Kimi K2.5 и DeepSeek V3.2 — две наиболее обсуждаемые семейства больших языковых моделей на сегодняшний день, каждая из которых уже применяется в растущем числе реальных сценариев использования.
В этом посте мы сравниваем две модели по параметрам, которые важны на практике: группы бенчмарков (рассуждения, использование инструментов агентами, надежность работы с длинным контекстом и программирование), скорость и задержки, а также стоимость. Мы также приводим результаты рейтинга LM Arena, отражающие предпочтения пользователей при реальном использовании моделей в сравнении. Кроме того, мы выделяем ключевые различия в возможностях — например, поддержку мультимодального ввода, — которые могут существенно повлиять на проектирование производственных систем.
К концу этого сравнения у вас будет четкое представление о том, в каких задачах каждая модель показывает лучшие результаты, каковы компромиссы и как выбирать модель в зависимости от вашей рабочей нагрузки, а не по единому показателю.
Базовая информация
| Kimi K2.5 | DeepSeek V3.2 | |
| Издатель | Moonshot AI | DeepSeek |
| Архитектура / Количество параметров |
Архитектура MoE, ~1 трлн общих параметров, ~32 млрд активных параметров | Архитектура MoE, ~671 млрд общих параметров, ~37 млрд активируемых на токен |
| Архитектура / параметры (официально заявленные) | K2 описывается как MoE, ~1 трлн общих параметров / 32 млрд активных в документации и тарифах Moonshot | Страница модели DeepSeek-V3.2 (сообщество дистрибуции) |
| Максимальная длина контекста на Novita AI | 262 144 токена | 163 840 токенов |
| Поддерживаемые форматы ввода/вывода | Текст, Изображение, Видео → Текст | Текст → Текст |
Сравнение бенчмарков
Оба семейства моделей на практике обычно демонстрируют два режима работы:
- Без размышлений: оптимизирован для скорости/UX и общих задач
- С размышлениями: оптимизирован для сложных многошаговых рассуждений и планирования агентами (в ущерб задержке)
По четырем группам бенчмарков Kimi K2.5 демонстрирует более стабильно высокие результаты по сравнению с DeepSeek V3.2, а его режим размышлений дает больший прирост качества на самых сложных задачах:
- Общий интеллект и рассуждения: Kimi лидирует в обоих режимах (например, GDPval-AA 40% против 34% в режиме размышлений; GPQA 88% против 84%).
- Работа агентов и использование инструментов: Kimi сильнее и надежнее, особенно в режиме без размышлений (Terminal-Bench Hard 35% против 19%); режим размышлений сокращает разрыв, но не устраняет его полностью (36% против 33%).
- Длинный контекст и надежность: AA-LCR близки в режиме размышлений (66% против 65%), но контроль галлюцинаций является ключевым отличием — уровень отсутствия галлюцинаций у Kimi значительно выше (54% против 18% в режиме размышлений; 36% против 7% в режиме без размышлений).
- Программирование и следование инструкциям: В режиме без размышлений результаты по программированию близки (40% против 39%), но Kimi получает явные преимущества в режиме размышлений (SciCode 49% против 39%; IFBench 70% против 61%).
LM Arena (Предпочтения пользователей)
Бенчмарки выше указывают на то, что Kimi K2.5 демонстрирует более стабильно высокие результаты в целом. В качестве дополнительного сигнала, отражающего реальное использование, LM Arena показывает предпочтения пользователей в прямых сравнениях моделей (данные обновлены 29 января), и разделяет результаты по текстовым и кодовым задачам.
✍ Текстовая арена: Kimi K2.5 Thinking занимает #12 место (диапазон #7–#21) с баллом 1450 (±9), в то время как DeepSeek V3.2 Thinking занимает #36 место (диапазон #27–#51) с баллом 1420 (±5) (DeepSeek V3.2 в режиме без размышлений — #37, #28–#51, также 1420 (±5)).
💻 Кодовая арена: DeepSeek V3.2 Thinking занимает #15 место (диапазон #9–#16) с баллом 1372 (+11/-11), в то время как Kimi K2 Thinking Turbo занимает #20 место (диапазон #18–#21) с баллом 1329 (+8/-8).
LM Arena подтверждает преимущество Kimi в текстовом UX, а также выделяет сегмент кодовых задач, где DeepSeek может лидировать.
Сравнение скорости и задержек
| Метрика | Kimi K2.5 | DeepSeek V3.2 | Kimi K2.5 (режим размышлений) | DeepSeek V3.2 (режим размышлений) |
| Полное время ответа (с) — 500 токенов вывода | 5.9 | 17.3 | 22.7 | 81.9 |
| Задержка / TTFT (с) — время до первого токена ответа | 1.1 | 1.2 | 18.3 | 65.7 |
| Скорость вывода (токен/с) | 103 | 31 | 116 | 31 |
Интерпретация
- Два совершенно разных режима работы: В режиме без размышлений Kimi K2.5 и DeepSeek V3.2 ведут себя схоже на старте (TTFT ~1,1–1,2 с), но их время завершения генерации быстро расходится по мере увеличения объема вывода — Kimi завершает ответ из 500 токенов за 5,9 с против 17,3 с у DeepSeek.
- Режим размышлений смещает узкое место на время запуска: Основная задержка приходится на ожидание перед появлением первого токена: 18,3 с TTFT для Kimi K2.5 Thinking и 65,7 с для DeepSeek V3.2 Thinking. Это означает, что режим размышлений — это не просто “немного медленнее”, а совершенно другой пользовательский опыт.
- Пропускная способность объясняет разницу в общем времени: Kimi поддерживает 103–116 токен/с, в то время как DeepSeek остается на уровне 31 токен/с в обоих режимах — поэтому даже после вывода первого токена скорость генерации DeepSeek остается ограничивающим фактором.
Сравнение стоимости
В этом разделе используются тарифы Novita AI для точных конечных точек:
| Модель (конечная точка Novita) | Ввод ($/Мт) | Чтение из кэша ($/Мт) | Вывод ($/Мт) |
| moonshotai/kimi-k2.5 | 0.6 | 0.1 | 3 |
| deepseek/deepseek-v3.2 | 0.269 | 0.1345 | 0.4 |
Интуиция по стоимости:
- Если ваше приложение с высокой долей вывода (длинные ответы, генерация кода), цена за вывод является определяющим фактором стоимости — и разница здесь значительна.
- Если ваше приложение с высокой долей ввода (большие контексты RAG, много извлекаемого текста), более низкая цена за ввод у DeepSeek может быть привлекательной — особенно если вы можете контролировать длину вывода и/или использовать кэширование.
Развертывание: API, SDK и интеграции со сторонними платформами
Вариант А: API
Получение API-ключа на Novita AI
- Шаг 1: Создайте учетную запись или войдите в нее: Перейдите по ссылке
[https://novita.ai](https://novita.ai)и зарегистрируйтесь или войдите в существующий аккаунт. - Шаг 2: Перейдите в раздел управления ключами: После входа найдите раздел «API-ключи».
- Шаг 3: Создайте новый ключ: Нажмите кнопку «Добавить новый ключ».
- Шаг 4: Немедленно сохраните ваш ключ: Скопируйте и сохраните ключ сразу после его генерации — он отображается только один раз.
Вызов Novita по конечной точке
Просто измените следующие параметры:
base_url:https://api.novita.ai/openaiapi_key: ваш ключ Novitamodel:moonshotai/kimi-k2.5илиdeepseek/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)
Вариант Б: SDK
Если вы разрабатываете агентные рабочие процессы (маршрутизация, передача управления, вызовы инструментов/функций), Novita совместима с SDK, совместимыми с OpenAI, с минимальными изменениями:
- Полная совместимость (drop-in): сохраните существующую логику вашего клиента; достаточно изменить только
base_urlиmodel - Готова к оркестрации: легко реализовать маршрутизацию (использование Flash по умолчанию → эскалация на GLM-4.7)
- Настройка: укажите адрес
https://api.novita.ai/openai, установите переменнуюNOVITA_API_KEY, выберитеmoonshotai/kimi-k2.5илиdeepseek/deepseek-v3.2
Вариант В: Сторонние платформы
Вы также можете запускать модели, размещенные на Novita, через популярные экосистемы:
- Фреймворки для агентов и конструкторы приложений: Следуйте пошаговым руководствам Novita для интеграции с популярными инструментами, такими как Continue, AnythingLLM, LangChain и Langflow.
- Hugging Face Hub: Novita указана как Поставщик вывода (Inference Provider) на Hugging Face, поэтому вы можете запускать поддерживаемые модели через рабочий процесс и экосистему Hugging Face.
- OpenAI-совместимый API: Конечные точки LLM Novita совместимы со стандартом API OpenAI, что позволяет легко перенести существующие приложения, работающие с OpenAI, и подключить множество инструментов, совместимых с OpenAI ( Cline, Cursor **, Trae и Qwen Code ).
- Anthropic-совместимый API: Novita также предоставляет доступ, совместимый с SDK Anthropic, поэтому вы можете интегрировать модели на базе Novita в агентные рабочие процессы для программирования в стиле Claude Code.
- OpenCode: Novita AI теперь напрямую интегрирована в OpenCode как поддерживаемый провайдер, поэтому пользователи могут выбрать Novita в OpenCode без ручной настройки.
Заключение
Kimi K2.5 является более сильным универсальным выбором (больше стабильных побед в бенчмарках, больший прирост качества в режиме размышлений и значительно более быстрая генерация длинных ответов в ваших тестах), в то время как DeepSeek V3.2 может быть привлекательным для RAG с высокой долей ввода благодаря более низкой стоимости ввода и преимуществу в кодовых задачах в сегменте кодовых тестов LM Arena. На Novita AI вы можете быстро оценить обе модели параллельно в Playground, а затем развернуть ту, которая лучше всего соответствует сочетанию требований к качеству, отзывчивости и стоимости в вашем продукте.
Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предоставляет разработчикам простой способ развертывать модели ИИ с помощью нашего простого API, а также предлагает доступное и надежное облако GPU для построения и масштабирования ИИ-решений.
Часто задаваемые вопросы
Является ли Kimi K2.5 открытым исходным кодом?
Kimi K2.5 не является полностью открытым исходным кодом в строгом смысле. Это модель с открытыми весами, выпущенная Moonshot AI под лицензией MIT. Веса модели и код для вывода публично доступны для коммерческого использования, локального развертывания и дообучения. Однако Moonshot AI не опубликовала полный код обучения, обучающий датасет или конвейер обучения, поэтому модель невозможно полностью воспроизвести с нуля.
Что такое Kimi K2.5?
Kimi K2.5 — это улучшенная мультимодальная большая языковая модель, разработанная Moonshot AI. Как преемник Kimi K2, она поддерживает мультимодальный ввод, включая текст, изображения и видео. Модель демонстрирует улучшенные результаты в качестве диалога, логических рассуждениях, обработке длинного контекста и мультимодальном понимании, а также позволяет пользователям развертывать и настраивать модель локально с помощью ее открытых весов.
Является ли Kimi лучше DeepSeek?
Не существует единой «лучшей» модели для всех сценариев. В наших оценках Kimi и DeepSeek каждый показывают преимущества в рассуждениях, агентных задачах, стоимости и задержках. Правильный выбор зависит от вашей рабочей нагрузки, целей по производительности и бюджета. С Novita AI вы можете легко протестировать обе модели параллельно в Playground и выбрать ту, которая лучше всего подходит для ваших реальных сценариев использования.
