Pojedynek
DeepSeek-V4 vs Kimi K3: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) i Kimi K3 ($15/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 6 głosach społeczności prowadzi DeepSeek-V4 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie DeepSeek-V4 i Kimi K3 remisują z wynikiem 4.5/5. Pod względem budżetu wygrywa DeepSeek-V4: zaczyna od $0.87/1M out wobec $15/1M out u Kimi K3.
Porównanie linijka po linijce
Mocne i słabe strony
DeepSeek-V4
- Okno kontekstu 1M tokenów (8x więcej niż 128K u V3.2) z do 384K tokenów wyjścia, standardowo w oficjalnym API
- Agresywne ceny: $0.435/$0.87 za 1M tokenów (V4-Pro), mniej więcej 28.7x taniej za token wyjścia niż Claude Opus 4.8; wejście przy trafieniu w cache spada do $0.003625/1M (ponad 99% zniżki)
- Otwarte wagi na licencji MIT dla V4-Pro i V4-Flash na Hugging Face: dozwolone użycie komercyjne, fine-tuning i redystrybucja
- Open-source SOTA w kodowaniu agentowym: 80.6 na SWE-bench Verified (konfiguracja Think Max), remis z Gemini 3.1 Pro, plus rating Codeforces 3206 (~23. miejsce wśród ludzi)
- #3 na 93 w Artificial Analysis Intelligence Index (wynik 44), wyraźnie powyżej średniej 25
- Stack sparse attention tnie inferencję na kontekście 1M do 27% FLOPs V3.2 i 10% jej KV cache
- Sporadycznie zniekształcone tool calle: wywołania funkcji czasem emitowane jako zwykły tekst w content zamiast w polu tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- Tryb thinking psuje długie wieloturowe łańcuchy tool calli błędami 400 we frameworkach agentowych (issue OpenClaw #72044, poprawka wciąż niekompletna)
- Deweloperzy raportują wymyślanie nieistniejących API w niestandardowych bazach kodu i działanie na halucynowanym wejściu użytkownika w pętlach agentowych
- Bardzo rozwlekły (180M tokenów wyjścia w ewaluacji vs mediana 95M) i średnia szybkość 54.6 tok/s (#39/93), co w praktyce podgryza niską cenę za token
- Tylko tekst (bez wizji i audio) i wciąż preview: oficjalne wydanie planowane na połowę lipca 2026 dodaje ceny szczytowe, podwajające stawki API w godzinach pracy Pekinu
Kimi K3
- 3. miejsce w Artificial Analysis Intelligence Index (57 punktów) w dniu premiery, wynik porównywalny z Claude Opus 4.8 i GPT-5.5: najbliższe dotąd podejście chińskiego laboratorium do zamkniętej amerykańskiej granicy możliwości
- 93,4 % w SWE-bench Verified w niezależnym środowisku testowym Vals AI (GPT-5.6 Sol: 96,2 %, Claude Fable 5: 95,0 %) oraz 1. miejsce w Frontend Code Arena serwisu Arena.ai z wynikiem 1679 punktów, przed Fable 5
- 93,5 % w GPQA Diamond (między 92,6 % Fable 5 a 94,1 % GPT-5.6), 96,1 % w AIME 2025 oraz Elo 1668 w pracy agentowej GDPval-AA v2, ustępując tylko Fable 5
- Silny profil agentowy: 1. miejsce w AutomationBench-AA dla przepływów SaaS (53 %), nawigacja po terminalu i repozytoriach w długim horyzoncie czasowym za pośrednictwem Kimi Code oraz około 21 % mniej tokenów wyjściowych niż K2 przy wyższej inteligencji
- $3/$15 za 1M tokenów (cena wejściowa spada do $0,30 przy trafieniu w cache), stała w całym oknie kontekstu 1M: wciąż wyraźnie poniżej cen amerykańskich modeli zamkniętej granicy możliwości, z API kompatybilnym z OpenAI i dostępnością przez OpenRouter
- Natywna obsługa wejścia multimodalnego (tekst, obraz, wideo) oraz zapowiedziane na 27.07.2026 otwarte wagi na spodziewanej licencji w stylu Modified-MIT, co czyni go pierwszym modelem klasy frontier o otwartych wagach w skali 3 bilionów parametrów
- Trzykrotny wzrost ceny względem Kimi K2.6 (z $0,95/$4 do $3/$15) czyni go najdroższym chińskim modelem, jaki dotąd trafił na rynek, w cenie katalogowej zbliżonej do Claude Sonnet 5: era 'dziesięciokrotnie tańszych niż modele amerykańskie' się skończyła (podwyżkę udokumentował Simon Willison)
- Wolny: 33 tokeny wyjściowe na sekundę, 145. miejsce na 190 modeli w Artificial Analysis, słabe dopasowanie do zastosowań interaktywnych
- Odsetek halucynacji wzrósł z 39 % (K2.6) do 51 % w teście AA-Omniscience, ponieważ model obecnie próbuje odpowiadać na pytania, na które wcześniej odmawiał odpowiedzi (Fable 5 osiąga porównywalny wynik 54,9 %)
- Cenzura polityczna tematów wrażliwych w języku mandaryńskim (unikanie odpowiedzi w sprawach Xi, KPCh, Tiananmen) oraz jurysdykcja pekińska dla danych API stanowią barierę zgodności dla wielu wdrożeń w UE i firmach; brytyjskie AISI/CAISI wykazały też, że zabezpieczenia cybernetyczne modelu nie zablokowały podczas testów prób opracowania exploitów
- 'Otwarte wagi' są na razie teoretyczne dla większości: około 594 GB w natywnym formacie MXFP4 wymaga centrum danych z wieloma GPU do samodzielnego hostowania, a same wagi (wraz z ostateczną licencją) w momencie tej recenzji wciąż nie zostały opublikowane
Wydaj swój werdykt
Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.
Werdykt areny w sprawie DeepSeek-V4
Wybierz DeepSeek-V4, jeśli chcesz niemal frontierowego rozumowania i kodowania agentowego w cenie od 3x do prawie 30x niższej niż Claude Opus lub GPT-5.5, albo jeśli liczą się dla Ciebie wagi MIT do samodzielnego hostowania i fine-tuningu. To zdecydowany upgrade względem V3.2: 8x dłuższy kontekst, dużo tańsza inferencja na długim kontekście i mocniejsze kodowanie, a stare endpointy deepseek-chat/reasoner i tak są wycofywane 24 lipca 2026. Unikaj go w produkcyjnych agentach zależnych od żelaznie stabilnego wieloturowego tool callingu, gdzie użytkownicy wciąż raportują zniekształcone tool calle i zmyślone API, oraz do jakiejkolwiek pracy z wizją lub audio, bo obsługuje tylko tekst. Aplikacje wrażliwe na opóźnienia też powinny najpierw potestować, bo jego rozwlekłość i średnia szybkość wyjścia 54.6 tok/s zjadają część przewagi cenowej, i zabudżetuj podwojenie cen w godzinach szczytu, które przyjdzie z oficjalnym wydaniem w połowie lipca.
Werdykt areny w sprawie Kimi K3
Kimi K3 to jak dotąd najmocniejszy dowód, że granica możliwości nie jest już wyłącznie amerykańska: 3. miejsce w Artificial Analysis, czołowe wyniki w GPQA i SWE-bench Verified oraz najlepsza pozycja w rankingu kodu frontendowego w branży, przy cenie stanowiącej mniej więcej połowę do jednej trzeciej cen amerykańskich modeli zamkniętej granicy możliwości. Warto po niego sięgnąć do kodowania agentowego, pracy nad frontendem i automatyzacji SaaS, gdzie jego wyniki są najmocniejsze, a także jeśli plany zakładają samodzielny hosting modelu klasy frontier po publikacji wag. Lepiej go unikać w produktach interaktywnych (33 tokeny na sekundę to wolno), przy wszystkim, co dotyka treści politycznie wrażliwych lub wymaga ścisłej rezydencji danych w UE (cenzura w języku mandaryńskim, jurysdykcja pekińska), a także tam, gdzie liczy się wysoka dokładność wyszukiwania, bo 51 % halucynacji w AA-Omniscience wymaga dodatkowej warstwy weryfikacji. Zespoły skupione na kosztach powinny pamiętać, że DeepSeek V4 wciąż oferuje znacznie więcej tokenów za dolara; przewaga K3 to szczytowe możliwości za dolara, a nie najtańsze tokeny.
Co mówi tłum
O 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.”
O 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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy DeepSeek-V4 jest lepszy niż Kimi K3?
Właściwy wybór zależy od Twojego zastosowania. Porównanie linijka po linijce na tej stronie rozkłada na czynniki ceny, kluczowe parametry i oceny areny.
Co jest tańsze: DeepSeek-V4 czy Kimi K3?
Tańszy jest DeepSeek-V4: zaczyna od $0.87/1M out, podczas gdy Kimi K3 zaczyna od $15/1M out.
Ile kosztują DeepSeek-V4 i Kimi K3 za 1M tokenów?
DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) za 1M tokenów wejściowych, $0.87/1M out za 1M tokenów wyjściowych. Kimi K3: $3/1M in za 1M tokenów wejściowych, $15/1M out za 1M tokenów wyjściowych.