DeepSeek vs Kimi vs 通義千問

DeepSeek（4.8）：性價比之王——快取命中時輸入僅 $0.028/M，是市場上最便宜的高品質模型。

Kimi（3.8）：價格中等，不算特別便宜但也不貴。K1.5 更為親民。

通義千問（4.5）：模型線豐富，從高到低價位都有涵蓋。Flash 系列價格極具競爭力。

DeepSeek（3.5）：這是 DeepSeek 最大的短板。尖峰時段頻繁 502、逾時、限流。

Kimi（3.8）：穩定性一般，偶有波動。作為新創公司的產品，基礎設施不如大廠。

通義千問（4.2）：依託阿里雲基礎設施，穩定性在國產模型中屬於上游水準。

DeepSeek（3.8）：平時速度還行，但尖峰時段會明顯變慢。快取命中時回應很快。

Kimi（4.0）：回應速度適中，在國產模型中屬於正常水準。

通義千問（4.3）：速度較快，尤其是 Flash 系列。阿里雲的基礎設施保證了較低的延遲。

DeepSeek（4.0）：API 相容 OpenAI 格式，遷移成本低。但文件品質不如 OpenAI/Anthropic。

Kimi（4.5）：對話體驗非常好，善於理解模糊的使用者意圖。API 功能相對簡潔。

通義千問（4.2）：透過 DashScope 平台使用，API 設計合理。阿里雲使用者整合成本很低。

DeepSeek（4.6）：R1 推理模型的深度思考能力極強，可以進行多步驟複雜推理。V3.2 的推理能力也不弱。

Kimi（4.2）：推理能力中等偏上，能處理一般複雜度的邏輯問題。

通義千問（4.2）：推理能力中等偏上，Qwen3-Max 在複雜推理方面有不錯的表現。