内容更新: 2026-10-11

Kimi vs DeepSeek:公开评测分数对照

公开证据对照

先看共有测试,再自己验证

本页汇总双方共同出现在同一公开第三方评测中的结果,并标明精确模型版本与原始来源。条形图只比较同一测试内的分数,不能替代你用真实任务亲自试用。

先给结论

这是八对里公开证据最丰富的一组:Arena 口碑与推理、语言项 Kimi 略优,Agentic Coding 与数学 DeepSeek 明显领先,SWE-bench 真实代码修复几乎持平——按任务选,而不是按品牌选。

Kimi vs DeepSeek:差异集中在哪

公开评测快照里的差异

  • 人类偏好口吻(LMArena,2026-09-25 榜单):代码类:Kimi kimi-k3-max 1660 Elo(列第 9),DeepSeek deepseek-v4.1-flash-max 1621(列第 16);文本类:Kimi 1488(第 16)也略高于 DeepSeek 1477(第 29)。Arena 反映的是盲测偏好口吻,两边的差距都在几个百分点内。
  • 能力分项(LiveBench):Agentic Coding:DeepSeek deepseek-v4.1-flash-max 77.3 排全榜第 1,Kimi kimi-k3 为 62.2(第 11);数学:DeepSeek 95.1(第 14)明显高于 Kimi 84.4(第 51)。反过来,推理 Kimi 90.7(第 7)高于 DeepSeek 86.7(第 29),语言 Kimi 85.5 也高于 DeepSeek 82.1。两家的强项几乎错开。
  • 真实代码修复(SWE-bench Verified):Kimi 侧提交(Lingxi v1.5 x Kimi K2)修好 71.2% 的真实 GitHub 问题,DeepSeek V3.2 (high) 为 70%——在这一项上几乎持平。

产品与使用条件的差异

  • 访问与登录:Kimi 官网 kimi.com(月之暗面)与 DeepSeek 官网 chat.deepseek.com 都面向中国大陆用户可直接访问、手机号即可登录,同题实测成本很低。
  • 产品定位:Kimi 以长上下文阅读和中文社区口碑见长,适合整本文档、长报告场景;DeepSeek 开放权重、推理与数学口碑扎实,API 生态也更偏技术用户。按你最常见的输入长度和任务类型选。
  • 价格与套餐:两边定价结构不同且经常调整,本页不引用具体数字。请在 Kimi 官网与 DeepSeek 官网(见下方官方来源)核对当前套餐、免费额度与 API 价格。

建议的同题实测任务

  1. 超长文档阅读:把一本 PDF 报告或 10 万字资料分别投给两边,问同一组细节问题,核对谁记得住前后文
  2. 数学多步推理:同一道多步题要求展示中间步骤,核对哪边的步骤经得起复算
  3. 真实代码修复:同一个未修复的报错分别交给两边,限定「先给最可能原因,再给最小修复」,跑测试验证

怎么选:按你的任务落位

  • 选 Kimi,如果:你要处理超长材料(整本报告、长网页),并且看重中文语感和界面顺手程度;公开快照里它在推理与语言项上略优。
  • 选 DeepSeek,如果:你的任务是数学推理、智能体编程,或有自部署与 API 集成的需求;公开快照里它在这两项领先明显。
  • 不要只看这一个指标:这是本站公开证据最丰富的一对,但两类任务各有胜负。先把你的高频任务对应到上表,再决定要不要接受「统一用一个模型」。

快照证据的抓取时间与原始来源见下方评测表。实测任务请在你自己的账号上运行;本页提供证据与任务设计,不代你下结论。

公开评测怎么说

下面只展示这些模型共同出现在同一公开评测类别里的结果。不同来源的分数不能相加,也不能据此宣布谁全面更好。

DeepSeek

3

在共有测试中分数更高的项目

Kimi

5

在共有测试中分数更高的项目

共有测试

8

不同来源的分数不能相加

LiveBench · 智能体编程

LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高,说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。

数据抓取时间: 2026年10月12日 01:34 · 查看原始排行榜

产品精确模型版本排名成绩指标
DeepSeek deepseek-v4.1-flash-max 1 77.27 points Category score (points)
Kimi kimi-k3 11 62.17 points Category score (points)

LiveBench · 编程任务

LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高,说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。

数据抓取时间: 2026年10月12日 01:34 · 查看原始排行榜

产品精确模型版本排名成绩指标
Kimi kimi-k3 15 81.45 points Category score (points)
DeepSeek deepseek-v4.1-flash-max 22 80.04 points Category score (points)

LiveBench · 数据分析

LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高,说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。

数据抓取时间: 2026年10月12日 01:34 · 查看原始排行榜

产品精确模型版本排名成绩指标
DeepSeek deepseek-v4-flash-vision-exp 13 79.48 points Category score (points)
Kimi kimi-k3 21 78.73 points Category score (points)

LiveBench · 指令遵循

LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高,说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。

数据抓取时间: 2026年10月12日 01:34 · 查看原始排行榜

产品精确模型版本排名成绩指标
Kimi kimi-k3 23 71.36 points Category score (points)
DeepSeek deepseek-v4-flash-vision-exp 26 70.96 points Category score (points)

LiveBench · 语言任务

LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高,说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。

数据抓取时间: 2026年10月12日 01:34 · 查看原始排行榜

产品精确模型版本排名成绩指标
Kimi kimi-k3 11 85.53 points Category score (points)
DeepSeek deepseek-v4-pro-0813 26 82.07 points Category score (points)

LiveBench · 数学

LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高,说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。

数据抓取时间: 2026年10月12日 01:34 · 查看原始排行榜

产品精确模型版本排名成绩指标
DeepSeek deepseek-v4-pro-0813 16 95.09 points Category score (points)
Kimi kimi-k3 56 84.44 points Category score (points)

LiveBench · 推理

LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高,说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。

数据抓取时间: 2026年10月12日 01:34 · 查看原始排行榜

产品精确模型版本排名成绩指标
Kimi kimi-k3 9 90.67 points Category score (points)
DeepSeek deepseek-v4.1-flash-max 31 86.69 points Category score (points)

SWE-bench Verified · 真实软件问题修复

SWE-bench Verified 衡量 AI 编程系统修好真实 GitHub 问题的比例。解决率越高,说明在该次测试设置中修好的问题越多。

数据抓取时间: 2026年10月12日 01:34 · 查看原始排行榜

产品精确模型版本排名成绩指标
Kimi Lingxi v1.5 x Kimi K2 35 71.2% Resolved (%)
DeepSeek DeepSeek V3.2 (high) 46 70% Resolved (%)

查看按场景整理的全部公开评测数据

产品入口

Kimi vs DeepSeek:官网与支持状态
产品提供方官方入口ModelAny
Kimi 月之暗面 访问产品官网 ModelAny 当前支持
DeepSeek DeepSeek 访问产品官网 ModelAny 当前支持

亲自试用时可核对的事项

  • 对你的真实任务,答案是否准确、完整,以及还需要多少人工修改。
  • 当前套餐的配额、价格与地区可用性是否满足长期使用。
  • 隐私条款、登录方式与团队协作是否符合你的工作要求。

官方来源与核验时间

下列链接是本页产品身份与套餐信息的官方来源,最后核验于 2026-09-28。价格、可用模型、配额与地区限制可能变化,请在购买或部署前以官网为准。

常见问题

本页是否给出绝对排名?

不会。本站只在公开测试条件、原始来源与审校方法可核验时,才呈现限定条件下的结论;不会发布脱离场景的“全面最优”名单。

价格和套餐信息是否最终有效?

页面会链接官方来源并标注核验日期。购买或部署前,请以提供方官网及你所在地区显示的价格与条款为准。

ModelAny 会保存提示词吗?

ModelAny 采用本地优先设计:草稿、设置与历史保留在浏览器本地;提示词仅发送到你选择的 AI 服务,不会上传到 ModelAny 自有服务器。

用同一提示词比较多个模型

ModelAny 是免费的浏览器扩展,源码公开可审阅,已在 Chrome 网上应用店 与 Microsoft Edge 加载项 上架。草稿、设置与历史保留在浏览器本地。

安装扩展
安装扩展