Head-to-head
DeepSeek-V4 vs Kimi K3: model AI mana yang menang di 2026?
DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) dan Kimi K3 ($15/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 6 suara komunitas, DeepSeek-V4 memimpin dengan persetujuan 57%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, DeepSeek-V4 dan Kimi K3 imbang di 4.5/5. Soal budget, DeepSeek-V4 menang: harganya mulai dari $0.87/1M out berbanding $15/1M out untuk Kimi K3.
Perbandingan baris demi baris
Kekuatan dan kelemahan
DeepSeek-V4
- Context window 1M token (8x dari 128K milik V3.2) dengan output hingga 384K tokens, standar di API resmi
- Harga agresif: $0.435/$0.87 per 1M tokens (V4-Pro), kira-kira 28.7x lebih murah per output token dibanding Claude Opus 4.8; input cache-hit turun ke $0.003625/1M (diskon lebih dari 99%)
- Bobot terbuka berlisensi MIT untuk V4-Pro maupun V4-Flash di Hugging Face: penggunaan komersial, fine-tuning, dan redistribusi diizinkan
- SOTA open source untuk coding agentik: 80.6 di SWE-bench Verified (konfigurasi Think Max), seri dengan Gemini 3.1 Pro, plus rating Codeforces 3206 (sekitar peringkat 23 vs manusia)
- Peringkat #3 dari 93 di Artificial Analysis Intelligence Index (skor 44), jauh di atas rata-rata 25
- Stack sparse-attention memangkas inferensi context 1M menjadi 27% FLOPs milik V3.2 dan 10% KV cache-nya
- Tool call cacat yang muncul sesekali: function call kadang dikeluarkan sebagai teks biasa di content alih-alih field tool_calls (GitHub issue deepseek-ai #1244)
- Mode thinking merusak rantai tool-call multi-giliran yang panjang dengan error 400 di framework agen (OpenClaw issue #72044, perbaikannya belum tuntas)
- Developer melaporkan ia mengarang API yang tidak ada di codebase kustom dan bertindak atas input pengguna yang dihalusinasikan dalam loop agen
- Sangat bertele-tele (180M output tokens evaluasi vs median 95M) dan kecepatan menengah di 54.6 tok/s (#39/93), yang menggerus harga per token murahnya di lapangan
- Hanya teks (tanpa vision atau audio) dan masih preview: rilis resmi yang direncanakan pertengahan Juli 2026 menambah harga jam sibuk yang menggandakan tarif API tercantum selama jam kerja Beijing
Kimi K3
- Peringkat #3 pada Artificial Analysis Intelligence Index (57) saat peluncuran, setara dengan Claude Opus 4.8 dan GPT-5.5: pencapaian terdekat sebuah lab asal China terhadap frontier tertutup asal AS
- 93.4% pada SWE-bench Verified dalam harness independen Vals AI (GPT-5.6 Sol: 96.2%, Claude Fable 5: 95.0%) dan peringkat #1 pada Frontend Code Arena milik Arena.ai dengan 1679 poin, mengungguli Fable 5
- 93.5% pada GPQA Diamond (di antara 92.6% milik Fable 5 dan 94.1% milik GPT-5.6), 96.1% pada AIME 2025, dan Elo 1668 pada pekerjaan agentic GDPval-AA v2, hanya kalah dari Fable 5
- Profil agentic yang kuat: peringkat #1 pada AutomationBench-AA untuk workflow SaaS (53%), navigasi terminal dan repo jangka panjang lewat Kimi Code, serta output token sekitar 21% lebih sedikit dibandingkan K2 untuk tingkat kecerdasan yang lebih tinggi
- $3/$15 per 1M token (input turun menjadi $0.30 saat cache hit), tarif rata di seluruh konteks 1M: tetap jauh di bawah harga frontier tertutup asal AS, dengan API yang kompatibel dengan OpenAI dan tersedia di OpenRouter
- Input multimodal native (teks, gambar, video) dan open weight yang diumumkan akan rilis pada 2026-07-27 dengan lisensi bergaya Modified-MIT yang diperkirakan, memposisikannya sebagai model frontier open weight kelas 3T pertama
- Lonjakan harga 3x dibandingkan Kimi K2.6 (dari $0.95/$4 menjadi $3/$15) menjadikannya model asal China termahal yang pernah dirilis, setara harga resmi Claude Sonnet 5: era '10x lebih murah dari model AS' sudah berakhir (Simon Willison mendokumentasikan kenaikan ini)
- Lambat: 33 output token/detik, berada di peringkat #145 dari 190 model pada Artificial Analysis, kurang cocok untuk penggunaan interaktif
- Tingkat halusinasi naik dari 39% (K2.6) menjadi 51% pada AA-Omniscience karena model kini mencoba menjawab pertanyaan yang sebelumnya ditolak (Fable 5 berada pada level sebanding, 54.9%)
- Sensor politik pada topik sensitif dalam bahasa Mandarin (mengelak saat membahas Xi, CCP, Tiananmen) dan yurisdiksi Beijing untuk data API, menjadi penghambat kepatuhan bagi banyak deployment di Uni Eropa dan enterprise; UK AISI/CAISI juga menemukan guardrail keamanan siber model ini gagal memblokir upaya pengembangan exploit selama pengujian
- 'Open weight' masih bersifat teoretis bagi kebanyakan pengguna: sekitar 594 GB dalam format native MXFP4 yang membutuhkan datacenter multi-GPU untuk self-host, dan bobot model (beserta lisensi finalnya) masih belum dipublikasikan pada saat peninjauan
Jatuhkan vonis Anda
Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.
Vonis arena atas DeepSeek-V4
Pilih DeepSeek-V4 jika Anda menginginkan penalaran dan coding agentik mendekati frontier dengan harga 3x hingga hampir 30x di bawah Claude Opus atau GPT-5.5, atau jika bobot berlisensi MIT untuk self-hosting dan fine-tuning penting bagi Anda. Ini upgrade telak dari V3.2: context 8x lebih panjang, inferensi long-context jauh lebih murah, dan coding lebih kuat, apalagi endpoint legacy deepseek-chat/reasoner toh dideprekasi pada 24 Juli 2026. Hindari untuk agen produksi yang bergantung pada tool calling multi-giliran yang benar-benar solid, di mana pengguna masih melaporkan tool call cacat dan API karangan, dan untuk pekerjaan vision atau audio apa pun karena ia hanya teks. Aplikasi yang sensitif latensi juga sebaiknya menguji dulu, karena sifat bertele-tele dan kecepatan output menengah 54.6 tok/s menggerus sebagian keunggulan biayanya, dan anggarkan penggandaan harga jam sibuk yang datang bersama rilis resmi pertengahan Juli.
Vonis arena atas Kimi K3
Kimi K3 adalah bukti terkuat sejauh ini bahwa frontier tidak lagi eksklusif milik AS: peringkat #3 pada Artificial Analysis, skor GPQA dan SWE-bench Verified papan atas, serta peringkat frontend-code arena terbaik di industri, dengan harga sekitar setengah hingga sepertiga dari harga frontier tertutup asal AS. Model ini layak dipilih untuk agentic coding, pekerjaan frontend, dan otomasi SaaS, area tempat benchmarknya paling kuat, atau jika roadmap bergantung pada self-hosting model kelas frontier begitu bobotnya dirilis. Sebaiknya dihindari untuk produk interaktif (33 token/detik tergolong lambat), untuk apa pun yang menyentuh konten sensitif secara politik atau persyaratan residensi data Uni Eropa yang ketat (sensor bahasa Mandarin, yurisdiksi Beijing), serta untuk retrieval berakurasi tinggi karena tingkat halusinasi 51% pada AA-Omniscience membutuhkan lapisan verifikasi. Tim yang sangat memperhatikan biaya perlu dicatat bahwa DeepSeek V4 masih memberikan token per dolar yang jauh lebih banyak; daya tarik K3 terletak pada kapabilitas puncak per dolar, bukan token termurah.
Kata penonton
Tentang DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Tentang Kimi K3
“Tried it for our knowledge-base assistant and the hallucination rate is real: it confidently invented two API endpoints in one afternoon. 33 tokens per second on top of that. Back to waiting for the open weights to fine-tune.”
“Our Zapier-style automation stack runs on it now. Tool orchestration that GPT-5.5 fumbled works reliably, and the cache-hit pricing makes repeated workflows genuinely cheap.”
“The Frontend Arena ranking is deserved. Gave it the same dashboard spec I gave Fable 5 and K3's React came out cleaner, with fewer invented props. At $3/$15 through OpenRouter it was a drop-in swap.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah DeepSeek-V4 lebih baik daripada Kimi K3?
Pilihan yang tepat tergantung kebutuhan Anda. Perbandingan baris demi baris di halaman ini mengupas harga, spesifikasi utama, dan penilaian arena.
Mana yang lebih murah, DeepSeek-V4 atau Kimi K3?
DeepSeek-V4 lebih murah: harganya mulai dari $0.87/1M out, sementara Kimi K3 mulai dari $15/1M out.
Berapa biaya DeepSeek-V4 dan Kimi K3 per 1M token?
DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M token input, $0.87/1M out per 1M token output. Kimi K3: $3/1M in per 1M token input, $15/1M out per 1M token output.