ประชันตัวต่อตัว
Kimi K3 ปะทะ DeepSeek V4 Pro
Kimi K3 กับ DeepSeek V4 Pro ตัวไหนดีกว่ากัน?
Kimi K3 จบเหนือ DeepSeek V4 Pro ในดัชนี ด้วยคะแนน 87.5 ต่อ 86.8 มันแข็งแรงกว่าในด้าน ความประณีต ขณะที่ DeepSeek V4 Pro ยังนำอยู่ในด้าน การควบคุม และ คุณค่า ทั้งคู่ถูกให้คะแนนด้วยเกณฑ์เดียวกันในสัปดาห์เดียวกัน และไม่มีอันดับใดได้รับการสนับสนุน
อัปเดต
Kimi K3
05 จาก 53
87.5
open-weights model ขนาดใหญ่ที่สุดที่ใครเคยส่ง และอ่านหนึ่งล้าน token โดยไม่กะพริบ
DeepSeek V4 Pro
07 จาก 53
86.8
โมเดล reasoning ระดับ frontier เผยแพร่ภายใต้ MIT ราคาเหมือนไม่สำคัญ
สี่คะแนน วางเทียบกัน
| คะแนน | Kimi K3 | DeepSeek V4 Pro | ส่วนต่าง |
|---|---|---|---|
| ความประณีต | 91 | 86 | +5 |
| ความเร็ว | 74 | 74 | — |
| การควบคุม | 91 | 94 | +3 |
| คุณค่า | 82 | 90 | +8 |
| คะแนนดัชนี | 87.5 | 86.8 | +0.7 |
ควรเลือกตัวไหน
เลือก Kimi K3 เว้นแต่ การควบคุม และ คุณค่า คือสิ่งที่ตัดสินใจแทนคุณ ซึ่งตรงจุดนั้นเองที่ DeepSeek V4 Pro เป็นคำตอบที่ดีกว่า
Kimi K3
Moonshot เผยแพร่ K3 ในขนาดที่ไม่มีใครเคย open-source มาก่อน พร้อม native vision โหมดการคิดที่ชัดเจน และ window หนึ่งล้าน token ในงานเอกสารยาวและงาน agentic มันอยู่ใกล้จุดสูงสุดของสนามจริง ๆ สองข้อควรระวัง: สัญญาอนุญาตจำกัดการใช้งานเชิงพาณิชย์เกินเกณฑ์รายได้ ดังนั้นมันคือ open weights ไม่ใช่ open source และ hosted API ตั้งราคาเหมือน frontier model ไม่ใช่โมเดลจีน
จุดเด่น
- บริบทหนึ่งล้าน token จัดการได้จริงไม่ใช่แค่ในนาม
- native vision และโหมดการคิดที่ชัดเจน
- open-weights model ที่แข็งแกร่งที่สุดใน agentic benchmarks
DeepSeek V4 Pro
Pro คือ reasoning flagship ของ DeepSeek: sparse model ขนาดใหญ่มากที่คิดก่อนตอบและลงใกล้โมเดลปิดที่ดีที่สุดในคณิตศาสตร์และโค้ด ส่วนที่น่าทึ่งไม่ใช่ benchmark แต่คือน้ำหนักภายใต้สัญญาอนุญาต MIT และ API ที่โฮสต์ยังมีราคาเพียงเศษหนึ่งของทุก equivalent ทางตะวันตก มันช้ากว่า Flash และควรเป็นเช่นนั้น เพราะการคิดคือผลิตภัณฑ์
จุดเด่น
- การใช้เหตุผลใกล้ frontier ในราคา open weights
- สัญญาอนุญาต MIT รวมถึง reasoning traces
- บริบทยาวมาก ดังนั้น repository ทั้งหมดใส่ในการเรียกครั้งเดียวได้