MIDM K 3.0 Pro 对比 DeepSeek V4.1 Pro：一个名字背后空无一物

生成此页面的搜索查询假定存在两个模型。实际只有一个。Mi:dm K 3.0 Pro——MIDM K 3.0 Pro在国际价格表上，自 2026 年 10 月 29 日起，一直在 KT 的 Token Factory 平台上按每百万输入 token 0.20 美元、每百万输出 token 0.80 美元计费。DeepSeek V4.1 Pro没有模型卡、没有端点、没有价格条目，也没有权重；DeepSeek 只点名过它一次，即 2026 年 9 月 10 日发布 DeepSeek V4.1 Flash 时的发布说明中，此后未再发布任何相关信息。因此，这场对比的诚实版本必须替换为读者今天实际可以调用的 DeepSeek 模型——DeepSeek V4 Pro 0813，即上一代 1.6 万亿参数的旗舰模型——并明确说明这种替换并非标题所述。下文就是这一比较，并简要说明在 V4.1 Pro 这一列不再为空之前，还需要出现哪些内容。

名称问题，优先于一切

“V4.1 Pro”这个名字开始流传时，是和一个 DeepSeek 已宣布随后又撤回的计划绑定在一起的。2026 年 9 月 10 日，公司发布了 DeepSeek V4.1 Flash，并在同一份说明中表示，在 V4.1 Pro 推出之前，对现有 Pro 层级的请求将被路由到 Flash 模型。该路由计划仅持续了约一天。开发者提出了反对——Pro 客户在不知情的情况下以 Pro 价格获得更小的模型，提出反对是合情合理的——随后 DeepSeek 以不变的价格让 DeepSeek V4 Pro 重新上线。

剩下的只是脚注中的一个名称。V4.1 系列中没有 Pro 卡片，没有定价行，也没有检查点。那些将 DeepSeek V4.1 Pro 视为现有模型的比较，都是基于外推：V4.1 架构真实存在，并已随 Flash 档发布，因此它的 Pro 版本是一个合理的猜测，而为其发布的每一项规格都不过是猜测。不应把它当作事实重复，本页也没有这样做。

这两个可调用模型实际上是什么

• Mi:dm K 3.0 Pro — 总参数 120B，每 token 激活 12B，采用由 Mamba、混合专家和注意力层组成的混合堆栈。输入文本，输出文本。上下文长度 261,795 个 token，输出最高 235,615 个 token。推理轨迹单独公开；支持 JSON 和结构化输出。由 KT 从带有 NVFP4 专家和 FP8 投影的检查点提供服务。

• DeepSeek V4 Pro 0813——一个拥有 1.6 万亿参数的专家混合模型，其中激活参数为 490 亿。仅支持文本。上下文长度为 100 万 token，最大输出为 384K。提供思考与非思考模式，推理强度可选低、高和最高，支持 JSON 输出、工具调用，以及原生 Responses API，并针对 Codex 风格的编程智能体进行了适配。

这种形态差异值得保留。韩国模型规模小、成本低，可读取 262K 个 token。DeepSeek 模型的参数量是它的十三倍，上下文长度是它的四倍，而且根据 KT 自己披露的信息，它并非唯一在用的架构——DeepSeek 的 V4 代基于全新的 Causal Encoder-Decoder 设计推出了 5520 亿参数的 V4.1 Flash，而该实验室当前的工程方向正指向这里。

价格，包括不在费率卡上的部分

• Mi:dm K 3.0 Pro — 每百万 token 输入 $0.20、输出 $0.80，缓存输入 $0.04。KT 自有平台目前以 30% 折扣出售全部服务：输入 $0.14，输出 $0.56，缓存 $0.03。

• DeepSeek V4 Pro 0813 — 非高峰时段每百万输入 $0.66、输出 $1.98，缓存读取为 $0.022。在工作日高峰时段 01:00–04:00 和 06:00–10:00 UTC，每项价格翻倍：输入 $1.32，输出 $3.96。

核心结论是：韩国模型的输入价格约为 DeepSeek 旗舰模型的三分之一，输出价格约为 40%。峰谷计费结构使情况复杂化，但方向对 KT 有利。一个在周二 03:00 UTC 运行的批处理任务，在 DeepSeek 上要付双倍价格——输入 $1.32、输出 $3.96——这使得在该时段，Mi:dm K 3.0 Pro 每输出 token 的成本仅为 DeepSeek 价目表所显示水平的八分之一。若任务固定在 DeepSeek 的错峰窗口运行，则差距变为 2.5 倍。两个数字都没错；它们对应不同的计费时段。

还有第二个不对称之处：Mi:dm K 3.0 Pro 的折扣是一项未公布结束日期的促销，而 DeepSeek 的高峰定价是一种长期固定的结构。按促销价来建模，与按非高峰价来建模是同样的错误——两者都是真实价格，但都不该是你据以规划预算的那个数字。

这些型号中有一款是有评分的，而且不是便宜的那款。

Artificial Analysis 在其 Intelligence Index 上给 DeepSeek V4 Pro 打出 36 分。按前沿标准，这个分数并不算高——它远低于 Claude Opus 5.5 和 Gemini 4 Argon 所处的 50 多分中段——而且它是对一个真实端点的真实测量。DeepSeek V4.1 Flash 是在 V4.1 世代中实际发布的模型，它在同一指数上得分 39.5，这能让你对 Pro 版本本应恢复的层级差距有所了解。

Mi:dm K 3.0 Pro 没有条目。评估器的模型路径返回 404，而且该模型根本没有出现在索引中。KT 在发布时也没有公布基准测试表——AID-X Day 材料和 Token Factory 模型卡描述了架构、量化和上下文，然后就到此为止。那些为其显示综合评分的聚合网站，是把价格和时效性与能力信号混在一起，而不是在报告测试结果；其中一个页面给它打出总分 100 分中的 40 分，而仅价格一项就占了四分之一权重。

因此，买家最想做的比较——0.20 美元的模型能否与 0.66 美元的模型匹敌——无法从已发布的材料中得到答案。可以说的只是方向性的：一个总参数 120B、激活参数 12B 的混合模型，是比一个总参数 1.6T、激活参数 49B 的混合模型更小的网络，而较小的网络定价也相应更低。如果它在质量上能匹敌，那这一定价就不合理了。

DeepSeek 的真正优势不在于参数数量

DeepSeek V4 Pro 0813 中有三样东西比它的规模更有价值，而这三样都是 KT 尚未公布的。

这是测试框架层面的工作。0813 修订版随附原生 Responses API，并针对 Codex 风格的编程智能体进行了定向适配；DeepSeek 自己给出的相关数据——Terminal Bench 2.1 上 87.9、Toolathlon Verified 上 74.1、DeepSWE 上 62.7、NL2Repo 上 61.5——属于厂商自报，应当按此标注，但它们描述的是专门面向智能体工具使用所做的工作。为编程智能体测试框架专门构建并调优的模型，其行为与直接放入该框架的通用模型不同。

推理强度阶梯。DeepSeek 提供低、高和最高推理强度，以及非思考模式。这是一个成本杠杆：同一个模型可以低成本地回答分类提示，也可以高成本地回答高难度推理提示。Mi:dm K 3.0 Pro 提供了推理标志，但没有公开的强度阶梯，因此调用者唯一可用的杠杆就是开启或关闭。

工具调用。DeepSeek V4 Pro 在支持的参数中列出了 tools 和 tool_choice。KT 为 Mi:dm K 3.0 Pro 提供的目录条目没有列出它们，但这并不等同于说该端点会拒绝它们——这意味着还没有人记录过相关支持情况，而依赖函数调用的智能体循环应当进行测试，而不是想当然。

262K tokens 能换来什么，又会让你付出什么代价

四倍上下文是 DeepSeek 模型最清晰的结构性优势，而其实际价值取决于你的工作负载身处两种世界中的哪一种。

如果一次性发送整个代码仓库、完整的案件卷宗或长达数小时的转录文本，262K 的上限就是实实在在的约束。提示词截断是一种无声的质量故障——模型会仅凭收到的那半份文档信心十足地作答——而分块和检索这类变通方案，又增加了一条流水线，其成本必须由廉价模型节省下来的费用来承担。不过，按每百万 token 工作量 0.20 美元的输入价格计算，这笔账并不寻常：Mi:dm K 3.0 Pro 可以把同一份文档按 262K 切片处理四遍，费用仍低于 DeepSeek 在非高峰时段单次处理的价格，所以问题在于分块策略能否保留任务所依赖的交叉引用。对于信息提取，它可以做到。对于“找出第 4 页与第 300 页之间的矛盾”，它通常做不到。

如果你的提示词很普通——只有几千个词元的指令和上下文——那么上下文差距不会带来任何成本，而20比1的参数差距才是唯一重要的差异。

混合架构与规模之争，作为一场押注

这两个模型代表了针对同一个 2026 年难题的两种截然相反的答案：如何在不付出二次方注意力开销的前提下服务长上下文。

KT的答案是架构异构化——将Mamba用于线性时间的序列处理，将混合专家用于低成本的条件计算，并在需要精确召回的地方使用注意力，然后将专家量化为NVFP4，以进一步降低服务成本。这是更有意思的工程押注，也是更缺乏验证的那个。一个训练得当的混合栈在长上下文上可以击败同等规模的稠密Transformer；而一个训练不佳的混合栈则会得到一个模型，它在各组件当初被选中时所要解决的两方面都表现平庸，而目前尚无公开证据表明这里发生的是哪一种情况。

DeepSeek 的答案是更常规的那一个：一个超大规模稀疏专家混合模型，用足够多的数据训练，使 490 亿参数的激活部分具备接近前沿的能力，并由一个优化 MoE 推理的时间几乎比任何人都长的实验室以足够低的成本提供服务。它不那么新颖，也更审慎。

对买家而言，这转化为一种简单的风险不对称。押注{{1}}DeepSeek{{/1}}模型，意味着押注一个你能读到的分数。押注{{2}}韩国{{/2}}模型，意味着押注一份来自在国际 API 市场毫无业绩记录的供应商的架构描述，而在这个价位上，下行风险很小，上行收益则是成本的十分之一。

如何在一下午内解决它

DeepSeek V4 Pro 0813 已在 OrcaRouter 上线，模型名为 deepseek/deepseek-v4-pro-0813，按 DeepSeek 官方标价计费，不额外加价——输入每百万 token $0.66，输出 $1.98，非高峰时段缓存读取 $0.022，高峰时段的倍率也显示在同一张卡片上。Mi:dm K 3.0 Pro 仅由 KT 一家提供，不在我们的路由范围内；没有第二家供应商可以回退，这是一个真实的运维差异，而不是免责声明，因为当单主机模型的唯一端点性能下降时，无法通过路由绕开它。

于是就有了一个成本低、又能一锤定音的实验。从你自己的生产流量中取五十条提示词——不是公开基准，而是你实际发送的提示词——用你已经信任的评分器让它们在两个模型上各跑一遍。在输入/输出价格为 $0.20 和 $0.80、对比 $0.66 和 $1.98 的情况下，五十条 4K 输入、1K 输出的提示词在韩国模型上只花不到一美分，在 DeepSeek 模型上花几美分。然后把这同样的五十条跑一遍 DeepSeek V4.1 Flash，它在同一个密钥下、非高峰时段价格为 $0.15 和 $0.60，得分 39.5——因为对许多工作负载来说，“我该不该用 DeepSeek 的 Pro 档”的答案是不该，而且 Flash 模型不仅比 Mi:dm K 3.0 Pro 的标价更便宜，还经过了独立评分。

让整套对比模型都使用一个按提供商目录价计费的密钥，并配有一条路由规则，在第一个模型出错时将请求故障转移至第二个模型，这正是 OrcaRouter 为其托管的三个模型所负责的环节。对于 Mi:dm K 3.0 Pro，回退逻辑必须写在你自己的代码中，因为 KT 是唯一的入口。

这就使问题处于何种境地

DeepSeek V4.1 Pro 只是一个名字，背后只有一则发布说明，别的什么都没有；在 DeepSeek 公布模型卡、价格和端点之前，任何涉及它的比较都是在与传闻作比较。真正可调用的对阵是 Mi:dm K 3.0 Pro 对 DeepSeek V4 Pro 0813，而根据已公布的证据，DeepSeek 模型在上下文长度、有文档记载的工具支持、已发布的独立评分，以及主模型变慢时有备用方案可切换这几方面都胜出。

韩国模型在价格上以2.5到8倍的优势胜出，具体取决于时段；在输出上限上、在因设计而具备的硬件效率上，以及可能在韩语任务上——KT一直在有意训练，而DeepSeek没有。对于合适的工作负载来说，这些并非小优势。它们只是尚未被衡量的优势——在仅上线十三天的情况下，“尚未衡量”才是诚实的说法，而不是定论。

实际分工不言自明。批量文本处理、韩语任务，以及任何值得获取低成本第二意见的场景：本周测试这款韩国模型。任何智能体任务、任何需要容纳 40 万 token 的任务、任何错误答案的代价高于 token 成本的任务：继续使用 DeepSeek V4 Pro，或升级到前沿模型，等有人公布 Mi:dm K 3.0 Pro 的数据后再重新考虑它。