MIDM K 3.0 Pro vs DeepSeek V4.1 Pro: Satu Nama Tidak Punya Apa pun di Baliknya

Kueri pencarian yang menghasilkan halaman ini mengasumsikan ada dua model. Satu memang ada. Mi:dm K 3.0 Pro — MIDM K 3.0 Pro dalam daftar harga internasional — telah dapat ditagihkan di platform Token Factory milik KT sejak 29 Oktober 2026 dengan $0.20 per juta token input dan $0.80 per juta token output. DeepSeek V4.1 Pro tidak memiliki kartu model, endpoint, baris harga, maupun bobot; DeepSeek menyebutnya tepat satu kali, dalam catatan rilis yang menyertakan DeepSeek V4.1 Flash pada 10 September 2026, dan tidak menerbitkan apa pun tentangnya sejak itu. Jadi versi jujur dari perbandingan ini harus menggantinya dengan model DeepSeek yang benar-benar dapat dipanggil pembaca hari ini — DeepSeek V4 Pro 0813, model unggulan 1,6 triliun parameter dari generasi sebelumnya — dan menjelaskan secara eksplisit bahwa substitusi tersebut bukanlah apa yang disebutkan judul. Berikut ini adalah perbandingan itu, ditambah uraian singkat tentang apa yang harus muncul sebelum kolom V4.1 Pro berhenti kosong.

Masalah nama, sebelum apa pun

Nama V4.1 Pro beredar melekat pada sebuah rencana yang diumumkan DeepSeek lalu ditarik kembali. Pada 10 September 2026, perusahaan merilis DeepSeek V4.1 Flash dan menyatakan dalam catatan yang sama bahwa permintaan ke tier Pro yang ada akan dialihkan ke model Flash hingga V4.1 Pro diluncurkan. Rencana pengalihan itu bertahan sekitar satu hari. Para pengembang keberatan — pelanggan Pro yang secara diam-diam dilayani model yang lebih kecil dengan harga Pro adalah hal yang wajar untuk dipermasalahkan — dan DeepSeek mengembalikan DeepSeek V4 Pro secara online dengan harga yang tidak berubah.

Yang tersisa hanyalah sebuah nama dalam catatan kaki. Tidak ada kartu Pro dalam keluarga V4.1, tidak ada baris harga, dan tidak ada checkpoint. Perbandingan yang memperlakukan DeepSeek V4.1 Pro sebagai model yang sudah ada berangkat dari ekstrapolasi: arsitektur V4.1 itu nyata dan telah dirilis pada tier Flash, sehingga versi Pro darinya adalah dugaan yang wajar, dan setiap spesifikasi yang diterbitkan untuknya tidak lebih dari sekadar dugaan. Hal itu tidak boleh diulang sebagai fakta, dan halaman ini tidak melakukannya.

Apa sebenarnya kedua model callable itu

• Mi:dm K 3.0 Pro — 120B parameter total, 12B aktif per token, dalam susunan hibrida lapisan Mamba, mixture-of-experts, dan attention. Teks masuk, teks keluar. Konteks 261.795 token, hingga 235.615 token output. Jejak penalaran ditampilkan secara terpisah; output JSON dan terstruktur didukung. Dilayani oleh KT dari checkpoint dengan pakar NVFP4 dan proyeksi FP8.

• DeepSeek V4 Pro 0813 — campuran pakar dengan 1,6 triliun parameter dan 49 miliar parameter aktif. Hanya teks. Konteks 1 juta token, keluaran maksimum 384 ribu. Mode berpikir dan non-berpikir dengan upaya penalaran rendah, tinggi, dan maksimum, keluaran JSON, pemanggilan alat, serta Responses API native dengan adaptasi yang ditujukan untuk agen pengoding bergaya Codex.

Perbedaan bentuknya layak dipertahankan. Model Korea itu kecil dan murah serta membaca 262K token. Model DeepSeek memiliki jumlah parameter tiga belas kali lipat, membaca konteks empat kali lipat, dan menurut pengungkapan KT sendiri bukan satu-satunya arsitektur yang digunakan — generasi V4 DeepSeek merilis V4.1 Flash berparameter 552 miliar dengan desain Causal Encoder-Decoder baru, yang menjadi arah rekayasa lab tersebut saat ini.

Harga, termasuk bagian yang tidak tercantum di kartu tarif

• Mi:dm K 3.0 Pro — $0.20 masukan dan $0.80 keluaran per juta token, dengan masukan yang di-cache sebesar $0.04. Platform milik KT sendiri saat ini menjual semuanya dengan diskon 30%: $0.14 masuk, $0.56 keluar, $0.03 di-cache.

• DeepSeek V4 Pro 0813 — $0,66 untuk input dan $1,98 untuk output per juta token pada tarif di luar jam sibuk, dengan pembacaan cache sebesar $0,022. Selama jendela jam sibuk hari kerja pukul 01.00–04.00 dan 06.00–10.00 UTC, setiap tarif menjadi dua kali lipat: $1,32 untuk input, $3,96 untuk output.

Intinya adalah bahwa model Korea tersebut sekitar sepertiga dari model unggulan DeepSeek untuk input dan sekitar 40% untuk output. Struktur peak/off-peak memperumit hal ini ke arah yang menguntungkan KT. Pekerjaan batch yang berjalan pada 03:00 UTC hari Selasa membayar dua kali lipat di DeepSeek — $1.32 dan $3.96 — yang membuat Mi:dm K 3.0 Pro delapan kali lebih murah per token output pada jam tersebut daripada yang disiratkan kartu tarif DeepSeek. Pekerjaan yang dikunci ke jendela off-peak DeepSeek sebaliknya menghadapi selisih 2.5×. Tidak ada angka yang salah; keduanya adalah jadwal yang berbeda.

Ada asimetri kedua: diskon Mi:dm K 3.0 Pro adalah promosi tanpa tanggal berakhir yang dipublikasikan, sedangkan harga puncak DeepSeek adalah struktur tetap. Memodelkan berdasarkan tarif promosi adalah kesalahan yang sama dengan memodelkan berdasarkan tarif di luar jam sibuk — keduanya nyata, tetapi keduanya bukan angka yang seharusnya Anda jadikan dasar perencanaan anggaran.

Salah satu dari model-model ini memiliki skor, dan itu bukan yang murah.

Artificial Analysis memberi DeepSeek V4 Pro skor 36 pada Intelligence Index mereka. Itu angka yang moderat menurut standar model terdepan — jauh di bawah kisaran pertengahan lima puluhan tempat Claude Opus 5.5 dan Gemini 4 Argon berada — dan itu adalah pengukuran nyata terhadap endpoint yang nyata. DeepSeek V4.1 Flash, model yang benar-benar dirilis pada generasi V4.1, mencetak 39.5 pada indeks yang sama, yang memberi petunjuk berguna tentang kesenjangan tingkat yang seharusnya dipulihkan oleh versi Pro.

Mi:dm K 3.0 Pro tidak memiliki entri. Jalur model evaluator mengembalikan 404 dan model tersebut sama sekali tidak muncul di indeks. KT juga tidak menerbitkan tabel benchmark apa pun saat peluncuran — materi AID-X Day dan kartu model Token Factory menjelaskan arsitektur, kuantisasi, dan konteks, lalu berhenti di situ. Situs agregator yang menampilkan skor komposit untuk model ini mencampur harga dan kebaruan dengan sinyal kemampuan, bukan melaporkan hasil pengujian; salah satu halaman semacam itu memberinya 40 dari 100 secara keseluruhan, dengan harga saja menyumbang seperempat bobot.

Jadi perbandingan yang paling ingin diketahui pembeli — apakah model $0.20 menyamai model $0.66 — tidak dapat dijawab dari materi yang dipublikasikan. Yang dapat dikatakan bersifat indikatif: jaringan hibrida 120B dengan 12B aktif adalah jaringan yang lebih kecil daripada campuran 1.6T dengan 49B aktif, dan jaringan yang lebih kecil dihargai sesuai dengan itu. Jika kualitasnya setara, penetapan harga itu tidak rasional.

Keunggulan sebenarnya DeepSeek bukanlah jumlah parameternya

Tiga hal pada DeepSeek V4 Pro 0813 lebih bernilai daripada ukurannya, dan ketiganya adalah hal yang belum dipublikasikan oleh KT.

Pekerjaan harness. Revisi 0813 dirilis dengan Responses API native dan adaptasi yang ditargetkan untuk agen coding bergaya Codex, dan angka DeepSeek sendiri untuk itu — 87,9 pada Terminal Bench 2.1, 74,1 pada Toolathlon Verified, 62,7 pada DeepSWE, 61,5 pada NL2Repo — dilaporkan oleh vendor dan harus diberi label seperti itu, tetapi angka-angka tersebut menggambarkan pekerjaan yang ditujukan khusus untuk penggunaan alat agentik. Model yang dibangun dan disetel untuk harness agen coding berperilaku berbeda dari model umum yang dimasukkan ke dalamnya.

Tangga upaya. DeepSeek menyediakan upaya penalaran rendah, tinggi, dan maksimum bersama mode non-berpikir. Itu adalah tuas biaya: model yang sama dapat menjawab prompt klasifikasi dengan murah dan prompt penalaran sulit dengan mahal. Mi:dm K 3.0 Pro menyediakan flag penalaran tetapi tidak memiliki tangga upaya yang dipublikasikan, sehingga satu-satunya tuas yang dimiliki pemanggil adalah aktif atau nonaktif.

Pemanggilan alat. DeepSeek V4 Pro mencantumkan tools dan tool_choice di antara parameter yang didukung. Entri katalog KT untuk Mi:dm K 3.0 Pro tidak mencantumkannya, yang tidak sama dengan mengatakan bahwa endpoint tersebut menolaknya — itu berarti belum ada yang mendokumentasikan dukungan, dan loop agen yang bergantung pada pemanggilan fungsi harus menguji, bukan berasumsi.

Apa yang bisa didapat dengan 262K token, dan apa biayanya bagi Anda

Konteks empat kali lipat adalah keunggulan struktural paling jelas dari model DeepSeek, dan nilai praktisnya bergantung pada di dunia mana dari dua dunia itu beban kerja Anda berada.

Jika Anda mengirim seluruh repositori, seluruh berkas kasus, atau transkrip berdurasi berjam-jam dalam satu permintaan, batas 262K menjadi kendala nyata. Pemotongan prompt adalah kegagalan kualitas yang senyap — model menjawab dengan percaya diri berdasarkan separuh dokumen yang diterimanya — dan solusi sementaranya, chunking dan retrieval, menambah pipeline yang harus dibiayai oleh penghematan dari model murah. Namun, dengan input $0,20 dan beban kerja satu juta token, aritmetikanya tidak biasa: Mi:dm K 3.0 Pro dapat memproses dokumen yang sama empat kali dalam irisan 262K dengan biaya lebih rendah daripada yang ditagihkan DeepSeek satu kali pada tarif di luar jam sibuk, jadi pertanyaannya adalah apakah strategi chunking dapat mempertahankan referensi silang yang menjadi landasan tugas. Untuk ekstraksi, bisa. Untuk "temukan kontradiksi antara halaman 4 dan halaman 300", biasanya tidak bisa.

Jika prompt Anda biasa — beberapa ribu token instruksi dan konteks — celah konteks tidak memakan biaya apa pun, dan celah parameter 20 banding 1 adalah satu-satunya perbedaan yang penting.

Arsitektur hibrida versus skala, sebagai taruhan

Kedua model tersebut mewakili jawaban yang berlawanan terhadap masalah 2026 yang sama: bagaimana melayani konteks panjang tanpa membayar biaya atensi kuadratik.

Jawaban KT adalah heterogenitas arsitektural — campurkan Mamba untuk penanganan sekuens waktu-linear, mixture-of-experts untuk komputasi kondisional yang murah, dan attention di tempat yang membutuhkan pemanggilan kembali secara eksak, lalu kuantisasi para expert ke NVFP4 untuk lebih menurunkan biaya penyajian. Ini adalah taruhan rekayasa yang lebih menarik dan yang lebih belum terbukti. Tumpukan hibrida yang dilatih dengan baik dapat mengalahkan transformer dense berukuran sama pada konteks panjang; yang dilatih dengan buruk menghasilkan model yang biasa-biasa saja pada kedua hal yang menjadi alasan komponen-komponennya dipilih, dan belum ada bukti publik tentang mana yang terjadi di sini.

Jawaban DeepSeek adalah yang lebih konvensional: sebuah campuran pakar renggang yang sangat besar, dilatih dengan data yang cukup sehingga bagian aktif 49B membawa kemampuan yang mendekati garis terdepan, dan disajikan dengan cukup murah oleh lab yang telah mengoptimalkan inferensi MoE lebih lama daripada hampir semua pihak. Jawaban ini kurang baru dan terukur.

Bagi pembeli, hal itu berarti asimetri risiko yang sederhana. Bertaruh pada model DeepSeek berarti bertaruh pada skor yang bisa Anda baca. Bertaruh pada model Korea berarti bertaruh pada deskripsi arsitektur dari vendor tanpa rekam jejak di pasar API internasional, pada harga yang membuat risiko kerugiannya kecil dan potensi keuntungannya sepersepuluh dari biaya.

Cara menyelesaikannya dalam satu sore

DeepSeek V4 Pro 0813 sudah tersedia di OrcaRouter sebagai deepseek/deepseek-v4-pro-0813 dengan tarif daftar DeepSeek tanpa markup tambahan — $0,66 input, $1,98 output, $0,022 baca cache di luar jam sibuk, dengan pengali jam sibuk ditampilkan pada kartu yang sama. Mi:dm K 3.0 Pro hanya dilayani oleh KT dan tidak ada di rute kami; tidak ada penyedia kedua untuk fallback, yang merupakan perbedaan operasional nyata alih-alih sekadar disclaimer, karena model single-host tidak dapat dialihkan rutenya ketika satu-satunya endpoint-nya menurun.

Itu menyisakan eksperimen yang murah dan menentukan. Ambil lima puluh prompt dari lalu lintas produksi Anda sendiri — bukan benchmark publik, melainkan prompt yang benar-benar Anda kirim — lalu jalankan pada kedua model dengan scorer yang sudah Anda percayai. Dengan harga $0,20 dan $0,80 versus $0,66 dan $1,98, lima puluh prompt dengan 4K input dan 1K output biayanya hanya sepersekian sen pada model Korea dan beberapa sen pada model DeepSeek. Lalu jalankan lima puluh prompt yang sama melalui DeepSeek V4.1 Flash, yang berada pada kunci yang sama dengan harga $0,15 dan $0,60 di luar jam sibuk dan memperoleh skor 39,5 — karena untuk banyak workload, jawaban atas "haruskah saya memakai tier Pro DeepSeek" adalah Anda tidak seharusnya, dan model Flash lebih murah daripada harga daftar Mi:dm K 3.0 Pro sekaligus dinilai secara independen.

Menjaga seluruh rangkaian perbandingan tetap pada satu kunci dengan harga daftar penyedia, dengan aturan perutean yang mengalihkan permintaan ke model kedua saat model pertama mengalami error, adalah bagian yang dilakukan OrcaRouter untuk tiga model yang dihostingnya. Untuk Mi:dm K 3.0 Pro, fallback harus ditulis dalam kode Anda sendiri, karena KT adalah satu-satunya pintu.

Lalu bagaimana dengan pertanyaan itu

DeepSeek V4.1 Pro adalah nama yang hanya punya catatan rilis di belakangnya dan tidak ada yang lain; sampai DeepSeek menerbitkan kartu model, harga, dan endpoint, setiap perbandingan yang melibatkannya adalah perbandingan dengan rumor. Perbandingan yang benar-benar dapat dijalankan adalah Mi:dm K 3.0 Pro melawan DeepSeek V4 Pro 0813, dan berdasarkan bukti yang dipublikasikan, model DeepSeek menang dalam hal konteks, dukungan alat yang terdokumentasi, skor independen yang dipublikasikan, dan memiliki opsi cadangan kedua saat opsi utamanya lambat.

Model Korea itu menang dalam hal harga dengan faktor dua setengah hingga delapan tergantung pada jamnya, pada batas keluaran, pada efisiensi perangkat keras secara desain, dan berpotensi pada pekerjaan berbahasa Korea, di mana KT telah melatih secara sengaja dan DeepSeek belum. Itu bukan keunggulan kecil untuk beban kerja yang tepat. Itu hanya keunggulan yang belum terukur — dan pada tiga belas hari ketersediaan, "belum terukur" adalah kata yang jujur alih-alih vonis.

Pembagian praktisnya sudah jelas dengan sendirinya. Pemrosesan teks massal, pekerjaan berbahasa Korea, dan apa pun yang membutuhkan pendapat kedua murah: uji model Korea itu minggu ini. Apa pun yang bersifat agentic, apa pun yang perlu menampung 400K token, apa pun yang kesalahan jawabannya lebih mahal daripada tokennya: pertahankan DeepSeek V4 Pro, atau naik ke model terdepan, dan tinjau kembali Mi:dm K 3.0 Pro saat seseorang menerbitkan angka untuknya.