kimi-k3 vs deepseek-v4.1-flash
价格、上下文与能力对照。价格按各自最便宜分组折算，指标取自站内价格接口 2026-10-30 的快照。
| 项目 | kimi-k3 | deepseek-v4.1-flash |
|---|---|---|
| 厂商 | Moonshot | DeepSeek |
| 上下文窗口 | 1.05M | 1.05M |
| 最大输出 | 131K | 393K |
| AA 智能分 | — | 32.5 |
| 最低倍率 | 0.03x（约官方 0.3 折） | 0.03x（约官方 0.3 折） |
| 输入 / 1M | ¥0.6 | ¥0.06 |
| 输出 / 1M | ¥3 | ¥0.24 |
| 输入模态 | text / image | text / image |
| 标签 | 推理 | 推理 |
怎么选
kimi-k3：月之暗面于2026年7月16日发布的全球最大开源模型，总参数2.8万亿、激活1040亿。原生支持多模态视觉理解，100万Token上下文窗口。面向长程编程、知识工作与深度研究等场景。
deepseek-v4.1-flash：DeepSeek于2026年9月10日发布的新架构系列最小尺寸模型，552B参数MoE，采用非对称Causal-Encoder-Decoder结构（输入激活8B、输出激活16B），具备原生多模态视觉理解能力，性能超越V4 Pro等旗舰模型，KV缓存对SSD需求降至前代1/8。
预算优先就看每百万 token 的折算价；任务需要长上下文或更强推理，先看上下文窗口和智能分。两个模型都能用同一个 Key 调用，实测时切换 model 参数即可。