deepseek-v4-flash vs kimi-for-coding 速度对比

基于全网用户 130 次匿名实测的横向对比。

结论:deepseek-v4-flash 输出更快(中位 142 vs 104 tok/s);deepseek-v4-flash 首响更快(0.71s vs 1.41s)。
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[![deepseek-v4-flash 快于 kimi-for-coding:142 tok/s on TOKRACE](https://tokrace.com/api/badge/compare/deepseek-v4-flash-vs-kimi-for-coding?locale=zh-CN)](https://tokrace.com/zh-CN/compare/deepseek-v4-flash-vs-kimi-for-coding)
中位输出 tok/s142104
平均输出 tok/s138170
首 Token 时延0.71s1.41s
峰值 tok/s346565
样本数5674

· 数据来自用户自愿匿名共享,中位数降低抖动 · 每 5 分钟更新

· 速度受网络、时段、厂商负载影响,仅供参考 · 测速方法论

如何使用这个对比

写作/长输出:优先看中位输出 tok/s 和峰值。

聊天/Agent:首 Token 时延通常更影响体感。

模型选型:复测你的真实 Prompt,并同时检查输出质量。

用最新数据自己跑一轮看完整排行榜

FAQ

deepseek-v4-flash 和 kimi-for-coding 哪个输出更快?

deepseek-v4-flash 输出更快(中位 142 vs 104 tok/s);deepseek-v4-flash 首响更快(0.71s vs 1.41s)。

为什么输出速度和首 Token 可能不是同一个赢家?

输出 tok/s 衡量持续生成速度,TTFT 衡量请求发出到第一个 token 返回的等待时间。一个模型可能长文生成快,但排队或首响更慢。

我应该如何复测这个对比?

建议在竞速场使用同一个 Prompt、相同温度和相同网络条件重复跑几次,再结合质量结果做模型选型。

可以把这个对比嵌入到 GitHub 或文章里吗?

可以。页面提供 Markdown 和 HTML Badge,图片地址为 https://tokrace.com/api/badge/compare/deepseek-v4-flash-vs-kimi-for-coding?locale=zh-CN。