MIDM K 3.0 Pro so với DeepSeek V4.1 Pro: Một cái tên chẳng có gì đằng sau

Truy vấn tìm kiếm tạo ra trang này giả định rằng có hai mô hình cùng tồn tại. Thực tế chỉ có một. Mi:dm K 3.0 Pro — MIDM K 3.0 Pro trên bảng giá quốc tế — đã được tính phí trên nền tảng Token Factory của KT kể từ ngày 29 tháng 10 năm 2026 với mức 0,20 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,80 USD cho mỗi triệu token đầu ra. DeepSeek V4.1 Pro không có thẻ mô hình, không có endpoint, không có dòng giá và không có trọng số; DeepSeek chỉ nhắc đến nó đúng một lần, trong ghi chú phát hành đi kèm DeepSeek V4.1 Flash vào ngày 10 tháng 9 năm 2026, và kể từ đó không công bố thêm bất cứ điều gì về nó. Vì vậy, phiên bản trung thực của màn so sánh này buộc phải thay bằng mô hình DeepSeek mà người đọc thực sự có thể gọi hôm nay — DeepSeek V4 Pro 0813, mô hình chủ lực 1,6 nghìn tỷ tham số của thế hệ trước — và phải nói rõ rằng việc thay thế này không phải là điều mà tiêu đề nói. Phần tiếp theo là bảng so sánh đó, cùng với một đoạn ngắn mô tả những gì sẽ phải xuất hiện trước khi cột V4.1 Pro không còn trống nữa.

Vấn đề về tên gọi, trước tiên hơn hết

Tên V4.1 Pro đã lưu hành gắn với một kế hoạch mà DeepSeek công bố rồi sau đó rút lại. Ngày 10 tháng 9 năm 2026, công ty phát hành DeepSeek V4.1 Flash và nói trong cùng ghi chú rằng các yêu cầu gửi đến gói Pro hiện có sẽ được chuyển hướng đến mô hình Flash cho đến khi V4.1 Pro ra mắt. Kế hoạch chuyển hướng này chỉ kéo dài khoảng một ngày. Các nhà phát triển phản đối — việc một khách hàng Pro bị âm thầm phục vụ một mô hình nhỏ hơn với mức giá Pro là điều hợp lý để phản đối — và DeepSeek đưa DeepSeek V4 Pro trở lại trực tuyến với giá không đổi.

Những gì còn lại chỉ là một cái tên trong chú thích cuối trang. Không có thẻ Pro nào trong dòng V4.1, không có dòng giá nào và không có checkpoint nào. Các so sánh coi DeepSeek V4.1 Pro là một mô hình đang tồn tại đều dựa trên suy đoán ngoại suy: kiến trúc V4.1 là có thật và đã được phát hành trong hạng Flash, vì vậy một phiên bản Pro của nó là một phỏng đoán hợp lý, và mọi thông số kỹ thuật được công bố cho nó suy cho cùng cũng chỉ là phỏng đoán. Không nên lặp lại nó như một sự thật, và trang này không làm vậy.

Hai mô hình có thể gọi được thực chất là gì

• Mi:dm K 3.0 Pro — tổng cộng 120B tham số, 12B tham số hoạt động trên mỗi token, trong một ngăn xếp lai gồm các lớp Mamba, hỗn hợp chuyên gia và attention. Đầu vào văn bản, đầu ra văn bản. Ngữ cảnh 261.795 token, tối đa 235.615 token đầu ra. Dấu vết suy luận được hiển thị riêng; hỗ trợ đầu ra JSON và có cấu trúc. Được KT cung cấp từ một checkpoint với các chuyên gia NVFP4 và projection FP8.

• DeepSeek V4 Pro 0813 — một hỗn hợp chuyên gia 1,6 nghìn tỷ tham số với 49 tỷ tham số hoạt động. Chỉ văn bản. Ngữ cảnh 1M token, đầu ra tối đa 384K. Chế độ suy nghĩ và không suy nghĩ với mức nỗ lực suy luận thấp, cao và tối đa, đầu ra JSON, gọi công cụ và API Responses gốc với một bản điều chỉnh hướng đến các tác nhân lập trình kiểu Codex.

Sự khác biệt về hình dạng đáng để ghi nhớ. Mô hình Hàn Quốc nhỏ và rẻ, đọc được 262K token. Mô hình DeepSeek có số tham số gấp mười ba lần, đọc ngữ cảnh gấp bốn lần, và theo chính tiết lộ của KT, không phải kiến trúc duy nhất đang được sử dụng — thế hệ V4 của DeepSeek đã ra mắt V4.1 Flash 552 tỷ tham số trên một thiết kế Causal Encoder-Decoder mới, và đó chính là hướng mà công trình kỹ thuật hiện tại của phòng thí nghiệm đó đang nhắm tới.

Giá, bao gồm cả phần không có trên bảng giá.

• Mi:dm K 3.0 Pro — 0,20 USD cho đầu vào và 0,80 USD cho đầu ra trên mỗi triệu token, với đầu vào được lưu bộ nhớ đệm ở mức 0,04 USD. Nền tảng của chính KT hiện đang bán toàn bộ với mức giảm giá 30%: 0,14 USD đầu vào, 0,56 USD đầu ra, 0,03 USD cho phần lưu bộ nhớ đệm.

DeepSeek V4 Pro 0813 — 0,66 USD đầu vào và 1,98 USD đầu ra mỗi triệu ở mức giá ngoài giờ cao điểm, với lượt đọc bộ nhớ đệm ở mức 0,022 USD. Trong các khung giờ cao điểm ngày thường 01:00–04:00 và 06:00–10:00 UTC, mọi dòng đều tăng gấp đôi: 1,32 USD đầu vào, 3,96 USD đầu ra.

Điểm chính là mô hình Hàn Quốc có giá khoảng một phần ba mức của mô hình chủ lực DeepSeek ở đầu vào và khoảng 40% ở đầu ra. Cấu trúc cao điểm/ngoài cao điểm khiến việc so sánh phức tạp hơn theo hướng có lợi cho KT. Một tác vụ batch chạy lúc 03:00 UTC vào thứ Ba trả gấp đôi trên DeepSeek — $1.32 và $3.96 — khiến Mi:dm K 3.0 Pro rẻ hơn tám lần trên mỗi token đầu ra vào giờ đó so với mức mà bảng giá DeepSeek gợi ý. Một tác vụ được ghim vào khung giờ ngoài cao điểm của DeepSeek thì thấy mức chênh lệch 2,5× thay vào đó. Cả hai con số đều không sai; chúng là các lịch khác nhau.

Có một bất đối xứng thứ hai: mức giảm giá của Mi:dm K 3.0 Pro là một chương trình khuyến mãi không có ngày kết thúc được công bố, trong khi giá cao điểm của DeepSeek là một cơ cấu thường trực. Mô hình hóa theo mức giá khuyến mãi cũng là sai lầm tương tự như mô hình hóa theo mức giá ngoài cao điểm — cả hai đều có thật, nhưng không cái nào là con số bạn nên dựa vào để lập ngân sách.

Một trong những mô hình này có điểm số, và đó không phải là mô hình rẻ.

Artificial Analysis chấm DeepSeek V4 Pro 36 điểm trên Chỉ số Thông minh của mình. Đó là một con số khiêm tốn theo tiêu chuẩn tiên phong — nó nằm thấp hơn hẳn mức giữa năm mươi, nơi Claude Opus 5.5 và Gemini 4 Argon ngự trị — và đó là phép đo thực tế của một endpoint thực. DeepSeek V4.1 Flash, mô hình thực sự được phát hành trong thế hệ V4.1, đạt 39,5 điểm trên cùng chỉ số, điều này cho bạn biết một điều hữu ích về khoảng cách phân hạng mà phiên bản Pro được kỳ vọng sẽ khôi phục.

Mi:dm K 3.0 Pro không có mục nhập nào. Đường dẫn mô hình của trình đánh giá trả về 404 và mô hình hoàn toàn không xuất hiện trong chỉ mục. KT cũng không công bố bảng benchmark nào cùng đợt ra mắt — tài liệu AID-X Day và thẻ mô hình Token Factory mô tả kiến trúc, lượng tử hóa và ngữ cảnh, rồi dừng ở đó. Các trang tổng hợp hiển thị điểm tổng hợp cho nó đang pha trộn giá và độ mới với tín hiệu năng lực, chứ không báo cáo kết quả kiểm thử; một trang như vậy cho nó 40 trên 100 tổng thể, trong đó riêng giá đã chiếm một phần tư trọng số.

Vậy nên phép so sánh mà người mua muốn nhất — liệu mô hình $0.20 có ngang bằng mô hình $0.66 không — không thể trả lời từ tài liệu đã công bố. Điều có thể nói chỉ mang tính định hướng: một mô hình hybrid 120B với 12B active là một mạng nhỏ hơn so với một mixture 1.6T với 49B active, và mạng nhỏ hơn được định giá tương ứng. Nếu nó ngang bằng về chất lượng, mức giá sẽ là phi lý.

Lợi thế thực sự của DeepSeek không nằm ở số lượng tham số

Ba điều ở DeepSeek V4 Pro 0813 đáng giá hơn cả kích thước của nó, và cả ba đều là những thứ KT chưa công bố.

Công việc về harness. Bản sửa đổi 0813 được phát hành với Responses API gốc và một bản điều chỉnh có mục tiêu dành cho các agent lập trình kiểu Codex, và các con số của chính DeepSeek về nó — 87,9 trên Terminal Bench 2.1, 74,1 trên Toolathlon Verified, 62,7 trên DeepSWE, 61,5 trên NL2Repo — là do nhà cung cấp tự báo cáo và cần được ghi chú như vậy, nhưng chúng mô tả công việc nhắm cụ thể vào việc sử dụng công cụ theo kiểu agent. Một mô hình được xây dựng và tinh chỉnh cho harness của agent lập trình sẽ hành xử khác với một mô hình tổng quát bị đưa vào đó.

Thang mức nỗ lực. DeepSeek cung cấp mức nỗ lực suy luận thấp, cao và tối đa cùng với chế độ không suy nghĩ. Đó là một đòn bẩy chi phí: cùng một mô hình có thể trả lời một lời nhắc phân loại với chi phí thấp và một lời nhắc suy luận khó với chi phí cao. Mi:dm K 3.0 Pro cung cấp một cờ suy luận nhưng không công bố thang mức nỗ lực, vì vậy đòn bẩy duy nhất mà bên gọi có là bật hoặc tắt.

Gọi công cụ. DeepSeek V4 Pro liệt kê công cụ và tool_choice trong số các tham số được hỗ trợ. Mục danh mục của KT cho Mi:dm K 3.0 Pro không liệt kê chúng, điều này không đồng nghĩa với việc endpoint từ chối chúng — mà có nghĩa là chưa ai ghi nhận việc hỗ trợ, và một vòng lặp agent phụ thuộc vào gọi hàm nên kiểm thử thay vì giả định.

262K token mua được những gì, và bạn phải trả giá ra sao

Ngữ cảnh gấp bốn lần là lợi thế cấu trúc rõ ràng nhất của mô hình DeepSeek, và giá trị thực tế của nó phụ thuộc vào việc khối lượng công việc của bạn nằm trong thế giới nào trong hai thế giới.

Nếu bạn gửi toàn bộ kho mã, toàn bộ hồ sơ vụ án hoặc bản ghi dài nhiều giờ trong một yêu cầu, giới hạn trần 262K là một ràng buộc thực sự. Việc cắt cụt prompt là một lỗi chất lượng âm thầm — mô hình trả lời đầy tự tin dựa trên nửa tài liệu mà nó nhận được — còn các giải pháp thay thế, chia nhỏ và truy xuất, lại tạo thêm một pipeline mà khoản tiết kiệm của mô hình rẻ phải gánh chi phí. Tuy nhiên, với đầu vào $0.20 và khối lượng công việc một triệu token, phép tính thật khác thường: Mi:dm K 3.0 Pro có thể xử lý cùng một tài liệu bốn lần theo các lát 262K với chi phí thấp hơn mức DeepSeek tính một lần vào giờ thấp điểm, vậy nên câu hỏi là liệu chiến lược chia nhỏ có giữ được các tham chiếu chéo mà tác vụ phụ thuộc vào hay không. Với trích xuất thì có. Với “tìm mâu thuẫn giữa trang 4 và trang 300” thì thường là không.

Nếu lời nhắc của bạn là thông thường — vài nghìn token hướng dẫn và ngữ cảnh — thì khoảng cách về ngữ cảnh không tốn gì cả, và khoảng cách tham số 20-so-1 là khác biệt duy nhất đáng kể.

Kiến trúc lai so với quy mô, như một canh bạc

Hai mô hình đại diện cho hai lời giải đối lập cho cùng một bài toán năm 2026: làm thế nào để phục vụ ngữ cảnh dài mà không phải trả chi phí attention bậc hai.

Câu trả lời của KT là tính không đồng nhất về kiến trúc — kết hợp Mamba để xử lý chuỗi trong thời gian tuyến tính, mixture-of-experts để tính toán có điều kiện với chi phí thấp, và attention ở nơi cần truy hồi chính xác, rồi lượng tử hóa các expert sang NVFP4 để giảm thêm chi phí phục vụ. Đây là canh bạc kỹ thuật thú vị hơn và cũng ít được chứng minh hơn. Một ngăn xếp lai được huấn luyện tốt có thể đánh bại một transformer dày đặc cùng kích thước ở ngữ cảnh dài; một ngăn xếp được huấn luyện tồi sẽ tạo ra một mô hình tầm thường ở cả hai thứ mà các thành phần của nó được chọn để đảm nhận, và hiện chưa có bằng chứng công khai về việc điều nào đã xảy ra ở đây.

Câu trả lời của DeepSeek là câu trả lời thông thường hơn: một hỗn hợp chuyên gia thưa rất lớn, được huấn luyện với đủ dữ liệu để một phần hoạt động 49B mang năng lực gần với trình độ tiên phong, và được phục vụ đủ rẻ bởi một phòng thí nghiệm đã tối ưu suy luận MoE lâu hơn gần như bất kỳ ai. Nó ít mới lạ hơn và có chừng mực.

Đối với người mua, điều đó quy về một sự bất đối xứng rủi ro đơn giản. Đặt cược vào mô hình DeepSeek nghĩa là đặt cược vào một điểm số bạn có thể đọc được. Đặt cược vào mô hình Hàn Quốc nghĩa là đặt cược vào một bản mô tả kiến trúc từ một nhà cung cấp chưa có thành tích trên thị trường API quốc tế, ở mức giá mà rủi ro thua lỗ là nhỏ và lợi ích tiềm năng chỉ bằng một phần mười chi phí.

Làm thế nào để giải quyết nó trong một buổi chiều

DeepSeek V4 Pro 0813 đã có mặt trên OrcaRouter với tên deepseek/deepseek-v4-pro-0813 theo mức giá niêm yết của DeepSeek, không cộng thêm phụ phí — 0,66 USD đầu vào, 1,98 USD đầu ra, 0,022 USD đọc bộ nhớ đệm vào giờ thấp điểm, cùng hệ số nhân giờ cao điểm hiển thị trên cùng thẻ. Mi:dm K 3.0 Pro chỉ được KT cung cấp và không nằm trên các tuyến của chúng tôi; không có nhà cung cấp thứ hai để dự phòng, đây là một khác biệt vận hành thực sự chứ không phải tuyên bố miễn trừ, vì mô hình chỉ chạy trên một máy chủ không thể được định tuyến vòng khi điểm cuối duy nhất của nó bị suy giảm.

Điều đó chỉ còn lại một thử nghiệm rẻ và mang tính quyết định. Hãy lấy năm mươi prompt từ lưu lượng sản xuất của chính bạn — không phải một benchmark công khai, mà là những prompt bạn thực sự gửi — và chạy chúng với cả hai mô hình bằng một scorer bạn đã tin cậy. Với $0.20 và $0.80 so với $0.66 và $1.98, năm mươi prompt đầu vào 4K và đầu ra 1K tốn một phần nhỏ của một xu trên mô hình Hàn Quốc và vài xu trên mô hình DeepSeek. Sau đó, chạy cùng năm mươi prompt đó qua DeepSeek V4.1 Flash, mô hình nằm trên cùng key với giá $0.15 và $0.60 ngoài giờ cao điểm và đạt điểm 39.5 — bởi vì với nhiều khối lượng công việc, câu trả lời cho câu hỏi "tôi có nên dùng gói Pro của DeepSeek không" là bạn không nên, và mô hình Flash vừa rẻ hơn giá niêm yết của Mi:dm K 3.0 Pro vừa được chấm điểm độc lập.

Giữ toàn bộ tập so sánh trên một khóa duy nhất theo giá niêm yết của nhà cung cấp, với quy tắc định tuyến chuyển một yêu cầu sang mô hình thứ hai khi mô hình đầu tiên gặp lỗi, là phần OrcaRouter đảm nhận cho ba mô hình mà nó lưu trữ. Đối với Mi:dm K 3.0 Pro, cơ chế dự phòng phải được viết trong mã của riêng bạn, vì KT là cánh cửa duy nhất.

Điều này đặt câu hỏi ở đâu

DeepSeek V4.1 Pro là một cái tên chỉ có một ghi chú phát hành đằng sau và không có gì khác; cho đến khi DeepSeek công bố một card, một mức giá và một endpoint, mọi so sánh liên quan đến nó đều là so sánh với một tin đồn. Cặp đối chiếu có thể gọi được là Mi:dm K 3.0 Pro với DeepSeek V4 Pro 0813, và dựa trên bằng chứng đã công bố, mô hình DeepSeek thắng về ngữ cảnh, về hỗ trợ công cụ đã được ghi tài liệu, về một điểm số độc lập đã công bố, và về việc có thêm một phương án thứ hai để dự phòng khi phương án chính bị chậm.

Mô hình Hàn Quốc thắng về giá với hệ số từ hai phẩy năm đến tám lần, tùy thời điểm trong ngày, tùy trần đầu ra, tùy hiệu quả phần cứng vốn có theo thiết kế, và có thể cả ở công việc tiếng Hàn, nơi KT đã huấn luyện một cách có chủ đích còn DeepSeek thì chưa. Đó không phải là những lợi thế nhỏ đối với khối lượng công việc phù hợp. Chúng chỉ là những lợi thế chưa được đo lường — và ở thời điểm mới có mặt được mười ba ngày, “chưa được đo lường” là cách nói trung thực thay vì một phán quyết.

Cách phân chia thực tế tự hiện ra. Xử lý văn bản hàng loạt, công việc tiếng Hàn và bất kỳ việc gì mà một ý kiến thứ hai rẻ là đáng có: hãy thử mô hình Hàn Quốc trong tuần này. Bất cứ thứ gì mang tính agentic, bất cứ thứ gì cần giữ 400K token, bất cứ thứ gì mà một câu trả lời sai tốn kém hơn số token: hãy giữ DeepSeek V4 Pro, hoặc nâng lên một mô hình tiên phong, và xem lại Mi:dm K 3.0 Pro khi có ai đó công bố con số cho nó.