Een-op-een
DeepSeek-V4 vs Kimi K3: welke AI-model wint in 2026?
DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) en Kimi K3 ($15/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 6 stemmen van de community leidt DeepSeek-V4 met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren staan DeepSeek-V4 en Kimi K3 gelijk op 4.5/5. Qua budget wint DeepSeek-V4: die begint bij $0.87/1M out tegenover $15/1M out voor Kimi K3.
Vergelijking regel voor regel
Sterke en zwakke punten
DeepSeek-V4
- Context window van 1M tokens (8x de 128K van V3.2) met tot 384K output-tokens, standaard op de officiƫle API
- Agressieve prijzen: $0.435/$0.87 per 1M tokens (V4-Pro), ruwweg 28.7x goedkoper per output-token dan Claude Opus 4.8; cache-hit-input zakt naar $0.003625/1M (meer dan 99% korting)
- MIT-gelicentieerde open weights voor zowel V4-Pro als V4-Flash op Hugging Face: commercieel gebruik, fine-tuning en herdistributie toegestaan
- Open-source SOTA op agentisch programmeren: 80.6 op SWE-bench Verified (Think Max-configuratie), gelijk met Gemini 3.1 Pro, plus een Codeforces-rating van 3206 (~plaats 23 tegenover mensen)
- Plaats #3 van 93 op de Artificial Analysis Intelligence Index (score 44), ruim boven het gemiddelde van 25
- De sparse-attention-stack snijdt 1M-context-inferentie terug naar 27% van de FLOPs van V3.2 en 10% van diens KV-cache
- Zo nu en dan misvormde tool calls: function calls worden soms als platte tekst in content uitgestoten in plaats van in het tool_calls-veld (GitHub-issue deepseek-ai #1244)
- Thinking mode breekt lange multi-turn tool-call-ketens met 400-fouten in agent-frameworks (OpenClaw-issue #72044, fix nog onvolledig)
- Developers melden dat het niet-bestaande API's verzint in eigen codebases en in agent-loops handelt op gehallucineerde gebruikersinput
- Zeer breedsprakig (180M eval-output-tokens tegenover een mediaan van 95M) en middenmoot in snelheid met 54.6 tok/s (#39/93), wat de lage prijs per token in de praktijk uitholt
- Alleen tekst (geen vision of audio) en nog steeds een preview: de officiƫle release, gepland voor medio juli 2026, voegt piekuurprijzen toe die de genoemde API-tarieven verdubbelen tijdens kantooruren in Beijing
Kimi K3
- Bij lancering derde plaats in de Artificial Analysis Intelligence Index (57), vergelijkbaar met Claude Opus 4.8 en GPT-5.5: de dichtste benadering die een Chinees lab tot nu toe heeft bereikt van de gesloten Amerikaanse frontier
- 93,4% op SWE-bench Verified in de onafhankelijke testomgeving van Vals AI (GPT-5.6 Sol: 96,2%, Claude Fable 5: 95,0%) en nummer 1 in Arena.ai's Frontend Code Arena met 1679 punten, voor Fable 5
- 93,5% op GPQA Diamond (tussen de 92,6% van Fable 5 en de 94,1% van GPT-5.6), 96,1% op AIME 2025 en Elo 1668 op GDPval-AA v2 voor agentisch werk, na Fable 5 op de tweede plaats
- Sterk agentisch profiel: nummer 1 op de SaaS-workflows van AutomationBench-AA (53%), navigatie over lange termijn in terminal en repository via Kimi Code, en ongeveer 21% minder output tokens dan K2 bij meer intelligentie
- $3/$15 per 1M tokens (input daalt naar $0,30 bij een cache hit), vlak over het volledige contextvenster van 1M: nog steeds ruim onder de prijzen van de gesloten Amerikaanse frontier, met een OpenAI-compatibele API en beschikbaarheid via OpenRouter
- Native multimodale invoer (tekst, beeld, video) en open gewichten aangekondigd voor 27-07-2026 onder een verwachte licentie in Modified-MIT-stijl, waarmee het het eerste frontiermodel met open gewichten in de 3T-klasse wordt
- Prijsstijging van drie keer ten opzichte van Kimi K2.6 ($0,95/$4 naar $3/$15), waarmee het het duurste Chinese model ooit is, op het catalogusprijsniveau van Claude Sonnet 5: het tijdperk van '10 keer goedkoper dan Amerikaanse modellen' is voorbij (Simon Willison documenteerde de stijging)
- Traag: 33 output tokens per seconde, plaats 145 van de 190 modellen op Artificial Analysis, weinig geschikt voor interactief gebruik
- Het hallucinatiepercentage steeg van 39% (K2.6) naar 51% op AA-Omniscience, doordat het model nu antwoorden probeert die het eerder zou hebben geweigerd (Fable 5 zit met 54,9% op een vergelijkbaar niveau)
- Politieke censuur bij gevoelige onderwerpen in het Mandarijn (ontwijkt vragen over Xi, de CCP, Tiananmen) en jurisdictie van Peking over API-data, een compliance-obstakel voor veel EU- en enterprise-implementaties; ook UK AISI/CAISI stelde vast dat de cyberbeveiliging pogingen tot exploitontwikkeling tijdens tests niet blokkeerde
- 'Open gewichten' blijven voor de meesten theoretisch: ongeveer 594 GB in native MXFP4-formaat vereist een multi-GPU datacenter om zelf te hosten, en de gewichten (samen met de definitieve licentie) waren op het moment van deze beoordeling nog niet gepubliceerd
Vel je verdict
EĆ©n aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.
Het verdict van de arena over DeepSeek-V4
Kies DeepSeek-V4 als je bijna-frontier-redeneren en agentisch programmeren wilt voor 3x tot bijna 30x onder de prijzen van Claude Opus of GPT-5.5, of als MIT-gelicentieerde weights voor zelf hosten en fine-tuning voor jou belangrijk zijn. Het is een beslissende upgrade ten opzichte van V3.2: 8x langere context, veel goedkopere long-context-inferentie en sterker programmeren, en de legacy-endpoints deepseek-chat/reasoner worden op 24 juli 2026 toch al uitgefaseerd. Vermijd het voor productie-agents die afhangen van rotsvaste multi-turn tool calling, waar gebruikers nog steeds misvormde tool calls en verzonnen API's melden, en voor elk vision- of audiowerk, want het is alleen tekst. Latency-gevoelige apps moeten ook eerst testen, want de breedsprakigheid en de middenmoot-outputsnelheid van 54.6 tok/s vreten een deel van het kostenvoordeel op, en reken op de verdubbeling van de piekuurprijzen die met de officiƫle release van medio juli komt.
Het verdict van de arena over Kimi K3
Kimi K3 is tot nu toe het sterkste argument dat de frontier niet langer exclusief Amerikaans is: derde plaats op Artificial Analysis, topscores op GPQA en SWE-bench Verified, en de beste positie in het frontend-code-klassement van de sector, tegen ongeveer de helft tot een derde van de prijzen van de gesloten Amerikaanse frontier. Kies dit model voor agentische coding, frontendwerk en SaaS-automatisering waar de benchmarks het sterkst zijn, of als de roadmap voorziet in het zelf hosten van een frontiermodel zodra de gewichten beschikbaar komen. Vermijd het voor interactieve producten (33 tokens per seconde is traag), voor alles wat politiek gevoelige content raakt of strenge EU-vereisten voor dataresidentie stelt (censuur in het Mandarijn, jurisdictie van Peking), en voor zeer nauwkeurige retrieval, waar het hallucinatiepercentage van 51% op AA-Omniscience een verificatielaag vereist. Kostenbewuste teams moeten weten dat DeepSeek V4 nog altijd veel meer tokens per dollar levert; de kracht van K3 zit in maximale capaciteit per dollar, niet in de goedkoopste tokens.
Wat het publiek zegt
Over DeepSeek-V4
āTool 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.ā
āMIT 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.ā
āMIT 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.ā
Over Kimi K3
āTried 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.ā
āOur 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.ā
āThe 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.ā
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is DeepSeek-V4 beter dan Kimi K3?
De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.
Wat is goedkoper, DeepSeek-V4 of Kimi K3?
DeepSeek-V4 is goedkoper: die begint bij $0.87/1M out, terwijl Kimi K3 begint bij $15/1M out.
Hoeveel kosten DeepSeek-V4 en Kimi K3 per 1M tokens?
DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M input tokens, $0.87/1M out per 1M output tokens. Kimi K3: $3/1M in per 1M input tokens, $15/1M out per 1M output tokens.