deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding

`) so developers can explicitly switch between fast direct responses and deeper reasoning,

which suits scenarios needing fine-grained control over cost and performance, while Kimi K2 adopts a standard OpenAI-style messages format, offering simple, plug-and-play integration for products and agents." → "> Tanto DeepSeek V3.1 como Kimi K2 han introducido sus propias plantillas de chat para que los modelos sean más fáciles de controlar e integrar en aplicaciones del mundo real:

DeepSeek V3.1 usa tokens especiales (<think> / </think>) para que los desarrolladores puedan cambiar explícitamente entre respuestas directas rápidas y un razonamiento más profundo,

lo que se adapta a escenarios que necesitan un control detallado del coste y el rendimiento, mientras que Kimi K2 adopta un formato messages estándar al estilo de OpenAI, ofreciendo una integración sencilla lista para usar para productos y agentes."

Luego los encabezados de los modos: DeepSeek V3.1 (Non-Thinking vs Thinking) → DeepSeek V3.1 (Sin pensamiento vs Con pensamiento). Non-Thinking Prefix → Prefijo sin pensamiento, el código se queda igual. Thinking Prefix → Prefijo con pensamiento, código igual. Kimi K2 (Standard Chat API) → Kimi K2 (API de chat estándar), el código se queda igual.

Luego la tabla de Dimensiones: |Dimension|DeepSeek V3.1|Kimi K2| → |Dimensión|DeepSeek V3.1|Kimi K2|. Prompt Style → Estilo de prompt, Custom format with special tokens <think> / </think> → Formato personalizado con tokens especiales <think> / </think>. Standard OpenAI Chat API format → Formato de API de chat estándar de OpenAI. Mode Control → Control de modos, Explicit separation of Thinking vs Non-Thinking → Separación explícita de Pensar vs No pensar. No explicit modes; model decides implicitly → Sin modos explícitos; el modelo decide de forma implícita. Multi-turn → Multiturno, Requires manual context stitching with tokens → Requiere unión manual del contexto con tokens. Simply append messages in array → Simplemente añade mensajes en la matriz. Flexibility → Flexibilidad, High: developers can force or disable reasoning → Alta: los desarrolladores pueden forzar o desactivar el razonamiento. Medium: relies on system prompt & parameters → Media: depende del prompt del sistema y los parámetros. Ease of Use → Facilidad de uso, More complex, strict template required → Más compleja, requiere una plantilla estricta. Simple, plug-and-play → Sencilla, lista para usar.

Luego el encabezado: “## Deepseek V3.1 VS Kimi K2: Benchmark” → “## DeepSeek V3.1 VS Kimi K2: Rendimiento en pruebas”. La imagen se queda igual. La cita: "> DeepSeek V3.1 (Thinking mode) shows clear advantages in mathematics (AIME 2025), coding (LiveCodeBench, SciCode), and long-context reasoning (AA-LCR), demonstrating strong reasoning and computational capabilities.

Kimi K2 performs somewhat weaker overall—especially in coding and math—but remains competitive in knowledge-based tasks (MMLU, GPQA).

The Non-Thinking mode of DeepSeek V3.1 usually scores slightly lower than the Thinking mode, but still matches or surpasses Kimi K2 in most cases.

Conclusion: DeepSeek V3.1 is better suited for reasoning-intensive and complex tasks, while Kimi K2 leans more toward general knowledge scenarios." → "> El modo Con pensamiento de DeepSeek V3.1 muestra ventajas claras en matemáticas (AIME 2025), programación (LiveCodeBench, SciCode) y razonamiento de contexto largo (AA-LCR), demostrando una fuerte capacidad de razonamiento y computacional.

Kimi K2 tiene un rendimiento algo más débil en general, especialmente en programación y matemáticas, pero sigue siendo competitivo en tareas basadas en conocimientos (MMLU, GPQA).

El modo Sin pensamiento de DeepSeek V3.1 suele obtener puntuaciones ligeramente inferiores al modo Con pensamiento, pero aún así iguala o supera a Kimi K2 en la mayoría de los casos.

Conclusión: DeepSeek V3.1 es más adecuado para tareas intensivas en razonamiento y complejas, mientras que Kimi K2 se inclina más por escenarios de conocimientos generales."

Luego el encabezado de velocidad: “## Deepseek V3.1 VS Kimi K2: Speed” → “## DeepSeek V3.1 VS Kimi K2: Velocidad”. La imagen se queda. La cita: "> * Kimi K2: Fast speed, low latency, and smooth overall interaction, making it well-suited for real-time conversations, application integration, and educational scenarios.

• DeepSeek V3.1 Non-Thinking: Medium response speed, suitable for tasks that require reasonable accuracy without long waiting times.
• DeepSeek V3.1 Thinking: The slowest in performance but offers the strongest reasoning and complex problem-solving capabilities, making it ideal for high-precision reasoning, complex computations, and research-oriented applications." → "> * Kimi K2: Velocidad rápida, baja latencia e interacción general fluida, lo que lo hace muy adecuado para conversaciones en tiempo real, integración de aplicaciones y escenarios educativos.
• DeepSeek V3.1 Sin pensamiento: Velocidad de respuesta media, adecuada para tareas que requieren una precisión razonable sin tiempos de espera largos.
• DeepSeek V3.1 Con pensamiento: El más lento en rendimiento, pero ofrece el razonamiento más fuerte y capacidades de resolución de problemas complejos, lo que lo hace ideal para razonamiento de alta precisión, cálculos complejos y aplicaciones orientadas a la investigación."

Luego el encabezado de la sección de código: “## Which is Better for Code Related Tasks—DeepSeek V3.1 or Kimi K2?” → “## ¿Qué modelo es mejor para tareas relacionadas con la programación: DeepSeek V3.1 o Kimi K2?”

Luego la especificación de la tarea: “Task: Implement a safe arithmetic expression evaluator.” → “Tarea: Implementar un evaluador seguro de expresiones aritméticas.” Spec → Especificación. Function: evaluate(expr: str) -> int se queda. Supports: integers, + - * /, parentheses, spaces, unary +/- (e.g., -3*(+2)). → Admite: enteros, + - * /, paréntesis, espacios, operadores unarios +/- (ej: -3*(+2)). Division is integer truncation toward zero (match Python’s int(a/b) behavior, not floor). → La división es truncación de entero hacia cero (coincide con el comportamiento de int(a/b) de Python, no con el redondeo por defecto). Must detect invalid input and raise ValueError. → Debe detectar entradas no válidas y lanzar un ValueError. No eval, ast.literal_eval, or third-party parsers. → No se permite usar eval, ast.literal_eval ni analizadores sintácticos de terceros.

Edge cases to handle → Casos límite a manejar: Multiple unary signs: --5, +-3 → Múltiples signos unarios: --5, +-3. Spaces: " 1 + ( 2*3 ) " → Espacios: " 1 + ( 2*3 ) ". Precedence & associativity: 2-3-4 == -5, 14/3 == 4, -14/3 == -4 → Precedencia y asociatividad: 2-3-4 == -5, 14/3 == 4, -14/3 == -4. Invalid: "(1+2", "2**3", "3//2", "2(3)", ")1(" → No válidos: "(1+2", "2**3", "3//2", "2(3)", ")1(".

Luego las imágenes: se quedan igual, los textos alternativos? No, las rutas se quedan. Los textos debajo de las imágenes: “Use Deepseek V3.1 in the free playground” → “Usa DeepSeek V3.1 en el playground gratuito”, “Use Kimi K2 in the free playground” → “Usa Kimi K2 en el playground gratuito”. El enlace [Start a Free trail to Test Now!] → [¡Empieza una prueba gratuita para probarlo ahora!] (la URL se queda igual).

Luego la tabla de evaluación: |Evaluation Dimension|DeepSeek V3.1|Kimi K2| → |Dimensión de evaluación|DeepSeek V3.1|Kimi K2|. Correctness → Corrección, el texto de DeepSeek: “Implements a hand-written tokenizer and recursive-descent parser. Handles multiple unary operators (--5, +-3), precedence and associativity, and division truncation toward zero (manual fix). Potential issues: division handling is overcomplicated; error messages minimal. No built-in test harness.” → “Implementa un tokenizador escrito a mano y un analizador sintáctico descendente recursivo. Maneja múltiples operadores unarios (--5, +-3), precedencia y asociatividad, y la truncación de división hacia cero (solución manual). Posibles problemas: el manejo de la división está sobrecomplicado; los mensajes de error son mínimos. No incluye un conjunto de pruebas integrado.” El texto de Kimi K2: “Uses a regex-based lexer, with explicit token classes (PLUS, MINUS, etc.). Correct truncation via int(a/b). Provides a full test suite in __main__ covering valid and invalid cases. Error handling more elegant (ValueError with message).” → “Usa un analizador léxico basado en expresiones regulares, con clases de token explícitas (PLUS, MINUS, etc.). Truncación correcta mediante int(a/b). Proporciona un conjunto de pruebas completo en __main__ que cubre casos válidos y no válidos. Manejo de errores más elegante (ValueError con mensaje).”

Code Quality → Calidad del código, DeepSeek: “Low-level manual char scanning. Feels like an “exam-solution” parser: thorough but verbose and harder to maintain. No test harness included.” → “Escaneo manual de caracteres de bajo nivel. Parece un analizador sintáctico de ‘solución de examen’: minucioso pero verboso y más difícil de mantener. No incluye conjunto de pruebas.” Kimi K2: “Cleaner modularization (Lexer, Parser, evaluate). Easier to read due to regex simplification. Provides tests, enabling faster verification.” → “Modularización más limpia (Lexer, Parser, evaluate). Más fácil de leer gracias a la simplificación de expresiones regulares. Proporciona pruebas, lo que permite una verificación más rápida.”

Style & Usability → Estilo y usabilidad, DeepSeek: “Strong at raw reasoning, builds everything from scratch. Suitable when fine-grained parsing control is needed.” → “Fuerte en razonamiento en bruto, construye todo desde cero. Adecuado cuando se necesita un control detallado del análisis sintáctico.” Kimi K2: “Optimized for developer experience: concise, tested, production-ready. More practical for immediate integration.” → “Optimizado para la experiencia del desarrollador: conciso, probado, listo para producción. Más práctico para una integración inmediata.”

Verdict → Veredicto, DeepSeek: “Strong in reasoning about edge cases and algorithm design. Demonstrates strength in building parsers from scratch, but weaker in polish and ergonomics.” → “Fuerte en el razonamiento sobre casos límite y el diseño de algoritmos. Demuestra fortaleza en la construcción de analizadores sintácticos desde cero, pero más débil en pulido y ergonomía.” Kimi K2: “Cleaner, concise, and production-friendly implementation. Slightly less rigorous parsing, but highly usable.” → “Implementación más limpia, concisa y amigable para producción. Análisis sintáctico ligeramente menos riguroso, pero muy usable.”

Conclusion → Conclusión, DeepSeek: “Choose DeepSeek V3.1 for robust correctness and algorithmic depth.” → “Elige DeepSeek V3.1 por su corrección robusta y profundidad algorítmica.” Kimi K2: “Choose Kimi K2 for developer-ready, readable, and tested code.” → “Elige Kimi K2 por un código listo para el desarrollador, legible y probado.”

Luego la sección de flujo de trabajo: "> ### 1. Building the Overall Framework → DeepSeek V3.1

• Strengths: strong reasoning, rigorous logic—great for laying down the skeleton of complex systems.
• Best for:
  • Designing interpreters/compilers, parsers, or DSLs
  • Implementing core algorithms and data structures
  • Outlining the full execution flow (classes, methods, call hierarchy)
• Outcome: a complete but somewhat verbose draft with the main logic fully in place.

2. Refining Details & Polishing Code → Kimi K2

• Strengths: concise, modular, and developer-friendly—great for cleanup and production-readiness.

• Best for:

  • Rewriting verbose logic into more elegant constructs (e.g., regex instead of manual scanning)
  • Adding tests, error handling, logging
  • Improving naming, modularization, and overall readability

• Outcome: a clean, maintainable, production-ready implementation." → "> ### 1. Construir el marco general → DeepSeek V3.1

• Puntos fuertes: razonamiento fuerte, lógica rigurosa: ideal para sentar las bases de sistemas complejos.

• Ideal para:

  • Diseñar intérpretes/compiladores, analizadores sintácticos o DSL
  • Implementar algoritmos principales y estructuras de datos
  • Delinear el flujo de ejecución completo (clases, métodos, jerarquía de llamadas)

• Resultado: un borrador completo pero algo verboso con toda la lógica principal en su sitio.

2. Refinar detalles y pulir el código → Kimi K2

• Puntos fuertes: conciso, modular y amigable para el desarrollador: ideal para la limpieza y la preparación para producción.
• Ideal para:
  • Reescribir lógica verbosa en constructos más elegantes (ej: expresiones regulares en lugar de escaneo manual)
  • Añadir pruebas, manejo de errores, registros
  • Mejorar la nomenclatura, la modularización y la legibilidad general
• Resultado: una implementación limpia, mantenible y lista para producción."

Luego el encabezado de requisitos: “## Deepseek V3.1 VS Kimi K2: System Requirements” → “## DeepSeek V3.1 VS Kimi K2: Requisitos del sistema”. La tabla: |Model & Configuration|VRAM Requirement|GPU Needs| → |Modelo y configuración|Requisito de VRAM|Necesidades de GPU|. DeepSeek V3.1 (671B） → DeepSeek V3.1 (671B), 1.5 TB VRAM → 1,5 TB de VRAM, 8xhH200 can support it → 8xH200 pueden soportarlo. Kimi K2 (Quantized) → Kimi K2 (cuantizado), 250 GB combined → 250 GB combinados, 1x 24GB GPU → 1x GPU de 24 GB. Kimi K2 (FP8) → Kimi K2 (FP8), 1 TB → 1 TB, single 8xH200 or 6xB200 pod → pod individual de 8xH200 o 6xB200.

Luego la sección de API: “## How to Access Deepseek V3.1 and Kimi K2 Through Cheap and Stable API?” → “## ¿Cómo acceder a DeepSeek V3.1 y Kimi K2 a través de una API barata y estable?” La cita: "> Novita AI has officially rolled out DeepSeek V3.1 and Kimi K2 APIs, giving developers more flexibility for high-performance AI coding and reasoning tasks. Both models are integrated with Claude Code support, making them directly useful for advanced coding workflows.

DeepSeek V3.1 Metrics

• Input Price: $0.55 per million tokens
• Output Price: $1.66 per million tokens
• Latency: 3.00s
• Throughput: 48.28 TPS

Kimi K2 Metrics

• Input Price: $0.57 per million tokens
• Output Price: $2.30 per million tokens
• Latency: 1.30s
• Throughput: 122.1 TPS" → "> Novita AI ha lanzado oficialmente las APIs de DeepSeek V3.1 y Kimi K2, dando a los desarrolladores más flexibilidad para tareas de programación y razonamiento con IA de alto rendimiento. Ambos modelos están integrados con soporte para Claude Code, por lo que son directamente útiles para flujos de trabajo de programación avanzados.

Métricas de DeepSeek V3.1

• Precio de entrada: $0,55 por millón de tokens
• Precio de salida: $1,66 por millón de tokens
• Latencia: 3,00 s
• Rendimiento: 48,28 TPS

Métricas de Kimi K2

• Precio de entrada: $0,57 por millón de tokens
• Precio de salida: $2,30 por millón de tokens
• Latencia: 1,30 s
• Rendimiento: 122,1 TPS"

Luego los pasos: Step 1: Log In and Access the Model Library → Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos. El texto: “Log in to your account and click on the Model Library button.” → “Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón de Biblioteca de modelos.” La imagen se queda. [Try Deepseek V3.1 and Kimi K2 Now!] → [¡Prueba DeepSeek V3.1 y Kimi K2 ahora!] (URL se queda).

Step 2: Choose Your Model → Paso 2: Elige tu modelo. Texto: “Browse through the available options and select the model that suits your needs.” → “Explora las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.” Imagen se queda.

Step 3: Start Your Free Trial → Paso 3: Comienza tu prueba gratuita. Texto: “Begin your free trial to explore the capabilities of the selected model.” → “Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.” Imagen se queda.

Step 4: Get Your API Key → Paso 4: Obtén tu clave de API. Texto: “To authenticate with the API, we will provide you with a new API key. Entering the “Settings“ page, you can copy the API key as indicated in the image.” → “Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave de API. Entrando en la página de “Ajustes”, puedes copiar la clave de API como se indica en la imagen.” Imagen se queda.

Step 5: Install the API → Paso 5: Instala la API. Texto: “Install API using the package manager specific to your programming language. After installation, import the necessary libraries into your development environment. Initialize the API with your API key to start interacting with Novita AI LLM. This is an example of using chat completions API for python users.” → “Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación. Después de la instalación, importa las librerías necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave de API para empezar a interactuar con el LLM de Novita AI. Este es un ejemplo de uso de la API de finalizaciones de chat para usuarios de Python.” El código se queda exactamente igual, no se toca.

Luego el párrafo final: “Overall, DeepSeek V3.1 excels at reasoning-intensive, math-heavy, and code-related tasks, making it a strong choice when accuracy and logical depth are paramount. Its Thinking mode pushes the limits of complex problem-solving, while Non-Thinking offers a balance of speed and quality. Kimi K2 shines in general knowledge tasks, real-time applications, and seamless integration, thanks to its faster response speed, higher throughput, and plug-and-play API. For developers, a hybrid workflow can be effective: use DeepSeek V3.1 to design and reason through complex frameworks, then rely on Kimi K2 to refine, test, and productionize the implementation.” → “En general, DeepSeek V3.1 destaca en tareas intensivas en razonamiento, con mucha carga matemática y relacionadas con la programación, por lo que es una opción muy sólida cuando la precisión y la profundidad lógica son prioritarias. Su modo Con pensamiento lleva al límite la resolución de problemas complejos, mientras que el modo Sin pensamiento ofrece un equilibrio entre velocidad y calidad. Kimi K2 brilla en tareas de conocimientos generales, aplicaciones en tiempo real e integración sin fisuras, gracias a su velocidad de respuesta más rápida, mayor rendimiento y API lista para usar. Para los desarrolladores, un flujo de trabajo híbrido puede ser eficaz: usa DeepSeek V3.1 para diseñar y razonar sobre marcos complejos, luego confía en Kimi K2 para refinar, probar y llevar la implementación a producción.”

Luego la sección de preguntas frecuentes: “#### Frequently Asked Questions” → “#### Preguntas frecuentes”. Which model is better for coding tasks? → ¿Qué modelo es mejor para tareas de programación? Respuesta: “DeepSeek V3.1 (Thinking mode) is stronger in algorithmic reasoning and edge-case handling, making it ideal for building frameworks and complex parsers. Kimi K2 produces cleaner, more modular code with built-in tests, making it developer-friendly for refinement and integration.” → “El modo Con pensamiento de DeepSeek V3.1 es más fuerte en el razonamiento algorítmico y el manejo de casos límite, por lo que es ideal para construir marcos y analizadores sintácticos complejos. Kimi K2 genera código más limpio y modular con pruebas integradas, por lo que es amigable para el desarrollador para su refinamiento e integración.”

How do the two models differ in performance speed? → ¿En qué se diferencian los dos modelos en velocidad de rendimiento? Respuesta: “Kimi K2 is significantly faster, with lower latency and higher throughput, making it suitable for real-time conversations and educational scenarios. DeepSeek V3.1 is slower, especially in Thinking mode, but delivers stronger reasoning and accuracy for research or computation-heavy use cases.” → “Kimi K2 es significativamente más rápido, con menor latencia y mayor rendimiento, por lo que es adecuado para conversaciones en tiempo real y escenarios educativos. DeepSeek V3.1 es más lento, especialmente en el modo Con pensamiento, pero ofrece un razonamiento y una precisión más fuertes para casos de uso de investigación o con mucha carga computacional.”

Which should I choose for general use? → ¿Cuál debería elegir para uso general? Respuesta: “If your priority is robust reasoning and coding accuracy, choose DeepSeek V3.1. If you need speed, smooth integration, and high throughput, choose Kimi K2. Many teams benefit from combining both: DeepSeek for framework design, Kimi for refinement and deployment.” → “Si tu prioridad es el razonamiento robusto y la precisión en programación, elige DeepSeek V3.1. Si necesitas velocidad, integración fluida y alto rendimiento, elige Kimi K2. Muchos equipos se benefician de combinar ambos: DeepSeek para el diseño de marcos, Kimi para el refinamiento y el despliegue.”

Luego la cita de Novita AI: “> Novita AI is the All-in-one cloud platform that empowers your AI ambitions. Integrated APIs, serverless, GPU Instance — the cost-effective tools you need. Eliminate infrastructure, start free, and make your AI vision a reality.” → “> Novita AI es la plataforma cloud todo en uno que potencia tus ambiciones en IA. APIs integradas, sin servidor, instancias de GPU: las herramientas económicas que necesitas. Elimina la infraestructura, empieza gratis y haz realidad tu visión de la IA.”

Luego la sección de lecturas recomendadas: “#### Recommend Reading” → “#### Lecturas recomendadas”. Los enlaces: Qwen 3 in RAG Pipelines: All-in-One LLM, Embedding, and Reranking Models → Qwen 3 en pipelines RAG: LLM, embedding y modelos de reranking todo en uno. How to access GLM 4.5V for Image Understanding and Visual QA → Cómo acceder a GLM 4.5V para comprensión de imágenes y preguntas y respuestas visuales. DeepSeek R1 0528 Cost: API, GPU, On-Prem Comparison → Coste de DeepSeek R1 0528: Comparativa de API, GPU y despliegue local.

Ahora, hay que asegurarse de que no se tradujo nada que no deba: los códigos, las URLs, las rutas de imágenes, los nombres de modelos (DeepSeek V3.1, Kimi K2, Novita AI, Claude Code, etc.), los parámetros de API, los tokens especiales (<think>, </think>, messages, etc.), todo se queda igual. Los enlaces se mantienen intactos. Las rutas de imágenes como /uploads/2025/08/Frame-10-2.webp se quedan igual.

También, el frontmatter: el campo locale lo pongo en es, el translationKey es el slug que dieron: deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding. El wpSlug ya está, pero si el translationKey faltaba, lo ponemos, pero aquí el usuario dijo que si falta lo pongamos, pero en el frontmatter original no tiene translationKey, así que lo agregamos? Wait el usuario dijo: “Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” Oh right, el frontmatter original no tiene translationKey, así que lo agregamos con el valor del slug.

Wait el frontmatter original es:

title: “DeepSeek V3.1 vs Kimi K2: Which Model Should You Use for Coding” description: “Compare DeepSeek V3.1 vs Kimi K2 in our comprehensive review, focused on their unique features and performance in AI applications.” pubDate: “2025-08-31 19:00:00” updatedDate: “2025-08-26 03:16:03” wpSlug: “deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding” canonical: “/deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“AI Model Comparison”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-10-2.webp” isSticky: false readingMinutes: 7 wordpressId: 16678

Así que le agregamos locale: es, y translationKey: “deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding”, ¿verdad? Porque el usuario dijo que si falta translationKey, lo pongamos con el slug proporcionado.

Wait el usuario dijo: “Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present. Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” Así que sí, agregamos locale: es, y translationKey con el slug, porque no está en el frontmatter original.

Ahora, revisar que no haya errores: por ejemplo, “MoE” se queda, “MuonClip” se queda, “AIME 2025”, “LiveCodeBench”, “SciCode”, “AA-LCR”, “MMLU”, “GPQA” son nombres de benchmarks, no se traducen. “Artificial analysis” es el nombre del sitio, se queda? Wait el enlace es Artificial analysis, así que el texto del enlace es “Artificial analysis”, ¿se traduce? Wait no, es el nombre del sitio, mejor dejarlo? Wait no, el usuario dijo no traducir nombres de productos, sitios? Wait las reglas: “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” Oh right, “Artificial analysis” es el nombre del producto/sitio, así que no se traduce. Wait pero el texto alrededor sí. Wait la cita es “From Artificial analysis” → “De Artificial analysis” se queda el nombre del enlace igual, porque es un producto/sitio.

También, “Novita AI” es el nombre del producto, no se traduce. “Claude Code” es un producto, no se traduce. “Unsloth” es un producto, no se traduce. Los nombres de los modelos se quedan igual.

Otra cosa: los números con decimales, en español se usa coma como separador decimal, así que $0.55 → $0,55, 3.00s → 3,00 s, etc. Eso es correcto para español.

Wait el usuario dijo locale es, que es español, así que los separadores decimales son comas, los miles son puntos, pero en los precios no hay miles, así que solo cambiar el punto por coma en los decimales.

Ahora, armar todo el Markdown con el frontmatter actualizado, luego el cuerpo traducido, manteniendo todos los elementos que no se deben traducir.

Wait también, “pubDate”, “updatedDate”, etc. son nombres de campos del frontmatter, no se traducen, se quedan igual. Las categorías y tags: [“Novita AI”] se queda, [“AI Model Comparison”] → ¿se traduce? Wait el usuario dijo no traducir nombres de productos, pero “AI Model Comparison” es un tag, ¿se traduce? Wait las reglas: no traducir nombres de productos, modelos, URLs, etc. Los tags son metadatos, pero el usuario dijo traducir el texto visible. Wait “AI Model Comparison” es un tag, ¿lo traduzco? Wait el usuario dijo “Translate title and description values when present.” Los tags no son título ni descripción, pero el texto visible del tag es “AI Model Comparison”, ¿se traduce? Wait vamos a ver las reglas de nuevo: “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” Los tags no están en esa lista, pero son metadatos. Wait pero el usuario quiere traducir el post para lectores hispanohablantes, así que el tag “AI Model Comparison” se puede traducir a “Comparación de modelos de IA”? Wait pero wait, el wpSlug es el mismo, no importa. Wait pero vamos a confirmar: el usuario dijo “Translate Markdown blog posts for developer readers. Return only the translated Markdown document. Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present.” Así que los campos del frontmatter: title y description se traducen, los demás campos se quedan igual, incluyendo tags? Wait no, los tags son valores, pero no son título ni descripción. Wait pero el tag es “AI Model Comparison”, que es texto visible en el blog, así que lo puedo traducir? Wait pero no es un nombre de producto, así que sí. Wait pero vamos a ver: el usuario dijo no traducir nombres de productos, etc. “AI Model Comparison” no es un nombre de producto, es una categoría, así que se puede traducir a “Comparación de modelos de IA”. Pero wait, si el blog lo usa para filtrar, tal vez sea mejor dejarlo? No, el usuario quiere la traducción del post, así que el texto visible se traduce. Wait pero vamos a ver el ejemplo: el campo categories es [“Novita AI”], que es un nombre de producto, así que no se traduce. El tag es [“AI Model Comparison”], que no es un nombre de producto, así que se traduce a [“Comparación de modelos de IA”]. Sí, eso tiene sentido.

Wait pero otra cosa: el campo author es “Novita AI”, que es un nombre de producto/empresa, no se traduce, se queda igual.

Ahora, armar el frontmatter completo:

---

title: “DeepSeek V3.1 vs Kimi K2: ¿Qué modelo deberías usar para programar?” description: “Compara DeepSeek V3.1 vs Kimi K2 en nuestra revisión exhaustiva, centrada en sus características únicas y rendimiento en aplicaciones de IA.” pubDate: “2025-08-31 19:00:00” updatedDate: “2025-08-26 03:16:03” wpSlug: “deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding” canonical: “/deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“Comparación de modelos de IA”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-10-2.webp” isSticky: false readingMinutes: 7 wordpressId: 16678 locale: es translationKey: “deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding”

Sí, porque el usuario dijo agregar locale y translationKey si falta, que es el caso.

Ahora, revisar todo el cuerpo para que no haya errores de traducción, que los términos técnicos sean correctos: MoE se queda, porque es un término técnico (Mixture of Experts), MuonClip es un optimizador, se queda. AIME, LiveCodeBench, SciCode, AA-LCR, MMLU, GPQA son nombres de benchmarks, no se traducen. VRAM se queda, GPU se queda, FP8 se queda, TPS se queda, API se queda, LLM se queda, DSL se queda, regex se queda, etc.

Wait “agentic reinforcement” lo traduje a “refuerzo agentico”, que es el término correcto en español para IA agentica. “Hybrid inference” → “Inferencia híbrida”, correcto. “Recursive-descent parser” → “analizador sintáctico descendente recursivo”, correcto. “Tokenizer” → “tokenizador”, correcto. “Lexer” → “analizador léxico”, correcto. “Test harness” → “conjunto de pruebas” o “entorno de pruebas”, pero usé “conjunto de pruebas” que es correcto. “Production-ready” → “listo para producción”, correcto. “Throughput” → “rendimiento”, correcto en este contexto. “Latency” → “latencia”, correcto.

Otra cosa: “Non-Thinking” lo traduje a “Sin pensamiento”, “Thinking” a “Con pensamiento”, que es correcto, porque se refiere al modo de razonamiento del modelo.

Wait en la tabla de especificaciones, “Activated per Token” → “Activados por token”, correcto. “Experts” → “Expertos”, correcto. “Context Window” → “Ventana de contexto”, correcto.

En la sección de velocidad, “smooth overall interaction” → “interacción general fluida”, correcto. “real-time conversations” → “conversaciones en tiempo real”, correcto.

En la sección de la tarea de programación, “safe arithmetic expression evaluator” → “evaluador seguro de expresiones aritméticas”, correcto. “unary +/-” → “operadores unarios +/-”, correcto. “integer truncation toward zero” → “truncación de entero hacia cero”, correcto, que es el término técnico usado en español para ese comportamiento de división.

En la sección de requisitos del sistema, “Quantized” → “cuantizado”, correcto. “pod” → “pod”, que es un término técnico de GPU, se queda igual.

En la sección de API, “rolled out” → “lanzado oficialmente”, correcto. “high-performance AI coding and reasoning tasks” → “tareas de programación y razonamiento con IA de alto rendimiento”, correcto. “advanced coding workflows” → “flujos de trabajo de programación avanzados”, correcto.

En los pasos, “Model Library” → “Biblioteca de modelos”, correcto. “Settings page” → “página de Ajustes”, correcto. “package manager” → “gestor de paquetes”, correcto. “chat completions API” → “API de finalizaciones de chat”, correcto, que es el término oficial en español de OpenAI.

En el párrafo final, “reasoning-intensive” → “intensivas en razonamiento”, correcto. “math-heavy” → “con mucha carga matemática”, correcto. “paramount” → “prioritarias”, correcto. “pushes the limits” → “lleva al límite”, correcto. “shines in” → “brilla en”, correcto. “seamless integration” → “integración sin fisuras”, correcto. “hybrid workflow” → “flujo de trabajo híbrido”, correcto. “productionize” → “llevar a producción”, correcto.

En las preguntas frecuentes, “edge-case handling” → “manejo de casos límite”, correcto. “developer-friendly” → “amigable para el desarrollador”, correcto. “computation-heavy use cases” → “casos de uso con mucha carga computacional”, correcto. “smooth integration” → “integración fluida”, correcto.

En la cita de Novita AI, “All-in-one cloud platform” → “plataforma cloud todo en uno”, correcto. “Integrated APIs, serverless, GPU Instance” → “APIs integradas, sin servidor, instancias de GPU”, correcto. “cost-effective tools” → “herramientas económicas”, correcto. “Eliminate infrastructure” → “Elimina la infraestructura”, correcto. “make your AI vision a reality” → “haz realidad tu visión de la IA”, correcto.

En las lecturas recomendadas, “RAG Pipelines” → “pipelines RAG”, correcto, RAG es un acrónimo que se queda igual. “All-in-One LLM, Embedding, and Reranking Models” → “LLM, embedding y modelos de reranking todo en uno”, correcto, LLM se queda, embedding y reranking son términos técnicos que se usan igual en español. “Image Understanding and Visual QA” → “comprensión de imágenes y preguntas y respuestas visuales”, correcto, QA es Question Answering, se puede dejar como QA o traducir, pero en el contexto técnico se suele dejar QA, pero lo traduje a “preguntas y respuestas” para que sea más claro para hispanohablantes. Wait pero “Visual QA” es un término común, ¿lo dejo como “Visual QA”? No, el usuario quiere traducir el texto, así que “preguntas y respuestas visuales” es mejor. El tercer enlace: “DeepSeek R1 0528 Cost: API, GPU, On-Prem Comparison” → “Coste de DeepSeek R1 0528: Comparativa de API, GPU y despliegue local”, correcto, On-Prem es On-Premise, que se traduce a “despliegue local” o “en local”, que es más claro.

Ahora, revisar que no se haya traducido ningún código: los bloques de código de los prefijos de DeepSeek y Kimi se quedan exactamente iguales, el bloque de código de Python se queda exactamente igual, todos los tokens, las variables, el código se mantiene intacto. Las URLs se quedan iguales, las rutas de imágenes se quedan iguales. Los nombres de modelos, productos, sitios se quedan iguales: DeepSeek V3.1, Kimi K2, Novita AI, Claude Code, Artificial analysis, Unsloth, AIME, LiveCodeBench, SciCode, AA-LCR, MMLU, GPQA, MoE, MuonClip, etc.

Wait “Artificial analysis” es el nombre del sitio, así que no se traduce, lo dejé igual, correcto. “Unsloth” es el nombre de la herramienta, no se traduce, correcto.

Otra cosa: en la tabla de especificaciones, el original tiene “Deepseek V3.1” con s minúscula en Deepseek, pero el nombre correcto es DeepSeek con S mayúscula, ¿lo corrijo? Wait el usuario dijo no traducir nombres de modelos, pero si hay un error de escritura, ¿lo corrijo? Wait el original tiene “Deepseek V3.1” en el encabezado de la tabla, pero en el texto es “DeepSeek V3.1”. Wait el usuario dijo preservar el Markdown, pero si es un error de escritura, ¿lo dejo? Wait no, el nombre del modelo es DeepSeek, así que en el encabezado de la tabla lo puedo poner como DeepSeek V3.1, pero wait el usuario dijo no modificar el contenido excepto la traducción. Wait el original tiene “## Deepseek V3.1 VS Kimi K2: Technical Specifications”, con Deepseek con s minúscula. ¿Lo dejo así o lo corrijo? Wait el usuario dijo “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” Pero el nombre del modelo es DeepSeek, así que tal vez es un error tipográfico en el original. Pero para ser fiel, ¿lo dejo como Deepseek? Wait no, porque es un nombre propio, la escritura correcta es DeepSeek. Pero wait el usuario dijo no traducir nombres de modelos, pero no dijo corregir errores. Hmm. Wait en el texto del cuerpo, el original usa “DeepSeek V3.1” con S mayúscula, solo en los encabezados de las secciones tiene “Deepseek” con s minúscula. Tal vez es un error del autor. Pero para ser fiel al original, ¿lo dejo como está? O lo corrijo? Wait el usuario quiere la traducción, no la corrección de errores. Así que lo dejo como “Deepseek” en los encabezados, como está en el original, para no modificar el contenido original. Wait pero el nombre es DeepSeek, pero el usuario dijo preservar el Markdown, así que si el original tiene Deepseek, lo dejamos. Wait vamos a comprobar el original: sí, los encabezados de las secciones son “## Deepseek V3.1 VS Kimi K2: Technical Specifications”, “## Deepseek V3.1 VS Kimi K2: Benchmark”, “## Deepseek V3.1 VS Kimi K2: Speed”, “## Deepseek V3.1 VS Kimi K2: System Requirements”. Así que los dejamos con “Deepseek” como en el original, para no modificar el contenido.

Wait pero en la traducción, el título es “DeepSeek V3.1 vs Kimi K2: ¿Qué modelo deberías usar para programar?”, con S mayúscula, porque es el nombre correcto, pero los encabezados de sección los dejamos como “Deepseek” como en el original, para ser fieles.

Otra cosa: el original tiene “vs” en la primera frase, entre los enlaces, lo traduje a “frente a”, que es correcto.

Wait en la primera frase, el original tiene “vs” sin espacio, lo dejé como “frente a”, correcto.

Ahora, armar todo el documento, asegurándose de que el formato Markdown es igual, las tablas están bien, los bloques de código están intactos, las imágenes tienen las mismas rutas, los enlaces son los mismos.

Wait también, en el código de Python, el comentario “# or False” se queda igual, el código se mantiene intacto, no se traduce nada.

Otra revisión: la cita de la sección de benchmark, el original tiene “Conclusion: …”, lo traduje a “Conclusión: …”, correcto.

En la sección de velocidad, la cita tiene “* Kimi K2: …”, lo mantuve igual, correcto.

En la sección de la tarea de programación, las listas de casos límite se mantienen igual, los ejemplos de código no se traducen, correcto.

En la tabla de evaluación, los nombres de las dimensiones se traducen, el contenido de las celdas se traduce, correcto.

En la sección de flujo de trabajo, las listas se mantienen, los puntos fuertes, mejor para, resultado se traducen, correcto.

En la sección de requisitos, la tabla se traduce, los valores se mantienen, correcto.

En la sección de API, los pasos se traducen, las imágenes se mantienen, el código se mantiene, correcto.

En las preguntas frecuentes, las preguntas y respuestas se traducen, correcto.

En la cita de Novita AI, se traduce, correcto.

En las lecturas recomendadas, los títulos de los enlaces se traducen, las URLs se mantienen, correcto.

Ahora, escribir el documento completo, con el frontmatter actualizado, luego el cuerpo traducido, manteniendo todos los elementos intactos.

title: “DeepSeek V3.1 vs Kimi K2: ¿Qué modelo deberías usar para programar?” description: “Compara DeepSeek V3.1 vs Kimi K2 en nuestra revisión exhaustiva, centrada en sus características únicas y rendimiento en aplicaciones de IA.” pubDate: “2025-08-31 19:00:00” updatedDate: “2025-08-26 03:16:03” wpSlug: “deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding” canonical: “/deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“Comparación de modelos de IA”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-10-2.webp” isSticky: false readingMinutes: 7 wordpressId: 16678 locale: es translationKey: “deepseek-v3-1-vs-kimi-k2-which-model-should-you-use-for-coding”

Al crear aplicaciones fiables impulsadas por IA, los desarrolladores suelen enfrentarse a una disyuntiva entre capacidad de razonamiento profundo y usabilidad práctica. Este artículo aborda ese reto comparando DeepSeek V3.1 frente a Kimi K2 y mostrando cómo se complementan entre sí. En la práctica, un flujo de trabajo híbrido puede ser muy eficaz

Deepseek V3.1 VS Kimi K2: Especificaciones técnicas

Característica	DeepSeek V3.1	Kimi K2
Parámetros totales	671B	1 billón
Activados por token	~37B	~32B
Expertos	257 (8 activos/token)	384 (8 activos/token)
Ventana de contexto	128K tokens	128K tokens
Arquitectura	MoE (MLA), balanceo de carga eficiente	MoE + optimizador MuonClip, refuerzo agentico
Modos especiales	Inferencia híbrida (Pensar / No pensar)	Enfocado en tareas agenticas (variante Instruct)

Tanto DeepSeek V3.1 como Kimi K2 han introducido sus propias plantillas de chat para que los modelos sean más fáciles de controlar e integrar en aplicaciones del mundo real:

DeepSeek V3.1 usa tokens especiales (<think> / </think>) para que los desarrolladores puedan cambiar explícitamente entre respuestas directas rápidas y un razonamiento más profundo,

lo que se adapta a escenarios que necesitan un control detallado del coste y el rendimiento, mientras que Kimi K2 adopta un formato messages estándar al estilo de OpenAI, ofreciendo una integración sencilla lista para usar para productos y agentes.

DeepSeek V3.1 (Sin pensamiento vs Con pensamiento)

Prefijo sin pensamiento

You are DeepSeek V3.1.
<｜User｜>What is RLHF?
<｜Assistant｜></think>

Prefijo con pensamiento

You are DeepSeek V3.1.
<｜User｜>What is RLHF?
<｜Assistant｜><think>

Kimi K2 (API de chat estándar)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are Kimi, an AI assistant."},
    {"role": "user", "content": "What is RLHF?"}
]

Dimensión	DeepSeek V3.1	Kimi K2
Estilo de prompt	Formato personalizado con tokens especiales <think> / </think>	Formato de API de chat estándar de OpenAI
Control de modos	Separación explícita de Pensar vs No pensar	Sin modos explícitos; el modelo decide de forma implícita
Multiturno	Requiere unión manual del contexto con tokens	Simplemente añade mensajes en la matriz
Flexibilidad	Alta: los desarrolladores pueden forzar o desactivar el razonamiento	Media: depende del prompt del sistema y los parámetros
Facilidad de uso	Más compleja, requiere una plantilla estricta	Sencilla, lista para usar

Deepseek V3.1 VS Kimi K2: Rendimiento en pruebas

El modo Con pensamiento de DeepSeek V3.1 muestra ventajas claras en matemáticas (AIME 2025), programación (LiveCodeBench, SciCode) y razonamiento de contexto largo (AA-LCR), demostrando una fuerte capacidad de razonamiento y computacional.

Kimi K2 tiene un rendimiento algo más débil en general, especialmente en programación y matemáticas, pero sigue siendo competitivo en tareas basadas en conocimientos (MMLU, GPQA).

El modo Sin pensamiento de DeepSeek V3.1 suele obtener puntuaciones ligeramente inferiores al modo Con pensamiento, pero aún así iguala o supera a Kimi K2 en la mayoría de los casos.

Conclusión: DeepSeek V3.1 es más adecuado para tareas intensivas en razonamiento y complejas, mientras que Kimi K2 se inclina más por escenarios de conocimientos generales.

Deepseek V3.1 VS Kimi K2: Velocidad

De Artificial analysis

• Kimi K2: Velocidad rápida, baja latencia e interacción general fluida, lo que lo hace muy adecuado para conversaciones en tiempo real, integración de aplicaciones y escenarios educativos.
• DeepSeek V3.1 Sin pensamiento: Velocidad de respuesta media, adecuada para tareas que requieren una precisión razonable sin tiempos de espera largos.
• DeepSeek V3.1 Con pensamiento: El más lento en rendimiento, pero ofrece el razonamiento más fuerte y capacidades de resolución de problemas complejos, lo que lo hace ideal para razonamiento de alta precisión, cálculos complejos y aplicaciones orientadas a la investigación.

¿Qué modelo es mejor para tareas relacionadas con la programación: DeepSeek V3.1 o Kimi K2?

Tarea: Implementar un evaluador seguro de expresiones aritméticas.

Especificación

• Función: evaluate(expr: str) -> int
• Admite: enteros, + - * /, paréntesis, espacios, operadores unarios +/- (ej: -3*(+2)).
• La división es truncación de entero hacia cero (coincide con el comportamiento de int(a/b) de Python, no con el redondeo por defecto).
• Debe detectar entradas no válidas y lanzar un ValueError.
• No se permite usar eval, ast.literal_eval ni analizadores sintácticos de terceros.

Casos límite a manejar

• Múltiples signos unarios: --5, +-3
• Espacios: " 1 + ( 2*3 ) "
• Precedencia y asociatividad: 2-3-4 == -5, 14/3 == 4, -14/3 == -4
• No válidos: "(1+2", "2**3", "3//2", "2(3)", ")1("

Usa DeepSeek V3.1 en el playground gratuito

Usa Kimi K2 en el playground gratuito

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Dimensión de evaluación	DeepSeek V3.1	Kimi K2
Corrección	Implementa un tokenizador escrito a mano y un analizador sintáctico descendente recursivo. Maneja múltiples operadores unarios (--5, +-3), precedencia y asociatividad, y la truncación de división hacia cero (solución manual). Posibles problemas: el manejo de la división está sobrecomplicado; los mensajes de error son mínimos. No incluye un conjunto de pruebas integrado.	Usa un analizador léxico basado en expresiones regulares, con clases de token explícitas (PLUS, MINUS, etc.). Truncación correcta mediante int(a/b). Proporciona un conjunto de pruebas completo en __main__ que cubre casos válidos y no válidos. Manejo de errores más elegante (ValueError con mensaje).
Calidad del código	Escaneo manual de caracteres de bajo nivel. Parece un analizador sintáctico de “solución de examen”: minucioso pero verboso y más difícil de mantener. No incluye conjunto de pruebas.	Modularización más limpia (Lexer, Parser, evaluate). Más fácil de leer gracias a la simplificación de expresiones regulares. Proporciona pruebas, lo que permite una verificación más rápida.
Estilo y usabilidad	Fuerte en razonamiento en bruto, construye todo desde cero. Adecuado cuando se necesita un control detallado del análisis sintáctico.	Optimizado para la experiencia del desarrollador: conciso, probado, listo para producción. Más práctico para una integración inmediata.
Veredicto	Fuerte en el razonamiento sobre casos límite y el diseño de algoritmos. Demuestra fortaleza en la construcción de analizadores sintácticos desde cero, pero más débil en pulido y ergonomía.	Implementación más limpia, concisa y amigable para producción. Análisis sintáctico ligeramente menos riguroso, pero muy usable.
Conclusión	Elige DeepSeek V3.1 por su corrección robusta y profundidad algorítmica.	Elige Kimi K2 por un código listo para el desarrollador, legible y probado.

1. Construir el marco general → DeepSeek V3.1

• Puntos fuertes: razonamiento fuerte, lógica rigurosa: ideal para sentar las bases de sistemas complejos.
• Ideal para:
  • Diseñar intérpretes/compiladores, analizadores sintácticos o DSL
  • Implementar algoritmos principales y estructuras de datos
  • Delinear el flujo de ejecución completo (clases, métodos, jerarquía de llamadas)
• Resultado: un borrador completo pero algo verboso con toda la lógica principal en su sitio.

2. Refinar detalles y pulir el código → Kimi K2

• Puntos fuertes: conciso, modular y amigable para el desarrollador: ideal para la limpieza y la preparación para producción.
• Ideal para:
  • Reescribir lógica verbosa en constructos más elegantes (ej: expresiones regulares en lugar de escaneo manual)
  • Añadir pruebas, manejo de errores, registros
  • Mejorar la nomenclatura, la modularización y la legibilidad general
• Resultado: una implementación limpia, mantenible y lista para producción.

Deepseek V3.1 VS Kimi K2: Requisitos del sistema

Modelo y configuración	Requisito de VRAM	Necesidades de GPU
DeepSeek V3.1 (671B）	1,5 TB de VRAM	8xH200 pueden soportarlo
Kimi K2 (cuantizado)	250 GB combinados	1x GPU de 24 GB
Kimi K2 (FP8)	1 TB	Pod individual de 8xH200 o 6xB200

¿Cómo acceder a DeepSeek V3.1 y Kimi K2 a través de una API barata y estable?

Novita AI ha lanzado oficialmente las APIs de DeepSeek V3.1 y Kimi K2, dando a los desarrolladores más flexibilidad para tareas de programación y razonamiento con IA de alto rendimiento. Ambos modelos están integrados con soporte para Claude Code, por lo que son directamente útiles para flujos de trabajo de programación avanzados.

Métricas de DeepSeek V3.1

• Precio de entrada: $0,55 por millón de tokens
• Precio de salida: $1,66 por millón de tokens
• Latencia: 3,00 s
• Rendimiento: 48,28 TPS

Métricas de Kimi K2

• Precio de entrada: $0,57 por millón de tokens
• Precio de salida: $2,30 por millón de tokens
• Latencia: 1,30 s
• Rendimiento: 122,1 TPS

Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos

Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón de Biblioteca de modelos.

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Paso 2: Elige tu modelo

Explora las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.

Paso 3: Comienza tu prueba gratuita

Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.

Paso 4: Obtén tu clave de API

Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave de API. Entrando en la página de “Ajustes”, puedes copiar la clave de API como se indica en la imagen.

Paso 5: Instala la API

Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.

Después de la instalación, importa las librerías necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave de API para empezar a interactuar con el LLM de Novita AI. Este es un ejemplo de uso de la API de finalizaciones de chat para usuarios de Python.

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.novita.ai/openai"
api_key = "<Your API Key>"
model = "deepseek/deepseek-v3.1"

client = OpenAI(
    base_url=base_url,
    api_key=api_key,
)

stream = True # or False
max_tokens = 1000

response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    extra_body={
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

En general, DeepSeek V3.1 destaca en tareas intensivas en razonamiento, con mucha carga matemática y relacionadas con la programación, por lo que es una opción muy sólida cuando la precisión y la profundidad lógica son prioritarias. Su modo Con pensamiento lleva al límite la resolución de problemas complejos, mientras que el modo Sin pensamiento ofrece un equilibrio entre velocidad y calidad. Kimi K2 brilla en tareas de conocimientos generales, aplicaciones en tiempo real e integración sin fisuras, gracias a su velocidad de respuesta más rápida, mayor rendimiento y API lista para usar. Para los desarrolladores, un flujo de trabajo híbrido puede ser eficaz: usa DeepSeek V3.1 para diseñar y razonar sobre marcos complejos, luego confía en Kimi K2 para refinar, probar y llevar la implementación a producción.

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo es mejor para tareas de programación?

El modo Con pensamiento de DeepSeek V3.1 es más fuerte en el razonamiento algorítmico y el manejo de casos límite, por lo que es ideal para construir marcos y analizadores sintácticos complejos. Kimi K2 genera código más limpio y modular con pruebas integradas, por lo que es amigable para el desarrollador para su refinamiento e integración.

¿En qué se diferencian los dos modelos en velocidad de rendimiento?

Kimi K2 es significativamente más rápido, con menor latencia y mayor rendimiento, por lo que es adecuado para conversaciones en tiempo real y escenarios educativos. DeepSeek V3.1 es más lento, especialmente en el modo Con pensamiento, pero ofrece un razonamiento y una precisión más fuertes para casos de uso de investigación o con mucha carga computacional.

¿Cuál debería elegir para uso general?

Si tu prioridad es el razonamiento robusto y la precisión en programación, elige DeepSeek V3.1. Si necesitas velocidad, integración fluida y alto rendimiento, elige Kimi K2. Muchos equipos se benefician de combinar ambos: DeepSeek para el diseño de marcos, Kimi para el refinamiento y el despliegue.

Novita AI es la plataforma cloud todo en uno que potencia tus ambiciones en IA. APIs integradas, sin servidor, instancias de GPU: las herramientas económicas que necesitas. Elimina la infraestructura, empieza gratis y haz realidad tu visión de la IA.

Lecturas recomendadas

Qwen 3 en pipelines RAG: LLM, embedding y modelos de reranking todo en uno

Cómo acceder a GLM 4.5V para comprensión de imágenes y preguntas y respuestas visuales

Coste de DeepSeek R1 0528: Comparativa de API, GPU y despliegue local