Kimi K3 o DeepSeek V4: alin ang pipiliin

Sa mga open flagship na callable sa EXAIV, kumakatawan sina Kimi K3 at ang DeepSeek V4 series sa dalawang magkaibang pilosopiya. Itinulak ng K3 ang lakas ng isang punto hanggang hangganan nito, habang buong tier ladder ang binuo ng V4. Isang key ang umabot sa pareho; ang tunay na tanong ay kung paano iru-out ang mga gawain.

Kalakasan ng bawat isa

Mga dahilan para kay Kimi K3: native ang multimodality, gumagana agad ang screenshot-to-UI workflow at video-understanding agent; matibay ang multi-step reasoning (GPQA 93.5%, AIME 91.2%); kaya ng 1 milyong token na context ang buong task trajectory.

Mga dahilan para sa DeepSeek V4: kumpletong tier ladder, piliin ang tier ayon sa kumplikado ng gawain; pinakamalawak ang ecosystem ng dokumentasyon at komunidad; malinaw na mas sulit ang flash tier sa mataas na frequency na general tasks.

Tunay na tawag

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["EXAIV_API_KEY"],
    base_url="https://exaiv.com/api/ai/v1",
)

# Malalim na reasoning sa mahabang dokumento -> Kimi K3
kimi_resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Analyze the risk clauses in this contract"}],
)

# Pangkalahatang gawain -> DeepSeek V4 flash tier
ds_resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Classify this support chat"}],
)

Task routing

def pick_model(task):
    if task.get("multimodal"):
        return "kimi-k3"
    if task.get("long_chain_agent"):
        return "kimi-k3"
    if task.get("heavy_reasoning"):
        return "deepseek-v4-pro"
    return "deepseek-v4.1-flash"

Isang praktikal na tip para sa maliliit na team: simulan sa flash tier dahil mababa ang gastos ng pagsubok at walang infrastruktural na kailangan; ilipat lamang ang mga partikular na workload sa flagship kapag ang data ang nagpapahiwatig na kailangan ito. Sa ganitong paraan, ang routing function na nasa itaas ay hindi haka-haka — nakabatay ito sa nasukat na token usage kada feature, na ang log ay madaling idagdag gamit ang usage field ng bawat response.

Mahabang konteksto sa praktika

Parehong nag-aangkin ng mga 1 milyong token na window, pero magkaiba ang paraan ng paggamit. Para sa mahahabang dokumento (kontrata, research report), kasya ng pareho ang buong dokumento sa isang request. Ang pagkakaiba ay sa pang-araw-araw na gawain:

• kimi-k3 pinagsasama ang mahabang context sa multimodal: kaya pumasok sa parehong context ang design screenshot, architecture diagram, at video kasama ang text na dokumento
• DeepSeek V4 pinagsasama ang mahabang context sa tier ladder: madalang na mahahabang gawain sa matipid na flash tier, mabigat na mahabang gawain sa pro tier

Para sa mahahabang agent chain, kaya ng pareho; timbangin ang latency at gastos kada gawain, hindi lang ang numero ng window sa specs.

Gastos at pagpili ng tier

Malaki ang pagkakaiba ng presyo sa pagitan ng mga modelo, kaya huwag gumamit ng isang modelo sa lahat ng gawain. Patunay na pattern:

• Mass classification, extraction, format conversion: flash tier
• Mahabang dokumento at mabigat na reasoning: kimi-k3 o deepseek-v4-pro
• Laging mag-route kada gawain sa pamamagitan ng isang maliit na function, hindi manual na desisyon bawat request

Hindi isinulat dito ang mga presyo dahil nagbabago; tingnan ang pricing page para sa live na rate.

Saklaw at mga limitasyon

Isa itong paghahambing para sa pagpili, hindi isang independenteng benchmark. Ang mga numerong GPQA / AIME na binabanggit dito ay mula sa opisyal na model card; hindi namin ito muling pinatakbo. Nagbabago ang catalog at mga ruta ng upstream, kaya bawat model ID ay sumasalamin sa live catalog sa oras ng paglalathala lamang — i-verify sa models page bago ilabas. Sadyang hindi naka-hard-code ang presyo; nasa pricing page ang live na rates. Ang eksperimental na status ng Vision variant, pati ang latency at throughput bawat tier, ay nakadepende sa aktwal na deployment; nagbibigay ang artikulong ito ng pagkakaibang estruktural, hindi pangako ng performance.

FAQ

Ano ang sinasagot ng artikulong ito

• paano pumili ng Kimi K3 o DeepSeek
• paano pumili ng domestic model
• paano mag-route sa pagitan ng dalawa

Mabilisang mapa ng senaryo

Tumingin sa hinaharap

Nagpapatuloy na nagbabago ang catalog at mga weights; ang mga integration at calling convention dito ay sumusunod sa opisyal na dokumento sa oras ng paglalathala.

Mga pinagmulan at beripikasyon

Ang mga pangunahing katotohanan sa artikulong ito ay mula sa opisyal na model card ng dalawang panig at live catalog ng EXAIV at na-verify noong 2026-11-09. Ang model ID, presyo at availability ay sumusunod sa live catalog ng platform — sinadyang walang nakapirming numerong mabilis mals. Ang mga sample code ay sumusunod sa API contract sa oras ng paglalathala; tingnan ang opisyal na dokumento bago ikonekta sa production.

Saklaw at audience

Audience: mga developer na pumipili sa pagitan ng dalawang pamilya. Saklaw: mga pagkakaiba sa positioning at routing strategy. Hindi saklaw: performance benchmark o pricing commitment.

Tala ng patnugot at pagwawasto

Isinulat ng EXAIV content team mula sa mga mapapatunayang katotohanan, na may sinusuri na mga pinagmulan at code bago ilathala. Kung may luma o mali, ang opisyal na release page at live catalog ang batayan — magbigay-alam sa feedback channel ng page para maayos namin ito.

Kaugnay na babasahin

• Gabay sa Kimi K3
• Gabay sa DeepSeek API
• Kimi K3 vs GPT-6