Kimi-K2对比DeepSeek哪个编程能力强

Kimi-K2与DeepSeek在编程能力上存在显著差异，根据最新评测结果，Kimi-K2在多个基准测试中表现突出。从Benchmark评测来看，Kimi-K2超越了开源的DeepSeek-V3-0324和Qwen3-235B-A22B，成为目前开源领域效果最佳的模型之一，也是参数规模最大的模型。在AceBench（开放代理任务评测）中，Kimi-K2达到了76.5%的准确率，与GPT-4/Claude处于同一量级，显示出其在智能体任务中的强大能力。

在代码能力方面，Kimi-K2表现尤为出色。据评测，其代码和Agent能力超强，支持128k的上下文长度，这一参数使其在处理复杂编程任务时更具优势。Kimi-K2的核心能力转向了智能体任务，通过混合专家（MoE）模型设计，激活参数达320亿，实现了对自主编程（Agentic Coding）、工具调用（Tool Use）和数学推理（Math & Reasoning）等维度的有效提升，这些能力均超过DeepSeek-V3-0324。

此外，Kimi-K2在定价上与DeepSeek保持一致，但在功能上提供了更高的性价比。官方放出的Demo显示，Kimi-K2在生成带粒子特效的3D银河、分析13万行数据等实际应用中展现出惊人的泛化能力和实用性，这些能力是DeepSeek目前未能完全覆盖的领域。

综合来看，Kimi-K2在编程能力上明显优于DeepSeek，尤其是在长上下文处理、智能体任务和实际场景应用方面表现更为突出。其开源万亿参数模型的设计，使其成为当前最具竞争力的开源大模型之一。信息来源包括知乎、稀土掘金、网易等平台发布的评测结果和实测数据。