Kimi K3.1 Pro 对比 DeepSeek V4.1 Flash：多十六个指数点，价格却是十三倍

在我们的目录中，DeepSeek V4.1 Flash 每百万输入 token 收费 0.15 美元，每百万输出 token 收费 0.60 美元。Kimi K3.1 Pro 则分别为 2.00 美元和 10.00 美元——输入价格是前者的 13 倍，输出价格是 17 倍。在独立指数上，这个价差换来的是 16 分：Artificial Analysis 给 Kimi K3.1 Pro 打 55 分，给 DeepSeek V4.1 Flash 打 39 分。这个价差还换来了另一种形态的模型——DeepSeek 速度快 2.5 倍，冗长程度也是两倍多，因此按 token 计算的差距与按任务计算的差距并不是同一个数字。这是当前目录中最干净的一笔「能力换金钱」交易，而有趣之处在于，它在不同任务上的指向并不一致。

两个模型都具备百万 token 上下文，都能接受图像，并且都能生成数十万 token 的输出。一个是某中国实验室于10月发布的前沿旗舰模型；另一个是 DeepSeek 架构家族中的小模型，于2026年9月10日发布，定位为此前 Flash 模型的生产级继任者。这场比较真正关乎的是：16个指数点对特定工作负载究竟值多少——以及那个低成本模型胜出的唯一一项基准测试。

费率卡，以及真实工作负载的成本

• 输入 — Kimi K3.1 Pro 每百万 token 为 $2.00，而 DeepSeek V4.1 Flash 为 $0.15。

• 产出 — $10.00，对比 $0.60。

• 上下文窗口 — 两者均为 1,048,576 个 token。

• 最大输出 — Kimi K3.1 Pro 上为 943,718 个 token，V4.1 Flash 的基础端点上为 384,000 个，1017 快照上为 393,216 个。两者都足够大，输出长度不再是限制因素。

• 权重与规模 —— DeepSeek V4.1 Flash 是一款参数总量达 5520 亿的混合专家模型，激活参数为 160 亿，已以 MIT 许可证在 Hugging Face 上发布。Kimi K3.1 Pro 属于 3T 级别，其权重承诺于 11 月 4 日前发布，许可证尚未公布。

• 速度——在评测方使用的提供商上，DeepSeek 每秒输出 181 个 token，而 Kimi K3.1 Pro 为 73.5 个。对于批量任务而言，这是仅次于价格的第二大差异。

在规模化场景下，这笔账算下来触目惊心。一次读取 100 万输入 token、输出 20 万 token 的调用，在 Kimi K3.1 Pro 上花费 4.00 美元，在 DeepSeek V4.1 Flash 上只需 27 美分。一个每晚运行的流水线每月处理 2,000 份长文档，每份包含 50,000 输入 token 和 5,000 输出 token，在 Kimi 上大约花费 300 美元，在 DeepSeek 上大约花费 21 美元。对于大规模的分类、提取、改写和摘要任务，这 16 个百分点的差距很少以客户能察觉的方式显现；账单却会。

有两个前提使这不能说明全部情况。Artificial Analysis 通过服务提供商而非按标价来衡量这两款模型，其记录显示 DeepSeek V4.1 Flash 的输入价格为每百万 token $0.295、输出价格为 $1.20——是我们目录价的两倍，也提醒人们：比较中最便宜的数字，恰恰是没人真正支付的数字。更重要的是，其每任务成本为 $0.48，而 Kimi K3.1 Pro 为 $2.11：节省 4.4 倍，而非 token 价格所暗示的 15 倍，因为 DeepSeek 在指数测试运行期间生成了 2.5 亿个输出 token，而 Kimi 为 1.5 亿个。冗长消耗掉了价格优势，而且两款模型都远高于中位数。

十六个百分点可不是舍入误差

同样的差距在分类任务中无关紧要，但对于任何包含规划的任务却至关重要。独立指数是涵盖知识、推理和智能体工作的十项评估的平均值；在这一平均值上相差 16 分，意味着分布的高难端并不接近。在 Moonshot 的发布表中，Kimi K3.1 Pro 在长周期编程上得分 61.2%，在 Terminal-Bench 4.0 上得分 65.7%；Flash 档位在这些行中完全没有体现。

实际换算：如果任务能在提示中写清楚，并且能由验证器检查，那就买便宜模型，把省下的钱花在重试上。如果任务需要判断下一步做什么——阅读失败的测试、选择要编辑的文件、从糟糕的工具调用中恢复——那么这 16 分就是能跑完任务的智能体与陷入循环的智能体之间的差别。

廉价模型唯一胜出的那一行

Moonshot 自家的基准测试表中有一行数据对其自身不利。在供应商自行开展的对抗性编码评测 xdev-bench-hard 上，以 pass@3 计算，DeepSeek V4.1 Flash 得分为 85.7%，而 Kimi K3.1 Pro 为 81.0%。其前代模型 Kimi K3 的得分则为 33.3%。

原因在发布材料的其他地方可见：Moonshot 在发布 K3.1 Pro 之前，从中期训练和强化学习中移除了网络相关数据，并公布了代价。未采取这些措施训练的检查点在同一基准上得分 90.5%；交付的模型得分为 81.0%。相比之下，DeepSeek 尚未宣布同等的能力削减，其 85.7% 的得分高于成本高出十三倍的模型。

对于防御性安全工作——扫描、研判、在审查下起草补丁——那一行值得权衡。对于与攻击性相关的工作，无论评分如何，两家供应商的条款和法律都适用。

上下文和输出令人惊讶

在对比结果变得过于整齐之前，先补充一条实用说明：Artificial Analysis 已将基础版 V4.1 Flash 标记为弃用，转而推荐 V4.1 Flash 1017 快照，也就是固定为 10 月 17 日的检查点；我们的目录也以相同价格提供该版本。39 这一指数数值针对的是基础模型；新工作应面向该快照，它具备相同的上下文窗口，但输出上限略高。

让这场对比不像价格所暗示的那样一边倒的是，便宜模型并没有牺牲“仓库”。一个 $0.15 的模型具备百万 token 上下文，意味着此前需要分块的检索增强流水线可以直接发送整份文档。384,000 token 的输出上限意味着批处理任务可以在一次调用中要求重写整个文件。

它牺牲掉的是边缘场景下的可靠性：面对长多步提示词时的指令遵循、工具调用恢复能力，以及跨轮次保持计划的能力。而这些恰恰是 Kimi K3.1 Pro 的后训练预算所投入的地方，也恰恰是通用指数会压缩成 16 分的东西。

如何拆分工作

两款模型都可以通过 OrcaRouter 按各自提供商的原价调用，不额外加收任何费用——Kimi K3.1 Pro 为 2.00 美元和 10.00 美元，DeepSeek V4.1 Flash 为 0.15 美元和 0.60 美元——只需一个密钥，并且当某一提供商卡住时会自动故障转移。

按证据来划分分工：把抽取、分类、翻译、摘要和初稿撰写交给 V4.1 Flash，把长周期编程、智能体编排以及任何需要从自身错误中恢复的任务交给 Kimi K3.1 Pro。如果按 token 数量形成常见的 80/20 划分，那么每百万 token 的混合成本会降至约 80 美分——仅为全量使用 Kimi 基线的五分之一——同时需要前沿模型的任务仍能获得它。

要避免的错误，是把任一模型都当作两项任务的答案。在13倍的价格差距下，便宜模型用于批量工作并不是妥协；它就是正确选择。而在16个指数点的差距下，它不能替代那难处理的20%。