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, 85.1 बनाम 83.4। 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
73 में से 20
85.1
सबसे मज़बूत ओपन-वेट्स मॉडलों में से एक, और यह बिना पलक झपकाए दस लाख टोकन पढ़ लेता है।
DeepSeek V4 Pro
73 में से 28
83.4
DeepSeek का रीज़निंग फ्लैगशिप, अब preview से बाहर और अपने ही Flash मॉडल से पीछे।
चारों स्कोर, आमने-सामने
| स्कोर | Kimi K3 | DeepSeek V4 Pro | अंतर |
|---|---|---|---|
| शिल्प | 88 | 82 | +6 |
| गति | 74 | 74 | — |
| नियंत्रण | 91 | 94 | +3 |
| मूल्य | 78 | 84 | +6 |
| सूचकांक स्कोर | 85.1 | 83.4 | +1.7 |
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 बहुत बड़े पैमाने पर प्रकाशित किया, मूल vision, एक स्पष्ट thinking mode और दस लाख-टोकन window के साथ, और अक्टूबर में भी यह दोनों स्वतंत्र लीडरबोर्ड पर शीर्ष ओपन मॉडलों में शामिल है। दो चेतावनियाँ मायने रखती हैं: लाइसेंस एक revenue threshold से ऊपर commercial उपयोग को प्रतिबंधित करता है, इसलिए यह open source नहीं बल्कि ओपन वेट्स है, और होस्टेड API की कीमत तीन डॉलर input और पंद्रह output है, यानी किसी चीनी मॉडल की तरह नहीं बल्कि पश्चिमी फ्रंटियर मॉडल की तरह।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- दस लाख-टोकन context, नाममात्र नहीं बल्कि ठीक से संभाला हुआ
- मूल vision और एक स्पष्ट thinking mode
- किसी भी ओपन मॉडल की सबसे ऊँची मानव-वरीयता रेटिंग में से एक
DeepSeek V4 Pro
V4 Pro अगस्त में V4-Pro-0813 के रूप में preview से बाहर आया: एक बहुत बड़ा sparse मॉडल जो जवाब देने से पहले सोचता है, MIT-लाइसेंस प्राप्त वेट्स और दस लाख-टोकन window के साथ। कठिन रीज़निंग पर यह अब भी अच्छा है, लेकिन DeepSeek के नए architecture पर बना V4.1 Flash अब लगभग एक-चौथाई कीमत पर दोनों स्वतंत्र लीडरबोर्ड पर अधिक स्कोर करता है। Pro एक सक्षम MIT-लाइसेंस प्राप्त रीज़निंग मॉडल बना हुआ है, लेकिन अधिकांश नए काम के लिए Flash बेहतर ख़रीद है।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- MIT लाइसेंस, reasoning traces के लिए भी
- बहुत लंबा context, इसलिए पूरी repositories एक call में आ जाती हैं
- Off-peak pricing बिल को आधा कर देती है