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Kimi 128k 是由 Moonshot AI 开发的一款多模态大语言模型，具有 128k 的超长上下文窗口，能够处理海量信息。它不仅支持文本处理，还能理解图像内容，输出相关文本。在数学、编程和多模态推理等多个领域表现出色，例如在 MATH500 中准确率高达96.2%，在 Codeforces 中排名前94百分位。该模型采用强化学习优化技术，如在线镜像下降法，提升推理能力。此外，Kimi 128k 还通过长链推理训练方法，将长上下文模型的推理能力转移到短上下文模型中，保持高性能的同时减少 token 使用。

DeepSeek R1是基于DeepSeek-V3-Base开发的推理模型，拥有6710亿参数，每次激活370亿参数。Kimi 32k是月之暗面科技有限公司开发的AI助手Kimi的模型版本，支持32k上下文长度，具备强大的长文本处理能力。Doubao 1.5 Pro 256k是火山引擎推出的自研大语言模型专业版，支持256K长文本，具有更强的理解、生成和逻辑能力。

本文对国内大模型moonshot-v1-32k和通义千问-Max进行了全面对比，涵盖产品优势、模型信息、价格及技术参数等28项关键信息，数据均源自官网，旨在为用户提供精准详实的决策依据。

Moonshot-v1是训练用于理解自然语言和书面语言的文本生成模型，它可以根据输入生成文本输出。对模型的输入也被称为“prompt”。通常我们建议您提供明确的指令以及给出一些范例，来让模型能够完成既定的任务。moonshot-v1模型可以用于各种任务，包括内容或代码生成、摘要、对话、创意写作等。

在国内AI大模型竞争白热化的今天，Kimi与DeepSeek凭借卓越性能跻身前列。本文基于详尽的比较报告，深入剖析两者的技术实力、服务优势及市场定位。报告数据全面覆盖参数对比、价格分析及核心性能指标，揭示两款模型在实际应用中的优劣势。为帮助您精准选择适合的AI模型。