MIDM K 3.0 Pro vs DeepSeek V4.1 Pro: Za jedną nazwą nic nie stoi

Zapytanie wyszukiwania, które generuje tę stronę, zakłada, że istnieją dwa modele. Jeden z nich istnieje. Mi:dm K 3.0 Pro — MIDM K 3.0 Pro na międzynarodowej liście cenowej — jest rozliczany na platformie Token Factory firmy KT od 29 października 2026 r. w cenie 0,20 USD za milion tokenów wejściowych i 0,80 USD za milion tokenów wyjściowych. DeepSeek V4.1 Pro nie ma karty modelu, punktu końcowego, wiersza cennika ani wag; DeepSeek wymienił go dokładnie raz, w informacji o wydaniu, która towarzyszyła wydaniu DeepSeek V4.1 Flash 10 września 2026 r., i od tamtej pory nie opublikował na jego temat niczego. Uczciwa wersja tego porównania musi więc zastąpić go modelem DeepSeek, który czytelnik może faktycznie wywołać dzisiaj — DeepSeek V4 Pro 0813, flagowym modelem poprzedniej generacji o 1,6 biliona parametrów — i wyraźnie zaznaczyć, że to podstawienie nie jest tym, co mówi tytuł. Poniżej znajduje się to porównanie oraz krótkie omówienie tego, co musiałoby się pojawić, zanim kolumna V4.1 Pro przestanie być pusta.

Problem z nazwą, przede wszystkim

Nazwa V4.1 Pro zaczęła krążyć w związku z planem, który DeepSeek ogłosił, a następnie wycofał. 10 września 2026 r. firma udostępniła DeepSeek V4.1 Flash i w tej samej nocie poinformowała, że żądania kierowane do jej istniejącego poziomu Pro będą przekierowywane do modelu Flash do czasu premiery V4.1 Pro. Plan przekierowania przetrwał około jednego dnia. Deweloperzy zaprotestowali — to, że klient Pro jest po cichu obsługiwany mniejszym modelem w cenach Pro, jest rozsądnym powodem do sprzeciwu — i DeepSeek ponownie udostępniła DeepSeek V4 Pro online w niezmienionych cenach.

To, co pozostaje, to nazwa w przypisie. W rodzinie V4.1 nie ma karty Pro, wiersza cennika ani checkpointu. Porównania, które traktują DeepSeek V4.1 Pro jako istniejący model, opierają się na ekstrapolacji: architektura V4.1 jest prawdziwa i została udostępniona w warstwie Flash, więc wersja Pro jest rozsądnym przypuszczeniem, a do przypuszczenia sprowadza się każda opublikowana jej specyfikacja. Nie należy tego powtarzać jako faktu, i ta strona tego nie robi.

Czym właściwie są dwa modele wywoływalne

• Mi:dm K 3.0 Pro — 120 mld parametrów łącznie, 12 mld aktywnych na token, w hybrydowym stosie warstw Mamba, mieszaniny ekspertów i uwagi. Tekst na wejściu, tekst na wyjściu. Kontekst 261 795 tokenów, do 235 615 tokenów na wyjściu. Ślad rozumowania udostępniany osobno; obsługiwane są dane wyjściowe JSON i strukturalne. Udostępniany przez KT z checkpointu z ekspertami NVFP4 i projekcjami FP8.

• DeepSeek V4 Pro 0813 — model typu mixture of experts o 1,6 biliona parametrów, z czego 49 miliardów aktywnych. Tylko tekst. Kontekst 1 mln tokenów, maksymalna długość wyjścia 384 tys. Tryby myślenia i niemyślenia z niskim, wysokim i maksymalnym wysiłkiem rozumowania, wyjście JSON, wywoływanie narzędzi oraz natywne Responses API z adaptacją skierowaną do agentów kodujących w stylu Codex.

Tę różnicę kształtu warto zapamiętać. Koreański model jest mały i tani, a odczytuje 262 tys. tokenów. Model DeepSeek ma trzynastokrotnie większą liczbę parametrów, odczytuje czterokrotnie większy kontekst, a według informacji ujawnionych przez KT nie jest jedyną architekturą w grze — generacja V4 DeepSeek wprowadziła V4.1 Flash z 552 miliardami parametrów w nowym projekcie Causal Encoder-Decoder i to w tym kierunku zmierza obecna inżynieria tego laboratorium.

Cena, w tym część, której nie ma w cenniku stawek

• Mi:dm K 3.0 Pro — $0.20 za wejście i $0.80 za wyjście za milion tokenów, przy czym wejście z pamięci podręcznej kosztuje $0.04. Własna platforma KT sprzedaje obecnie to wszystko z 30% rabatem: $0.14 za wejście, $0.56 za wyjście, $0.03 z pamięci podręcznej.

• DeepSeek V4 Pro 0813 — $0.66 za dane wejściowe i $1.98 za dane wyjściowe za milion przy stawkach poza szczytem, a odczyty z pamięci podręcznej po $0.022. W dni powszednie w oknach szczytu 01:00–04:00 i 06:00–10:00 UTC każda stawka się podwaja: $1.32 na wejściu, $3.96 na wyjściu.

Najważniejsze jest to, że koreański model kosztuje około jednej trzeciej ceny flagowego modelu DeepSeek za tokeny wejściowe i około 40% za tokeny wyjściowe. Struktura szczytów i poza szczytem komplikuje to w kierunku korzystnym dla KT. Zadanie wsadowe uruchomione o 03:00 UTC we wtorek płaci w DeepSeek podwójnie — 1,32 USD i 3,96 USD — co sprawia, że Mi:dm K 3.0 Pro jest w tej godzinie osiem razy tańszy za token wyjściowy, niż sugeruje cennik DeepSeek. W przypadku zadania przypiętego do okna poza szczytem DeepSeek różnica wynosi natomiast 2,5×. Żadna z tych liczb nie jest błędna; to różne harmonogramy.

Istnieje druga asymetria: zniżka Mi:dm K 3.0 Pro to promocja bez opublikowanej daty zakończenia, podczas gdy cennik szczytowy DeepSeek to stała struktura. Modelowanie na stawce promocyjnej to ten sam błąd co modelowanie na stawce poza szczytem — obie są rzeczywiste, ale żadna z nich nie jest liczbą, na której należy opierać budżet.

Jeden z tych modeli ma wynik — i nie jest to ten tani.

Artificial Analysis przyznaje DeepSeek V4 Pro wynik 36 w swoim Intelligence Index. To skromna liczba jak na standardy czołówki — plasuje się znacznie poniżej poziomu około pięćdziesięciu pięciu punktów, na którym lokują się Claude Opus 5.5 i Gemini 4 Argon — i jest to rzeczywisty pomiar rzeczywistego punktu końcowego. DeepSeek V4.1 Flash, model, który faktycznie trafił na rynek w generacji V4.1, uzyskuje 39,5 w tym samym indeksie, co mówi coś użytecznego o luce między poziomami, którą wersja Pro ma rzekomo przywrócić.

Mi:dm K 3.0 Pro nie ma wpisu. Ścieżka modelu u ewaluatora zwraca 404, a model w ogóle nie pojawia się w indeksie. KT nie opublikowało też przy premierze żadnej tabeli benchmarków — materiały AID-X Day i karta modelu Token Factory opisują architekturę, kwantyzację i kontekst, i na tym się kończą. Strony agregujące, które pokazują dla niego wynik zbiorczy, mieszają cenę i świeżość z sygnałem zdolności, a nie raportują wyniku testu; jedna z takich stron daje mu 40 na 100 ogółem, przy czym sama cena odpowiada za jedną czwartą wagi.

Zatem porównanie, którego kupujący chciałby najbardziej — czy model za $0.20 dorównuje modelowi za $0.66 — nie da się rozstrzygnąć na podstawie opublikowanych materiałów. Można jedynie wskazać kierunek: hybryda 120B z 12B aktywnymi parametrami to mniejsza sieć niż mieszanina 1.6T z 49B aktywnymi, a mniejsza sieć jest odpowiednio wyceniona. Gdyby dorównywała jakością, wycena byłaby irracjonalna.

Prawdziwą przewagą DeepSeek nie jest liczba parametrów

Trzy rzeczy w DeepSeek V4 Pro 0813 są cenniejsze niż jego rozmiar, a wszystkie trzy to rzeczy, których KT nie opublikowało.

Prace nad harnessem. Wersja 0813 została wydana z natywnym Responses API i ukierunkowaną adaptacją dla agentów kodujących w stylu Codex, a własne wyniki DeepSeek dotyczące tej wersji — 87,9 na Terminal Bench 2.1, 74,1 na Toolathlon Verified, 62,7 na DeepSWE, 61,5 na NL2Repo — są podane przez dostawcę i należy je tak oznaczyć, ale opisują prace ukierunkowane konkretnie na agentowe wykorzystanie narzędzi. Model zbudowany i dostrojony pod harness agenta kodującego zachowuje się inaczej niż model ogólny wrzucony do takiego harnessu.

Drabina wysiłku. DeepSeek udostępnia niski, wysoki i maksymalny poziom wysiłku rozumowania obok trybu nie-myślącego. To dźwignia kosztowa: ten sam model może tanio odpowiedzieć na prompt klasyfikacyjny i drogo na trudny prompt rozumowania. Mi:dm K 3.0 Pro udostępnia flagę rozumowania, ale nie publikuje drabiny wysiłku, więc jedyną dźwignią dostępną wywołującemu jest włączenie lub wyłączenie.

Wywoływanie narzędzi. DeepSeek V4 Pro wymienia tools i tool_choice wśród obsługiwanych parametrów. Wpis katalogowy KT dla Mi:dm K 3.0 Pro ich nie wymienia, co nie jest równoznaczne ze stwierdzeniem, że endpoint je odrzuca — oznacza to, że nikt nie udokumentował obsługi, a pętla agenta polegająca na wywoływaniu funkcji powinna to przetestować, a nie zakładać.

Co można kupić za 262K tokenów i ile cię to kosztuje

Czterokrotnie większy kontekst to najwyraźniejsza przewaga strukturalna modelu DeepSeek, a jego praktyczna wartość zależy od tego, w którym z dwóch światów funkcjonuje Twoje obciążenie.

Jeśli wyślesz całe repozytoria, kompletne akta sprawy lub wielogodzinne transkrypcje w jednym żądaniu, limit 262K jest realnym ograniczeniem. Obcinanie promptu to cicha awaria jakości — model odpowiada z przekonaniem na podstawie połowy dokumentu, którą otrzymał — a obejścia, dzielenie na fragmenty i wyszukiwanie, dodają potok, za który oszczędności taniego modelu muszą zapłacić. Przy koszcie wejścia 0,20 USD i obciążeniu milionem tokenów arytmetyka jest jednak nietypowa: Mi:dm K 3.0 Pro mógłby przetworzyć ten sam dokument czterokrotnie w fragmentach po 262K za mniej, niż DeepSeek pobiera raz poza szczytem, więc pytanie brzmi, czy strategia dzielenia na fragmenty potrafi zachować odwołania krzyżowe, od których zależy zadanie. W przypadku ekstrakcji potrafi. W przypadku „znalezienia sprzeczności między stroną 4 a stroną 300” zwykle nie potrafi.

Jeśli Twoje prompty są zwyczajne — {{1}}kilka tysięcy tokenów instrukcji i kontekstu{{/1}} — różnica w kontekście nic nie kosztuje, a {{2}}dwudziestokrotna różnica w liczbie parametrów{{/2}} to jedyna różnica, która ma znaczenie.

Architektura hybrydowa kontra skala – jako zakład

Oba modele stanowią przeciwstawne odpowiedzi na ten sam problem 2026 roku: jak obsługiwać długi kontekst bez ponoszenia kwadratowych kosztów uwagi.

Odpowiedź KT to heterogeniczność architektoniczna — połączenie Mamby do obsługi sekwencji w czasie liniowym, mieszaniny ekspertów do tanich obliczeń warunkowych oraz uwagi tam, gdzie potrzebne jest dokładne przywoływanie, a następnie skwantyzowanie ekspertów do NVFP4, aby jeszcze bardziej obniżyć koszt serwowania. To bardziej interesujący zakład inżynierski i ten mniej sprawdzony. Dobrze wytrenowany stos hybrydowy może pokonać gęsty transformer o tym samym rozmiarze w długim kontekście; źle wytrenowany daje model mierny w obu rzeczach, dla których wybrano jego komponenty, i nie ma jeszcze publicznych dowodów, który z tych scenariuszy miał tutaj miejsce.

Odpowiedź DeepSeek jest bardziej konwencjonalna: to bardzo duża rzadka mieszanina ekspertów, wytrenowana na wystarczającej ilości danych, by aktywna część o 49 mld parametrów miała możliwości bliskie czołówce, i udostępniana wystarczająco tanio przez laboratorium, które optymalizuje wnioskowanie MoE dłużej niż niemal ktokolwiek. Jest mniej nowatorska i bardziej wyważona.

Dla kupującego przekłada się to na prostą asymetrię ryzyka. Obstawianie modelu DeepSeek oznacza obstawianie wyniku, który można odczytać. Obstawianie koreańskiego modelu oznacza obstawianie opisu architektury od dostawcy bez żadnych osiągnięć na międzynarodowym rynku API, w cenie, przy której ryzyko strat jest niewielkie, a potencjalna korzyść to jedna dziesiąta kosztu.

Jak to załatwić w jedno popołudnie

DeepSeek V4 Pro 0813 jest już dostępny w OrcaRouter jako deepseek/deepseek-v4-pro-0813 w cenie z cennika DeepSeek, bez żadnej marży — 0,66 USD za wejście, 1,98 USD za wyjście, 0,022 USD za odczyt z cache poza szczytem, a mnożnik szczytowy widnieje na tej samej karcie. Mi:dm K 3.0 Pro jest obsługiwany wyłącznie przez KT i nie ma go na naszych trasach; nie istnieje drugi dostawca, na którego można by przełączyć, co jest realną różnicą operacyjną, a nie zastrzeżeniem prawnym, ponieważ modelu hostowanego na jednym serwerze nie da się ominąć, gdy jego jedyny endpoint ulega degradacji.

Zostaje więc tani i rozstrzygający eksperyment. Weź pięćdziesiąt promptów z własnego ruchu produkcyjnego — nie z publicznego benchmarku, tylko prompty, które faktycznie wysyłasz — i uruchom je na obu modelach za pomocą narzędzia oceniającego, któremu już ufasz. Przy $0.20 i $0.80 wobec $0.66 i $1.98 pięćdziesiąt promptów z 4K na wejściu i 1K na wyjściu kosztuje ułamek centa w przypadku koreańskiego modelu i kilka centów w przypadku modelu DeepSeek. Następnie przepuść te same pięćdziesiąt przez DeepSeek V4.1 Flash, który jest dostępny na tym samym kluczu po $0.15 i $0.60 poza godzinami szczytu i uzyskuje wynik 39,5 — ponieważ w przypadku wielu obciążeń odpowiedź na pytanie „czy powinienem używać warstwy Pro DeepSeek” brzmi „nie”, a model Flash jest zarówno tańszy niż cena katalogowa Mi:dm K 3.0 Pro, jak i niezależnie oceniony.

Utrzymywanie całego zestawu porównawczego na jednym kluczu w cenie katalogowej dostawcy, z regułą routingu, która przekierowuje żądanie do drugiego modelu, gdy pierwszy zwróci błąd, to część, którą OrcaRouter wykonuje dla trzech hostowanych przez siebie modeli. W przypadku Mi:dm K 3.0 Pro mechanizm awaryjny trzeba zapisać we własnym kodzie, ponieważ KT jest jedynymi drzwiami.

I tu pojawia się pytanie

DeepSeek V4.1 Pro to nazwa, za którą stoi nota wydania i nic więcej; dopóki DeepSeek nie opublikuje karty modelu, ceny i punktu końcowego, każde porównanie z jego udziałem będzie porównaniem z plotką. Możliwe do wywołania zestawienie to Mi:dm K 3.0 Pro kontra DeepSeek V4 Pro 0813, a na podstawie opublikowanych dowodów model DeepSeek wygrywa pod względem kontekstu, udokumentowanego wsparcia narzędzi, opublikowanego niezależnego wyniku oraz posiadania drugiej opcji awaryjnej, gdy jego podstawowa jest wolna.

Koreański model wygrywa cenowo od dwóch i pół do ośmiu razy w zależności od godziny, pod względem pułapu wyjściowego, efektywności sprzętowej wynikającej z samej konstrukcji, a potencjalnie także w pracy z językiem koreańskim, gdzie KT szkolił celowo, a DeepSeek nie. To nie są małe przewagi przy odpowiednim obciążeniu. Są po prostu niezmierzone — a przy trzynastu dniach dostępności „niezmierzone” to uczciwe słowo, a nie werdykt.

Praktyczny podział narzuca się sam. Masowe przetwarzanie tekstu, prace w języku koreańskim i wszystko, gdzie warto mieć tanią drugą opinię: przetestuj koreański model w tym tygodniu. Wszystko agentowe, wszystko, co musi obsłużyć 400 tys. tokenów, wszystko, gdzie błędna odpowiedź kosztuje więcej niż tokeny: zostań przy DeepSeek V4 Pro albo przejdź na czołowy model i wróć do Mi:dm K 3.0 Pro, gdy ktoś opublikuje dla niego wynik.