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 les prix les plus bas du marché. Kimi, de Moonshot AI, vise le sommet : son modèle K3 est aujourd'hui le mieux classé de tous les modèles chinois, mais ses poids n'étaient toujours pas publiés au matin du 27 juillet, et sa licence reste inconnue. 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 meilleur modèle DeepSeek réellement téléchargeable, à droite Kimi K3, dont les poids n'étaient pas encore publiés à l'heure de ce relevé.
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 — organisation moonshotai ↗
- 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. Détail révélateur : au 27 juillet 2026, deepseek.com annonce toujours « DeepSeek-V4 Preview ». Trois mois après sa mise en ligne, le modèle phare reste officiellement une préversion.
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. 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.
Le 27 juillet 2026 au matin, la page `huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3` ne contient aucun fichier : c'est une page d'attente « Upcoming release » avec un compte à rebours réglé sur 15 h UTC (17 h à Paris), et près de 1 800 comptes inscrits à l'alerte. L'inventaire de l'organisation `moonshotai` s'arrête à Kimi K2.7 Code (juin 2026). Aucune licence n'est annoncée pour K3. Le détail complet est dans notre suivi de la publication. Tant que le fichier `LICENSE` n'est pas en ligne, K3 n'est pas un modèle ouvert : c'est une API.
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 a reconnu 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 est la seule voie qui évite entièrement le sujet.
En pratique, l'arithmétique tranche. Sur Hugging Face, DeepSeek-V4-Flash pèse environ 160 Go : c'est lourd, mais à la portée d'un serveur GPU d'entreprise. V4-Pro monte à 865 Go, Kimi K2.7 Code à 595 Go, et K3 se comptera en téraoctets. Ollama rend l'exécution locale simple, mais ne change rien à cette réalité : 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 et plateforme Kimi, relevées le 27 juillet 2026. Hors taxes.
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, et il faut le mettre en face du gain 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
Le point noir de DeepSeek revient dans la plupart des retours : 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 dès maintenant, sans discussion juridique : la licence MIT pure et un modèle de 160 Go en font le seul des deux réellement déployable aujourd'hui sur une infrastructure européenne. C'est aussi le choix évident pour du volume — traitement de masse, 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. Vous paierez l'API 17 fois plus cher, et vous accepterez, pour l'instant, de dépendre d'un service hébergé.
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, cela signifie attendre la publication réelle des poids : tant qu'elle n'a pas eu lieu, la question ne se pose même pas.
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 au prix le plus bas, tandis que Kimi vise la performance maximale et vend des abonnements.
Quel est le meilleur modèle d'IA chinois en 2026 ?
Sur l'Intelligence Index d'Artificial Analysis relevé le 27 juillet 2026, Kimi K3 mène avec 57,1 points, devant GLM-5.2 (51,1), Qwen3.7 Max (46,0) et DeepSeek V4 Pro (44,3). C'est aussi le 4ᵉ modèle mondial, tous éditeurs confondus.
Les poids de Kimi K3 sont-ils téléchargeables ?
Pas au matin du 27 juillet 2026 : la page officielle sur Hugging Face affiche un compte à rebours vers 15 h UTC (17 h à Paris) et ne contient aucun fichier. Les poids les plus récents effectivement disponibles chez Moonshot sont ceux de Kimi K2.7 Code.
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, possible aujourd'hui pour DeepSeek et pour la série K2 de Kimi.
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.
