Face à face
Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro
Lequel est le meilleur, Kimi K3 ou DeepSeek V4 Pro ?
Kimi K3 termine devant DeepSeek V4 Pro dans l'index, 87.5 contre 86.8. C'est le plus solide des deux sur Soin, tandis que DeepSeek V4 Pro garde l'avantage sur Contrôle et Rapport. Les deux sont notés selon la même grille, la même semaine, et aucun des deux placements n'est sponsorisé.
Mis à jour le
Kimi K3
05 sur 53
87.5
Le plus grand modèle à poids ouverts que quiconque ait publié, et il lit un million de tokens sans ciller.
DeepSeek V4 Pro
07 sur 53
86.8
Un modèle de raisonnement au niveau frontier, publié sous MIT, tarifé comme une réflexion après coup.
Les quatre notes, côte à côte
| Note | Kimi K3 | DeepSeek V4 Pro | Écart |
|---|---|---|---|
| Soin | 91 | 86 | +5 |
| Vitesse | 74 | 74 | — |
| Contrôle | 91 | 94 | +3 |
| Rapport | 82 | 90 | +8 |
| Note de l'index | 87.5 | 86.8 | +0.7 |
Lequel choisir
Choisissez Kimi K3, sauf si Contrôle et Rapport est ce qui tranche pour vous : c'est exactement là que DeepSeek V4 Pro est la meilleure réponse.
Kimi K3
Moonshot a publié Kimi K3 à une échelle que personne d'autre n'a encore mis en open source, avec vision native, un mode de réflexion explicite et une fenêtre d'un million de tokens. Sur les longs documents et les tâches agentiques, il est véritablement proche du sommet du domaine. Deux mises en garde importent : la licence restreint l'usage commercial au-delà d'un seuil de revenus, donc ce sont des poids ouverts plutôt qu'un logiciel open source, et l'API hébergée est tarifée comme un modèle frontier plutôt que comme un modèle chinois.
Là où il brille
- Contexte d'un million de tokens géré correctement plutôt que nominalement
- Vision native et un mode de réflexion explicite
- Le modèle à poids ouverts le plus solide sur les benchmarks agentiques
DeepSeek V4 Pro
Pro est le modèle de raisonnement phare de DeepSeek : un très grand modèle sparse qui réfléchit avant de répondre et se rapproche des meilleurs modèles fermés en mathématiques et en code. La partie remarquable n'est pas le benchmark, c'est que les poids sont sous licence MIT et que l'API hébergée coûte encore une fraction de tout équivalent occidental. Il est plus lent que Flash, et c'est normal, car la réflexion est le produit.
Là où il brille
- Raisonnement de niveau frontier-adjacent aux prix des poids ouverts
- Licence MIT, y compris pour les traces de raisonnement
- Contexte très long, donc des dépôts entiers tiennent en un seul appel