DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre Kimi K2.5 : le comparatif chiffré

Comparatif point par point

Critère	DeepSeek V4.1 Flash 1017	Kimi K2.5
Fabricant	DeepSeek	Moonshot AI
Sortie	17 octobre 2026	27 janvier 2026
Indice de capacité	90,6 / 100	78,1 / 100
Prix en entrée	0,15 $US	0,58 $US
Prix en sortie	0,60 $US	3 $US
Coût d'une tâche type	0,004 $US	0,018 $US
Fenêtre de contexte	1 048 576 tokens	262 144 tokens
Réponse maximale	393 216 tokens	98 304 tokens
Mode raisonnement	Oui	Oui
Appel d'outils	Oui	Oui
Entrées acceptées	texte, image	texte, image, vidéo
Poids ouverts	Oui	Oui
Connaissances jusqu'à	mai 2025	janvier 2025

De quoi parle-t-on ?

DeepSeek V4.1 Flash 1017 et Kimi K2.5 sont deux modèles à poids ouverts, que l'on peut installer sur ses propres serveurs, l'un signé DeepSeek, l'autre Moonshot AI. DeepSeek V4.1 Flash 1017 est sorti le 17 octobre 2026, Kimi K2.5 le 27 janvier 2026.

Tous les chiffres ci-dessous proviennent de sources publiques relevées le 22 octobre 2026 : models.dev et OpenRouter pour les prix et les capacités, Epoch AI pour les scores.

Ce que disent les benchmarks

Sur notre indice de capacité, DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtient 90,6 sur 100 et Kimi K2.5 78,1. DeepSeek V4.1 Flash 1017 prend l'avantage de 12,5 points.

Sur les 2 tests renseignés pour les deux, DeepSeek V4.1 Flash 1017 l'emporte 2 fois et Kimi K2.5 0 fois :

GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : DeepSeek V4.1 Flash 1017 93,2 %, Kimi K2.5 87,6 %
OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : DeepSeek V4.1 Flash 1017 99,4 %, Kimi K2.5 92,2 %

Prix

DeepSeek V4.1 Flash 1017 coûte 0,15 $US par million de tokens en entrée et 0,60 $US en sortie ; Kimi K2.5 0,58 $US et 3 $US.

Pour une tâche d'agent type (lire 20 000 tokens, en écrire 2 000), comptez 0,004 $US avec DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre 0,018 $US avec Kimi K2.5. DeepSeek V4.1 Flash 1017 est 4,2 fois moins cher, un écart qui pèse vite sur 1 000 tâches : 13,4 $US de différence.

Faites le calcul avec vos volumes dans le calculateur de coût d'un agent.

Fonctions et limites

DeepSeek V4.1 Flash 1017 lit davantage d'un coup : 1 048 576 tokens de contexte (environ 1 573 pages), contre 262 144 pour Kimi K2.5.

Mode raisonnement : DeepSeek V4.1 Flash 1017 oui, Kimi K2.5 oui. Appel d'outils : DeepSeek V4.1 Flash 1017 oui, Kimi K2.5 oui. Lecture d'images : DeepSeek V4.1 Flash 1017 oui, Kimi K2.5 oui.

Les deux publient leurs poids : vous pouvez les héberger vous-même.

Connaissances : jusqu'à mai 2025 pour DeepSeek V4.1 Flash 1017, janvier 2025 pour Kimi K2.5.

En résumé

Notre lecture des données :

Choisissez DeepSeek V4.1 Flash 1017 pour un meilleur indice de capacité, un coût plus bas, une fenêtre de contexte plus grande et une sortie plus récente.

Ce verdict s'appuie sur des chiffres publics ; il ne remplace pas un essai sur vos propres tâches.

Questions fréquentes

DeepSeek V4.1 Flash 1017 ou Kimi K2.5 : lequel est le meilleur ?

Sur notre indice (données Epoch AI), DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtient 90,6 et Kimi K2.5 78,1 sur 100. Le meilleur choix dépend aussi du prix et de votre usage.

Lequel est le moins cher ?

DeepSeek V4.1 Flash 1017. Pour lire 20 000 tokens et en écrire 2 000, comptez 0,004 $US avec DeepSeek V4.1 Flash 1017 et 0,018 $US avec Kimi K2.5 (prix au 22 octobre 2026).

Lequel a la plus grande fenêtre de contexte ?

DeepSeek V4.1 Flash 1017, avec 1 048 576 tokens contre 262 144.

Peut-on installer DeepSeek V4.1 Flash 1017 ou Kimi K2.5 sur ses propres serveurs ?

Oui, les deux publient leurs poids. Vérifiez chaque licence avant un usage commercial.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre Kimi K2.5