文章对比了 DeepSeek V4 和 Kimi K2 这两个混合专家模型（MoE）LLM API，重点介绍了它们在 2026 年对开发者的优势和劣势。DeepSeek V4 以其 100 万 token 的上下文窗口和具有成本效益的层级（V4-Flash 用于批量文本，V4-Pro 用于复杂推理）而著称，但缺乏多模态能力。由 Moonshot AI 开发的 Kimi K2 提供原生图像输入和强大的文档分析功能，其上下文窗口为 256K token，但对于纯文本任务来说价格更高。作者建议采用混合方法，根据任务需求将请求路由到最合适的模型，例如将 Kimi K2 用于视觉输入，将 DeepSeek V4 用于广泛的文本处理或推理。 AI
影响 指导开发者根据具体用例和成本考虑来选择和集成 LLM API。
排序理由 文章提供了两个 LLM API 的比较分析，为开发者提供指导，而不是宣布新版本或重大的行业事件。
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