Modellvergleich
Kimi vs DeepSeek: Kimi K3 und DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash hat den höheren veröffentlichten DeepSWE-v1.1-Wert (74.2% gegenüber 67.5%); DeepSeek V4.1 Flash bietet die niedrigeren Kosten bei gleicher Tokenmenge von $0.00420 für 10,000 Eingabe- und 1,000 abgerechnete Ausgabetokens.
| Kriterium | Gewinner | Vorsprung | Beleg |
|---|---|---|---|
| Coding-Benchmark | DeepSeek V4.1 Flash | +6.7 pp veröffentlichter Punkteabstand | DeepSWE v1.1: DeepSeek V4.1 Flash 74.2% vs Kimi K3 67.5%1 |
| Reasoning-Benchmark | Kimi K3 | +2.0 pp veröffentlichter Punkteabstand | GPQA Diamond: Kimi K3 92.9% vs DeepSeek V4.1 Flash 90.9%1 |
| Geschätzte Anfragekosten | DeepSeek V4.1 Flash | $0.04080 Differenz je Beispiel | DeepSeek V4.1 Flash $0.00420 vs Kimi K3 $0.0450023 |
Offizielle Benchmark-Ergebnisse
Offizielle Benchmark-Ergebnisse
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| Kennzahl | Kimi K3 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 (Resolved)1 | 67.5% · Herstellerangabe, 2026 | 74.2% · Herstellerangabe, 2026 |
| GPQA Diamond (Pass@1)1 | 92.9% · Herstellerangabe, 2026 | 90.9% · Herstellerangabe, 2026 |
| HLE w/ tools (Pass@1)1 | 59.8% · Herstellerangabe, 2026 | 63.9% · Herstellerangabe, 2026 |
| NL2Repo-Bench1 | 58.0 · Herstellerangabe, 2026 | 64.0 · Herstellerangabe, 2026 |
| HLE (Pass@1)1 | 43.5% · Herstellerangabe, 2026 | 36.8% · Herstellerangabe, 2026 |
Leistung
Leistung
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Preise
Preise
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| Kennzahl | Kimi K3 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| Eingabe / 1M tokens23 | $3.00 | $0.30 |
| Ausgabe / 1M tokens23 | $15.00 | $1.20 |
| Kontextfenster (tokens)23 | 1M | 1M |
| Maximale Ausgabe (tokens)23 | 1M | 384K |
| API und Modell-ID23 | moonshotai/kimi-k3 | deepseek/deepseek-v4.1-flash |
Welche Option wählen
Coding, Reasoning, Kontext und Kosten
Kimi K3
- Bevorzugen Sie Kimi K3 aufgrund der höheren veröffentlichten Werte für GPQA und HLE ohne Tools: 92.9% und 43.5% gegenüber DeepSeeks 90.9% und 36.8%.
- Kimi bietet maximal 1M Ausgabetokens statt 384K; beide Eingabefenster sind 1M groß.
- Der Nachteil: $0.04500 statt $0.00420 Beispielkosten und 67.5% statt 74.2% bei DeepSWE.
DeepSeek V4.1 Flash
- DeepSeek eignet sich für Repository-Agenten: DeepSWE 74.2% und NL2Repo 64.0 gegenüber Kimis 67.5% und 58.0.
- Bei $0.00420 je Beispiel spart DeepSeek $0.04080 gegenüber Kimi; generiertes Reasoning bleibt abrechenbar.
- 1M Kontext unterstützt große Eingaben; maximal 384K Ausgabe liegt jedoch unter Kimis 1M.
Methodik
Methodik und Quellen
Die Benchmark-Zeilen von Kimi K3 und DeepSeek V4.1 Flash verwenden denselben veröffentlichten DeepSeek-Vergleich mit maximalem Reasoning-Aufwand. Die HLE-Ergebnisse behalten ihre Bedingungen mit oder ohne Werkzeuge bei. DeepSeeks Novita-Endpunkt verwendet fp8 und standardmäßig high; die offiziellen und die AA-Referenzwerte mit Max unterscheiden sich von dieser Standardeinstellung. AA misst die Streaming-Geschwindigkeit von Referenzmodellen statt in einem gepaarten Test von Novita-Endpunkten.
Diese Seite zu Kimi und DeepSeek wird von Novita AI anhand öffentlicher Belege veröffentlicht. Ihr USD-Beispiel wendet synchrone Preise ohne Cache auf 10,000 Eingabetokens und 1,000 abgerechnete Ausgabetokens an, einschließlich abgerechneter Reasoning-Tokens. Steuern, Wiederholungsversuche, Rabatte und dedizierte Kapazität sind nicht Teil der Schätzung; sie ist weder eine Rechnung noch das Ergebnis eines eigenen Workloads.
Die Schätzungen bis zur ersten Antwort von Kimi und DeepSeek nehmen 2,000 Reasoning-Tokens an. Die Berechnung verwendet für jedes Modell die ungerundete AA-Streaming-Rate und Wartezeit bis zum ersten Datenblock; gerundete Tabelleneinträge dienen der Darstellung. Das Beispielbudget sagt nicht die Reasoning-Dauer eines bestimmten Prompts voraus.
- DeepSeek · V4.1 Flash Model Card huggingface.co · Geprüft 2026-10-15
- Kimi K3 · Novita AI novita.ai · Geprüft 2026-10-15
- DeepSeek V4.1 Flash · Novita AI novita.ai · Geprüft 2026-10-15
- Kimi K3 · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · Geprüft 2026-10-15
- DeepSeek V4.1 Flash · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · Geprüft 2026-10-15
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