本文要点
DeepSeek 常赢编程与 $/任务 POC；Kimi 常赢超长 PDF/长对话。不必强求一模型通吃——短文本/代码走 DeepSeek、长文档走 Kimi 很常见。阿里生态或企业 Agent 再对照 Qwen/GLM。
决策矩阵
编程助手与带 tool 的 Agent → 先 DeepSeek。合同、手册、多文件简报 → 先 Kimi。混合产品：意图分类后路由。价格与限流以官方控制台为准。
7 天对比实测
冻结 20 条 prompt（10 编程 + 10 长文档）。测通过率、P95、$/成功。加 failover。签约前写清模型 ID。另见 best-chinese-llm-2026。
在 Swift Horse 上的下一步
DeepSeek 接入 → Kimi 接入 → vs Qwen → /match。
常见问题
DeepSeek 整体比 Kimi 更好吗？
无 universal 赢家——编程/性价比看 DeepSeek，长上下文看 Kimi。用任务实测。
能同时用 DeepSeek 和 Kimi 吗？
可以——按负载路由是生产常见做法。
那 GLM 或 Qwen 呢？
Agent/JSON 或阿里多模态优先时一并测——见 glm-4-selection-guide-2026。
这是官方文档吗？
否——Swift Horse 独立选型指南。