Kimi K3 vs DeepSeek V4 vs Qwen3.7-Max：2026 中国推理模型 API 横评

三款中国推理模型目前主导着 API 市场：Kimi K3（月之暗面，2026 年 7 月 17 日发布）、DeepSeek V4（DeepSeek，2026 年 4 月）和 Qwen3.7-Max（阿里巴巴，2026 年 5 月）。三者均支持 1M token 上下文窗口、内置推理和 OpenAI 兼容端点——但在定价、架构和擅长领域上差异显著。

简短结论：DeepSeek V4 Flash 最便宜，输入/输出仅 $0.14/$0.28 每百万 token；Kimi K3 拥有最密集的架构，2.8T 参数全量激活（非 MoE）；Qwen3.7-Max 在智能体基准测试中得分最高，SWE-Bench Verified 达 80.4%。三者均可通过单一 OpenAI 兼容端点路由。

速览对比表

定价来源：Kimi K3 定价（2026-07-18 检索）、DeepSeek 定价（2026-07-18 检索）、DashScope 模型定价（2026-07-18 检索）。

架构对比

Kimi K3——2.8T 参数的 Dense 巨兽

Kimi K3 是本次横评中唯一的 Dense（非 MoE）模型。2.8 万亿参数在每次前向传播时全部激活，用推理效率换取最大化表征能力。月之暗面将其定位为"长周期编码与端到端知识工作"的旗舰（来源，2026-07-18 检索）。

关键特征：

• 始终推理：K3 默认启用思考模式，reasoning_effort 设为 max（目前唯一支持的档位）
• 1M token 上下文窗口：与竞品持平
• 原生视觉：K3 原生接受图片输入，DeepSeek V4 和 Qwen3.7-Max 均为纯文本

DeepSeek V4——MoE 效率之王

DeepSeek V4 采用 Mixture-of-Experts 架构，每个 token 仅激活部分参数。直接反映在定价上：V4 Flash 输入 $0.14 / 输出 $0.28 每百万 token——比 K3 输入便宜约 21 倍，输出便宜约 54 倍（来源，2026-07-18 检索）。

关键特征：

• 双档位：Flash（快速、低价）和 Pro（更高质量，价格约为 Flash 的 3 倍）
• 思考模式切换：同时支持非思考和思考（默认）模式
• Flash 2,500 并发请求，Pro 500 并发
• 纯文本：无原生视觉支持

Qwen3.7-Max——智能体优先设计

Qwen3.7-Max 是阿里巴巴的自研推理旗舰，专为智能体工作流设计。根据厂商报告的基准测试，SWE-Bench Verified 得分 80.4%——三者中最高（来源，2026-07-18 检索）。

关键特征：

• MoE 架构：推理效率与质量兼顾
• 思考模式切换：支持推理和非推理模式
• 纯文本：视觉任务需使用 Qwen3.7-Plus
• DashScope 集成：通过阿里巴巴 OpenAI 兼容的 DashScope 端点访问

代码示例：同一任务，三个 API

三款模型均支持 OpenAI SDK 格式。以下是同一推理任务发送到各模型的示例：

Kimi K3

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-moonshot-key",
    base_url="https://api.moonshot.cn/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用数学证明对比归并排序与快速排序的时间复杂度。"}
    ],
    # K3 始终推理，无需手动开启思考模式
)
print(response.choices[0].message.content)

DeepSeek V4 Flash（思考模式）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-deepseek-key",
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用数学证明对比归并排序与快速排序的时间复杂度。"}
    ],
    # V4 Flash 默认为思考模式
)
print(response.choices[0].message.content)

Qwen3.7-Max via DashScope

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-dashscope-key",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用数学证明对比归并排序与快速排序的时间复杂度。"}
    ],
    extra_body={"enable_thinking": True},
)
print(response.choices[0].message.content)

OpenAI 兼容指供应商提供一个 chat-completions 接口，其请求与响应结构与 OpenAI API 契约足够接近——只需替换三个值（API key、base URL、模型名），原来的 OpenAI SDK 调用即可直接工作。最小实践面是POST /v1/chat/completions 带 messages、model， 并返回 OpenAI 形式的流式响应。

定价深入对比

三者之间的价格差距非常显著：

典型推理任务成本（10K 输入 token、2K 输出 token、无缓存）：

• DeepSeek V4 Flash：$0.002——预算首选
• DeepSeek V4 Pro：$0.006——Flash 的 3 倍，但远低于竞品
• Qwen3.7-Max：$0.04——中端档位
• Kimi K3：$0.06——高端档位

来源：Kimi K3 定价、DeepSeek 定价、DashScope 定价（均为 2026-07-18 检索）。

缓存如何改变成本计算

DeepSeek V4 的缓存命中价格极其激进：Flash 仅 $0.0028/M（98% 折扣）。对于前缀高度重叠的工作负载——多轮对话、共享系统提示词的 RAG、批处理——DeepSeek V4 Flash 的成本趋近于零。

Kimi K3 的 90% 缓存折扣（$0.30 vs $3.00）虽然可观，但仍比缓存后的 V4 Flash 输入贵约 100 倍。

推理质量：基准测试概览

以下基准数据除另有标注外均为厂商报告。我们未独立验证这些数字，且各提供商测试的基准套件不同，直接对比存在局限。

重要说明：

• K3 的 SWE-Bench 得分（65.4%）来自 BenchLM 独立评测，非厂商报告
• DeepSeek V4 Pro 的公开基准数据较少——DeepSeek 文档侧重定价与功能而非基准测试表
• Qwen3.7-Max 的基准数据主要来自 Qwen 官方博客（厂商报告）
• 三款模型目前没有在同一评估套件上的对比数据

速率限制

DeepSeek 速率限制来自官方文档（2026-07-18 检索）。

选型矩阵：何时选 K3、V4、Qwen3.7

选 Kimi K3，如果你需要：

• Dense 架构带来的最大化表征能力
• 推理同时支持图片输入（一次调用中处理图文）
• 动态工具加载和高级工具调用模式
• 以任务质量优先，而非每 token 成本优先

选 DeepSeek V4 Flash，如果你需要：

• 最低成本的推理调用（典型任务仅 $0.002）
• 最高并发（2,500 并发请求）
• 激进的缓存折扣（命中时 98% 折扣）
• 同一模型 ID 下切换思考/非思考模式

选 DeepSeek V4 Pro，如果你需要：

• 比 Flash 更好的质量，但仍远低于 K3/Qwen 的价格
• 与 Flash 相同的 API 接口但更强的能力
• Flash 质量不足时的升级选项

选 Qwen3.7-Max，如果你需要：

• 顶尖的智能体/编码性能（SWE-Bench Verified 80.4%，厂商报告）
• DashScope 生态集成（与其他阿里巴巴服务共享计费）
• 成熟的智能体工作流与工具调用能力
• 思考/非思考切换搭配有竞争力的中端定价

通过 TheRouter 路由三款模型

我们目前通过 TheRouter 的 OpenAI 兼容端点路由 DeepSeek V4（Flash 和 Pro）以及 Qwen3.7-Max。DeepSeek V4 Flash 已验证为 deepseek/deepseek-v4-flash，DeepSeek V4 Pro 为 deepseek/deepseek-v4-pro，Qwen3.7-Max 为 qwen/qwen3.7-max，均在我们的模型目录中。

Kimi K3 尚未进入我们的模型目录。 我们正在评估 K3 的路由接入——请查看我们的 Moonshot 提供商页面获取最新可用性信息。

三者通过同一 API 可用后，你可以设置 fallback 链——例如，主路由 DeepSeek V4 Flash 以降低成本，当需要更高质量时 fallback 到 Qwen3.7-Max 或 K3：

# 示例：TheRouter fallback 路由配置
# 主路由：DeepSeek V4 Flash（最低成本）
# Fallback 1：Qwen3.7-Max（最佳智能体基准）
# Fallback 2：DeepSeek V4 Pro（适中成本的质量升级）

配置模型 fallback 的详细信息，请参阅我们的模型 Fallback 路由指南。

延伸阅读

• Kimi K3 API 集成指南——K3 完整入门指南
• Kimi K3 vs K2 升级对比——从 K2 到 K3 的变化
• DeepSeek API 完整指南——DeepSeek V4 集成全攻略
• DashScope Qwen3.7 系列完整指南——Qwen3.7-Max、Plus 及更多 DashScope 模型
• 2026 最佳推理模型 API 横评——包含西方提供商的全球推理模型全景

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本文引用来源：Kimi K3 定价、Kimi K3 快速入门、DeepSeek 定价、DashScope 模型定价、Qwen3.7 博客、BenchLM K3 分析、BenchLM K3 基准、Artificial Analysis Qwen3.7-Max。均为 2026-07-18 检索。