Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro
Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro 模型对比覆盖价格、上下文限制、输出 token、模态、基准表现和生产 API 适配。
MO
Kimi K3
Moonshot AI · 2026-07-16
VS
DE
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek · 2026-04-24
逐项对比
| 项目 | Kimi K3 | DeepSeek V4 Pro | 说明 |
|---|---|---|---|
| 适合场景 | 多模态 Agent | 高级编程 | 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 | 这一行说明两者在使用方式上的核心差别。 |
| 输入 | ¥20/M | ¥9/M | 提示词或检索内容较大时，价格越低越好。 |
| 输出 | ¥100/M | ¥27/M | 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 | 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 | Kimi K3 | 文本, 图像 |
怎么选
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
适合选择 DeepSeek V4 Pro 的情况
- 输入 ¥12.6/M、输出 ¥24.5/M，对方为 ¥20/M 和 ¥100/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
模型简介
Kimi K3
Kimi 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 Tokiway 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。
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek 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。