Kimi K3 vs DeepSeek V4：兩大開放權重巨頭，比較

這是2026年開放權重模型中的頂級對決。Kimi K3與DeepSeek V4均為擁有開放權重的大型混合專家模型，具備約100萬token的上下文長度與積極的定價策略，且兩者皆來自中國實驗室。如果你已決定要一款開放、可自行託管的尖端級模型，那麼這兩者就是你的最終候選。

差異是真實但具體的：DeepSeek V4 僅限文字，且定價處於絕對低點（多數人忽略的尖峰時段附加費）；Kimi 則加入原生視覺功能，且在獨立評測中，整體智能略勝 DeepSeek。授權方式也有所不同，DeepSeek 為完整 MIT 授權，Kimi 為修改版 MIT。以下是選擇方法。

先說一句誠實的提醒：截至2026年7月15日，Moonshot尚未發布任何官方的K3規格或基準測試數據。洩漏的發布宣傳資料是真的，但數字未經確認。因此，在比較能力時，我們使用Kimi現有產品線K2.6和K2.7 Code作為K3預計要奠基的基準線，並且每次都會明確說明。請將所有K3的數據視為傳聞，直到模型卡正式上線為止。

快速判決

- 開放性：兩者都是開放權重且可自行託管。DeepSeek V4 完全採用 MIT 授權；Kimi 採用修改版 MIT（在極大規模下增加品牌標示要求）。DeepSeek 的授權更為寬鬆。

- 價格：DeepSeek V4-Pro 最便宜，離峰時段每百萬單位約 $0.435 輸入 / $0.87 輸出，但尖峰時段約加收 2 倍附加費。Kimi 的價格線約為 $0.60-$0.95 / $2.80-$4.00。DeepSeek 在原始價格上勝出；需留意其尖峰定價。

- 智能 (獨立): Kimi K2.6 在 Artificial Analysis Intelligence Index (54) 上領先開放權重，略領先於 DeepSeek V4-Pro (52)。

- 模態：Kimi 具備原生視覺能力；DeepSeek V4 僅支援文字。若你需要在開放模型中輸入圖像，Kimi 勝出。

- 編碼：非常接近，DeepSeek V4-Pro 報告 SWE-Bench Verified 80.6 及 LiveCodeBench 93.5；Kimi K2.6 報告 SWE-Bench Verified 80.2 及開源領先的 SWE-Bench Pro 58.6（相較於 DeepSeek 的 55.4）。

結論：若追求純文字的最低成本及最寬鬆的許可證，請選擇 DeepSeek V4；若需要原生視覺能力、在獨立智能方面略佔優勢，以及（據傳）更長的上下文，請選擇 Kimi K3。許多團隊應同時保留兩者並進行路由。

一覽

- Kimi K3（預期，基於K2.6/K2.7）：開放權重MoE、修改版MIT許可；傳聞參數2.5T-4T；傳聞上下文1M；原生視覺；價格未公布（約$0.60-$0.95 / $2.80-$4.00）。

- DeepSeek V4-Pro：開源權重MoE，MIT授權；1.6T總參數/49B活躍參數；1M上下文/最多384K輸出；僅文字；離峰時段約$0.435輸入/$0.87輸出（快取命中約$0.0036），高峰時段約兩倍；2026年4月24日發布。（更輕量的V4-Flash，284B/13B，運行成本約$0.14/$0.28。）

注意：DeepSeek 的舊版 API 名稱（deepseek-chat / deepseek-reasoner）將於 2026 年 7 月 24 日停止支援，若您正在使用請規劃遷移。

價格與尖峰時段的捕獲量

在紙面上，DeepSeek V4-Pro 是最便宜且具備能力的開放模型，輸入每百萬 tokens 約 $0.435，輸出約 $0.87，快取命中近乎免費。Kimi 的價格略高，輸入在 $0.60-$0.95 之間，輸出在 $2.80-$4.00 之間。純粹就文字量來說，DeepSeek 在標價戰中勝出。

競爭對手很少提及的陷阱：DeepSeek將其原有的離峰折扣轉變為高峰附加費，因此在中國商務時段（約09:00-12:00和14:00-18:00）價格大約翻倍。如果你的流量是突發性的且與中國白天時段吻合，你的實際DeepSeek帳單可能會比表面價格更接近Kimi。這正是那種只有當你按每小時而非每Token計算花費時才會顯露出來的落地成本細節。

基準測試：真正的勢均力敵

這兩者在這個系列中比其他任何一對都更接近。在程式設計方面，DeepSeek V4-Pro 報告 SWE-Bench Verified 80.6、LiveCodeBench 93.5 以及令人矚目的 Codeforces 評分 3206；Kimi K2.6 報告 SWE-Bench Verified 80.2、LiveCodeBench v6 89.6，以及開源領先的 SWE-Bench Pro 58.6，相較於 DeepSeek 的 55.4。在科學和數學方面，它們互有勝負（GPQA Diamond 各約 90；AIME 2026 Kimi 96.4 對比 DeepSeek 94.3）。

决胜條件是獨立且结构性的。在人工分析智能指数中，Kimi K2.6 (54) 以微弱优势击败 DeepSeek V4-Pro (52)，成为顶级的开放权重模型。但 DeepSeek 仅支援文字，而 Kimi 的原生视觉能力与传闻中更长的Kimi K3上下文拓展了其能力。两家厂商的第一方编码数据值得您自行验证。

授權、模式與自行託管

如果你正在選擇一個開源模型，三個實際要點會決定結果。授權條款：DeepSeek 的純 MIT 是最寬鬆的，Kimi 的修改版 MIT 僅在極大規模（1 億以上用戶或月營收 2000 萬美元以上）時加入可見品牌要求，對多數團隊無關但值得留意。模態：Kimi 原生處理影像；DeepSeek 僅限文字。自架設：兩者都相當吃資源，DeepSeek V4-Pro 與全品質的 Kimi 各自約需 8 張高階 GPU，因此許多團隊會透過中立管轄主機（OpenRouter、DeepInfra）執行而非本地部署。兩者的第一方 API 皆位於中國管轄範疇，若資料落地有顧慮，請相應調整路由。

你應該使用哪個？

當您想要最低的文字成本、最寬鬆的授權條款，且流量不集中於中國尖峰時段時，請選擇 DeepSeek V4。當您需要原生視覺、希望獲得些許獨立智能優勢，或預期使用傳聞中更長的上下文時，請選擇 Kimi K3。對許多團隊而言，正確的答案是兩者兼用——它們的價格夠低，足以作為冗餘的開源權重選項。

此冗餘設計在兩者同置於一個 OrcaRouter 端點後方時即成為一項特色。您可以將純文字批量路由至當前時段較便宜的模型（自動避開 DeepSeek 的尖峰附加費），將圖片任務發送給 Kimi，並在任一供應商限流時於兩者之間進行容錯切換，所有模型的成本與延遲數據皆集中於單一儀表板。兩個開放模型、一次整合，且較便宜的模型永遠優先。

常見問題

哪個更便宜，Kimi K3還是DeepSeek V4？

DeepSeek V4-Pro 在帳面上較便宜（離峰約 $0.435/$0.87，Kimi 約 $0.60-$0.95/$2.80-$4.00），但其約 2 倍的尖峰時段加價可能縮小與日間中國流量相關的差距。

哪一個更有能力？

非常接近。Kimi K2.6 在獨立的人工智慧分析指數（Artificial Analysis Intelligence Index）（54 比 52）和 SWE-Bench Pro 上略勝 DeepSeek V4-Pro；DeepSeek 在 Codeforces 評級和 LiveCodeBench 上領先。預計 K3 將提升 Kimi 的數據，請在發佈時進行驗證。

兩者都支援圖片嗎？

不。Kimi 具有原生視覺能力；DeepSeek V4 僅支援文字。如果你需要在開放模型中輸入圖像，請選擇 Kimi。

我可以同時執行並自動切換嗎？

是的，那是一個強勁的模式。像OrcaRouter這樣的閘道器可以根據每個任務的價格或適用性路由到任何開源模型，並在一個端點後面在它們之間進行故障轉移。

Kimi K3 尚未有官方基準測試，我能相信這個比較嗎？

問得好。截至2026年7月15日，{{1}}K3尚未確認{{/1}}，因此這項比較以Kimi現有的K2.6/K2.7產品線為基準，並將所有K3數據標示為傳聞。社群共識是{{2}}"感到興奮，但請等待實際數字，"{{/2}}而獨立排行榜通常會在發佈後三到六週內公佈。低風險的做法是：將結論視為方向性參考，現在就建立任務導向的路由，並在{{3}}Moonshot官方K3數字出爐{{/3}}當天重新進行基準測試。

底線

Kimi K3 和 DeepSeek V4 是2026年最好的兩個開放權重模型，它們性能接近，因此您可以合理同時運行兩者。選擇 DeepSeek 可獲得極低的純文本成本和更清晰的許可證，選擇 Kimi 則擁有原生視覺能力和輕微的優勢。如果不確定，可以在兩者之間路由，讓更便宜、更合適的模型勝出每個請求。