Kimi K3.1 Pro vs DeepSeek V4.1 Flash: 16 คะแนนดัชนี แลกกับราคาที่สูงกว่า 13 เท่า
- Moonshotใหม่MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2455ความฉลาด
- Orcaใหม่OrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated2026-10-23$0.70 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 169 tok/s
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 27 tok/s
- deepseekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745ความฉลาด
- DeepSeekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 148 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 1117 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248ความฉลาด
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258ความฉลาด
- xAIGrok 4.72026-09-2146ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 166 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 1628 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453ความฉลาด77การเขียนโค้ด
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153ความฉลาด82การเขียนโค้ด
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 47 tok/s
DeepSeek V4.1 Flash คิดราคา $0.15 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ $0.60 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุตในแค็ตตาล็อกของเรา Kimi K3.1 Pro ราคา $2.00 และ $10.00 — แพงกว่า 13 เท่าในส่วนอินพุต และ 17 เท่าในส่วนเอาต์พุต บนดัชนีอิสระ ราคานั้นแลกมาได้ 16 คะแนน: Artificial Analysis ให้คะแนน Kimi K3.1 Pro ที่ 55 และ DeepSeek V4.1 Flash ที่ 39 ยังแลกมาได้กับโมเดลที่มีลักษณะต่างออกไป — DeepSeek เร็วกว่า 2.5 เท่า และมีเอาต์พุตยาวกว่าสองเท่าขึ้นไป ดังนั้นช่องว่างต่อโทเค็นกับช่องว่างต่องานจึงไม่ใช่ตัวเลขเดียวกัน นี่คือการแลกความสามารถกับราคาที่ชัดเจนที่สุดในแค็ตตาล็อกปัจจุบัน และส่วนที่น่าสนใจคือมันไม่ได้ชี้ไปทางเดียวกันในทุกงาน
ทั้งสองโมเดลรองรับบริบทหนึ่งล้านโทเคน ทั้งคู่รับอินพุตเป็นภาพ และทั้งคู่สร้างเอาต์พุตได้ในระดับหลายแสนโทเคน ตัวหนึ่งเป็นเรือธงระดับแนวหน้าของห้องแล็บจีนที่เปิดตัวในเดือนตุลาคม ส่วนอีกตัวเป็นโมเดลขนาดเล็กในตระกูลสถาปัตยกรรมของ DeepSeek เปิดตัวเมื่อวันที่ 10 กันยายน 2026 และถูกวางตำแหน่งให้เป็นรุ่นสืบทอดสำหรับงานโปรดักชันของโมเดล Flash รุ่นก่อน ๆ การเปรียบเทียบนี้แท้จริงแล้วคือการดูว่า 16 คะแนนดัชนีนั้นคุ้มค่าอย่างไรกับเวิร์กโหลดเฉพาะหนึ่ง ๆ — และดูเบนช์มาร์กหนึ่งรายการที่โมเดลราคาถูกกว่าชนะ
อัตราค่าบริการ และค่าใช้จ่ายของภาระงานจริง
• อินพุต — $2.00 ต่อล้านโทเค็นบน Kimi K3.1 Pro เทียบกับ $0.15 บน DeepSeek V4.1 Flash
• ผลลัพธ์ — $10.00 เทียบกับ $0.60
• หน้าต่างบริบท — 1,048,576 โทเค็นทั้งคู่
• เอาต์พุตสูงสุด — 943,718 โทเคนบน Kimi K3.1 Pro, 384,000 บนเอนด์พอยต์ฐานของ V4.1 Flash และ 393,216 บนสแนปช็อต 1017 ทั้งสองค่ามากพอจนความยาวเอาต์พุตไม่เป็นข้อจำกัดอีกต่อไป
• ขนาดและน้ำหนักโมเดล — DeepSeek V4.1 Flash เป็นโมเดลแบบ mixture-of-experts ที่มีพารามิเตอร์ 552,000 ล้านตัว และมีพารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่ 16,000 ล้านตัว เผยแพร่บน Hugging Face ภายใต้สัญญาอนุญาตแบบ MIT ส่วน Kimi K3.1 Pro อยู่ในระดับ 3T และให้คำมั่นว่าจะเปิดเผยน้ำหนักโมเดลภายในวันที่ 4 พฤศจิกายน โดยยังไม่มีการเผยแพร่สัญญาอนุญาต
• ความเร็ว — 181 โทเค็นเอาต์พุตต่อวินาทีบนผู้ให้บริการของผู้ประเมินสำหรับ DeepSeek เทียบกับ 73.5 สำหรับ Kimi K3.1 Pro สำหรับงานปริมาณมาก นี่เป็นความแตกต่างที่ใหญ่เป็นอันดับสองรองจากราคา
เมื่อใช้งานในปริมาณมาก ตัวเลขค่าใช้จ่ายนั้นโหดมาก การเรียกหนึ่งครั้งที่อ่านโทเค็นอินพุตหนึ่งล้านโทเค็นและเขียนเอาต์พุต 200,000 โทเค็น มีค่าใช้จ่าย 4.00 ดอลลาร์บน Kimi K3.1 Pro และ 27 เซนต์บน DeepSeek V4.1 Flash ไปป์ไลน์ที่รันทุกคืนซึ่งประมวลผลเอกสารยาว 2,000 ฉบับต่อเดือน โดยแต่ละฉบับใช้โทเค็นอินพุต 50,000 และเอาต์พุต 5,000 โทเค็น ต้องใช้งบประมาณราว 300 ดอลลาร์กับ Kimi และ 21 ดอลลาร์กับ DeepSeek สำหรับการจำแนกประเภท การสกัดข้อมูล การเขียนใหม่ และการสรุปย่อในระดับใหญ่ ช่องว่าง 16 พอยต์แทบไม่ปรากฏในลักษณะที่ลูกค้าสังเกตเห็น แต่ใบแจ้งหนี้กลับเห็นได้ชัด
มีข้อควรระวังสองประการที่ทำให้เรื่องนี้ยังไม่ใช่ภาพทั้งหมด Artificial Analysis ซึ่งวัดทั้งสองโมเดลผ่านผู้ให้บริการแทนที่จะใช้ราคาตามรายการ บันทึกว่า DeepSeek V4.1 Flash อยู่ที่ $0.295 สำหรับอินพุต และ $1.20 สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเค็น — เป็นสองเท่าของอัตราในแคตตาล็อกของเรา และเป็นเครื่องเตือนใจว่าตัวเลขที่ถูกที่สุดในการเปรียบเทียบคือตัวเลขที่ไม่มีใครจ่ายจริง ที่สำคัญกว่านั้น ต้นทุนต่องานของมันคือ $0.48 เทียบกับ $2.11 ของ Kimi K3.1 Pro: ประหยัดได้ 4.4 เท่า ไม่ใช่ 15 เท่าอย่างที่ราคาโทเค็นบ่งชี้ เพราะ DeepSeek สร้างเอาต์พุต 250 ล้านโทเค็นระหว่างการรันดัชนี เทียบกับ 150 ล้านของ Kimi ความเยิ่นเย้อใช้ข้อได้เปรียบด้านราคาไปจนหมด และทั้งสองโมเดลอยู่สูงกว่าค่ามัธยฐานมาก
สิบหกคะแนนไม่ใช่ข้อผิดพลาดจากการปัดเศษ
ช่องว่างเดียวกันซึ่งไม่สำคัญสำหรับงานจำแนกประเภท กลับสำคัญอย่างมหาศาลสำหรับสิ่งใดก็ตามที่มีแผนอยู่ด้วย ดัชนีอิสระคือค่าเฉลี่ยจากการประเมินสิบรายการที่ครอบคลุมความรู้ การใช้เหตุผล และงานแบบเอเจนต์ ช่องว่าง 16 จุดบนค่าเฉลี่ยนั้นหมายความว่าปลายสุดที่ยากของการกระจายไม่ได้อยู่ใกล้กันเลย ในตารางเปิดตัวของ Moonshot นั้น Kimi K3.1 Pro ทำคะแนนได้ 61.2% ในงานเขียนโค้ดระยะยาว และ 65.7% ใน Terminal-Bench 4.0 ส่วนระดับ Flash ไม่ปรากฏอยู่ในแถวเหล่านั้นเลย
แปลแบบปฏิบัติจริง: หากระบุงานในพรอมป์ต์ได้และตรวจสอบได้ด้วยตัวตรวจสอบ ให้ซื้อโมเดลราคาถูกแล้วนำเงินที่ประหยัดได้ไปใช้กับการลองใหม่ หากงานต้องตัดสินใจว่าต้องทำอะไรต่อไป — อ่านเทสต์ที่ล้มเหลว เลือกไฟล์ที่จะแก้ หรือกู้คืนจากการเรียกเครื่องมือที่ผิดพลาด — 16 คะแนนคือความแตกต่างระหว่างเอเจนต์ที่ทำงานจนเสร็จกับเอเจนต์ที่วนลูป
แถวเดียวที่โมเดลราคาถูกชนะ
เอกสารเกณฑ์มาตรฐานของ Moonshot เองมีแถวหนึ่งที่ขัดกับจุดยืนของบริษัท ใน xdev-bench-hard ที่ pass@3 ซึ่งเป็นการประเมินการเขียนโค้ดเชิงปฏิปักษ์ที่ดำเนินการโดยผู้จำหน่าย DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 85.7% เทียบกับ 81.0% ของ Kimi K3.1 Pro ส่วน Kimi K3 ซึ่งเป็นรุ่นก่อนหน้า ได้คะแนน 33.3%
เหตุผลปรากฏให้เห็นที่อื่นในเอกสารเปิดตัว: Moonshot ได้นำข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับไซเบอร์ออกจากการฝึกช่วงกลางและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังก่อนส่งมอบ K3.1 Pro และเปิดเผยต้นทุนที่ต้องแลกมา checkpoint ที่ฝึกโดยไม่มีมาตรการเหล่านั้นทำคะแนนได้ 90.5% บนแบบทดสอบเดียวกัน ขณะที่โมเดลที่ส่งมอบทำได้ 81.0% ในทางกลับกัน DeepSeek ยังไม่ได้ประกาศการลดความสามารถในลักษณะเดียวกัน และคะแนน 85.7% ของมันอยู่เหนือกว่าโมเดลที่มีต้นทุนสูงกว่า 13 เท่า
สำหรับงานด้านความมั่นคงปลอดภัยเชิงป้องกัน — การสแกน การคัดแยกประเภท และการร่างแพตช์ภายใต้การตรวจทาน — แถวนั้นควรค่าแก่การพิจารณา สำหรับงานที่ใกล้เคียงกับงานด้านความมั่นคงปลอดภัยเชิงรุก ข้อกำหนดของผู้ขายทั้งสองรายและกฎหมายยังคงมีผลบังคับใช้ ไม่ว่าคะแนนจะเป็นเท่าใด
บริบทและเอาต์พุตสร้างความประหลาดใจ
ข้อควรทราบในทางปฏิบัติประการหนึ่งก่อนที่การเปรียบเทียบจะดูเรียบร้อยจนเกินไป: Artificial Analysis ระบุว่า V4.1 Flash รุ่นพื้นฐานถูกทำเครื่องหมายว่าเลิกใช้แล้ว โดยให้ใช้ V4.1 Flash 1017 snapshot แทน ซึ่งเป็น checkpoint วันที่ 17 ตุลาคมแบบคงที่ที่แคตตาล็อกของเราให้บริการในราคาเดียวกันด้วย ตัวเลขดัชนีที่ 39 เป็นของรุ่นพื้นฐาน ส่วน snapshot คือสิ่งที่งานใหม่ควรตั้งเป้าไว้ และมี context window เท่ากันพร้อมเพดานเอาต์พุตที่ใหญ่ขึ้นเล็กน้อย
สิ่งที่ทำให้การเปรียบเทียบนี้ไม่ได้เสียเปรียบเท่าที่ราคาบ่งชี้ก็คือ โมเดลราคาถูกไม่ได้ยอมสละคลังสินค้าไป คอนเท็กซ์หนึ่งล้านโทเคนบนโมเดลราคา $0.15 หมายความว่าไปป์ไลน์แบบ retrieval-augmented ที่แต่ก่อนต้องแบ่งข้อมูลเป็นชังก์นั้นสามารถส่งเอกสารทั้งฉบับได้ เพดานเอาต์พุต 384,000 โทเคนหมายความว่างานแบบแบตช์สามารถขอไฟล์ที่เขียนใหม่ทั้งไฟล์ได้ในการเรียกเพียงครั้งเดียว
สิ่งที่มันแลกไปคือความน่าเชื่อถือในสถานการณ์ขอบสุด: การทำตามคำสั่งในพรอมป์ต์หลายขั้นตอนที่ยาว การฟื้นตัวเมื่อการเรียกใช้เครื่องมือผิดพลาด และความสามารถในการคงแผนไว้ได้ตลอดหลายรอบสนทนา สิ่งเหล่านี้คือสิ่งที่งบประมาณด้าน post-training ของ Kimi K3.1 Pro ถูกใช้ไปพอดี และเป็นสิ่งที่ดัชนีทั่วไปบีบอัดให้เหลือ 16 คะแนน
วิธีแบ่งงาน
ทั้งสองโมเดลสามารถเรียกใช้งานได้ผ่าน OrcaRouter ในราคาตามรายการของผู้ให้บริการแต่ละราย โดยไม่มีการบวกเพิ่ม — $2.00 และ $10.00 สำหรับ Kimi K3.1 Pro, $0.15 และ $0.60 สำหรับ DeepSeek V4.1 Flash — ภายใต้คีย์เดียว พร้อมการสลับไปยังผู้ให้บริการสำรองอัตโนมัติหากผู้ให้บริการรายใดหยุดชะงัก
การแบ่งงานที่สอดคล้องกับหลักฐาน: ส่งงานสกัดข้อมูล การจำแนกประเภท การแปล การสรุปความ และการร่างฉบับแรกให้ V4.1 Flash และส่งงานเขียนโค้ดระยะยาว การจัดวางระบบเอเจนต์ และงานใดก็ตามที่ต้องกู้คืนจากข้อผิดพลาดของตัวเองให้ Kimi K3.1 Pro หากการแบ่งนี้ลงเอยที่สัดส่วน 80/20 ตามปกติเมื่อคิดตามปริมาณโทเค็น ต้นทุนเฉลี่ยต่อล้านโทเค็นจะลดลงเหลือประมาณ 80 เซนต์ — หนึ่งในห้าของฐานอ้างอิงที่ใช้ Kimi ทั้งหมด — ในขณะที่งานที่ต้องใช้โมเดลระดับแนวหน้ายังคงได้รับโมเดลดังกล่าว
ความผิดพลาดที่ต้องหลีกเลี่ยงคือการมองว่าโมเดลใดโมเดลหนึ่งเป็นคำตอบสำหรับทั้งสองงาน เมื่อช่องว่างราคาอยู่ที่ 13× โมเดลราคาถูกไม่ใช่ทางประนีประนอมสำหรับงานปริมาณมาก แต่เป็นตัวเลือกที่ถูกต้อง เมื่อต่างกัน 16 index points มันไม่ใช่สิ่งทดแทนสำหรับ 20% ที่ยาก
การเปรียบเทียบในบทความนี้2
ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
