Kimi K2 与 DeepSeek-V3/R1

Kimi K2 与 DeepSeek‑V3/R1：深入探讨开放式重量 Agentic 模型

开源大语言模型 (LLM) 生态系统在 2025 年急剧增长，最终发布了 Kimi K2 Thinking 和 DeepSeek-R1/V3。这两种模型都是围绕专家混合 (MoE) 架构构建的，支持异常长的上下文窗口，并旨在以专有竞争对手的一小部分成本提供代理推理。本文揭示了这两个巨头之间的异同，综合了专家评论，并为在 Clarifai 平台上部署它们提供了可行的指导。

Kimi K2 思考 DeepSeek-R1/V3 专家混合体 代理推理

快速摘要：Kimi K2 和 DeepSeek‑R1/V3 有何比较？

模型概述：Kimi K2 Thinking 是 Moonshot AI 的旗舰开放权重模型，拥有 1 万亿个参数（每个代币激活 320 亿个参数）。 DeepSeek-R1/V3 源自 DeepSeek 研究实验室，包含约 6710 亿个参数和 370 亿个活跃参数。

模型概述：

上下文长度：DeepSeek‑R1 提供约 163 K 令牌，而 Kimi K2 的 Thinking 变体在重模式下可扩展至 256 K 令牌。两者都使用多头潜在注意力 (MLA) 来减少内存占用，但 Kimi 更进一步，采用 INT4 量化。

上下文长度： 256 K 代币

代理推理：Kimi K2 Thinking 可以在单个推理会话中执行 200-300 个工具调用，交错规划、行动、验证、反思和细化步骤。 DeepSeek-R1 强调思想链推理，但不协调多个工具。

代理推理： 200–300 次工具调用

基准测试：DeepSeek‑R1 仍然是数学和逻辑的强大引擎，在 MATH‑500 基准测试中达到约 97.4%。 Kimi K2 Thinking 在 BrowseComp 和 SWE‑Bench 等代理任务中处于领先地位。

基准：

成本：DeepSeek‑R1 价格低廉（输入 0.30 美元/月，输出 1.20 美元/月）。 Kimi K2 Thinking 的标准模式输入成本约为 0.60 美元/月，输出成本为 2.50 美元/月，反映了其增强的上下文和工具使用。

成本： 部署： 模型库 登月人工智能 思考 DeepSeek-V3