DeepSeek V4.1 Flash 1017 contra Kimi K2.5
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (DeepSeek) y Kimi K2.5 (Moonshot AI) comparados punto por punto: rendimiento medido, precio, contexto y capacidades.
Datos a 22 de octubre de 2026
Comparativa punto por punto
| Criterio | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Kimi K2.5 |
|---|---|---|
| Fabricante | DeepSeek | Moonshot AI |
| Lanzamiento | 17 de octubre de 2026 | 27 de enero de 2026 |
| Índice de capacidad | 90,6 / 100 | 78,1 / 100 |
| Precio de entrada | 0,15 US$ | 0,58 US$ |
| Precio de salida | 0,60 US$ | 3 US$ |
| Coste de una tarea tipo | 0,004 US$ | 0,018 US$ |
| Ventana de contexto | 1.048.576 tokens | 262.144 tokens |
| Respuesta máxima | 393.216 tokens | 98.304 tokens |
| Modo razonamiento | Sí | Sí |
| Llamada a herramientas | Sí | Sí |
| Entradas aceptadas | texto, imagen | texto, imagen, vídeo |
| Pesos abiertos | Sí | Sí |
| Conocimientos hasta | mayo de 2025 | enero de 2025 |
¿Qué comparamos?
DeepSeek V4.1 Flash 1017 y Kimi K2.5 son dos modelos de pesos abiertos, que se pueden instalar en servidores propios, uno de DeepSeek y el otro de Moonshot AI. DeepSeek V4.1 Flash 1017 salió el 17 de octubre de 2026 y Kimi K2.5 el 27 de enero de 2026.
Todas las cifras proceden de fuentes públicas consultadas el 22 de octubre de 2026: models.dev y OpenRouter para precios y capacidades, Epoch AI para las puntuaciones.
Lo que dicen los benchmarks
En nuestro índice de capacidad, DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtiene 90,6 sobre 100 y Kimi K2.5 78,1. DeepSeek V4.1 Flash 1017 se impone por 12,5 puntos.
En las 2 pruebas registradas para ambos, DeepSeek V4.1 Flash 1017 gana 2 veces y Kimi K2.5 0:
- GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): DeepSeek V4.1 Flash 1017 93,2 %, Kimi K2.5 87,6 %
- OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): DeepSeek V4.1 Flash 1017 99,4 %, Kimi K2.5 92,2 %
Precio
DeepSeek V4.1 Flash 1017 cuesta 0,15 US$ por millón de tokens de entrada y 0,60 US$ de salida; Kimi K2.5, 0,58 US$ y 3 US$.
Para una tarea de agente tipo (leer 20 000 tokens y escribir 2000), cuente 0,004 US$ con DeepSeek V4.1 Flash 1017 frente a 0,018 US$ con Kimi K2.5. DeepSeek V4.1 Flash 1017 es 4,2 veces más barato, una diferencia que pesa rápido en 1000 tareas: 13,4 US$ de diferencia.
Haga el cálculo con sus volúmenes en la calculadora de coste de un agente.
Funciones y límites
DeepSeek V4.1 Flash 1017 lee más de una vez: 1.048.576 tokens de contexto (unas 1573 páginas), frente a 262.144 de Kimi K2.5.
Modo de razonamiento: DeepSeek V4.1 Flash 1017 sí, Kimi K2.5 sí. Llamada a herramientas: DeepSeek V4.1 Flash 1017 sí, Kimi K2.5 sí. Lectura de imágenes: DeepSeek V4.1 Flash 1017 sí, Kimi K2.5 sí.
Los dos publican sus pesos: puede alojarlos usted mismo.
Conocimientos: hasta mayo de 2025 para DeepSeek V4.1 Flash 1017 y enero de 2025 para Kimi K2.5.
En resumen
Nuestra lectura de los datos:
- Elija DeepSeek V4.1 Flash 1017 por un mejor índice de capacidad, un coste más bajo, una ventana de contexto más grande y un lanzamiento más reciente.
Este veredicto se basa en cifras públicas; no sustituye una prueba con sus propias tareas.
Otras comparativas
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contra Kimi K2.6
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contra Kimi K3
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contra GLM-5.3
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contra GLM-5
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contra Muse Spark Open
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contra DeepSeek V4 Pro 0813
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contra Qwen3.6 27B
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contra GLM-5.3-Flash
Preguntas frecuentes
¿DeepSeek V4.1 Flash 1017 o Kimi K2.5: cuál es mejor?
En nuestro índice (datos de Epoch AI), DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtiene 90,6 y Kimi K2.5 78,1 sobre 100. La mejor opción depende también del precio y de su uso.
¿Cuál es más barato?
DeepSeek V4.1 Flash 1017. Para leer 20 000 tokens y escribir 2000, cuente 0,004 US$ con DeepSeek V4.1 Flash 1017 y 0,018 US$ con Kimi K2.5 (precios a 22 de octubre de 2026).
¿Cuál tiene la ventana de contexto más grande?
DeepSeek V4.1 Flash 1017, con 1.048.576 tokens frente a 262.144.
¿Se puede instalar DeepSeek V4.1 Flash 1017 o Kimi K2.5 en servidores propios?
Sí, los dos publican sus pesos. Revise cada licencia antes de un uso comercial.
Fuentes de los datos
- Models.dev — Datos de modelos: models.dev (proyecto de código abierto)
- OpenRouter — Precios de mercado contrastados con OpenRouter
- Epoch AI — AI Benchmarking Hub — Epoch AI, «AI Benchmarking Hub», epoch.ai, CC BY 4.0
Datos a 22 de octubre de 2026
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