맞대결
Kimi K3 대 DeepSeek V4 Pro
Kimi K3 대 DeepSeek V4 Pro, 무엇이 더 나을까요?
인덱스에서 앞서는 쪽은 Kimi K3, 점수는 85.1 대 83.4입니다. 완성도 항목에서 둘 중 더 강하고, 제어력 및 가성비 항목에서는 여전히 DeepSeek V4 Pro 쪽이 앞섭니다. 둘 다 같은 주에 같은 기준으로 평가했으며, 어느 쪽 순위도 협찬이 아닙니다.
업데이트
Kimi K3
73개 중 20위
85.1
가장 강력한 오픈 웨이트 모델 중 하나. 100만 토큰도 눈 하나 깜짝하지 않고 읽습니다.
DeepSeek V4 Pro
73개 중 28위
83.4
DeepSeek의 추론 플래그십. 프리뷰는 벗어났지만 자사 Flash 모델에 점수로 밀립니다.
네 가지 점수 나란히 보기
| 점수 | Kimi K3 | DeepSeek V4 Pro | 차이 |
|---|---|---|---|
| 완성도 | 88 | 82 | +6 |
| 속도 | 74 | 74 | — |
| 제어력 | 91 | 94 | +3 |
| 가성비 | 78 | 84 | +6 |
| 인덱스 점수 | 85.1 | 83.4 | +1.7 |
무엇을 고를까
제어력 및 가성비 항목이 결정적인 기준이 아니라면 Kimi K3 쪽을 고르세요. 바로 그 지점이야말로 DeepSeek V4 Pro 쪽이 더 나은 답인 자리입니다.
Kimi K3
Moonshot은 K3를 매우 큰 규모로 공개했으며, 네이티브 비전과 명시적 사고 모드, 100만 토큰 창을 갖췄고, 10월 현재도 두 독립 리더보드 모두에서 최상위 오픈 모델에 속합니다. 중요한 단서가 두 가지 있습니다. 라이선스가 매출 임계값을 넘는 상업적 사용을 제한하므로 오픈 소스가 아니라 오픈 웨이트이고, 호스팅 API는 입력 3달러, 출력 15달러로 중국 모델이 아닌 서구 프론티어 모델 수준의 가격입니다.
두드러지는 점
- 명목상이 아니라 실제로 제대로 처리하는 100만 토큰 컨텍스트
- 네이티브 비전과 명시적 사고 모드
- 오픈 모델 중 최고 수준의 인간 선호도 평가
DeepSeek V4 Pro
V4 Pro는 8월에 V4-Pro-0813으로 프리뷰를 벗어났습니다. 답하기 전에 사고하는 매우 큰 희소 모델로, MIT 라이선스 가중치와 100만 토큰 창을 갖췄습니다. 어려운 추론에서는 여전히 좋지만, DeepSeek의 새 아키텍처로 만든 V4.1 Flash가 이제 약 4분의 1 가격으로 두 독립 리더보드 모두에서 더 높은 점수를 받습니다. Pro는 여전히 유능한 MIT 라이선스 추론 모델이지만, 대부분의 새 작업에는 Flash가 더 나은 선택입니다.
두드러지는 점
- 추론 트레이스까지 포함한 MIT 라이선스
- 매우 긴 컨텍스트로 저장소 전체가 한 번의 호출에 들어감
- 비피크 시간대 요금으로 비용이 절반