AI模型API排行榜横评：通义千问、Deepseek、Kimi谁才是API性价比之王

本文对国内大模型 DeepSeek V3、moonshot-v1-32k、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，最终选出性价比之王，为用户提供精准详实的决策依据。

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DeepSeek V3

DeepSeek-V3 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一款先进的 开源大语言模型，采用混合专家（MoE）架构，拥有 671B 总参数，其中每 token 激活 37B 参数。模型在 14.8 万亿高质量 token 上进行预训练，并通过监督微调和 强化学习 进一步优化。

若你拿到 DeepSeek 的混淆源码想研究其 MoE 路由逻辑，可先用 JavaScript 代码反混淆专家 还原变量名，再用 代码片段解析助手 逐行解读核心算法。

moonshot-v1-32k

Moonshot-v1-32k 是 Moonshot AI 推出的一款千亿参数的 语言模型，支持 32K 上下文窗口，特别适合长文本的理解和内容生成场景。它具备优秀的语义理解、指令遵循和 文本生成 能力，能够根据用户输入生成相应的文本输出，广泛应用于内容创作、代码生成、文本摘要等领域。

通义千问-Max

通义千问-Max，即 Qwen2.5-Max，是 阿里云 通义千问旗舰版模型，于 2025 年 1 月 29 日正式发布。该 模型预训练数据 超过 20 万亿 tokens，在多项公开主流模型评测基准上录得高分，位列全球第七名，是非推理类的中国大模型冠军。它展现出极强劲的综合性能，特别是在数学和编程等单项能力上排名第一。

AI 大模型多维度对比分析

1. 基础参数对比

DeepSeek V3 专注于长文本逻辑连贯性，moonshot-v1-32k 支持代码片段输入且可 流式输出，通义千问-Max 则在文档理解和多模态支持方面表现突出。建议 DeepSeek V3 用于深度文本分析，moonshot-v1-32k 适用于代码辅助场景，通义千问-Max 适合多媒体内容分析和跨模态推理任务。

2. API 模型价格对比

各 AI 模型提供 免费试用额度，DeepSeek V3 拥有最低的缓存命中输入价格，而 moonshot-v1-32k 提供较长的有效期。通义千问-Max 的输入输出价格最低，适合预算有限的大规模应用。根据价格与需求，选择适合的场景和 模型进行应用。

3. 核心性能指标对比

DeepSeek V3 在速度和数据量上突出，适合高吞吐场景；moonshot-v1-32k 平衡，适合中等任务；通义千问-Max 以高并发及数据量领先，适合大规模数据处理。建议根据实际需求选择。

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总结

根据多维度对比分析，通义千问-Max 在性价比上最具优势。其输入输出价格最低（输入 ￥2.40/1M Tokens，输出 ￥9.60/1M Tokens），提供 100 万 Token 免费试用，支持 32K 上下文长度、多模态输入及联网搜索，训练数据超 20 万亿 Token，性能强劲，特别在数学和编程领域表现突出。DeepSeek V3 速度快且缓存命中价格低，但功能较为单一；moonshot-v1-32k 价格较高，适合特定代码场景。综合价格、性能与功能，通义千问-Max 是预算有限且需多功能支持用户的首选。

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