deepseek-v4-pro vs kimi-for-coding-highspeed 速度对比
基于全网用户 53 次匿名实测的横向对比。
结论：kimi-for-coding-highspeed 输出更快（中位 286 vs 83 tok/s）；kimi-for-coding-highspeed 首响更快（1.28s vs 1.33s）。
分享与嵌入
社交平台直接发布；GitHub/README 使用 Markdown 或 Badge。
[](https://www.tokrace.com/zh-CN/compare/deepseek-v4-pro-vs-kimi-for-coding-highspeed)
中位输出 tok/s83286 ✓
平均输出 tok/s86286 ✓
首 Token 时延1.33s1.28s ✓
峰值 tok/s396467 ✓
样本数521
· 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。
FAQ
deepseek-v4-pro 和 kimi-for-coding-highspeed 哪个输出更快？
kimi-for-coding-highspeed 输出更快（中位 286 vs 83 tok/s）；kimi-for-coding-highspeed 首响更快（1.28s vs 1.33s）。
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://www.tokrace.com/api/badge/compare/deepseek-v4-pro-vs-kimi-for-coding-highspeed?locale=zh-CN。