在打造可靠的 AI 驅動應用程式時，開發者經常面臨深度推理能力與實用易用性之間的取捨。本文將透過比較 DeepSeek V3.1 與 Kimi K2 來探討這個問題，並展示兩者如何互補。實務上，採用混合工作流程會非常有效。
Deepseek V3.1 與 Kimi K2：技術規格
| 特性 | DeepSeek V3.1 | Kimi K2 |
|---|---|---|
| 總參數量 | 671B | 1 兆 |
| 每次 Token 啟動參數量 | ~37B | ~32B |
| 專家數量 | 257（每次啟動 8 個） | 384（每次啟動 8 個） |
| 上下文長度 | 128K tokens | 128K tokens |
| 架構 | MoE (MLA)，高效負載平衡 | MoE + MuonClip 最佳化器，智能體強化學習 |
| 特殊模式 | 混合推理（思考 / 非思考） | 聚焦智能體任務（Instruct 變體） |
DeepSeek V3.1 和 Kimi K2 都引入了各自的聊天模板，讓模型在實際應用中更容易控制和整合：
DeepSeek V3.1 使用特殊 token（
思考/回應），讓開發者可以明確在快速直接回應與深度推理之間切換，適合需要精細控制成本與效能的場景；而 Kimi K2 則採用標準的 OpenAI 風格messages格式，為產品和智能體提供簡單的即插即用整合。
DeepSeek V3.1（非思考 vs 思考）
非思考前綴
You are DeepSeek V3.1.
使用者：什麼是 RLHF？
助手 回應
思考前綴
You are DeepSeek V3.1.
使用者：什麼是 RLHF？
助手 思考
Kimi K2（標準聊天 API）
messages = [
{"role": "system", "content": "你是 Kimi，一個 AI 助手。"},
{"role": "user", "content": "什麼是 RLHF？"}
]
| 維度 | DeepSeek V3.1 | Kimi K2 |
|---|---|---|
| 提示風格 | 自訂格式，包含特殊 token 思考 / 回應 |
標準 OpenAI 聊天 API 格式 |
| 模式控制 | 明確區分 思考 與 非思考 模式 | 無明確模式；模型自行決定 |
| 多輪對話 | 需手動使用 token 拼接上下文 | 直接在陣列中附加訊息即可 |
| 靈活性 | 高：開發者可強制啟用或停用推理 | 中等：依賴系統提示與參數 |
| 易用性 | 較複雜，需嚴格遵循模板 | 簡單，即插即用 |
Deepseek V3.1 與 Kimi K2：基準測試
DeepSeek V3.1（思考模式） 在數學（AIME 2025）、程式碼（LiveCodeBench, SciCode）和長上下文推理（AA-LCR）方面表現出明顯優勢，展現強大的推理和運算能力。
Kimi K2 整體表現稍弱，尤其在程式碼和數學方面，但在知識型任務（MMLU, GPQA）上仍具競爭力。
**DeepSeek V3.1 的非思考模式 ** 分數通常略低於思考模式，但多數情況下仍可匹敵或超越 Kimi K2。
結論：DeepSeek V3.1 更適合推理密集型與複雜任務，而 Kimi K2 則偏向一般知識型場景。
Deepseek V3.1 與 Kimi K2：速度
資料來源：Artificial analysis
- Kimi K2：速度快、延遲低，整體互動流暢，非常適合即時對話、應用程式整合和教學場景。
- DeepSeek V3.1 非思考模式：回應速度中等，適合不需長時間等待即可獲得合理準確度的任務。
- DeepSeek V3.1 思考模式：效能最慢，但提供最強的推理與複雜問題解決能力，適合高精度推理、複雜運算和研究導向的應用。
程式碼相關任務：DeepSeek V3.1 還是 Kimi K2 比較好？
任務： 實作一個安全的算術表達式求值器。
規格
- 函式：
evaluate(expr: str) -> int - 支援：整數、
+ - * /、括號、空格、一元正負號（例如-3*(+2)）。 - 除法為 向零截斷的整數除法（符合 Python 的
int(a/b)行為，而非 floor）。 - 必須偵測無效輸入並拋出
ValueError。 - 不得使用
eval、ast.literal_eval或第三方剖析器。
需處理的邊界情況
- 多重一元符號：
--5,+-3 - 空格：
" 1 + ( 2*3 ) " - 優先順序與結合性：
2-3-4 == -5，14/3 == 4，-14/3 == -4 - 無效輸入：
"(1+2","2**3","3//2","2(3)",")1("
在免費遊樂場使用 Deepseek V3.1
在免費遊樂場使用 Kimi K2
| 評估維度 | DeepSeek V3.1 | Kimi K2 |
|---|---|---|
| 正確性 | 實作了手寫的 tokenizer 和遞迴下降剖析器。處理多重一元運算子（--5, +-3）、優先順序與結合性，以及向零截斷除法（手動修正）。潛在問題：除法處理過於複雜；錯誤訊息極簡。無內建測試框架。 |
使用基於正則表達式的詞法分析器，搭配明確的 token 類別（PLUS, MINUS 等）。透過 int(a/b) 正確截斷。在 __main__ 中提供完整的測試套件，涵蓋有效與無效案例。錯誤處理更優雅（ValueError 附帶訊息）。 |
| 程式碼品質 | 低階、逐字元的手動掃描。感覺像是「考試解答」式的剖析器：詳盡但冗長，難以維護。未包含測試框架。 | 更清晰的模組化設計（Lexer, Parser, evaluate）。因使用正則表達式簡化，更易閱讀。提供測試，可快速驗證。 |
| 風格與可用性 | 擅長原始推理，從頭建構一切。適合需要精細控制剖析邏輯的場景。 | 以開發者體驗為最佳化目標：簡潔、經過測試、可投入生產。更實用，可立即整合。 |
| 結論 | 選擇 DeepSeek V3.1 以獲得強大的正確性與演算法深度。 | 選擇 Kimi K2 以獲得開發者友善、可讀性高且經過測試的程式碼。 |
1. 建構整體框架 → DeepSeek V3.1
- 優勢：推理能力強、邏輯嚴謹——非常適合為複雜系統建立骨架。
- 最適合：
- 設計直譯器/編譯器、剖析器或領域特定語言
- 實作核心演算法與資料結構
- 勾勒完整的執行流程（類別、方法、呼叫階層）
- 成果 ：一個 完整但略為冗長的草稿，主要邏輯均已到位。
2. 完善細節與打磨程式碼 → Kimi K2
- 優勢：簡潔、模組化、開發者友善——非常適合清理與優化以達生產就緒狀態。
- 最適合：
- 將冗長的邏輯重構成更優雅的結構（例如用正則表達式取代手動掃描）
- 加入測試、錯誤處理、日誌記錄
- 改善命名、模組化與整體可讀性
- 成果 ：一個 乾淨、可維護、可投入生產的實作。
Deepseek V3.1 與 Kimi K2：系統需求
| 模型與配置 | VRAM 需求 | GPU 需求 |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.1 (671B) | 1.5 TB VRAM | 8 張 H200 可支援 |
| Kimi K2 (量化版) | 250 GB 合併 | 1 張 24GB GPU |
| Kimi K2 (FP8) | 1 TB | 單台 8 張 H200 或 6 張 B200 節點 |
如何透過低廉且穩定的 API 存取 Deepseek V3.1 與 Kimi K2？
Novita AI 已正式推出 DeepSeek V3.1 與 Kimi K2 的 API，為開發者在高效能 AI 程式碼開發與推理任務上提供更多靈活性。這兩個模型均已整合 Claude Code 支援，可直接應用於進階程式碼工作流程。
DeepSeek V3.1 指標
- 輸入價格：每百萬 tokens $0.55 美元
- 輸出價格：每百萬 tokens $1.66 美元
- 延遲：3.00 秒
- 吞吐量：48.28 TPS
Kimi K2 指標
- 輸入價格：每百萬 tokens $0.57 美元
- 輸出價格：每百萬 tokens $2.30 美元
- 延遲：1.30 秒
- 吞吐量：122.1 TPS
步驟 1：登入並進入模型庫
登入您的帳戶，然後點擊 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇您的模型
瀏覽可用選項，選擇符合需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的能力。
步驟 4：取得您的 API 金鑰
為了向 API 進行身分驗證，我們會提供您一組新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，即可依圖片指示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用您程式語言專屬的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。
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 # 或 False
max_tokens = 1000
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "你好！",
}
],
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)
總體而言，DeepSeek V3.1 在 推理密集型、數學導向及程式碼相關任務 上表現出色，當準確性與邏輯深度至關重要時，是極佳的選擇。其思考模式將複雜問題解決能力推向極限，而非思考模式則在速度與品質之間取得平衡。Kimi K2 則在 一般知識任務、即時應用與無縫整合 方面表現亮眼，得益於更快的回應速度、更高的吞吐量以及即插即用的 API。對開發者而言，混合工作流程非常有效：使用 DeepSeek V3.1 來設計和推理複雜的框架，再依賴 Kimi K2 來進行優化、測試與部署。
常見問題
哪個模型在程式碼任務上表現較好？
DeepSeek V3.1（思考模式）在演算法推理與邊界情況處理方面更強，適合建構框架與複雜剖析器。Kimi K2 則能產出更乾淨、模組化且內建測試的程式碼，在優化與整合上對開發者更友善。
兩者在效能速度上有何差異？
Kimi K2 速度明顯更快，延遲更低、吞吐量更高，適合即時對話與教學場景。DeepSeek V3.1 較慢，尤其思考模式下，但在研究或運算密集型用例中提供更強的推理與準確性。
一般用途我該選哪個？
如果您的優先考量是 穩健的推理與程式碼準確性，請選擇 DeepSeek V3.1。如果您需要 ** 速度、順暢的整合與高吞吐量**，請選擇 Kimi K2。許多團隊受益於兩者結合：DeepSeek 負責框架設計，Kimi 負責優化與部署。
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