上周 Kimi K3 正式开源，这周 DeepSeek V4 Flash 也开源了。两个国产顶流前后脚开源，我干脆把它们放一起用了三天，聊聊真实感受。

说实话，在同时深度使用 Kimi K3 和 DeepSeek V4 之前，我和很多人一样，以为这俩就是"谁更聪明"的问题。

但三天下来，我算是彻底明白了：这俩根本不是一条赛道上的选手。

如果你也在纠结该用哪个，别急着看参数表，先听听我这三天踩过的坑。

一、写代码：K3 是"一次过"，DS 是"反复修"

第一天我安排了一个硬核任务：让俩模型各写一段带逻辑校验的代码。

K3 的表现让我有点惊。它不是直接给你甩一段代码完事，而是会自己看运行截图，发现报错后自我纠错。我让它写代码，两次就搞定了；换 DS 试了无数次，"推理文字一大堆，显得很有道理，然而错误始终还是错误"。

这其实就是 K3 原生多模态的优势——它真的有"眼睛"，能看懂图片和视频，写前端或者复杂工程时，这个能力太香了。

但 DS 也不是不能写。只是它更像一个文本专才，代码写出来大概率能用，但遇到复杂逻辑容易"这里错一点、那里错一点"，需要我人工反复修。

一句话总结：高难度编码，K3 更稳；普通脚本，DS 也能干。

二、价格：一个用得起，一个真用不起

如果说代码能力是"能不能"的问题，那价格就是"敢不敢"的问题。

我算了一笔账：

  • DeepSeek V4-Flash：2 元 / 百万 Token
  • Kimi K3：100 元 / 百万 Token

50 倍的差距。

我在 WorkBuddy 里实测，K3 消耗的积分是 DS 的 30 倍。说实话，一个用得起，一个用不起。

更扎心的是，K3 不仅贵，还慢。我用 K3 的 Code 模式，没两分钟就直接报 429 限流，"代码写一半，然后等明天才能再用几分钟"。

我的感受特别直观："都是高速公路，只不过各个地方的标准不一样，有的是 100，有的是 120。"

DS 限速 100，但便宜；K3 限速 120，但收费高。看我要赶时间，还是要省钱。

三、多模态：这是 K3 的杀手锏，也是 DS 的空白

前面说了，K3 能"看懂"图片。这意味着什么？

我扔一张前端报错截图过去，它能直接定位问题；我给它看一张 UI 设计稿，它能写出对应的 CSS。这种"所见即所得"的能力，DS 目前基本做不到。

DS 把技能点全加在了长文本推理和 Agent 任务上，文本能力确实强，但视觉这块几乎是空白。

所以我总结：如果你经常需要处理图片、视频、截图类任务，K3 几乎是唯一选择；如果你只是纯文本对话、写文案、做分析，DS 完全够用。

四、稳定性：DS 像老黄牛，K3 像跑车

这三天里，DS 给我的感觉是"随时在线"。不管什么时候调用，基本不会掉链子，响应也快。

K3 则更像一辆需要预热的高性能跑车——上限高，但脾气也大。高峰期限流、响应慢、消耗快，都是实打实的问题。

我的体验很实在："可用性不在一个档次。DeepSeek 能干的活，没人会用 K3 来干，一个又便宜又快，一个又贵又慢。"

五、到底怎么选？三天测下来，我有了自己的标准答案

三天测下来，我的结论很简单：

"简单任务，DeepSeek 搞不定再用 Kimi K3，毕竟 DeepSeek 便宜啊。"

翻译过来就是：

场景

我的推荐

日常问答、文案、轻量代码

DeepSeek V4（省钱省心）

复杂工程、前端开发、多模态任务

Kimi K3（质量上限高）

高频批量调用

DeepSeek（成本可控）

高难度单点突破

K3（一次到位，返工少）

说白了，"DS 走量，K3 走质，各有各的活法。"

有人问我，没有 DeepSeek 的开源，哪来的 Kimi 3？这话虽然绝对了点，但确实说明了一个道理：国产大模型能走到今天，靠的是不同路线的互补，不是内卷。

K3 和 V4 的差距，本质上不是"谁更聪明"，而是"我愿意为聪明付多少钱"。

我预算充足、追求极致的时候，K3 没让我失望；我讲究性价比、要的是"够用就好"的时候，DS 依然是 2026 年最香的选择。

没有最好的模型，只有最适合我的模型。