ประชันตัวต่อตัว
Kimi K3 ปะทะ DeepSeek V4 Pro
Kimi K3 กับ DeepSeek V4 Pro ตัวไหนดีกว่ากัน?
Kimi K3 จบเหนือ DeepSeek V4 Pro ในดัชนี ด้วยคะแนน 85.1 ต่อ 83.4 มันแข็งแรงกว่าในด้าน ความประณีต ขณะที่ DeepSeek V4 Pro ยังนำอยู่ในด้าน การควบคุม และ คุณค่า ทั้งคู่ถูกให้คะแนนด้วยเกณฑ์เดียวกันในสัปดาห์เดียวกัน และไม่มีอันดับใดได้รับการสนับสนุน
อัปเดต
Kimi K3
20 จาก 73
85.1
หนึ่งใน open-weights models ที่แข็งแกร่งที่สุด และอ่านหนึ่งล้าน token ได้โดยไม่สะดุด
DeepSeek V4 Pro
28 จาก 73
83.4
เรือธงด้านการใช้เหตุผลของ DeepSeek ที่พ้นสถานะ preview แล้ว และถูกโมเดล Flash ของตัวเองทำคะแนนแซง
สี่คะแนน วางเทียบกัน
| คะแนน | Kimi K3 | DeepSeek V4 Pro | ส่วนต่าง |
|---|---|---|---|
| ความประณีต | 88 | 82 | +6 |
| ความเร็ว | 74 | 74 | — |
| การควบคุม | 91 | 94 | +3 |
| คุณค่า | 78 | 84 | +6 |
| คะแนนดัชนี | 85.1 | 83.4 | +1.7 |
ควรเลือกตัวไหน
เลือก Kimi K3 เว้นแต่ การควบคุม และ คุณค่า คือสิ่งที่ตัดสินใจแทนคุณ ซึ่งตรงจุดนั้นเองที่ DeepSeek V4 Pro เป็นคำตอบที่ดีกว่า
Kimi K3
Moonshot เผยแพร่ K3 ในขนาดที่ใหญ่มาก พร้อมการมองเห็นแบบ native โหมดการคิดที่ชัดเจน และ context window หนึ่งล้าน token และในเดือนตุลาคมมันยังติดอันดับ open models ชั้นนำบน leaderboard อิสระทั้งสองแห่ง มีข้อควรระวังสองข้อ: สัญญาอนุญาตจำกัดการใช้งานเชิงพาณิชย์เมื่อรายได้เกินเกณฑ์ มันจึงเป็น open weights ไม่ใช่ open source และ API ที่โฮสต์ราคาสามดอลลาร์สำหรับ input และสิบห้าดอลลาร์สำหรับ output ตั้งราคาเหมือนโมเดล frontier ฝั่งตะวันตกมากกว่าโมเดลจีน
จุดเด่น
- จัดการบริบทหนึ่งล้าน token ได้จริง ไม่ใช่แค่ในนาม
- การมองเห็นแบบ native และโหมดการคิดที่ชัดเจน
- อยู่ในกลุ่มคะแนนความชอบจากมนุษย์สูงสุดในบรรดา open models ทั้งหมด
DeepSeek V4 Pro
V4 Pro พ้นสถานะ preview ในเดือนสิงหาคมในชื่อ V4-Pro-0813: sparse model ขนาดใหญ่มากที่คิดก่อนตอบ พร้อมน้ำหนักภายใต้สัญญาอนุญาต MIT และ context window หนึ่งล้าน token มันยังเก่งในการใช้เหตุผลที่ยาก แต่ V4.1 Flash ซึ่งสร้างบนสถาปัตยกรรมใหม่กว่าของ DeepSeek ตอนนี้ทำคะแนนสูงกว่าบน leaderboard อิสระทั้งสองแห่งในราคาราวหนึ่งในสี่ Pro ยังคงเป็นโมเดลใช้เหตุผลที่มีความสามารถภายใต้ MIT แต่สำหรับงานใหม่ส่วนใหญ่ Flash คุ้มค่ากว่า
จุดเด่น
- สัญญาอนุญาต MIT ครอบคลุมถึง reasoning traces
- บริบทยาวมาก ใส่ทั้ง repository ได้ในการเรียกครั้งเดียว
- ราคานอกช่วงเวลาเร่งด่วนลดค่าใช้จ่ายลงครึ่งหนึ่ง