Віч-на-віч
Kimi K3 vs DeepSeek-V4: який ШІ-модель перемагає у 2026 році?
Kimi K3 ($15/1M out) і DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) належать до найуживаніших ШІ-моделі у 2026 році. За результатами 6 голосів спільноти лідирує Kimi K3 зі схваленням 57%.
Швидкий вердикт
За критерієм «Міркування» Kimi K3 і DeepSeek-V4 мають нічию: 4.5/5. За бюджетом виграє DeepSeek-V4: він коштує від $0.87/1M out проти $15/1M out у Kimi K3.
Порівняння рядок за рядком
Від
$15/1M outОфіційна прайсова ціна API Moonshot для kimi-k3: $3 за 1M вхідних токенів (промах кешу), $0,30 за 1M при попаданні в кеш, $15 за 1M вихідних токенів, включно зі слідом міркування, незмінна в межах усього вікна контексту 1M (без градацій за довжиною). Та сама ціна $3/$15 діє на OpenRouter (там кешова ціна не вказана). Це триразове підвищення порівняно з ціною Kimi K2.6 $0,95/$4. Перевірено за даними platform.kimi.ai/docs/pricing/chat-k3, липень 2026 року.
$0.87/1M outТариф V4-Pro: $0.435/1M за вхід ($0.003625 при кеш-хіті), $0.87/1M за вихід; дешевший тариф V4-Flash за $0.14/$0.28 ($0.0028 при кеш-хіті); стартова знижка 75% стала постійною ціною 2026-05-22. Офіційний реліз у середині липня 2026 запроваджує пікові/позапікові ціни, з подвоєнням оголошених ставок у пікові години Пекіна.
Провайдер
Moonshot AI
DeepSeek
Контекстне вікно
1M tokens
1M tokens (384K max output)
Ціна за вхід
$3/1M in
$0.435/1M in (cache hit $0.003625)
Ціна за вихід
$15/1M out
$0.87/1M out
Модальності
text, vision, video input
text only
Open weights
Ні
Так
Оцінка натовпу
57%(3)
57%(3)
Оцінки арени (1-5)
Міркування
4.5
4.5
Код
4.5
4.5
Тексти
4.0
3.5
Швидкість
2.0
3.0
Ціна-якість
3.5
5.0
Сильні та слабкі сторони
Kimi K3
- На старті посіла 3 місце в Artificial Analysis Intelligence Index (57 балів), порівнянне з Claude Opus 4.8 та GPT-5.5: найближче, на що спромоглася китайська лабораторія у наближенні до закритої американської межі можливостей
- 93,4 % у SWE-bench Verified за незалежним тестовим середовищем Vals AI (GPT-5.6 Sol: 96,2 %, Claude Fable 5: 95,0 %) і 1 місце в Frontend Code Arena сервісу Arena.ai з результатом 1679 балів, попереду Fable 5
- 93,5 % у GPQA Diamond (між 92,6 % у Fable 5 та 94,1 % у GPT-5.6), 96,1 % у AIME 2025 та Elo 1668 у тесті агентної економічної роботи GDPval-AA v2, поступаючись лише Fable 5
- Потужний агентний профіль: 1 місце в AutomationBench-AA для SaaS-процесів (53 %), навігація в терміналі та репозиторіях на довгому горизонті через Kimi Code, а також приблизно на 21 % менше вихідних токенів, ніж у K2, при вищому інтелекті
- $3/$15 за 1M токенів (вхідна ціна знижується до $0,30 при попаданні в кеш), незмінна в межах усього вікна контексту 1M: усе одно суттєво нижча за ціни закритих американських моделей рівня frontier, з API, сумісним з OpenAI, та доступністю через OpenRouter
- Нативний мультимодальний вхід (текст, зображення, відео) та відкриті ваги, анонсовані на 27.07.2026 під очікуваною ліцензією у стилі Modified-MIT, що робить модель першою відкритою моделлю рівня frontier у класі 3 трильйони параметрів
- Триразове підвищення ціни порівняно з Kimi K2.6 (з $0,95/$4 до $3/$15) робить модель найдорожчою китайською моделлю з коли-небудь випущених, за прайсовою ціною на рівні Claude Sonnet 5: епоха 'у 10 разів дешевше за американські моделі' закінчилася (підвищення задокументував Simon Willison)
- Повільна: 33 вихідні токени за секунду, 145 місце зі 190 моделей в Artificial Analysis, погано підходить для інтерактивного використання
- Рівень галюцинацій зріс з 39 % (K2.6) до 51 % у тесті AA-Omniscience, оскільки модель тепер намагається відповідати на питання, на які раніше відмовлялася відповідати (Fable 5 показує порівнянний рівень 54,9 %)
- Політична цензура чутливих тем мандаринською мовою (ухиляння від відповідей про Сі Цзіньпіна, КПК, Тяньаньминь) та пекінська юрисдикція для даних API створюють перешкоду для комплаєнсу в багатьох розгортаннях у ЄС і корпоративному середовищі; британське агентство AISI/CAISI також виявило, що кіберзахисні механізми моделі під час тестування не змогли заблокувати спроби розробки експлойтів
- 'Відкриті ваги' поки що є теоретичними для більшості: близько 594 GB у нативному форматі MXFP4 потребують дата-центру з кількома GPU для самостійного розміщення, а самі ваги (разом з остаточною ліцензією) на момент огляду ще не були опубліковані
DeepSeek-V4
- Контекстне вікно 1M токенів (8x проти 128K у V3.2) із виходом до 384K токенів, стандартно в офіційному API
- Агресивні ціни: $0.435/$0.87 за 1M токенів (V4-Pro), приблизно в 28.7 раза дешевше за вихідний токен, ніж Claude Opus 4.8; вхід із кеш-хітом падає до $0.003625/1M (знижка понад 99%)
- Open weights під MIT для V4-Pro і V4-Flash на Hugging Face: дозволені комерційне використання, fine-tuning і поширення
- Open source SOTA в агентному кодуванні: 80.6 на SWE-bench Verified (конфігурація Think Max), нарівні з Gemini 3.1 Pro, плюс рейтинг Codeforces 3206 (~23-тє місце проти людей)
- Місце #3 із 93 в Artificial Analysis Intelligence Index (бал 44), значно вище за середні 25
- Стек розрідженої уваги зрізає інференс на контексті 1M до 27% FLOPs V3.2 і 10% її KV-кешу
- Періодично зіпсовані виклики інструментів: виклики функцій часом виводяться простим текстом у content замість поля tool_calls (issue deepseek-ai #1244 на GitHub)
- Режим мислення ламає довгі багатоходові ланцюжки викликів інструментів помилками 400 в агентних фреймворках (issue OpenClaw #72044, виправлення досі неповне)
- Розробники повідомляють, що вона вигадує неіснуючі API в кастомних кодових базах і діє на основі галюцинованого користувацького вводу в агентних циклах
- Дуже багатослівна (180M вихідних токенів в оцінках проти медіани 95M) і середня за швидкістю з 54.6 ток/с (#39/93), що на практиці з'їдає низьку ціну за токен
- Лише текст (без зору чи аудіо) і поки що прев'ю: офіційний реліз, запланований на середину липня 2026, додає пікові ціни, які подвоюють оголошені ставки API в робочі години Пекіна
Винесіть свій вердикт
Одна рекомендація на інструмент від кожного гладіатора. Вона змінює оцінку натовпу, яку бачать усі.
Kimi K3$15/1M out
57%оцінка натовпу · 3
DeepSeek-V4$0.87/1M out
57%оцінка натовпу · 3
Вердикт арени щодо Kimi K3
Kimi K3 це наразі найпереконливіший доказ того, що межа можливостей більше не є винятково американською: 3 місце в Artificial Analysis, найвищі результати в GPQA та SWE-bench Verified, а також найкраща позиція в рейтингу арени фронтенд-коду в галузі, за ціною приблизно від половини до третини цін закритих американських моделей рівня frontier. Модель варто обирати для агентного кодування, роботи з фронтендом та автоматизації SaaS, де її результати найсильніші, або якщо плани передбачають самостійне розміщення моделі рівня frontier після публікації ваг. Її варто оминати для інтерактивних продуктів (33 токени за секунду це повільно), для всього, що стосується політично чутливого контенту або суворих вимог до резиденції даних у ЄС (цензура мандаринською мовою, пекінська юрисдикція), а також для задач із високою точністю пошуку, де рівень галюцинацій 51 % у AA-Omniscience вимагає додаткового рівня перевірки. Командам, зосередженим на витратах, варто пам'ятати, що DeepSeek V4 і далі пропонує значно більше токенів за долар; перевага K3 полягає в пікових можливостях за долар, а не в найдешевших токенах.
Вердикт арени щодо DeepSeek-V4
Обирайте DeepSeek-V4, якщо хочете майже флагманське міркування й агентне кодування за ціною від 3x до майже 30x нижчою за Claude Opus чи GPT-5.5, або якщо для вас важливі ваги під MIT для самостійного хостингу й fine-tuning. Це рішуче оновлення після V3.2: у 8 разів довший контекст, значно дешевший інференс на довгому контексті й сильніше кодування, а застарілі ендпоінти deepseek-chat/reasoner і так вимикаються 24 липня 2026. Уникайте її для продакшн-агентів, що залежать від бездоганного багатоходового виклику інструментів, де користувачі досі повідомляють про зіпсовані виклики й вигадані API, а також для будь-якої роботи із зором чи аудіо, адже вона працює лише з текстом. Чутливим до затримки застосункам також варто спершу протестувати, бо її багатослівність і середня вихідна швидкість 54.6 ток/с з'їдають частину цінової переваги, і закладіть бюджет на подвоєння цін у пікові години, що прийде з офіційним релізом у середині липня.
Що каже натовп
Про Kimi K3
Капітан Відтік
“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.”
Золотий Пальцикус
“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.”
Святий Деплоюс
“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.”
Про DeepSeek-V4
Палець Донизус
“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.”
Справедливий Суддя
“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.”
Сер Релізус Щодня
“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.”
Порівнюйте далі
Повний огляд Kimi K3Повний огляд DeepSeek-V4Альтернативи Kimi K3Альтернативи DeepSeek-V4Kimi K3 vs Claude Haiku 4.5DeepSeek-V4 vs Claude Haiku 4.5Kimi K3 vs Claude Opus 5DeepSeek-V4 vs Claude Opus 5Kimi K3 vs Claude Fable 5DeepSeek-V4 vs Claude Fable 5Best LLM modelsПовний рейтинг: ШІ-модельПідбір інструменту
Поширені запитання
Чи кращий Kimi K3 за DeepSeek-V4?
Правильний вибір залежить від вашого завдання. Порівняння рядок за рядком на цій сторінці розбирає ціни, ключові характеристики та оцінки арени.
Що дешевше: Kimi K3 чи DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 дешевший: він коштує від $0.87/1M out, тоді як Kimi K3 стартує з $15/1M out.
Скільки коштують Kimi K3 і DeepSeek-V4 за 1M токенів?
Kimi K3: $3/1M in за 1M вхідних токенів, $15/1M out за 1M вихідних токенів. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) за 1M вхідних токенів, $0.87/1M out за 1M вихідних токенів.