DeepSeek 和 Kimi 的长思考模型在多个方面存在差异，以下是详细对比：
训练方法
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DeepSeek R1 ：采用 Group Relative Policy Optimization 强化学习方法，其 policy 网络包括 new+old+reference，数据类型主要为 text，数据分布在语言类上包括中、英、代码、数学推理题、知识类等，SFT 数据量为 80 万，由 60w 推理数据 + 20w 非推理数据构成。
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Kimi K1.5 ：使用 policy mirror decent 强化学习方法，policy 网络为 new+old，数据类型涵盖 text 和 vision，数据分布在语言类、中英代码、数学推理题、知识类以及多模态的图文总结、OCR、QA 等，SFT 数据量达 100 万，包括 50w 问答类、20w 代码类、20w 数学与科学类、5k 写作类、2w 长文总结类。
技术架构
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DeepSeek R1 ：基于强化学习优化推理能力，采用 GRPO 算法降低训练成本，其训练过程包括推理导向的强化学习、拒绝采样和监督微调，以及全场景强化学习。
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Kimi K1.5 ：基于 transform-attention 技术，强化学习驱动，优化长文本处理能力，采用 Long2Short 方法，将 Long-CoT 模型的知识、能力迁移到 Short-CoT 模型上，利用大模型的知识来提升小模型的性能。
功能表现
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DeepSeek R1 ：在复杂推理、编码和多语言处理上表现优异，适合开发者和专业用户。例如在 Codeforces 上获得 2029 的 Elo 评级，超越 96.3% 的人类参与者。
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Kimi K1.5 ：在长文本处理、多模态任务和用户体验上更具优势，适合普通用户和研究人员。比如支持 128K 上下文窗口，适合处理大量文本数据，还能结合文本进行多模态推理，在视觉推理任务（如 Math Vista 和 MMMU 测试）中表现优异，Pass@1 分别达到 74.9% 和 70.0%。
应用场景
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DeepSeek R1 ：主要应用于复杂推理、代码生成、多语言翻译、教育和商务领域等，为开发者和专业用户提供更专业、深入的分析和解决方案。
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Kimi K1.5 ：广泛适用于长文本处理、图像分析、多模态任务、文档总结、创意写作等场景，能够满足普通用户和研究人员对文本和图像分析的需求。
用户体验
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DeepSeek R1 ：接口基础，速度较慢，但功能丰富，需通过 API 付费使用，适合开发者集成。
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Kimi K1.5 ：界面简单直观，响应速度快，支持常用短语添加，且免费无限制使用，降低了使用门槛和成本，使普通用户也能轻松上手
