Testa a testa
DeepSeek-V4 vs Kimi K3: quale modello IA vince nel 2026?
DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) e Kimi K3 ($15/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 6 voti della community, DeepSeek-V4 è in testa con il 57% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, DeepSeek-V4 e Kimi K3 sono in parità a 4.5/5. Sul budget vince DeepSeek-V4: parte da $0.87/1M out contro $15/1M out per Kimi K3.
Confronto riga per riga
A partire da
$0.87/1M outTier V4-Pro: $0.435/1M in input ($0.003625 in cache hit), $0.87/1M in output; tier V4-Flash più economico a $0.14/$0.28 ($0.0028 in cache hit); lo sconto lancio del 75% è diventato prezzo permanente il 2026-05-22. La release ufficiale di metà luglio 2026 introduce prezzi picco/fuori picco, con le tariffe di listino raddoppiate durante le ore di punta di Pechino.
$15/1M outPrezzo di listino ufficiale dell'API Moonshot per kimi-k3: $3/1M in input (cache miss), $0,30/1M in caso di cache hit, $15/1M in output, inclusa la traccia di reasoning, tariffa piatta sull'intera finestra di contesto da 1M (nessun livello per lunghezza). Stesso prezzo $3/$15 su OpenRouter (dove non è esposto un prezzo differenziato per la cache). Un aumento di tre volte rispetto a $0,95/$4 di Kimi K2.6. Verificato su platform.kimi.ai/docs/pricing/chat-k3, luglio 2026.
Fornitore
DeepSeek
Moonshot AI
Finestra di contesto
1M tokens (384K max output)
1M tokens
Prezzo in input
$0.435/1M in (cache hit $0.003625)
$3/1M in
Prezzo in output
$0.87/1M out
$15/1M out
Modalità
text only
text, vision, video input
Open weights
Sì
No
Punteggio della folla
57%(3)
57%(3)
Voti dell'arena (1-5)
Ragionamento
4.5
4.5
Coding
4.5
4.5
Scrittura
3.5
4.0
Velocità
3.0
2.0
Rapporto qualità-prezzo
5.0
3.5
Punti di forza e debolezze
DeepSeek-V4
- Finestra di contesto da 1M di tokens (8x i 128K di V3.2) con fino a 384K di output tokens, standard sull'API ufficiale
- Prezzi aggressivi: $0.435/$0.87 per 1M di tokens (V4-Pro), circa 28.7x più economico per output token di Claude Opus 4.8; l'input in cache-hit scende a $0.003625/1M (oltre il 99% di sconto)
- Pesi open con licenza MIT sia per V4-Pro che per V4-Flash su Hugging Face: uso commerciale, fine-tuning e redistribuzione consentiti
- SOTA open source sul coding agentico: 80.6 su SWE-bench Verified (config Think Max), alla pari con Gemini 3.1 Pro, più rating Codeforces 3206 (~23° posto contro gli umani)
- Al 3° posto su 93 nell'Artificial Analysis Intelligence Index (punteggio 44), ben sopra la media di 25
- Lo stack a sparse attention riduce l'inferenza con contesto 1M al 27% dei FLOPs di V3.2 e al 10% della sua KV cache
- Tool call malformati a intermittenza: le function call a volte escono come testo semplice nel content invece che nel campo tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- La modalità thinking rompe le catene lunghe di tool call multi-turn con errori 400 nei framework agentici (issue OpenClaw #72044, fix ancora incompleto)
- Gli sviluppatori riportano che si inventa API inesistenti nelle codebase custom e agisce su input utente allucinati nei loop agentici
- Molto prolisso (180M di output tokens in valutazione contro una mediana di 95M) e velocità nella media a 54.6 tok/s (39°/93), che erode il basso prezzo per token in pratica
- Solo testo (niente visione né audio) e ancora in preview: la release ufficiale prevista per metà luglio 2026 introduce prezzi di picco che raddoppiano le tariffe API di listino durante gli orari lavorativi di Pechino
Kimi K3
- Al lancio terzo posto nell'Artificial Analysis Intelligence Index (57), paragonabile a Claude Opus 4.8 e GPT-5.5: il risultato più vicino mai raggiunto da un laboratorio cinese alla frontiera chiusa statunitense
- 93,4% su SWE-bench Verified nel banco di prova indipendente di Vals AI (GPT-5.6 Sol: 96,2%, Claude Fable 5: 95,0%) e primo posto nella Frontend Code Arena di Arena.ai con 1679 punti, davanti a Fable 5
- 93,5% su GPQA Diamond (tra il 92,6% di Fable 5 e il 94,1% di GPT-5.6), 96,1% su AIME 2025 ed Elo 1668 su GDPval-AA v2 per il lavoro agentico, secondo solo a Fable 5
- Profilo agentico solido: primo posto nei flussi di lavoro SaaS di AutomationBench-AA (53%), navigazione a lungo raggio di terminale e repository tramite Kimi Code, e circa il 21% in meno di token di output rispetto a K2 a parità di maggiore intelligenza
- $3/$15 per 1M di token (l'input scende a $0,30 in caso di cache hit), tariffa piatta sull'intera finestra di contesto da 1M: comunque ben al di sotto dei prezzi della frontiera chiusa statunitense, con API compatibile OpenAI e disponibilità su OpenRouter
- Input multimodale nativo (testo, immagini, video) e pesi aperti annunciati per il 27/07/2026 con una licenza attesa in stile Modified-MIT, posizionandolo come il primo modello di frontiera a pesi aperti della classe 3T
- Aumento di prezzo di tre volte rispetto a Kimi K2.6 ($0,95/$4 contro $3/$15), il che lo rende il modello cinese più costoso mai lanciato, al livello di prezzo di listino di Claude Sonnet 5: l'era del '10 volte più economico dei modelli statunitensi' è finita (Simon Willison ha documentato l'aumento)
- Lento: 33 token di output al secondo, al 145esimo posto su 190 modelli su Artificial Analysis, poco adatto all'uso interattivo
- Il tasso di allucinazione è salito dal 39% (K2.6) al 51% su AA-Omniscience, poiché il modello ora tenta risposte che prima avrebbe rifiutato (Fable 5 si attesta su un valore comparabile del 54,9%)
- Censura politica su argomenti sensibili in mandarino (elude domande su Xi, PCC, Tiananmen) e giurisdizione di Pechino sui dati dell'API, un ostacolo di conformità per molte implementazioni in UE e in ambito enterprise; anche UK AISI/CAISI ha rilevato che le protezioni informatiche non hanno bloccato tentativi di sviluppo di exploit durante i test
- I 'pesi aperti' restano teorici per la maggior parte degli utenti: circa 594 GB in formato nativo MXFP4 richiedono un data center multi-GPU per l'auto-hosting, e i pesi (insieme alla licenza definitiva) non erano ancora stati pubblicati al momento della recensione
Emetti il tuo verdetto
Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.
DeepSeek-V4$0.87/1M out
57%punteggio della folla · 3
Kimi K3$15/1M out
57%punteggio della folla · 3
Il verdetto dell'arena su DeepSeek-V4
Scegli DeepSeek-V4 se vuoi ragionamento e coding agentico quasi di frontiera a un prezzo da 3x fino a quasi 30x sotto Claude Opus o GPT-5.5, o se i pesi con licenza MIT per self-hosting e fine-tuning contano per te. È un upgrade decisivo rispetto a V3.2: contesto 8x più lungo, inferenza long-context molto più economica e coding più forte, e comunque i vecchi endpoint deepseek-chat/reasoner sono deprecati dal 24 luglio 2026. Evitalo per gli agenti in produzione che dipendono da un tool calling multi-turn a prova di bomba, dove gli utenti segnalano ancora tool call malformati e API inventate, e per qualsiasi lavoro con visione o audio visto che è solo testo. Anche le app sensibili alla latenza dovrebbero testarlo prima, perché la sua prolissità e la velocità di output nella media a 54.6 tok/s erodono parte del vantaggio di costo, e metti in conto il raddoppio dei prezzi in ore di picco in arrivo con la release ufficiale di metà luglio.
Il verdetto dell'arena su Kimi K3
Kimi K3 è l'argomento più forte finora a favore dell'idea che la frontiera non sia più esclusivamente americana: terzo posto su Artificial Analysis, punteggi di alto livello su GPQA e SWE-bench Verified, e il miglior piazzamento nella classifica frontend-code del settore, a circa metà o un terzo dei prezzi della frontiera chiusa statunitense. Da scegliere per il coding agentico, il lavoro frontend e l'automazione SaaS, dove i suoi benchmark sono più forti, oppure se la roadmap prevede l'auto-hosting di un modello di livello frontiera una volta disponibili i pesi. Da evitare per i prodotti interattivi (33 token al secondo sono pochi), per tutto ciò che tocca contenuti politicamente sensibili o requisiti rigorosi di residenza dei dati nell'UE (censura in lingua mandarina, giurisdizione di Pechino), e per il retrieval ad alta precisione, dove il tasso di allucinazione del 51% su AA-Omniscience richiede un livello di verifica. I team attenti ai costi dovrebbero notare che DeepSeek V4 offre ancora molti più token per dollaro; il punto di forza di K3 è la massima capacità per dollaro, non i token più economici.
Cosa dice la folla
Su DeepSeek-V4
Pollice Versicus
“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.”
Il Recensore Imparziale
“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.”
Ser Shippa-Tanto
“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.”
Su Kimi K3
Capitan Churn
“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.”
Pollice d'Oro Maximus
“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.”
San Deployus
“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.”
Continua a confrontare
Recensione completa di DeepSeek-V4Recensione completa di Kimi K3Alternative a DeepSeek-V4Alternative a Kimi K3DeepSeek-V4 vs Claude Haiku 4.5Kimi K3 vs Claude Haiku 4.5DeepSeek-V4 vs Claude Opus 5Kimi K3 vs Claude Opus 5DeepSeek-V4 vs Claude Fable 5Kimi K3 vs Claude Fable 5Best LLM modelsClassifica completa dei modelli IACerca-strumenti
Domande frequenti
DeepSeek-V4 è meglio di Kimi K3?
La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.
Quale costa meno, DeepSeek-V4 o Kimi K3?
DeepSeek-V4 costa meno: parte da $0.87/1M out, mentre Kimi K3 parte da $15/1M out.
Quanto costano DeepSeek-V4 e Kimi K3 per 1M di token?
DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M di token in input, $0.87/1M out per 1M di token in output. Kimi K3: $3/1M in per 1M di token in input, $15/1M out per 1M di token in output.