Kimi K2.5 y DeepSeek V3.2 son dos de las familias de modelos grandes más discutidas hoy en día, cada una adoptada en un rango creciente de aplicaciones del mundo real.
Esta publicación compara los dos modelos en dimensiones que importan en la práctica: grupos de benchmarks (razonamiento, uso de herramientas agentivas, confiabilidad en contexto largo y codificación), velocidad y latencia, y costo. También incluimos resultados de LM Arena para reflejar la preferencia humana en enfrentamientos reales. Además, destacamos diferencias clave de capacidad, como el soporte de entrada multimodal, que pueden afectar materialmente el diseño de sistemas de producción.
Al final de esta comparación, deberías tener una idea clara de dónde sobresale cada modelo, las compensaciones involucradas y cómo elegir basado en tu carga de trabajo en lugar de una sola métrica.
Introducción básica
| Kimi K2.5 | DeepSeek V3.2 | |
| Publicador | Moonshot AI | DeepSeek |
| Arquitectura / Parámetros |
Arquitectura MoE, ~1T de parámetros totales, ~32B de parámetros activos | Arquitectura MoE, ~671B de parámetros totales, ~37B activados por token |
| Arquitectura / parámetros (declarado públicamente) | K2 se describe como MoE, ~1T de parámetros totales / 32B activos en precios/documentación de Moonshot | Página del modelo DeepSeek-V3.2 (distribución comunitaria) |
| Longitud de contexto en Novita AI | 262,144 tokens | 163,840 tokens |
| Entradas/Salidas compatibles | Texto, Imagen, Video → Texto | Texto → Texto |
Comparación de benchmarks
Ambas familias de modelos suelen exponer dos comportamientos en tiempo de ejecución en la práctica:
- No pensante: optimizado para velocidad/experiencia de usuario y tareas generales
- Pensante: optimizado para razonamiento de múltiples pasos más difícil y planificación de agentes (a costa de latencia)
A través de los cuatro grupos de benchmarks, Kimi K2.5 es consistentemente más fuerte que DeepSeek V3.2, y su modo pensante ofrece una mejora de calidad mayor en las tareas más difíciles:
- Inteligencia general y razonamiento: Kimi lidera en ambos modos (p. ej., GDPval-AA 40% vs 34% en modo pensante; GPQA 88% vs 84%).
- Agentes y uso de herramientas: Kimi es más fuerte y robusto, especialmente en modo no pensante (Terminal-Bench Hard 35% vs 19%); el modo pensante reduce pero no cierra la brecha (36% vs 33%).
- Contexto largo y confiabilidad: AA-LCR está cerca en modo pensante (66% vs 65%), pero el control de alucinaciones es el gran diferenciador—la tasa de no alucinación de Kimi es mucho mayor (54% vs 18% en modo pensante; 36% vs 7% en modo no pensante).
- Codificación y seguimiento de instrucciones: La codificación en modo no pensante es similar (40% vs 39%), pero Kimi gana ventajas claras con el modo pensante (SciCode 49% vs 39%; IFBench 70% vs 61%).
LM Arena (Preferencia Humana)
Los grupos de benchmarks anteriores sugieren que Kimi K2.5 es consistentemente fuerte en general. Como señal complementaria “en el mundo real”, LM Arena refleja la preferencia humana en enfrentamientos directos (datos actualizados el 29 de enero), y se divide entre texto y código.
✍Text Arena: Kimi K2.5 Thinking ocupa el #12 (rango #7–#21) con 1450 (±9), mientras que DeepSeek V3.2 Thinking ocupa el #36 (rango #27–#51) con 1420 (±5) (DeepSeek V3.2 no pensante es #37, rango #28–#51, también 1420 (±5)).
💻Code Arena: DeepSeek V3.2 Thinking ocupa el #15 (rango #9–#16) con 1372 (+11/-11), mientras que Kimi K2 Thinking Turbo ocupa el #20 (rango #18–#21) con 1329 (+8/-8).
LM Arena refuerza la ventaja de Kimi en la experiencia de usuario de texto, mientras destaca un segmento centrado en código donde DeepSeek puede liderar.
Comparación de Velocidad y Latencia
| Métrica | Kimi K2.5 | DeepSeek V3.2 | Kimi K2.5 Thinking | DeepSeek V3.2 Thinking |
| Tiempo de respuesta de extremo a extremo (s) — 500 tokens de salida | 5.9 | 17.3 | 22.7 | 81.9 |
| Latencia / TTFT (s) — tiempo hasta el primer token de respuesta | 1.1 | 1.2 | 18.3 | 65.7 |
| Velocidad de salida (tokens/seg) | 103 | 31 | 116 | 31 |
Interpretación
- Dos regímenes operativos muy diferentes: En modo no pensante, Kimi K2.5 y DeepSeek V3.2 se comportan de manera similar al inicio (TTFT ~1.1–1.2 s), pero su tiempo de finalización diverge rápidamente a medida que la salida crece: Kimi completa una respuesta de 500 tokens en 5.9 s frente a los 17.3 s de DeepSeek.
- El modo pensante desplaza el cuello de botella al “tiempo de inicio”: El costo dominante se convierte en esperar antes de que aparezca algo: 18.3 s de TTFT para Kimi K2.5 Thinking y 65.7 s para DeepSeek V3.2 Thinking. Esto significa que el modo pensante no es “un poco más lento”, sino que es una “categoría de experiencia de usuario completamente diferente”.
- El rendimiento explica la brecha de extremo a extremo: Kimi mantiene 103–116 tok/s, mientras que DeepSeek se queda en 31 tok/s en ambos modos, por lo que incluso después del primer token, el ritmo de generación de DeepSeek sigue siendo el factor limitante.
Comparación de Costos
Esta sección utiliza la página de precios de Novita AI para los endpoints exactos:
| Modelo (endpoint de Novita) | Entrada ($/Mt) | Lectura de caché ($/Mt) | Salida ($/Mt) |
| moonshotai/kimi-k2.5 | 0.6 | 0.1 | 3 |
| deepseek/deepseek-v3.2 | 0.269 | 0.1345 | 0.4 |
Intuición de costos:
- Si tu aplicación es pesada en salida (respuestas largas, generación de código), el precio de salida domina y la brecha es grande.
- Si tu aplicación es pesada en entrada (grandes contextos de RAG, mucho texto recuperado), el precio de entrada más bajo de DeepSeek puede ser atractivo, especialmente si puedes controlar la longitud de salida y/o usar caché.
Cómo Desplegar: API, SDK e Integraciones de Terceros
Opción A: API
Obteniendo tu Clave de API en Novita AI
- Paso 1: Crea o inicia sesión en tu cuenta: Visita
[https://novita.ai](https://novita.ai)y regístrate o inicia sesión. - Paso 2: Navega a la Gestión de Claves: Después de iniciar sesión, busca “API Keys”.
- Paso 3: Crea una Nueva Clave: Haz clic en el botón “Add New Key”.
- Paso 4: Guarda tu Clave Inmediatamente: Copia y almacena la clave tan pronto como se genere; solo se muestra una vez.
Llamar a Novita a través del endpoint
Simplemente cambia:
base_url:https://api.novita.ai/openaiapi_key: tu clave de Novitamodel:moonshotai/kimi-k2.5odeepseek/deepseek-v3.2
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.5",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=262144,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
Opción B: SDK
Si estás construyendo flujos de trabajo agentivos (enrutamiento, traspasos, llamadas a herramientas/funciones), Novita funciona con SDKs compatibles con OpenAI con cambios mínimos:
- Compatible directamente: mantén tu lógica de cliente existente; solo cambia base_url + model
- Listo para orquestación: fácil de implementar enrutamiento (Flash predeterminado → escalado a GLM-4.7)
- Configuración: apunta a
https://api.novita.ai/openai, estableceNOVITA_API_KEY, seleccionamoonshotai/kimi-k2.5odeepseek/deepseek-v3.2
Opción C: Plataformas de Terceros
También puedes ejecutar modelos alojados en Novita a través de ecosistemas populares:
- Frameworks de agentes y constructores de aplicaciones: Sigue las guías de integración paso a paso de Novita para conectarte con herramientas populares como Continue, AnythingLLM, LangChain y Langflow.
- Hugging Face Hub: Novita está listado como un Proveedor de Inferencia en Hugging Face, por lo que puedes ejecutar modelos compatibles a través del flujo de trabajo del proveedor de Hugging Face y su ecosistema.
- API compatible con OpenAI: Los endpoints LLM de Novita son compatibles con el estándar de API de OpenAI, lo que facilita migrar aplicaciones existentes estilo OpenAI y conectar muchas herramientas compatibles con OpenAI ( Cline, Cursor , Trae y Qwen Code).
- API compatible con Anthropic: Novita también proporciona acceso compatible con el SDK de Anthropic para que puedas integrar modelos respaldados por Novita en flujos de trabajo de codificación agentiva estilo Claude Code.
- OpenCode: Novita AI ahora está integrado directamente en OpenCode como un proveedor compatible, por lo que los usuarios pueden seleccionar Novita en OpenCode sin configuración manual.
Conclusión
Kimi K2.5 es la opción más fuerte en general (victorias de benchmark más consistentes, mayor mejora en modo pensante y salidas largas mucho más rápidas en tus pruebas), mientras que DeepSeek V3.2 puede ser atractivo para RAG con mucha entrada gracias a su precio de entrada más bajo y una ventaja de preferencia de código en el segmento de código de LM Arena. En Novita AI, puedes evaluar rápidamente ambos uno al lado del otro en el Playground y luego desplegar el que mejor se adapte a la combinación de calidad, capacidad de respuesta y costo de tu producto.
Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma fácil de desplegar modelos de IA utilizando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona la nube de GPU asequible y confiable para construir y escalar.
Preguntas Frecuentes
¿Es Kimi K2.5 de código abierto?
Kimi K2.5 no es completamente de código abierto en el sentido estricto. Es un modelo de pesos abiertos lanzado por Moonshot AI bajo la licencia MIT. Los pesos del modelo y el código de inferencia están disponibles públicamente para uso comercial, implementación local y ajuste fino. Sin embargo, Moonshot AI no ha publicado su código de entrenamiento completo, conjunto de datos de entrenamiento o pipeline de entrenamiento, por lo que el modelo no se puede reproducir completamente desde cero.
¿Qué es Kimi K2.5?
Kimi K2.5 es un modelo de lenguaje grande multimodal mejorado desarrollado por Moonshot AI. Como sucesor de Kimi K2, admite entradas multimodales que incluyen texto, imágenes y video. Ofrece un rendimiento mejorado en calidad conversacional, razonamiento lógico, procesamiento de contexto largo y comprensión multimodal, y permite a los usuarios desplegar y personalizar el modelo localmente a través de sus pesos abiertos.
¿Es Kimi mejor que DeepSeek?
No hay un solo modelo “mejor” para cada escenario. En nuestras evaluaciones, Kimi y DeepSeek muestran fortalezas en razonamiento, tareas agentivas, costo y latencia. La elección correcta depende de tu carga de trabajo, objetivos de rendimiento y presupuesto. Con Novita AI, puedes probar fácilmente ambos modelos lado a lado en el Playground y seleccionar el que mejor se ajuste a tus casos de uso del mundo real.
