DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre Kimi K2.6
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (DeepSeek) et Kimi K2.6 (Moonshot AI) comparés point par point : performances mesurées, prix, contexte et capacités.
Données au 22 octobre 2026
Comparatif point par point
| Critère | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Kimi K2.6 |
|---|---|---|
| Fabricant | DeepSeek | Moonshot AI |
| Sortie | 17 octobre 2026 | 20 avril 2026 |
| Indice de capacité | 90,6 / 100 | 84,4 / 100 |
| Prix en entrée | 0,15 $US | 0,95 $US |
| Prix en sortie | 0,60 $US | 4 $US |
| Coût d'une tâche type | 0,004 $US | 0,027 $US |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 tokens | 262 144 tokens |
| Réponse maximale | 393 216 tokens | 262 144 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 ?
Ce comparatif oppose deux modèles à poids ouverts, que l'on peut installer sur ses propres serveurs : DeepSeek V4.1 Flash 1017 et Kimi K2.6, l'un signé DeepSeek, l'autre Moonshot AI. Le premier date du 17 octobre 2026, le second du 20 avril 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.
Lequel est le plus capable ?
Sur notre indice de capacité, DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtient 90,6 sur 100 et Kimi K2.6 84,4. DeepSeek V4.1 Flash 1017 prend l'avantage de 6,2 points.
Sur les 3 tests renseignés pour les deux, DeepSeek V4.1 Flash 1017 l'emporte 3 fois et Kimi K2.6 0 fois :
- GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : DeepSeek V4.1 Flash 1017 93,2 %, Kimi K2.6 90,8 %
- OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : DeepSeek V4.1 Flash 1017 99,4 %, Kimi K2.6 96,1 %
- FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : DeepSeek V4.1 Flash 1017 71,2 %, Kimi K2.6 57,2 %
Prix
DeepSeek V4.1 Flash 1017 coûte 0,15 $US par million de tokens en entrée et 0,60 $US en sortie ; Kimi K2.6 0,95 $US et 4 $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 0,027 $US avec Kimi K2.6. DeepSeek V4.1 Flash 1017 est 6,4 fois moins cher, un écart qui pèse vite sur 1 000 tâches : 22,8 $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 K2.6.
Mode raisonnement : DeepSeek V4.1 Flash 1017 oui, Kimi K2.6 oui. Appel d'outils : DeepSeek V4.1 Flash 1017 oui, Kimi K2.6 oui. Lecture d'images : DeepSeek V4.1 Flash 1017 oui, Kimi K2.6 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 K2.6.
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.
Autres comparaisons
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre Kimi K3
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre GLM-5.3
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre Kimi K2.5
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre GLM-5
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre Muse Spark Open
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre DeepSeek V4 Pro 0813
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre Qwen3.6 27B
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 contre GLM-5.3-Flash
Questions fréquentes
DeepSeek V4.1 Flash 1017 ou Kimi K2.6 : lequel est le meilleur ?
Sur notre indice (données Epoch AI), DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtient 90,6 et Kimi K2.6 84,4 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 0,027 $US avec Kimi K2.6 (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 K2.6 sur ses propres serveurs ?
Oui, les deux publient leurs poids. Vérifiez chaque licence avant un usage commercial.
Sources des données
- Models.dev — Données de modèles : models.dev (projet open source)
- OpenRouter — Prix de marché recoupés avec OpenRouter
- Epoch AI — AI Benchmarking Hub — Epoch AI, « AI Benchmarking Hub », epoch.ai, CC BY 4.0
Données au 22 octobre 2026
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