DeepSeek 与 MiniMax：2026年哪款 Open-Weight MoE 更胜一筹？

如果您在中国最响亮的开放重量级实验室之间选择一个编码代理或高负载API工作，DeepSeek与MiniMax的决定通常取决于四个方面：每百万令牌的成本、编码基准、上下文窗口以及每个如何处理思考模式。自2026年4月24日发布以来，我已经在生产环境中运行了DeepSeek V4-Pro和V4-Flash，在此之前运行了V3.2和R1，并且我已经通过官方平台和OpenRouter测试了MiniMax的M2系列。主要结论是：DeepSeek V4-Flash在聊天和批量推理方面具有显著的成本优势，而MiniMax M2.5是代理编码循环的可靠专家。本文为您提供了数据、工作成本示例以及每种场景的明确选择。

预先的结论

对于大多数团队来说， DeepSeek V4-Flash 在价格和通用工作方面胜出每百万输入令牌（缓存未命中）0.14美元，每百万输出令牌0.28美元，默认上下文窗口为100万个令牌。 DeepSeek V4-Pro 当预算允许时，在前沿推理和工具使用方面胜出。 MiniMax M2.5 和 M2.1 在你的工作负载是代理编码时特别胜出 自M2版本发布以来，MiniMax明确优化了多文件编辑、长工具调用链以及与Claude Code、Cursor或Cline的集成。

如果您想要最便宜的1M令牌上下文路径、与OpenAI和Anthropic兼容的API以及从聊天到前沿可扩展的单个模型系列，请选择DeepSeek。如果您正在构建编码代理，并希望拥有在SWE-Bench Verified和Terminal-Bench上具有明确优势的模型，即使上下文窗口较小且每令牌价格略高，请选择MiniMax。

At-a-glance comparison

下表使用2026年4月25日核实的官方数据。定价为每100万个令牌，美元。两个实验室都提供开放权重的MoE模型。

从这张表中可以指出两点。首先，MiniMax的上下文窗口是DeepSeek V4的六分之一——这对于仓库规模代码审查或长检索很重要。其次，MiniMax的编码层价格（M2.5为输入0.15美元/输出1.20美元）位于V4-Flash和V4-Pro之间，因此它并不绝对比DeepSeek便宜；它被定位为编码专家。

Coding

比较从这里变得有趣。自发布以来，MiniMax明确表示M2作为一个“为代理和代码而生”的模型开源，定价为“Claude Sonnet价格的8%”，并针对Claude Code、Cursor、Cline、Kilo Code和Droid中的端到端开发工作流程构建。M2.1加强了多语言覆盖——M2.5在超过200,000个真实世界环境中训练，包括Go、C、C++、TypeScript、Rust、Kotlin、Python、Java、JavaScript、PHP、Lua、Dart和Ruby等10多种语言。

在SWE-Bench验证中，两个实验室的得分根据你阅读的报告而有所不同。MiniMax M2.1在SWE-bench验证中获得了74.0%的分数，在SWE-Multilingual任务中获得了72.5%，在Rust、Go和Java等非Python语言方面表现出色。DeepSeek的V4发布将V4-Pro在SWE-Bench验证中的得分定为80.6%——从标题上看更高，但大约是MiniMax编码层的输出令牌成本的六倍。如果你每天运行数千个代理步骤，这个差距会成倍增加。

要亲身体验，请参阅 DeepSeek for coding 演示或 DeepSeek Coder vs Copilot comparison.

实用的编码选择

• 单次生成，大型仓库，长上下文： DeepSeek V4-Pro。1M上下文可以容纳整个单仓库。
• Cursor/Cline/Claude Code中的代理循环： MiniMax M2.5。M2是一个交错思维模型，并建议设置温度=1.0，top_p=0.95，top_k=40，并在回合之间保留思维内容。
• 成本敏感的大规模代码审查： DeepSeek V4-Flash。以0.28美元/M的输出，这是最经济的途径。

推理和思考模式

两个实验室都提供了推理能力，但API的人机工程学不同。

DeepSeek V4将思考放在每个级别的单个参数之后。您设置 reasoning_effort="high" with extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}, or reasoning_effort="max" 适用于最大努力层。响应返回 reasoning_content alongside the final content。无单独的模型ID，无需版本切换。

MiniMax M2采取了不同的方法。M2是一个交错思维模型，它将助手思维内容包裹在…标签中，并要求在回合之间保留该思维内容在历史消息中。OpenRouter的文档也提出了相同观点：为了避免降低模型性能，MiniMax建议通过reasoning_details在回合之间保留推理。这是一个真正的操作差异——从你的消息历史中删除跟踪，质量就会下降。

关于DeepSeek推理谱系的更多信息，该页面涵盖了原始的逐步推理发布。 DeepSeek R1 降低了成本上限。

写作和通用聊天

对于长篇写作、客户支持、摘要和翻译，DeepSeek V4-Flash是实用的默认选择。以下是三个原因：

• 0.14美元输入错误/0.28美元输出价格击败了每个MiniMax层的输出价格。 更大的上下文。
• 1M个token与196K个事项相比，对于全文摘要或长RAG遍历至关重要——请参阅 构建DeepSeek RAG管道 以获取设置信息。 输出上限。
• 384K个输出token让您可以在一次调用中生成书籍长度的草稿，无需拼接。 内容创作工作流程

MiniMax的优势在于代理端，而不是写作端；其公开营销集中在编码和工具使用上，而不是创意写作基准。如果你的店铺运行 ，DeepSeek是更经济的工具。, DeepSeek is the cheaper instrument.

定价 — 工作示例

当文章引用单一费率时，成本比较就会失败。诚实的版本会列出所有三个令牌桶。以下是一个代表性的代理工作量： 100万次API调用每个（带有2,000个token的系统提示词，跨调用缓存），200个token的用户消息（不缓存），以及300个token的回复。三个模型层级的相同工作量：

DeepSeek V4-Flash

Cached input    : 2,000 × 1,000,000 = 2.0B tokens × $0.0028/M = $5.60
Uncached input  :   200 × 1,000,000 = 0.2B tokens × $0.14/M   = $28.00
Output          :   300 × 1,000,000 = 0.3B tokens × $0.28/M   = $84.00
                                                              -------
Total                                                         $117.60

MiniMax M2.5（通过OpenRouter速率和缓存）

Cached input    : 2.0B tokens × $0.075/M = $150.00
Uncached input  : 0.2B tokens × $0.15/M  = $30.00
Output          : 0.3B tokens × $1.20/M  = $360.00
                                            -------
Total                                       $540.00

DeepSeek V4-Pro（列表）

Cached input    : 2.0B tokens × $0.0145/M = $29.00
Uncached input  : 0.2B tokens × $1.74/M (list)   = $348.00
Output          : 0.3B tokens × $3.48/M (list)   = $1,044.00
                                             ---------
Total                                        $1,421.00

对于这个工作负载，DeepSeek V4-Flash大约比MiniMax M2.5便宜 4.6倍 and 比标价中的V4-Pro便宜12倍 （在2026-05-31前的75% V4-Pro促销期间约便宜3倍）。只有在输出质量要求推动您使用V4-Pro或MiniMax的编码行为在代理中为您节省工具调用轮次时，图片才会翻转。使用 DeepSeek pricing calculator 插入您自己的比率。

API访问和开发者人体工程学

两个提供商都公开了与OpenAI兼容的HTTP API。DeepSeek的聊天请求命中 POST /chat/completions, the OpenAI-compatible endpoint at https://api.deepseek.com，DeepSeek还针对相同的基URL提供Anthropic兼容的表面。API是无状态的——客户端必须在每个请求中重新发送完整的对话历史，这与DeepSeek在网页/应用程序中为您维护会话历史不同。

Python中的最小V4调用：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseek.com",
    api_key="YOUR_KEY",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise the migration plan."}],
    temperature=1.3,
    max_tokens=1024,
)
print(resp.choices[0].message.content)

For thinking mode, add reasoning_effort="high" and extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}. Legacy IDs deepseek-chat and deepseek-reasoner still resolve — they currently route to deepseek-v4-flash ——但它们将被淘汰 2026-07-24 at 15:59 UTC. Migration is a one-line model= swap; base_url does not change. See the DeepSeek OpenAI SDK compatibility 全表面笔记。

MiniMax还在其开放平台上公开了一个与OpenAI兼容的端点，M2系列权重可通过vLLM和SGLang进行自托管。vLLM为M2.7、M2.5、M2.1和M2提供从零开始的支持，包括专用的minimax_m2工具调用和推理解析器。这使得在H100/H200（或AMD MI300X/MI350X）集群上自托管变得简单——如果您需要本地部署，这很有用。

值得比较的开发者功能：

• JSON mode: DeepSeek支持它；设计（不保证）返回有效的JSON，但有文档说明的注意事项是提示词中包含单词“json”以及一个示例模式，并且 max_tokens 设置得足够高以避免截断。
• 工具调用/函数调用： 两个提供商都支持以OpenAI兼容的格式。
• Streaming: 两者都支持SSE；为V4考虑最终内容之外的内容流，并在内部 <think> M2的标签。
• 上下文缓存： 两个提供商都提供它。DeepSeek将缓存命中的折扣降至Flash的20%未命中率；MiniMax M2.5降至约50%。
• FIM完成（Beta）： DeepSeek仅在非思考模式下支持它。

隐私和生态系统

两个实验室都位于中国，并在受中国法律管辖的基础设施上处理API请求。这对受监管行业来说是一个真正的考虑因素——详见[1]以获取更详细的说明。两种情况下的缓解措施相同：自行托管开源权重。DeepSeek V4-Pro和V4-Flash在代码和权重方面都采用MIT许可；MiniMax M2.x采用修改后的MIT许可，它比标准的MIT许可增加了少量条件——在做出承诺之前请阅读Hugging Face卡片。 DeepSeek privacy guide for a longer treatment. The mitigation in both cases is the same: self-host the open weights. DeepSeek V4-Pro and V4-Flash ship under MIT for both code and weights; MiniMax M2.x ships under a 修改-MIT license, which adds a small set of conditions over standard MIT — read the Hugging Face card before you commit.

在生态系统方面，DeepSeek在第三方集成（LangChain、LlamaIndex、VS Code插件、R1系列精炼版本的Ollama发行版）方面具有优势。MiniMax与代理IDE的集成更为紧密——M2被明确构建以在Claude Code、Cursor、Cline、Kilo Code和Droid中表现出色。

When to pick which

明确的决策规则胜过基准表：

• 选择DeepSeek V4-Flash 如果您的工作负载主要是聊天、摘要、RAG或批量推理，并且您想要最经济的可行的1M上下文模型。
• 选择DeepSeek V4-Pro 如果您需要使用完整1M上下文进行前沿编码或推理，并且您的预算可以承受列表上的3.48美元/兆字节输出（目前为75%的V4-Pro促销期间的0.87美元/兆字节，有效期至2026年5月31日）。
• 选择MiniMax M2.5 如果您的工作负载是Claude Code/Cursor/Cline中的代理编码循环，并且您重视MiniMax的多语言SWE-Bench-Multilingual数据。
• 选择MiniMax M2.1 如果您想要一个稍微便宜一些的M2系列选项用于办公自动化任务，但需要牺牲196K的上下文。

Alternatives worth considering

这两款模型都不是唯一的中国开放重量级选项。 DeepSeek vs Qwen covers Alibaba’s family; DeepSeek vs Kimi 与Moonshot AI的Kimi K2系列进行比较，该系列针对与MiniMax M2相同的代理编码细分市场。对于更广泛的调查，请参阅 我们最好的中国AI模型汇总, and the broader AI comparison 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.