Direktvergleich
Kimi K3 vs. DeepSeek V4 Pro
Was ist besser, Kimi K3 oder DeepSeek V4 Pro?
Kimi K3 landet im Index vor DeepSeek V4 Pro, 87.5 zu 86.8. Bei Handwerk liegt Kimi K3 vorn, bei Kontrolle und Preis-Leistung weiterhin DeepSeek V4 Pro. Beide werden in derselben Woche nach demselben Raster bewertet, und keine der beiden Platzierungen ist gesponsert.
Aktualisiert am
Kimi K3
05 von 53
87.5
Das größte Open-Weights-Modell, das je jemand veröffentlicht hat — und es liest eine Million Token ohne mit der Wimper zu zucken.
DeepSeek V4 Pro
07 von 53
86.8
Ein Reasoning-Modell an der Frontier, unter MIT veröffentlicht, zu einem Preis wie ein Nachgedanke.
Die vier Punktzahlen nebeneinander
| Punktzahl | Kimi K3 | DeepSeek V4 Pro | Differenz |
|---|---|---|---|
| Handwerk | 91 | 86 | +5 |
| Tempo | 74 | 74 | — |
| Kontrolle | 91 | 94 | +3 |
| Preis-Leistung | 82 | 90 | +8 |
| Index-Punktzahl | 87.5 | 86.8 | +0.7 |
Was Sie nehmen sollten
Nehmen Sie Kimi K3, es sei denn, Kontrolle und Preis-Leistung gibt für Sie den Ausschlag — genau dort ist DeepSeek V4 Pro die bessere Antwort.
Kimi K3
Moonshot hat K3 in einer Größenordnung veröffentlicht, die noch niemand sonst quelloffen gemacht hat: mit nativem Bildverständnis, einem expliziten Denkmodus und einem Million-Token-Fenster. Bei Langdokument-Arbeit und agentischen Aufgaben ist es genuinen nahe an der Spitze des Felds. Zwei Vorbehalte sind wichtig: Die Lizenz beschränkt kommerzielle Nutzung oberhalb einer Umsatzschwelle — es sind also Open Weights, kein Open Source — und die gehostete API ist wie ein Frontier-Modell bepreist, nicht wie ein chinesisches.
Wo es glänzt
- Million-Token-Kontext wirklich gehandhabt, nicht nur nominell
- Natives Bildverständnis und expliziter Denkmodus
- Das stärkste Open-Weights-Modell bei agentischen Benchmarks
DeepSeek V4 Pro
Pro ist DeepSeeks Reasoning-Flaggschiff: ein sehr großes Sparse-Modell, das nachdenkt, bevor es antwortet, und bei Mathematik und Code nahe an die besten geschlossenen Modelle heranreicht. Das Bemerkenswerte ist nicht der Benchmark, sondern dass die Gewichte MIT-lizenziert sind und die gehostete API trotzdem nur einen Bruchteil jedes westlichen Äquivalents kostet. Es ist langsamer als Flash — das Nachdenken ist das Produkt.
Wo es glänzt
- Frontier-nahes Reasoning zu Open-Weights-Preisen
- MIT-Lizenz, auch für die Reasoning-Traces
- Sehr langer Kontext, sodass ganze Repositories in einen Aufruf passen