आमने-सामने
Kimi K3 बनाम DeepSeek V4 Pro
कौन बेहतर है, Kimi K3 या DeepSeek V4 Pro?
Kimi K3 सूचकांक पर DeepSeek V4 Pro से आगे रहता है, 87.5 बनाम 86.8। दोनों में से यह शिल्प पर मज़बूत है, जबकि DeepSeek V4 Pro अब भी नियंत्रण और मूल्य पर आगे है। दोनों को एक ही कसौटी पर, एक ही सप्ताह में आंका गया है, और किसी का भी स्थान प्रायोजित नहीं है।
को अद्यतन
Kimi K3
53 में से 05
87.5
सबसे बड़ा ओपन-वेट्स मॉडल जो किसी ने भेजा है, और दस लाख टोकन बिना झपके पढ़ता है।
DeepSeek V4 Pro
53 में से 07
86.8
MIT के तहत प्रकाशित, फ्रंटियर पर एक रीज़निंग मॉडल, बाद के विचार जैसी कीमत पर।
चारों स्कोर, आमने-सामने
| स्कोर | Kimi K3 | DeepSeek V4 Pro | अंतर |
|---|---|---|---|
| शिल्प | 91 | 86 | +5 |
| गति | 74 | 74 | — |
| नियंत्रण | 91 | 94 | +3 |
| मूल्य | 82 | 90 | +8 |
| सूचकांक स्कोर | 87.5 | 86.8 | +0.7 |
कौन-सा चुनें
Kimi K3 चुनें — बशर्ते आपका फ़ैसला नियंत्रण और मूल्य पर न टिका हो, क्योंकि ठीक वहीं DeepSeek V4 Pro बेहतर जवाब है।
Kimi K3
Moonshot ने K3 को उस पैमाने पर प्रकाशित किया जो किसी और ने ओपन-सोर्स नहीं किया, native vision, एक स्पष्ट thinking mode और दस लाख-टोकन window के साथ। लंबे-दस्तावेज़ कार्य और agentic कार्यों पर यह वास्तव में क्षेत्र के शीर्ष के क़रीब है। दो caveats मायने रखते हैं: लाइसेंस एक revenue threshold से ऊपर वाणिज्यिक उपयोग को प्रतिबंधित करता है, इसलिए यह ओपन वेट्स है ओपन सोर्स नहीं, और होस्टेड API की कीमत एक चीनी की बजाय फ्रंटियर मॉडल जैसी है।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- दस लाख-टोकन context नाममात्र की बजाय ठीक से संभाला गया
- Native vision और स्पष्ट thinking mode
- Agentic बेंचमार्क पर सबसे मज़बूत ओपन-वेट्स मॉडल
DeepSeek V4 Pro
Pro, DeepSeek का रीज़निंग फ्लैगशिप है: एक बहुत बड़ा sparse मॉडल जो जवाब देने से पहले सोचता है और गणित और कोड पर सर्वश्रेष्ठ बंद मॉडलों के क़रीब उतरता है। उल्लेखनीय हिस्सा बेंचमार्क नहीं है, बल्कि यह है कि वेट्स MIT-लाइसेंस प्राप्त हैं और होस्टेड API अभी भी किसी भी पश्चिमी समकक्ष के एक अंश पर लागत करती है। यह Flash से धीमा है, और होना चाहिए, क्योंकि सोचना ही उत्पाद है।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- ओपन-वेट्स कीमतों पर फ्रंटियर-आसन्न रीज़निंग
- रीज़निंग traces सहित MIT लाइसेंस
- बहुत लंबा context, इसलिए पूरी repositories एक call में फ़िट