Ce sont les deux visages de l'IA chinoise ouverte, et on les confond sans arrêt. DeepSeek, le pionnier du choc de janvier 2025, publie ses poids sous licence MIT pure et pratique des tarifs d'API parmi les plus bas du marché. Kimi, de Moonshot AI, vise le sommet : son modèle K3 est le mieux classé de tous les modèles chinois, et ses poids sont enfin publics depuis le 27 juillet 2026, sous une licence maison qui n'a plus rien d'une MIT. Entre le moins cher et le plus fort, le vrai départage se joue sur ce que vous avez le droit de faire des fichiers, et sur l'endroit où vos données atterrissent.
DeepSeekKimiAvantageEn retrait
Les deux interfaces en un coup d'œil
Benchmarks
Les trois épreuves où Artificial Analysis publie un score pour les deux camps, relevées le 27 juillet 2026. À gauche le modèle phare de DeepSeek, à droite Kimi K3, dont les poids sont téléchargeables depuis le 27 juillet 2026.
Source : Artificial Analysis, classement des modèles, mis à jour le 27 juillet 2026.
Kimi K3 devance DeepSeek V4 Pro sur les trois épreuves, et l'écart se creuse là où l'on demande au modèle d'agir plutôt que de répondre : 21 points sur Terminal-Bench, contre 4,7 points sur GPQA Diamond. Attention toutefois à ce que ces barres comparent : K3 est un modèle de 2 800 milliards de paramètres facturé 15 $ le million de tokens en sortie, DeepSeek V4 Pro un modèle de 1 600 milliards facturé 0,87 $. Rapporté au coût, Artificial Analysis chiffre une tâche de son index à 0,045 $ chez DeepSeek contre 0,723 $ chez Kimi, seize fois plus.
Voir les classements complets, à jour :
- Artificial Analysis, Terminal-Bench v2.1 ↗
- Artificial Analysis, Humanity's Last Exam ↗
- Hugging Face, dépôt moonshotai/Kimi-K3 ↗
- Hugging Face, fichier LICENSE de Kimi K3 ↗
- Hugging Face, organisation deepseek-ai ↗
DeepSeek et Kimi, est-ce la même chose ?
Non, et la confusion coûte cher. Les deux sont chinois, les deux publient des poids, les deux cassent les prix des laboratoires américains. Mais ils ne jouent pas la même partie.
DeepSeek, fondée à Hangzhou et adossée au fonds High-Flyer, est un laboratoire de recherche qui publie ce qu'il trouve. Sa série V4 comprend V4-Pro (1 600 milliards de paramètres, 49 milliards activés) et V4-Flash (284 milliards, 13 activés), tous deux à un million de tokens de contexte. Cette page indiquait fin juillet que deepseek.com annonçait toujours « DeepSeek-V4 Preview ». Ce n'est plus le cas : depuis le 31 juillet 2026, le bandeau du site officiel annonce l'API officielle de DeepSeek-V4-Flash, dans sa version 0731, et précise que V4-Pro reste inchangé pour l'instant. La préversion aura duré un peu plus de trois mois pour le petit modèle. Pour le gros, l'éditeur ne dit rien.
Kimi, édité par Moonshot AI à Pékin, est d'abord un éditeur de produits : application grand public, agent de bureau (Kimi Work), agent de code (Kimi Code), abonnements. Son modèle K3, lancé le 16 juillet 2026, affiche 2 800 milliards de paramètres et une fenêtre d'un million de tokens ; c'est le modèle chinois le mieux classé du marché.
Poids ouverts : que pouvez-vous légalement en faire ?
C'est le critère que les comparatifs anglophones survolent, et le seul qui décide vraiment d'un usage professionnel en Europe. Nous avons ouvert les fichiers `LICENSE` des deux dépôts officiels sur Hugging Face.
DeepSeek : MIT, sans astérisque. Les dépôts `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro` et `DeepSeek-V4-Flash` portent une licence MIT strictement standard : copier, modifier, redistribuer, vendre, sans autre obligation que de conserver la mention de copyright. Un service juridique n'a rien à y redire.
Kimi : une MIT modifiée pour K2. Les modèles K2.5, K2.6 et K2.7 Code sont sous « Modified MIT License ». Le texte reprend mot pour mot la MIT, puis ajoute une clause : si le logiciel ou une œuvre dérivée est utilisé dans un produit commercial dépassant 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels ou 20 millions de dollars de revenus mensuels, vous devez afficher visiblement le nom du modèle dans l'interface de votre produit. Sans effet pour l'immense majorité des entreprises françaises, mais ce n'est pas du MIT, et cela se signale dans un audit.
Kimi K3 : une licence maison qui va plus loin. Les poids de K3 sont en ligne depuis le 27 juillet 2026 à 15 h 14 UTC, et le fichier `LICENSE` du dépôt ne s'appelle plus « Modified MIT » mais « Kimi K3 License ». La base reste permissive, la clause d'affichage de K2 est reconduite, et une condition nouvelle apparaît : si vous exploitez une activité de « Model as a Service », c'est-à-dire si vous donnez à des tiers un accès à l'inférence ou au réglage fin en leur laissant un contrôle réel sur les entrées, les paramètres ou les données, et que le chiffre d'affaires cumulé de votre groupe dépasse 20 millions de dollars sur douze mois consécutifs, vous devez signer un accord séparé avec Moonshot AI avant tout usage commercial. Deux exemptions explicites : l'usage strictement interne, et l'accès via les produits officiels de Moonshot ou ses partenaires d'inférence certifiés.
L'écart de philosophie n'est pas qu'une impression : Artificial Analysis publie un indice d'ouverture qui note le degré réel d'ouverture d'un modèle sur 100. Au 28 juillet 2026, DeepSeek V4 Pro y obtient 50, contre 38,9 pour Kimi K3, derrière GLM-5.2 (44,4). Pour une PME ou une ETI française qui déploie le modèle pour ses propres besoins, la clause « Model as a Service » ne mord pas. Pour un hébergeur, un revendeur d'API ou une plateforme d'inférence, elle change tout : le seuil de 20 millions de dollars de chiffre d'affaires est bien plus bas que les 100 millions d'utilisateurs de la clause K2. Détails dans notre suivi de la publication.
Utiliser l'app, ou héberger les poids : ce n'est pas le même produit
Voici le conseil le plus utile de ce comparatif, et il est absent des pages concurrentes. Dire « DeepSeek et Kimi sont open source, donc c'est bon pour le RGPD » est un contresens : il existe deux façons totalement différentes de les utiliser.
En SaaS (application, site web, API officielle), vos données partent chez l'éditeur. La politique de confidentialité de DeepSeek est explicite : « nous collectons, traitons et stockons directement vos données personnelles en République populaire de Chine ». Celle de la plateforme Kimi indique que le service est fourni et contrôlé par MOONSHOT AI PTE. LTD., à Singapour.
En auto-hébergement, vous téléchargez les poids et les faites tourner sur une infrastructure que vous choisissez, un hébergeur français par exemple. Aucun flux ne part vers l'éditeur, le droit chinois ou singapourien ne s'applique plus, et la question du transfert disparaît.
La Commission européenne reconnaît comme offrant une protection adéquate une vingtaine de destinations (Japon, Corée du Sud, Royaume-Uni, Suisse, Canada, États-Unis via le Data Privacy Framework…). La Chine et Singapour n'en font pas partie. Tout transfert de données personnelles vers l'app ou l'API de DeepSeek ou de Kimi doit donc reposer sur des garanties appropriées : clauses contractuelles types et analyse d'impact du transfert. L'auto-hébergement des poids évite entièrement le sujet.
En pratique, l'arithmétique tranche. Sur Hugging Face, DeepSeek-V4-Flash-0731 pèse environ 167 Go au relevé du 7 août 2026 : c'est lourd, mais à la portée d'un serveur GPU d'entreprise. Attention à ne pas confondre les deux versions du même modèle, c'est une source d'erreur fréquente : le dépôt `DeepSeek-V4-Flash` d'avril 2026 pèse 160 Go, celui de `DeepSeek-V4-Flash-0731`, publié le 31 juillet, 167 Go. V4-Pro monte à 865 Go, Kimi K2.7 Code à 595 Go, et Kimi K3 à 1 560 Go, soit 1,56 To répartis en 96 fichiers. Ce dernier chiffre correspond déjà à la version compressée : Moonshot diffuse K3 en quantification MXFP4 native, appliquée dès la phase de réglage fin supervisé, donc il n'existe ni version plus lourde en pleine précision, ni marge de compression officielle. Ollama rend l'exécution locale simple, mais ne change rien à cette réalité, et ne référence d'ailleurs K3 qu'en mode cloud : sur un poste de travail, aucun de ces deux modèles ne tourne. Si vous ne voulez ni héberger ni arbitrer, un agrégateur comme OpenRouter permet au moins de les comparer sans multiplier les comptes.
Combien ça coûte vraiment ?
Côté grand public, DeepSeek gagne sans discussion : l'application web et mobile est entièrement gratuite. Chez Kimi, l'offre Adagio est gratuite, puis la grille officielle relevée le 27 juillet 2026 monte à 19 $/mois (Moderato), 39 $ (Allegretto), 99 $ (Allegro) et 199 $ (Vivace), avec remise à l'année, et une refonte annoncée qui séparera Kimi et Kimi Code.
Côté API, les tarifs officiels du jour, en dollars par million de tokens :
| Modèle | Entrée (hors cache) | Entrée (cache) | Sortie | Contexte |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | 0,14 $ | 0,0028 $ | 0,28 $ | 1 M tokens |
| DeepSeek-V4-Pro | 0,435 $ | 0,003625 $ | 0,87 $ | 1 M tokens |
| kimi-k2.7-code | 0,95 $ | 0,19 $ | 4,00 $ | 262 144 tokens |
| kimi-k3 | 3,00 $ | 0,30 $ | 15,00 $ | 1 048 576 tokens |
Sources : documentation API DeepSeek (relevée le 7 août 2026) et plateforme Kimi (relevée le 27 juillet 2026). Hors taxes.
Depuis le 6 août 2026, la page de tarifs de l'API DeepSeek porte un avertissement : l'éditeur prévoit de relever ses prix « prochainement », avec une hausse attendue « significative », sans publier ni pourcentage ni date. Le rapport de 17 fois ci-dessous est donc daté du jour, et c'est le camp le moins cher dont la grille est susceptible de bouger. Notre analyse de la hausse annoncée chiffre la marge dont DeepSeek dispose avant de perdre son avantage.
L'écart est brutal : en sortie, K3 coûte 17 fois le prix de V4-Pro et 54 fois celui de V4-Flash. C'est le prix de l'excellence, à mettre en face du gain réel de performance. Artificial Analysis chiffre le coût d'une tâche de son Intelligence Index à 0,045 $ chez DeepSeek V4 Pro contre 0,723 $ chez Kimi K3.
Lequel est le meilleur pour coder ?
Sur les scores, Kimi. Sur le terrain, les retours d'utilisateurs sont plus nuancés, et recoupent précisément la différence de stratégie. Dans un fil de r/LocalLLaMA consacré au face-à-face (28 avril 2026, à l'époque de Kimi K2.6 et de la préversion de DeepSeek V4 Pro), un même diagnostic revient : DeepSeek publie de la recherche brute, Kimi livre un produit poli.
DSv4 est manifestement un très bon modèle. Flash pourrait être votre cheval de trait quotidien, pour faire tourner des tonnes d'agents. Cela dit, oui, j'ai passé le Pro sur des sessions de codage agentique et son post-entraînement laisse nettement à désirer. […] Kimi et GLM sont des entreprises centrées sur le code, avec un vrai produit vendu par abonnement : pas étonnant que leurs modèles soient plus aboutis sur ce terrain.nullmove, r/LocalLLaMA, 28 avril 2026 · traduit de l'anglais
Un autre reproche revient dans plusieurs retours du même fil : l'invention pure et simple. Il est d'ailleurs mesuré : sur l'Omniscience Index d'Artificial Analysis, qui pénalise les hallucinations, DeepSeek V4 Pro affiche un score négatif (−10,0) quand Kimi K3 atteint 18,4.
Pour ce qui est de ne pas « inventer des choses », Kimi 2.6 sur leur API officielle est bien meilleur que DS V4 Pro, d'après mon expérience. DS V4 Pro est un cheval fou. Je soupçonne que c'est voulu : il ne semble avoir presque aucune des recettes habituelles de post-entraînement destinées à réduire les hallucinations.NandaVegg, r/LocalLLaMA, 28 avril 2026 · traduit de l'anglais
Le verdict : lequel choisir ?
Choisissez DeepSeek si vous voulez auto-héberger sans discussion juridique : la licence MIT pure et un modèle de 167 Go en font le seul des deux réellement déployable sur une infrastructure européenne de taille raisonnable. C'est aussi le choix évident pour du volume, traitement de masse et agents nombreux, et pour un usage grand public gratuit. À condition de vérifier ses sorties : il invente plus que la moyenne.
Choisissez Kimi si vous cherchez la performance maximale d'un modèle chinois, sur les tâches d'agent, le code de longue haleine et les très longs documents. K3 devance DeepSeek sur toutes les épreuves communes publiées, et de très loin sur l'agentique. Depuis le 27 juillet 2026, vous pouvez aussi l'auto-héberger, à condition d'assumer 1,56 To de poids, un serveur multi-GPU et une licence maison à faire relire si vous revendez de l'inférence. Sinon, vous paierez l'API 17 fois plus cher.
La règle simple : DeepSeek pour le coût et l'ouverture, Kimi pour la performance. Si vous hésitez avec un troisième larron chinois, Qwen d'Alibaba couvre le même terrain avec un catalogue de tailles bien plus large ; et pour situer DeepSeek face à la référence occidentale, voyez notre DeepSeek vs ChatGPT ou notre annuaire des chatbots et agents.
Ouvrez le fichier `LICENSE` du dépôt avant les benchmarks, et regardez la taille totale des fichiers de poids. Ces deux informations décident à elles seules si le modèle est utilisable chez vous. Pour Kimi K3, les deux réponses sont désormais connues et méritent d'être posées côte à côte : licence maison à clause de revenus, et 1,56 To à héberger.
Si vous manipulez des données de santé, des dossiers clients, des pièces contractuelles ou tout ce qui relève d'un secteur régulé, aucun de ces deux outils ne convient en version hébergée : éditeurs de droit chinois et singapourien, destinations sans décision d'adéquation, politiques de confidentialité qui autorisent la réutilisation des contenus pour l'entraînement. Deux issues seulement : auto-héberger les poids sur une infrastructure que vous contrôlez, ou passer par un acteur européen. Le Chat de Mistral répond à la question sans aucune de ces contorsions. Moins spectaculaire qu'un modèle à 2 800 milliards de paramètres, mais validable par un DPO.
Questions fréquentes
DeepSeek et Kimi, est-ce la même chose ?
Non. Ce sont deux entreprises chinoises distinctes : DeepSeek (Hangzhou) et Moonshot AI (Pékin), éditeur de Kimi. Toutes deux publient des poids ouverts, mais DeepSeek le fait sous licence MIT pure et à des tarifs parmi les plus bas, tandis que Kimi vise la performance maximale, vend des abonnements et diffuse ses poids sous une licence maison.
Quel est le meilleur modèle d'IA chinois en 2026 ?
Sur l'Intelligence Index v4.1.1 d'Artificial Analysis relevé le 7 août 2026, Kimi K3 mène avec 59,7 points, devant Qwen3.8-Max (58,1), GLM-5.2 (52,6), DeepSeek-V4-Flash-0731 (51,8) et DeepSeek V4 Pro (45,3). C'est aussi le 4ᵉ modèle mondial, tous éditeurs confondus.
Les poids de Kimi K3 sont-ils téléchargeables ?
Oui, depuis le 27 juillet 2026 à 15 h 14 UTC, sur le dépôt Hugging Face `moonshotai/Kimi-K3` : environ 1,56 To de fichiers en quantification MXFP4 native, sous la licence maison « Kimi K3 License ».
Quelle est la licence de Kimi K3, et est-ce vraiment de l'open source ?
C'est la « Kimi K3 License », pas une MIT ni une licence approuvée par l'Open Source Initiative. Elle autorise l'usage interne et la modification sans condition, mais impose un accord séparé avec Moonshot AI à toute activité de revente d'inférence dépassant 20 millions de dollars de chiffre d'affaires sur douze mois.
DeepSeek ou Kimi pour coder ?
Kimi K3 domine les épreuves publiées, en particulier sur l'agentique (85,0 contre 64,0 sur Terminal-Bench v2.1). Mais son API coûte 17 fois plus cher en sortie, et les retours d'utilisateurs signalent que DeepSeek V4 Flash reste un excellent « cheval de trait » pour le volume.
DeepSeek et Kimi sont-ils gratuits ?
L'application DeepSeek est entièrement gratuite. Kimi propose une offre gratuite (Adagio), puis des abonnements de 19 à 199 $ par mois. Les deux API sont payantes à l'usage.
Peut-on utiliser DeepSeek ou Kimi en respectant le RGPD ?
Via l'app ou l'API officielles, difficilement : les données partent en Chine (DeepSeek) ou à Singapour (Kimi), deux destinations sans décision d'adéquation européenne. La voie confortable est l'auto-hébergement des poids sur une infrastructure européenne, désormais possible pour les deux, y compris pour Kimi K3 depuis le 27 juillet 2026.
Quelle IA chinoise est plus performante que ChatGPT ?
Aucune, au sommet : GPT-5.6 Sol devance Kimi K3 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis (58,9 contre 57,1) au 27 juillet 2026. L'écart entre le meilleur modèle fermé et le meilleur modèle chinois se compte toutefois en points, plus en générations.
