设置 max_tokens high enough to avoid truncation. See DeepSeek API JSON mode 对于失败模式。

When to pick which

Pick DeepSeek V4 when

• 每个Token的成本决定了您的决策——V4-Flash的输出成本大约是Kimi K2.6的十分之一。
• 您需要在单个提示中拥有超过256K的上下文。
• 您需要一个能够从便宜的聊天（V4-Flash）扩展到前沿推理（V4-Pro（reasoning_effort=max））的单个模型家族的提供商。
• 您的工作负载仅限于文本，并从重复前缀的[6]中受益。 DeepSeek context caching 重复前缀的[6]。

在什么情况下选择Kimi K2.6

• 您正在运行多代理或蜂群式工作负载，并希望有数百个子代理的原生编排。
• 这项工作是受视觉驱动的编码（从截图获取UI，从图表到代码）。
• 您需要一个模型，其作为主要设计目标，在200-300个连续调用中具有稳定的工具使用。
• 您的堆栈已经在Cloudflare Workers AI上运行，其中K2.6是一个一流选项。

Alternatives worth considering

如果两者都不完全合适，则实际比较器为 DeepSeek vs Qwen （Qwen具有更强的模型变体和更广泛的多语言覆盖范围）， DeepSeek vs GLM （Z.ai的GLM系列在类似价格上竞争推理能力），以及 DeepSeek与MiniMax的比较 如果您想了解V4与M2.5在代理和长上下文编码方面的比较。对于更广泛的领域，请参阅 DeepSeek comparisons hub.

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.