MIDM K 3.0 Pro 对比 GPT-6.1 Sol：十七倍的价格差距与一个缺失的评分

2026年11月11日下午，在MIDM K 3.0 Pro上，100万输入 token 加100万输出 token 的成本为70美分；而在GPT-6.1 Sol上为12.00美元。这就是KT新模型的全部卖点，用一个数字来表述，而且理由充分：这家韩国电信运营商的1200亿参数混合专家旗舰模型于2026年10月29日与为其提供服务的Token Factory平台一同发布，在该组合上比OpenAI的中端主力模型便宜约十七比一，仅就输出 token 而言就便宜十八比一。还有第二个数字，而它是零：任何人针对MIDM K 3.0 Pro公开发布的独立基准测试结果数量。Artificial Analysis为KT的上一代模型Mi:dm K 2.5 Pro保留了目录条目，却将其智能评分留空；而对于这款模型，它根本没有条目。所以，这不是两个已测量模型之间的比较。这是一个已测量模型与一个价格之间的比较。

以下所有内容要么来自 KT 自己发布的材料——Token Factory 模型页面、其定价表、其服务通知——要么来自 OpenAI，要么是 Artificial Analysis 于 2026 年 11 月 11 日获取的一项测量读数。如果某个数字来自供应商且无人重新运行核实，那么包含该数字的句子会说明这一点。

KT 实际发布了什么，以及是在哪一天

这个命名需要用一句话来解释，因为搜索它比本该的难度更大。KT 的模型系列用拉丁字母写作 Mi:dm，用韩文写作 믿음；API 标识符是 kt/midm-k-3.0-pro；本博客和大多数产品目录条目将其呈现为 MIDM K 3.0 Pro。这三个名称都是同一款产品。韩国行业媒体提前两周拿到了该模型——iNews24 于 10 月 13 日报道称，拥有 1200 亿参数的“믿음 K 3.0 프로”将于当月发布——而 Token Factory 模型页面现在标注的发布日期为 2026-10-29，这一天也是该平台自己的服务公告上线之日，并且比发布折扣开始早一天。

该架构比参数数量所显示的更有意思。它是一个混合栈：Mamba 层、混合专家层和普通注意力以混合方式组合，而不是像通常的 Transformer 那样堆叠。在 1200 亿参数中，每个 token 激活 120 亿，正是这一比例让单个提供商 GPU 上的 0.20 美元输入价格在算术上成为可能。KT 还公开了量化方案，几乎没有人这样做：MoE 专家以 NVFP4 运行，而 Mamba 投影和共享专家保持 FP8。上下文为 261,795 个 token，最大输出为 235,615 个 token——这种搭配并不寻常，因为大多数厂商将输出上限设得远低于上下文长度。输入和输出仅支持文本；没有图像路径。

• 总参数与激活参数 — 总计 120B，每个 token 激活 12B

• 架构 — 混合 Mamba + MoE + 注意力机制；NVFP4 专家、FP8 Mamba 投影与共享专家

• 上下文与输出上限 — 输入 261,795，输出 235,615

• 模态 — 文本输入，文本输出；无视觉，无音频

• 标价 — 每百万输入 $0.20，每百万输出 $0.80，缓存读取 $0.05

• 当前生效价格 — $0.14 / $0.56 / $0.04，30% 的发布折扣，活动时间为 2026 年 10 月 30 日至 11 月 30 日

• 发布日期——2026年10月29日，于 KT Token Factory 发布

• 独立评分 — 未公布

差距，以及它缩小的那一天

折扣是最先需要弄准的一点，因为一篇以 0.14 美元为基准写就、却在十二月才被读到的对比文章是错的。KT 的公告栏把这次促销列为 10/30 至 11/30，适用于其自家托管的七个模型，并与 Token Factory 的发布挂钩。到了 12 月 1 日，同样的 token 价格变为 0.20 美元和 0.80 美元——相对 GPT-6.1 Sol 仍是十倍和十二倍的差距，仍是榜单上最便宜的严肃旗舰价格，但已不是读者会在本周的帖子里看到被引用的那个数字。

相比之下，GPT-6.1 Sol 的价目表有其自身结构，单一混合数字会掩盖这一点。基础费率为输入 $2.00、输出 $10.00，缓存输入为 $0.10，缓存写入为 $2.50。超过 272,000 个输入 token 后，整个请求会重新计价——输入 $4.00、输出 $15.00——而由于 Sol 的上下文窗口为 1,050,000 个 token，这一档位在日常工作中就能触达，并非罕见情况。MIDM K 3.0 Pro 没有公布长上下文阶梯价，上下文窗口也只有其四分之一大小，因此这两个模型甚至不在同一批文档上竞争。如果你的提示超过 261,795 个 token，这个比较还没开始就已经结束了。

在 OpenAI 这边多花钱能得到什么，并不是什么秘密。GPT-6.1 Sol 具备从 low 到 max 的推理强度档位、有文档记载的知识截止时间、结构化输出，以及常规的 SDK 与智能体运行框架生态，而这些是一家韩国电信公司推出仅两个月的模型尚未拥有的。MIDM K 3.0 Pro 在其产品目录列表中公开了推理参数和结构化输出，因此 API 层面并不是问题；只是围绕它的工具链还更年轻。

没人公布过的数字

这就是证据的真实形态。Artificial Analysis 运行一套固定的评估套件，并在带编号的修订版本上发布 Intelligence Index；截至本次阅读，修订版本为 v5.0.1，GPT-6.1 Sol 在其上的得分为 55，实测成本为每项索引任务 1.27 美元，输出速度为每秒 56 个 token，而在推理密集型项目上，首个回答 token 的延迟为 153 秒。这些是独立测量结果，也是应当信任的结果，而不是任何厂商宣传幻灯片。

MIDM K 3.0 Pro 没有对应条目。不是低分，也不是暂定分——而是根本没有条目。KT 同样没有公布它的基准测试数值，至少截至本文撰写之日，从韩国境外无法以任何形式获取；该模型页面只有规格表、价格和实时延迟图表，仅此而已。这件事比通常更重要，因为全靠价格论证在支撑。一个价格只有十七分之一、与 GPT-6.1 Sol 相差几分的模型，显然是值得买的。一个价格只有十七分之一、却落后十五分的模型，则是面向不同任务的不同产品，而目前无法判断 KT 交付的究竟是哪一个。

目前唯一存在的性能信号来自 KT 自己，而它以一种值得注意的方式自相矛盾。模型页面上的提供商表格显示，单一 KT 端点的输出速度为每秒 19.98 个 token，端到端延迟为 0.67 秒。正上方的三日中位数图表则报告平均每秒 62.93 个 token、首个 token 用时 0.27 秒、端到端用时 1.47 秒。两者都被标注为对同一端点的测量；它们相差三倍。这不算丑闻，只是供应商仪表盘还在建设中，但这意味着，在 KT 以外的人对其进行测量之前，该模型唯一可用的吞吐量数字应被视为“每秒 20 到 63 个 token 之间的某个值”。

值得一并注意的是：模型页面明确说明，单一提供商模型在 KT 自有平台上不会获得自动路由。MIDM K 3.0 Pro 仅由 KT 提供。无论你想围绕它实现何种冗余，都得自行构建。

在哪些情况下适合选用廉价模型

三项工作负载使得价格差距具有决定性，无论缺失的评分如何，而且它们都不需要前沿模型。

• 大规模分类与提取——分拣工单、给文档打标签、从韩语表单中提取字段。一个在这类任务上达到 85% 水平的模型，成本只有十分之一，而且吞吐量图表中的模糊性无关紧要，因为工作是批量处理的。

• 以韩语为先的产品界面——KT 为韩语打造了该模型，而 Token Factory 目录明确将其定位为基于韩国基础设施的本地托管，并以韩元计费。如果你的用户使用韩语，且你的合规团队希望令牌在韩国处理，那么这是目前没有任何美国实验室能以这一价格满足的要求。

• 草拟并验证流水线——让 MIDM K 3.0 Pro 生成初稿，再让更强的模型进行检查。按每百万输出 token 0.56 美元计算，初稿几乎免费，而第二遍只处理需要审查的那一小部分。

镜像情况同样清楚。任何需要一百万 token 上下文、图像输入、在投入前可衡量的能力下限，或需要本季度能在你所在时区回复支持工单的供应商的需求，都应交给 GPT-6.1 Sol。坦率地说，这两个模型并非真正的替代品；它们处于不同的价格区间，而且其中一个完全没有已公开的证据。

两者都持有，但不押注任何一方

未经评测的廉价模型，实际问题不在于它可能很差，而在于你要等到生产环境里才会发现。这正是自动故障转移存在的意义：把廉价路径指向 MIDM K 3.0 Pro，在它后面保留一个久经考验的模型，让超时或 5xx 落到第二个模型上，而不是落到用户的错误页面上。同一套路由策略还能把你流量中的长上下文部分完全导到别处，因为 MIDM K 3.0 Pro 的 261,795 token 窗口本来就会拒绝它。

有必要准确说明 OrcaRouter 在这里承载什么、不承载什么。GPT-6.1 Sol 已列入我们的目录，按 OpenAI 公布的标价提供，且未加价，因此上面的 $2.00 和 $10.00 就是最终账单上的金额，而不是经销商加价后的版本；该模型可使用同一个密钥和同一个端点访问，就像我们所路由的其他200 多个模型，这正是为什么针对你自己的流量做 A/B 测试只是更改模型字符串，而不是另签一份合同。MIDM K 3.0 Pro 目前不在我们的目录中；它由 KT 自己的平台提供服务，你要调用它就得去那里。我们宁愿这么说，也不愿暗示并非如此。

这样一来，剩下的就是一个你本月真正能做出的决定。如果工作负载是韩语、高用量且容错度高，那么价格差距足够大，足以证明用 KT 自己的密钥做两周试点是合理的；而持续到 11 月 30 日的折扣，正是现在就开始而不是等到 12 月的理由。如果工作负载是长上下文、多模态，或者需要在采购签字前拿到一个数字，那么 GPT-6.1 Sol 就是经过实测的选项，17 倍的溢价买到的不只是能力，还有证据。而如果答案在未来一个月内发生变化，那只会有一个原因：有人让 MIDM K 3.0 Pro 跑完一套公开评测套件并公布结果。在那之前，关于这场对决，任何人能说的最有用的东西，就是本页已经说过的那句话——这些模型中有一个是有评分的，而且它不是便宜的那个。