Head-to-head
Gemini 3 Pro vs DeepSeek-V4: model AI mana yang menang di 2026?
Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) dan DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 6 suara komunitas, Gemini 3 Pro memimpin dengan persetujuan 57%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, Gemini 3 Pro dan DeepSeek-V4 imbang di 4.5/5. Soal budget, DeepSeek-V4 menang: harganya mulai dari $0.87/1M out berbanding $12/1M out (prompts ≤200K) untuk Gemini 3 Pro.
Perbandingan baris demi baris
Kekuatan dan kelemahan
Gemini 3 Pro
- Memuncaki LMArena saat peluncuran dengan rekor 1501 Elo dan mencetak 91.9% di GPQA Diamond, state of the art saat rilis
- ARC-AGI-2 di 31.1%, kira-kira 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) dan hampir dua kali lipat GPT-5.1 (17.6%) pada masanya
- Pemahaman multimodal terbaik di kelasnya: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, dengan context window 1M token
- Coding agentik kuat: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo di WebDev Arena
- Memotong harga pesaing di $2/$12 per 1M tokens, di bawah harga kelas Claude Sonnet ($3/$15)
- thinking_level yang bisa dikonfigurasi (low/medium/high) memungkinkan developer menukar kedalaman penalaran dengan latensi dan biaya
- Halusinasi yang terlalu percaya diri: di AA-Omniscience ia memberi jawaban salah 88% dari waktu alih-alih menolak menjawab, vs 48% untuk Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Sifat menjilat yang banyak dilaporkan reviewer (Zvi Mowshowitz: 'kecerdasan luas tanpa tulang punggung'); butuh system prompt yang ketat
- Masalah keandalan tool-calling di stack agen: developer melaporkan output tool tumpah ke utas chat dan butuh lebih banyak scaffolding dibanding model OpenAI/Anthropic
- Lambat pada thinking level tinggi: time to first token terukur sekitar 30-60s di AI Studio meski kecepatan output sekitar 130 tok/s
- Sudah dipensiunkan: dimatikan di Gemini API dan AI Studio pada 9 Maret 2026, dengan gemini-3-pro-preview kini dialiaskan ke Gemini 3.1 Pro
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
Jatuhkan vonis Anda
Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.
Vonis arena atas Gemini 3 Pro
Rilis bersejarah yang mengembalikan Google ke puncak pada akhir 2025, dengan lompatan penalaran besar dari Gemini 2.5 Pro dan skor multimodal terbaik di generasinya. Per pertengahan 2026 tidak ada alasan memilihnya: Google mematikannya di API pada 9 Maret 2026, dan Gemini 3.1 Pro berharga persis sama sambil melipatgandakan lebih dari dua kali performa ARC-AGI-2 (77.1% vs 31.1%). Tim dengan deployment legacy sebaiknya bermigrasi ke 3.1 Pro, yang toh kini menjadi tujuan alias ID model lamanya. Hindari untuk beban kerja yang sensitif halusinasi kecuali Anda menambahkan grounding, kelemahan yang berulang kali ditandai reviewer.
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.
Kata penonton
Tentang Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
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.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Gemini 3 Pro lebih baik daripada DeepSeek-V4?
Pilihan yang tepat tergantung kebutuhan Anda. Perbandingan baris demi baris di halaman ini mengupas harga, spesifikasi utama, dan penilaian arena.
Mana yang lebih murah, Gemini 3 Pro atau DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 lebih murah: harganya mulai dari $0.87/1M out, sementara Gemini 3 Pro mulai dari $12/1M out (prompts ≤200K).
Berapa biaya Gemini 3 Pro dan DeepSeek-V4 per 1M token?
Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) per 1M token input, $12/1M out (prompts ≤200K) per 1M token output. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M token input, $0.87/1M out per 1M token output.