Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro

本页将 Moonshot AI 的 Kimi K3 与 DeepSeek 的 DeepSeek V4 Pro 并排展示，便于查看价格、模型 ID、上下文与输出上限、模态、工具调用、发布日期以及可用的基准测试表现。

综合建议

按 TokenHub Benchmark，Kimi K3 的综合能力和编程指标更强，同时支持图像与视频输入；如果更看重明显更低的 Token 成本、384K 最大输出或纯文本代码库任务，则选择 DeepSeek V4 Pro。

对比亮点

Kimi K3Moonshot AI
DeepSeek V4 ProDeepSeek
适合场景
多模态 Agent高级编程综合执行
低成本文本推理超长输出
选择参考先按你的实际任务选择，不要只看模型名称。
关键差异
多模态Agent视觉开发
推理编程成本控制
选择参考这一行说明两者在使用方式上的核心差别。
输入
$2.8571/M
$1.2857/M优势
选择参考提示词或检索内容较大时，价格越低越好。
输出
$14.2857/M
$3.8571/M优势
选择参考推理密集或长文本生成场景中，价格越低越好。
上下文长度
1M
1M
选择参考处理代码仓库、检索资料与长转录时，容量越大越好。
输入模态
文本, 图像优势
文本
选择参考输入类型越丰富，越不需要额外接入视觉或视频模型。

模型选择指南

Kimi K3Moonshot AI

适合选择 Kimi K3 的情况

  • Intelligence / Coding Index 为 57.1 / 76.2，对方为 40.8 / 43.2
  • 支持文本、图像和视频输入，对方为纯文本输入
  • GPQA、HLE、SciCode 和长上下文推理指标均更高
DeepSeek V4 ProDeepSeek

适合选择 DeepSeek V4 Pro 的情况

  • 输入 $1.8/M、输出 $3.5/M，对方为 $2.8571/M 和 $14.2857/M
  • 最大输出为 384K，接近 Kimi K3 131.1K 的三倍
  • 更聚焦完整代码库分析和大型研究综合

基础信息

Kimi K3Moonshot AI
DeepSeek V4 ProDeepSeek

名称

Kimi K3Kimi K3

模型 ID

Kimi K3kimi-k3

数据来源

Kimi K3TokenHub 线上目录

简介

Kimi K3Kimi K3 是 Moonshot AI 面向长上下文代码、复杂推理和知识工作的旗舰模型。Kimi K3 支持原生视觉输入与 1M token 上下文窗口，适合代码仓库分析、长文档研究、多步骤 Agent 工作流和生产级 AI 应用。你可以通过 TokenHub 查看 Kimi K3 API、Kimi K3 价格、模型能力与 benchmark 结果，再决定是否用于实际业务。

供应商

Kimi K3Moonshot AI

发布日期

Kimi K32026-07-16

上下文长度

Kimi K31M

最大输出 Token

Kimi K3131.1K

名称

DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Pro

模型 ID

DeepSeek V4 Prodeepseek-v4-pro

数据来源

DeepSeek V4 ProTokenHub 线上目录

简介

DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Pro 被描述为大规模 MoE 模型，拥有 1.6T 总参数与 49B 激活参数，并支持 1M token 上下文窗口，适合处理超长输入。官方和三方模型卡更强调它在高级推理、代码任务和长周期 Agent 工作流中的能力，而不是普通聊天。相比 V4 Flash，Pro 更偏能力上限，适合大型代码库分析、复杂研究资料综合、多步骤自动化等需要深度推理的任务。

供应商

DeepSeek V4 ProDeepSeek

发布日期

DeepSeek V4 Pro2026-04-24

上下文长度

DeepSeek V4 Pro1M

最大输出 Token

DeepSeek V4 Pro384K

价格

Kimi K3Moonshot AI
DeepSeek V4 ProDeepSeek

输入

Kimi K3$2.8571/M

输出

Kimi K3$14.2857/M

缓存输入

Kimi K3$0.2857/M

输入

DeepSeek V4 Pro$1.2857/M

输出

DeepSeek V4 Pro$3.8571/M

缓存输入

DeepSeek V4 Pro$0.0429/M

能力特性

Kimi K3Moonshot AI
DeepSeek V4 ProDeepSeek

推理

Kimi K3

知识

Kimi K3暂无

附件

Kimi K3

输入模态

Kimi K3文本, 图像

输出模态

Kimi K3文本

温度参数

Kimi K3

工具调用

Kimi K3

推理

DeepSeek V4 Pro

知识

DeepSeek V4 Pro2025-05-01

附件

DeepSeek V4 Pro

输入模态

DeepSeek V4 Pro文本

输出模态

DeepSeek V4 Pro文本

温度参数

DeepSeek V4 Pro

工具调用

DeepSeek V4 Pro

基准测试

Kimi K3Moonshot AI
DeepSeek V4 ProDeepSeek

综合能力

领先57.1

代码能力

领先76.2

综合能力

40.8

代码能力

43.2

知识与推理

GPQA

领先93.5%

HLE

领先44.3%

GPQA

90.5%

HLE

33.5%

代码能力

SciCode

领先58.7%

Terminal-Bench Hard

暂无

SciCode

46.4%

Terminal-Bench Hard

领先41.7%

指令遵循与 Agent 任务

IFBench

暂无

AA-LCR

领先74.7%

Tau2

暂无

IFBench

领先71.3%

AA-LCR

65%

Tau2

领先94.2%

常见问题

Kimi K3 和 DeepSeek V4 Pro 哪个更好？

+

没有绝对“更好”的模型。先看上方“模型选择指南”中与任务对应的建议，再用价格、上下文长度、最大输出和能力项确认是否满足你的实际调用需求。

DeepSeek V4 Pro 比 Kimi K3 更便宜吗？

+

可以查看上方价格区，对比 Kimi K3 与 DeepSeek V4 Pro 的输入、输出和缓存输入价格。

哪个模型支持更长上下文？

+

Kimi K3 的上下文长度为 1M，DeepSeek V4 Pro 的上下文长度为 1M。

两个模型都能通过 TokenHub 使用吗？

+

如果两个模型都在 TokenHub 模型目录中可用，就可以通过 TokenHub API 路由到 Kimi K3 和 DeepSeek V4 Pro。