Kimi K3 vs DeepSeek: quale conviene per i tuoi agenti AI?

Il confronto tra Kimi K3 e DeepSeek dipende dagli errori che la tua applicazione può permettersi: parti da Kimi K3.1 Pro di Moonshot AI per le esecuzioni lunghe e complesse degli agenti, e da DeepSeek V4.1 Flash per l'instradamento a basso costo e i compiti ben delimitati. Entrambe le famiglie offrono un contesto di circa 1 milione di token: la sola capacità, quindi, non basta a decidere. Per il self-hosting, la licenza MIT di DeepSeek è il punto di partenza più semplice; i pesi scaricabili di Kimi prevedono condizioni commerciali specifiche.

Kimi K3 vs DeepSeek: quale scegliere?

Scegli Kimi K3.1 Pro quando portare a termine un compito complesso conta più del risparmio sulla singola chiamata. Chi sta creando un agente capace di leggere una specifica, modificare una base di codice, verificare il risultato e correggere gli errori dovrebbe metterlo in cima alla lista dei modelli da valutare. Questa raccomandazione si basa sui risultati pubblicati da Moonshot per i compiti lunghi, non su un test in produzione svolto per questo confronto.

Scegli DeepSeek V4.1 Flash per il lavoro ordinario. Un'applicazione di assistenza che classifica richieste, seleziona uno strumento o estrae campi risponde a un criterio diverso: superare un test di accettazione chiaro a basso costo. Flash offre anche una modalità senza ragionamento; Kimi K3.1 Pro ragiona sempre prima di rispondere.

Parti da DeepSeek quando il requisito decisivo è distribuire i pesi o eseguirli sulla propria infrastruttura. Mantieni DeepSeek V4 Pro se il tuo carico di lavoro dimostra che vale la pena spendere più che per Flash. Mantieni Kimi K3 se una valutazione o un'installazione esistente dipende da quel checkpoint; per una nuova integrazione con Kimi, K3.1 Pro è il candidato di riferimento più solido.

Verificato sulla documentazione aggiornata e sui repository dei modelli di entrambi i produttori il 5 novembre 2026. I criteri sono le evidenze sul completamento dei compiti, la fatturazione di modelli e strumenti, i requisiti di integrazione e le condizioni di licenza dei pesi. Per questa pagina non è stato eseguito alcun benchmark diretto dei modelli.

Tutti i prezzi riportati di seguito sono in USD per milione di token, nell'ordine input non in cache / input in cache / output. Le fonti sono le tariffe di inferenza dei modelli Moonshot e i modelli e prezzi attuali di DeepSeek. Le scritture nella cache di Kimi sono voci di fatturazione aggiuntive, descritte più avanti.

Una precisazione importante sui nomi: deepseek-flash serve DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Il vecchio identificatore deepseek-v4-flash viene ancora accettato, ma indirizza a quel modello più recente. deepseek-v4-pro resta DeepSeek-V4-Pro-0813. Una stringa API familiare non garantisce che il checkpoint sia rimasto invariato.

Agenti e compiti lunghi: il primo test va a Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro è l'attuale modello Moonshot per gli agenti impegnati in lavori complessi: il software chiede ripetutamente al modello come procedere, esegue uno strumento e gli restituisce il risultato. Prima scelta da valutare per le esecuzioni lunghe: Kimi K3.1 Pro. La differenza decisiva è la capacità di risolvere problemi nel tempo, non una finestra di contesto più grande di quella di DeepSeek.

Moonshot riporta 65.7% su Terminal-Bench 4.0, una valutazione di attività svolte da terminale, e 61.2% contro il 55.95% di K3 nel proprio test interno Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon. Il risultato interno misura il set di compiti di Moonshot: documenta un miglioramento all'interno della famiglia, non un tasso di completamento universale. Si vedano i risultati pubblicati al lancio di K3.1 Pro.

Per il CTO di un'azienda di medie dimensioni, il test utile è un processo aziendale ancora da completare: riconciliare documenti in conflitto, produrre un rapporto e poi correggerlo quando un revisore modifica un presupposto. Occorre verificare se l'agente conserva i requisiti dopo un errore degli strumenti e se il documento finale supera la revisione. Una prima risposta convincente è solo una parte del lavoro.

DeepSeek resta un candidato serio per la programmazione. La sua scheda del modello Flash di ottobre riporta 42.3 su Terminal-Bench 4.0 e 77.0 su DeepSWE v1.1. La scheda di K3.1 Pro di Moonshot riporta 75.5 su quest'ultimo test, ma i produttori impiegano sistemi diversi per gestire l'agente: il software circostante che fornisce gli strumenti e coordina il ciclo di esecuzione. È un motivo per confrontare il sistema che userai davvero, non per proclamare una famiglia vincitrice in qualsiasi compito di programmazione.

Un contesto da un milione di token indica quanto il modello può contenere in una richiesta, non garantisce che ogni istruzione nascosta nella cronologia sopravviva a un flusso di lavoro lungo. Mantieni uno stato sintetico del compito, criteri di accettazione espliciti e punti di ripristino anche quando l'intera cronologia rientra nel contesto. Se Flash supera il test sul compito completo, usalo; passa i casi difficili a Kimi solo quando la capacità aggiuntiva cambia il risultato.

Uso degli strumenti: DeepSeek per i servizi web integrati, Kimi per un ciclo personalizzato

L'attuale modello Flash di DeepSeek unisce visione, chiamate agli strumenti e scelta della modalità di ragionamento a una tariffa API bassa. Per un nuovo agente connesso al web che usa i servizi di ricerca del produttore, vince DeepSeek. Search e Fetch sono servizi documentati e fatturati separatamente; spetta comunque all'agente decidere quando richiamarli e come usare il materiale restituito.

Un limite importante di Kimi può passare inosservato: la guida attuale del modello indica che la ricerca web è in fase di aggiornamento e non è consigliata per i flussi di lavoro in produzione nel breve periodo. Ciò non significa che Kimi non possa chiamare una tua funzione di ricerca. Significa che, progettando un sistema in produzione, bisogna distinguere la capacità del modello di richiamare strumenti dalla maturità del servizio di ricerca fornito da Moonshot.

La guida all'integrazione di K3.1 Pro richiede inoltre di reinviare nei turni successivi il messaggio completo dell'assistente, inclusi reasoning_content e tool_calls. Per le immagini sono accettati dati base64 o riferimenti a file Moonshot, non URL pubblici. Sono requisiti concreti di migrazione per un wrapper che prima conservava soltanto il testo finale.

Kimi K3 supporta già strumenti personalizzati, visione e output strutturato rigoroso, come documentato nella sua guida API. K3.1 Pro non introduce le chiamate agli strumenti. Il motivo per passare alla nuova versione è la qualità delle decisioni lungo l'intero ciclo.

Per uno sviluppatore esperto che collega un sistema interno di ticket, entrambe le famiglie possono richiedere una chiamata a funzione. Esecuzione, autenticazione, tentativi successivi e approvazione delle azioni con effetti rilevanti restano responsabilità dell'applicazione. La guida agli strumenti Formula di Moonshot descrive una fase di esecuzione separata per gli strumenti ufficiali; anche la guida alle chiamate a funzione di DeepSeek mostra lo sviluppatore che restituisce i risultati al modello. Scaricare i pesi non significa scaricare anche il motore di ricerca ospitato dal fornitore.

Costi API: DeepSeek vince sul lavoro ordinario

Sulle tariffe pubblicate per i token, vince DeepSeek Flash. Ai prezzi indicati, entrambi i modelli DeepSeek restano più economici di K3.1 Pro per ogni categoria equivalente di token, anche nelle ore di picco. Il sovrapprezzo di Kimi si giustifica solo se completa lavori che l'alternativa più economica non riesce a svolgere, oppure riduce tentativi e correzioni umane costosi.

Quanto costa Kimi AI?

Le tariffe standard di input e output di K3.1 Pro sono inferiori di un terzo rispetto a K3. Per una nuova integrazione, pagare le tariffe più alte di K3 richiede un motivo preciso legato a una regressione o all'installazione. Le differenze più ampie tra prodotti e abbonamenti sono illustrate nella nostra guida ai prezzi di Kimi.

La fatturazione della cache merita un controllo a parte. Una cache conserva il prefisso ripetuto di un prompt per riutilizzarlo. K3.1 Pro prevede scritture nella cache a $2 per milione di token per cinque minuti oppure $4 per un'ora; K3 indica rispettivamente $3 e $6. Gli accessi alla cache usano le tariffe per l'input in cache riportate nella tabella.

Non conteggiare due volte lo stesso token di input. La documentazione sulla contabilizzazione della cache di Moonshot suddivide l'input totale in token non in cache, token in cache e token di scrittura nella cache. La scrittura è una categoria a sé, non un ulteriore addebito ordinario di input sullo stesso token. La durata predefinita della cache è di cinque minuti e un accesso la rinnova senza un'altra tariffa di scrittura. Una pausa per la revisione umana può cambiare la durata utile della cache anche quando il prompt resta identico.

Quanto costa DeepSeek AI?

Le fasce di picco di DeepSeek sono 01:00-04:00 e 06:00-10:00 UTC, dal lunedì al venerdì, esclusi i giorni festivi cinesi. Negli altri orari si applicano le tariffe fuori picco. Pianifica di conseguenza il lavoro in background che può attendere; una richiesta rivolta al cliente non può sempre aspettare una fascia più economica. La nostra guida ai prezzi di DeepSeek contiene i calcoli dettagliati per i diversi carichi di lavoro.

Per uno sviluppatore indipendente, Flash è una base sensata per classificazione, estrazione e selezione degli strumenti, una volta superati i test di accettazione dell'applicazione. Un'azienda più grande dovrebbe misurare anche risultati accettati, tempi di risposta e lavoro di correzione. Una fattura più bassa per i token non è un risparmio se gli operatori passano la giornata a correggere l'output.

La fatturazione di Search e Fetch dal 1° novembre

Prevedi un budget per Search e Fetch separato da quello dei token del modello. Ciascun servizio costa $0.75 per 1,000 richieste riuscite. Le regole di fatturazione di Search e Fetch di DeepSeek addebitano solo le risposte HTTP 200 che producono risultati di ricerca o contenuti di pagina non vuoti. Risultati vuoti, errori e timeout non vengono fatturati; chiedere più risultati non cambia il prezzo della singola richiesta.

L'annuncio di rilascio di ottobre ha fissato la fine del periodo gratuito per le chiamate server-side a Search e Fetch tramite DeepSeek Harness, Claude Code e Codex alle 16:00 UTC del 31 ottobre 2026, equivalenti alle 00:00 di Pechino del 1° novembre. Anche queste integrazioni ora prevedono la tariffa per richiesta. Il passaggio datato nell'annuncio riguarda specificamente le integrazioni server-side: non va interpretato come una promessa che ogni chiamata API autonoma fosse gratuita in precedenza.

Per un esempio di carico di ricerca, 1,000 ricerche riuscite più 5,000 recuperi di pagina riusciti costano $4.50 in tariffe per gli strumenti: 6,000 moltiplicato per $0.75 ogni mille. L'elaborazione dei token del modello viene fatturata a parte. Una ricerca che trova diverse pagine utili conta come una richiesta; recuperare singolarmente quelle pagine genera più richieste Fetch.

Pesi aperti e licenze: DeepSeek è più semplice

Per ridistribuire i pesi e gestire il self-hosting commerciale con meno vincoli, vince DeepSeek. Pesi aperti significa poter ottenere i parametri appresi dal modello. La licenza allegata stabilisce cosa puoi farne, e la disponibilità del download non rende automaticamente economico eseguire il modello.

Il post di lancio di Moonshot prometteva i pesi completi di K3.1 Pro entro il 4 novembre. Alla verifica del 5 novembre, il repository ufficiale dei file di K3.1 Pro era pubblico e accessibile senza autorizzazione preventiva, e i metadati elencavano tutti i 96 shard dei pesi safetensors. Questo conferma che i pesi sono ora pubblicati. La data di creazione di un repository non coincide necessariamente con quella della sua apertura al pubblico.

Sia la licenza di Kimi K3 sia la licenza di Kimi K3.1 Pro impongono condizioni ulteriori rispetto a una normale licenza MIT:

• Un licenziatario o un'affiliata che offre un'attività di model-as-a-service deve stipulare un accordo separato prima dell'uso commerciale se i ricavi aggregati superano $20 milioni in qualsiasi periodo di 12 mesi consecutivi. La definizione esclude le funzionalità del modello integrate in prodotti per utenti finali e il semplice inoltro delle richieste.
• Un prodotto o servizio commerciale che supera 100 milioni di utenti attivi mensili oppure $20 milioni di ricavi mensili deve mostrare in modo ben visibile il nome del relativo modello Kimi.
• Entrambe le disposizioni prevedono esenzioni per l'uso interno, secondo la definizione della licenza, e per l'accesso tramite prodotti ufficiali Moonshot o partner di inferenza certificati. L'uso interno esclude la messa a disposizione di terzi del modello, dei suoi output o delle sue capacità.

Un'applicazione con una funzione circoscritta di analisi documentale e una piattaforma di inferenza che vende accesso configurabile ai modelli ricadono in casi diversi secondo questa formulazione. La condizione sui ricavi annui non va trasformata nell'affermazione generica che ogni azienda sopra quella soglia debba ottenere una licenza separata.

Il repository V4 Pro, il repository V4 Flash originale e la scheda attuale di Flash di DeepSeek indicano codice e pesi come rilasciati con licenza MIT. Questo elimina dalla scelta della licenza dei pesi le specifiche soglie commerciali di Kimi; restano i costi operativi e gli obblighi della tua applicazione.

Hosting: scegli il checkpoint con la stessa cura del fornitore

Parti dall'API ufficiale, salvo che il controllo dell'ambiente di esecuzione sia di per sé un requisito. Per la maggior parte di chi sviluppa applicazioni, è il modo più rapido per stabilire se il modello sa svolgere il compito prima di occuparsi di hardware e infrastruttura di servizio.

Le strade pratiche sono tre:

• API ospitata dal produttore: usa direttamente Moonshot o DeepSeek, con le tariffe e le corrispondenze tra nomi e modelli descritte sopra. Annota nei risultati di valutazione la versione del modello dietro ogni alias variabile.
• Hosting gestito da terzi: chiedi checkpoint esatto, precisione, strumenti supportati, limite di contesto, ubicazione dei dati e condizioni di fatturazione. Un endpoint compatibile con OpenAI descrive un formato di richiesta; non garantisce parità di funzionalità o di modello.
• Infrastruttura propria o a noleggio: scegli pesi pubblicati, un motore di inferenza e una configurazione di servizio supportata. Capacità, aggiornamenti, osservabilità e livello di esecuzione degli strumenti spettano a te.

La scheda di K3.1 Pro di Moonshot indica inoltre 2.8 trilioni di parametri totali, 104 miliardi attivati per token, pesi MXFP4 e attivazioni MXFP8, e consiglia vLLM, SGLang o TokenSpeed. I parametri attivati descrivono il calcolo per token, non l'intero modello che devi archiviare. È un progetto infrastrutturale, non un'installazione da fare al volo sul portatile.

La scheda dell'architettura di V4.1 Flash di DeepSeek descrive 552 miliardi di parametri del backbone più 196 miliardi di parametri di memoria condizionale. Un'inferenza ospitata economica non implica un modello piccolo da eseguire in proprio. La versione attuale fornisce istruzioni per la codifica dei prompt e l'inferenza; rispettare quei formati conta per le chiamate agli strumenti e per la modalità di ragionamento.

Nel self-hosting conta anche l'eventuale differenza di versione: la scheda originale dei pesi di DeepSeek V4 Pro descrive una versione di anteprima, mentre l'API attuale elenca la revisione successiva 0813. Il nome della stessa famiglia non prova che i pesi scaricati riproducano il modello attualmente ospitato. Verifica la corrispondenza dei checkpoint prima di considerare un risultato locale come un benchmark dell'API.

Come passare da Kimi a DeepSeek, e viceversa

Trasferisci prima le regole dell'integrazione, poi tutto il traffico. Cambiare significa intervenire su molto più dell'URL di base: schemi degli strumenti, cronologia dei messaggi, codifica delle immagini, impostazioni di ragionamento, prefissi in cache e checkpoint attuale dell'endpoint influenzano tutti il comportamento.

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   Scegli compiti completi con criteri di successo

   Usa attività rappresentative della tua applicazione: un ticket instradato correttamente, una modifica al codice che supera i controlli o un'estrazione documentale accettata dal sistema a valle. Includi un errore di uno strumento e la ripresa di un compito lungo. Stabilisci cosa significa riuscire prima di confrontare gli output.

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   Adatta il ciclo di messaggi e strumenti

   Conserva i messaggi completi dell'assistente dove richiesto, associa ogni risultato alla relativa chiamata e adatta gli input delle immagini. Racchiudi le opzioni specifiche del fornitore in un adattatore, così non si propagano nella logica aziendale.

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   Confronta risultati e spesa complessiva

   Registra lavoro completato, tentativi successivi, correzioni umane, token del modello e richieste Search/Fetch riuscite. Riutilizzare un prompt non trasferisce la cache di un fornitore. Mantieni disponibile il vecchio endpoint finché il nuovo percorso non supera gli stessi criteri di accettazione.

Non migrare un agente affidabile che lavora su compiti lunghi solo perché un listino sembra più conveniente. Prova prima Flash su un sottocompito delimitato. Allo stesso modo, non spostare ogni richiesta di classificazione su Kimi perché è in testa in un benchmark impegnativo. Kimi è un'alternativa a DeepSeek quando il risultato migliore giustifica il sovrapprezzo; DeepSeek è un'alternativa a Kimi quando soddisfa già la soglia di qualità del compito.

Kimi K2 vs DeepSeek

I confronti più vecchi sono una cattiva base per pianificare una nuova installazione. Moonshot afferma che l'accesso alla serie K2 è stato chiuso ai nuovi utenti il 31 ottobre, con ritiro previsto entro la fine di dicembre 2026. Chi usa già K2 dovrebbe valutare l'attuale famiglia K3 e il modello Flash attuale, anziché presumere che il vecchio endpoint resti un'opzione a lungo termine.

Kimi vs DeepSeek vs Qwen

Se nessuno dei due finalisti risponde ai requisiti di implementazione, amplia la selezione con la nostra guida ai modelli AI cinesi. Mantieni gli stessi criteri di carico di lavoro e licenza quando aggiungi un'altra famiglia; una lista più ampia è utile solo se risolve un requisito concreto.

DeepSeek vs Kimi: le domande più frequenti

Kimi AI gratis e altre domande prima della scelta

Kimi AI è migliore di ChatGPT?

Questo confronto non stabilisce un vincitore generale rispetto a ChatGPT. Per chi sviluppa e deve scegliere tra le due famiglie a pesi aperti qui esaminate, K3.1 Pro merita un test sui compiti lunghi; la scelta finale dovrebbe seguire test di accettazione su attività complete.

Esiste un'AI migliore di DeepSeek?

Per un flusso di lavoro lungo e impegnativo affidato a un agente, Kimi K3.1 Pro è un candidato credibile per un salto di qualità, sulla base dei risultati pubblicati da Moonshot. Per un compito delimitato che Flash completa già in modo affidabile, il modello più costoso potrebbe non offrire miglioramenti utili.

Kimi è migliore di Codex?

Il modello e il software che lo circonda sono scelte diverse. Un benchmark eseguito con un particolare sistema di gestione dell'agente non dimostra la superiorità di un intero prodotto. Confronta il flusso di lavoro completo che intendi usare, inclusi strumenti e controlli.

Kimi funziona davvero bene?

Moonshot pubblica risultati su programmazione complessa e attività in più passaggi, compresi miglioramenti rispetto a K3 sui compiti di lungo periodo. Considerali un motivo per valutare K3.1 Pro, non una garanzia sui compiti della tua applicazione.

Kimi è la migliore AI cinese?

Non esiste un unico vincitore per tutti questi impieghi. K3.1 Pro merita il primo test per le esecuzioni lunghe e impegnative, DeepSeek Flash vince nell'instradamento a basso costo e DeepSeek è più semplice sul fronte della licenza dei pesi.

Kimi è davvero gratis?

Non basare il budget di un'applicazione in produzione sull'accesso gratuito per i consumatori. L'API per sviluppatori viene fatturata a consumo, separatamente dagli abbonamenti Kimi e da Kimi Code, come spiega il confronto tra prodotti e fatturazione di Moonshot.

Quanto costa Kimi AI?

Per i modelli API di questo confronto, usa la tabella dei prezzi per milione di token riportata sopra e includi la categoria pertinente per la scrittura nella cache. Gli abbonamenti per consumatori e quelli per la programmazione sono acquisti separati; non sostituiscono questa fattura API.

L'app Kimi è sicura?

Un risultato sulla qualità del modello non risponde a una domanda sul trattamento dei dati. Per le informazioni aziendali, scegli prima come distribuire il servizio e valuta le condizioni sui dati, i controlli di accesso e le impostazioni di conservazione. Una licenza a pesi aperti non descrive come l'app per consumatori tratta i dati.

Quanto posso usare Kimi gratuitamente?

Questo confronto tra API non promette una quota gratuita fissa per i consumatori. Verifica i limiti attuali mostrati nel prodotto. Per un'applicazione o un agente che gestisci tu, pianifica l'uso delle API a consumo o i costi infrastrutturali del self-hosting.

La prima mossa di lunedì: assegna a Flash un percorso ben delimitato, valuta K3.1 Pro sul compito difficile dall'inizio alla fine e registra risultati accettati e lavoro di correzione. Se il self-hosting è obbligatorio, chiarisci licenza e checkpoint esatto disponibile per il download prima di acquistare capacità.

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