Kimi K2.5 對決 DeepSeek V3.2：哪款模型在推理、智能體與程式碼任務中更勝一籌？

基本介紹
基準測試比較
速度與延遲比較
成本比較
部署方式：API、SDK 與第三方整合
總結

Kimi K2.5 和 DeepSeek V3.2 是當前討論度最高的兩款大型模型家族，已被廣泛應用於越來越多實際場景中。

這篇文章會從實務上重要的多個維度比較這兩款模型：基準測試集群（推理、智能體工具調用、長上下文可靠性、程式碼任務）、速度與延遲，以及成本。我們也納入了 LM Arena 的結果，反映真實頭對頭使用場景中的人類偏好。此外我們還會標註關鍵能力差異（例如多模態輸入支援），這些差異會對生產系統設計產生實質影響。

讀完這篇比較後，你將能清楚了解每款模型的優勢所在、涉及的取捨，以及如何根據你的工作負載而非單一指標來選擇合適的模型。

Try Kimi K2.5

Try DeepSeek V3.2

基本介紹


	Kimi K2.5	DeepSeek V3.2
開發商	Moonshot AI	DeepSeek
架構 / 參數量	MoE 架構，總參數量約 1T，每次推理活躍參數量約 32B	MoE 架構，總參數量約 671B，每次 token 推理活躍參數量約 37B
架構 / 參數量（公開資訊）	K2 在 Moonshot 定價/文件中描述為 MoE 架構，總參數量約 1T / 活躍參數量 32B	DeepSeek-V3.2 模型頁面（社群發行版本）
Novita AI 平台上下文長度	262,144 tokens	163,840 tokens
支援的輸入/輸出類型	文字、圖片、影片 → 文字	文字 → 文字

基準測試比較

這兩款模型家族在實際使用中通常會提供兩種運行模式：

Non-thinking：優化速度/使用者體驗與通用任務
Thinking：優化複雜多步驟推理與智能體規劃（代价是更高的延遲）

From Artificial Analysis

在四個基準測試集群中，Kimi K2.5 的表現整體更穩定地優於 DeepSeek V3.2，且其思考模式在難度最高的任務中帶來的品質提升幅度更大：

整體智慧與推理能力：Kimi 在兩種模式下都領先（例如思考模式下 GDPval-AA 得分 40% 對比 34%；GPQA 得分 88% 對比 84%）。
智能體與工具調用：Kimi 更強且更穩定，尤其在非思考模式下（Terminal-Bench Hard 得分 35% 對比 19%）；思考模式下差距縮小但未逆轉（36% 對比 33%）。
長上下文與可靠性：思考模式下 AA-LCR 得分接近（66% 對比 65%），但幻覺控制是最大的差異點——Kimi 的非幻覺率遠高於 DeepSeek（思考模式下 54% 對比 18%；非思考模式下 36% 對比 7%）。
程式碼與指令遵循：非思考模式下程式碼能力相近（40% 對比 39%），但 Kimi 在思考模式下優勢明顯（SciCode 得分 49% 對比 39%；IFBench 得分 70% 對比 61%）。

LM Arena（人類偏好）

上述基準測試集群的結果表明Kimi K2.5 的整體表現更穩定。作為補充的真實場景訊號，LM Arena 反映了頭對頭比對中的人類偏好（數據更新於 1 月 29 日），且分為文字與程式碼兩個賽道。

✍文字賽道：Kimi K2.5 Thinking 排名第 12 位（區間第 7–21 位），得分1450（±9），而 DeepSeek V3.2 Thinking 排名第 36 位（區間第 27–51 位），得分1420（±5）（DeepSeek V3.2 非思考模式排名第 37 位，區間第 28–51 位，得分同樣為 1420（±5））。

💻程式碼賽道：DeepSeek V3.2 Thinking 排名第 15 位（區間第 9–16 位），得分1372（+11/-11），而 Kimi K2 Thinking Turbo 排名第 20 位（區間第 18–21 位），得分1329（+8/-8）。

LM Arena 的結果印證了 Kimi 在文字使用體驗上的優勢，同時也凸顯了 DeepSeek 在程式碼相關場景中的領先潛力。

速度與延遲比較


指標	Kimi K2.5	DeepSeek V3.2	Kimi K2.5 思考模式	DeepSeek V3.2 思考模式
端到端回應時間（秒）—— 500 個輸出 token	5.9	17.3	22.7	81.9
延遲 / 首 token 回應時間（秒）—— 第一個回答 token 的耗時	1.1	1.2	18.3	65.7
輸出速度（token/秒）	103	31	116	31

解讀

兩種截然不同的運行模式：在非思考模式下，Kimi K2.5 與 DeepSeek V3.2 的啟動階段表現相近（首 token 回應時間約 1.1–1.2 秒），但隨著輸出內容增加，完成時間的差距迅速拉大——Kimi 生成 500 個 token 的回應耗時 5.9 秒，而 DeepSeek 需要 17.3 秒。
思考模式將瓶頸轉移到「啟動時間」：主要耗時來自於等待第一個 token 輸出：Kimi K2.5 思考模式的首 token 回應時間為 18.3 秒，DeepSeek V3.2 思考模式則高達 65.7 秒。這意味著思考模式並非只是「稍微慢一點」，而是完全屬於不同的使用者體驗類別。
吞吐量決定了端到端的差距：Kimi 的輸出速度能穩定維持在 103–116 token/秒，而 DeepSeek 在兩種模式下都只有 31 token/秒——因此即使第一個 token 輸出後，DeepSeek 的生成速度仍然是制約因素。

成本比較

本節採用** Novita AI 定價頁面**的官方端點價格：


模型（Novita 端點）	輸入價格（美元/百萬 token）	快取讀取價格（美元/百萬 token）	輸出價格（美元/百萬 token）
moonshotai/kimi-k2.5	0.6	0.1	3
deepseek/deepseek-v3.2	0.269	0.1345	0.4

成本直觀說明：

如果你的應用是輸出密集型（需要長回覆、程式碼生成），輸出價格會是主要成本，兩者的差距非常大。
如果你的應用是輸入密集型（需要大規模 RAG 上下文、大量檢索文字），DeepSeek 更低的輸入價格會很有吸引力——尤其當你能控制輸出長度、或使用快取功能時。

部署方式：API、SDK 與第三方整合

選項 A：API

在 Novita AI 取得 API 金鑰

Get API Key

步驟 1：建立或登入帳號：造訪 [https://novita.ai](https://novita.ai) 註冊或登入。
步驟 2：前往金鑰管理頁面：登入後找到「API Keys」選項。
步驟 3：建立新金鑰：點擊「Add New Key」按鈕。
步驟 4：立即保存金鑰：金鑰生成後請立即複製儲存，頁面只會顯示一次。

透過端點呼叫 Novita 服務

只需修改以下參數：

base_url：https://api.novita.ai/openai
api_key：你的 Novita 金鑰
model：moonshotai/kimi-k2.5 或 deepseek/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)

選項 B：SDK

如果你正在構建智能體工作流程（路由、交接、工具/函數調用），Novita 支援相容 OpenAI 的 SDK，只需極小修改即可接入：

即插即用相容：保留你現有的客戶端邏輯，只需修改 base_url 與 model 參數
適配協調框架：輕鬆實現路由功能（預設使用 Flash 模型，必要時切換至 GLM-4.7）
設定方式：將端點指向 https://api.novita.ai/openai，設定環境變數 NOVITA_API_KEY，選擇 moonshotai/kimi-k2.5 或 deepseek/deepseek-v3.2

選項 C：第三方平台

你也可以透過主流生態系使用 Novita 託管的模型：

智能體框架與應用構建工具：參閱 Novita 的逐步整合指南，連接熱門工具如 Continue、AnythingLLM、LangChain 和 Langflow。
Hugging Face Hub：Novita 是 Hugging Face 的推理供應商，你可以透過 Hugging Face 的供應商工作流與生態系運行支援的模型。
OpenAI 相容 API：Novita 的 LLM 端點相容 OpenAI API 標準，能輕鬆遷移現有的 OpenAI 風格應用，並連接眾多 OpenAI 相容工具（Cline、Cursor、Trae 和 Qwen Code）。
Anthropic 相容 API：Novita 也提供相容 Anthropic SDK 的存取方式，你可以將 Novita 支援的模型整合到**Claude Code** 風格的智能體程式碼工作流程中。
OpenCode：Novita AI 已直接整合到 OpenCode 作為支援的供應商，使用者無需手動設定即可在 OpenCode 中選擇 Novita。

總結

Kimi K2.5 是更全面的選擇（基準測試獲勝次數更多、思考模式提升幅度更大、長輸出速度在測試中快非常多），而 DeepSeek V3.2 則適合輸入密集型的 RAG 場景，因為其輸入價格更低，且在 LM Arena 的程式碼賽道中表現優異。在 Novita AI 上，你可以在 Playground 中快速並排測試兩款模型，再根據你的產品在品質、回應速度與成本之間的取捨，選擇最合適的模型部署。

Novita AI 是 AI 雲端平台，為開發者提供簡易的 API 介面部署 AI 模型，同時也提供實惠且可靠的 GPU 雲端資源，用於構建與擴展 AI 應用。

常見問題

Kimi K2.5 是開源模型嗎？

Kimi K2.5 並非嚴格意義上的完全開源。它是 Moonshot AI 在 MIT 許可證下發布的開放權重模型。模型權重與推理程式碼已公開，可用於商業用途、本地部署與微調。但 Moonshot AI 尚未公開完整的訓練程式碼、訓練數據集與訓練流程，因此無法從零開始完整複現該模型。

Kimi K2.5 是什麼？

Kimi K2.5 是由 Moonshot AI 開發的升級版多模態大型語言模型。作為 Kimi K2 的後續版本，它支援文字、圖片、影片等多模態輸入，在對話品質、邏輯推理、長上下文處理與多模態理解方面都有性能提升，使用者也可以透過其開放權重在本地部署與自訂模型。

Kimi 比 DeepSeek 更好嗎？

沒有適用於所有場景的「更好」模型。在我們的評估中，Kimi 與 DeepSeek 在推理、智能體任務、成本與延遲方面各有優勢。正確的選擇取決於你的工作負載、性能目標與預算。透過 Novita AI，你可以在 Playground 中輕鬆並排測試兩款模型，選擇最適合你實際使用場景的版本。

Kimi K2.5 對決 DeepSeek V3.2：哪款模型在推理、智能體與程式碼任務中更勝一籌？

基本介紹