MIDM K 3.0 Pro 對比 DeepSeek V4.1 Pro：其中一個名字背後空無一物

產生這個頁面的搜尋查詢假設有兩個模型存在。其中一個確實存在。Mi:dm K 3.0 Pro——MIDM K 3.0 Pro在國際價目表上——自 2026 年 10 月 29 日起，即可在 KT's Token Factory 平台上按每百萬輸入 token 0.20 美元、每百萬輸出 token 0.80 美元的價格計費。DeepSeek V4.1 Pro沒有模型卡、沒有端點、沒有價格列，也沒有權重；DeepSeek 只提過它一次，就在 2026 年 9 月 10 日發布 DeepSeek V4.1 Flash 的發行說明中，此後未再公開任何相關資訊。因此，這場對決的老實版本必須改用讀者今天真的能呼叫的 DeepSeek 模型——上一代、具 1.6 兆參數的旗艦 DeepSeek V4 Pro 0813——並明確說明這項替換並非標題所說的那樣。以下就是那項比較，另外簡短說明在 V4.1 Pro 欄位不再空白之前，還必須出現哪些內容。

名稱問題，先於其他一切

V4.1 Pro 這個名稱開始流傳，是伴隨著一項 DeepSeek 宣布後又撤回的計畫。2026 年 9 月 10 日，該公司發布 DeepSeek V4.1 Flash，並在同一份公告中表示，在 V4.1 Pro 推出之前，對其既有 Pro 層級的請求將被導向 Flash 模型。這項導流計畫只維持了大約一天。開發者表達反對——Pro 客戶在不知情的情況下以 Pro 的價格獲得較小的模型，反對是合理的——於是 DeepSeek 以不變的價格讓 DeepSeek V4 Pro 重新上線。

剩下來的只是註腳裡的一個名稱。V4.1 系列中沒有 Pro 卡，沒有定價列，也沒有檢查點。將 DeepSeek V4.1 Pro 視為現有模型的比較，都是基於外推：V4.1 架構確實存在，並已隨 Flash 層級推出，因此據此推測會有 Pro 版本是合理的猜測，而所有已公布的相關規格，充其量也不過是猜測。不應將其當作事實轉述，而本頁也沒有這麼做。

這兩個可呼叫的模型實際上究竟是什麼

• Mi:dm K 3.0 Pro — 總參數 120B，每個 token 啟用 12B，採用 Mamba、混合專家與注意力層的混合堆疊架構。文字輸入，文字輸出。261,795 個 token 的上下文，輸出最多可達 235,615 個 token。推理軌跡另行揭露；支援 JSON 與結構化輸出。由 KT 從具備 NVFP4 專家與 FP8 投影的檢查點提供服務。

• DeepSeek V4 Pro 0813 — 一款擁有 1.6 兆參數的混合專家模型，其中 490 億為活躍參數。僅限文字。100 萬個 token 的上下文，最大輸出 38.4 萬。具備思考與非思考模式，並提供低、高與最高推理強度、JSON 輸出、工具呼叫，以及原生 Responses API，並針對 Codex 風格的程式設計代理進行了調整。

形態差異這點值得記住。韓國模型小而便宜，可讀取 262K 個 token。DeepSeek 模型的參數量是它的十三倍，可讀取的上下文長度是四倍；而且根據 KT 自己的披露，這還不是唯一參與其中的架構——DeepSeek 的 V4 世代推出了具 5520 億參數的 V4.1 Flash，採用全新的 Causal Encoder-Decoder 設計，而這正是該實驗室目前工程投入的方向。

價格，包含未列在價目表上的部分

• Mi:dm K 3.0 Pro — 每百萬個 token 輸入 $0.20、輸出 $0.80，快取輸入為 $0.04。KT 自家平台目前將上述所有價格再打 30% 折扣販售：輸入 $0.14、輸出 $0.56、快取 $0.03。

• DeepSeek V4 Pro 0813 — 離峰費率為每百萬 token 輸入 $0.66、輸出 $1.98，快取讀取為 $0.022。在平日 UTC 01:00–04:00 與 06:00–10:00 的尖峰時段，每項價格都加倍：輸入 $1.32、輸出 $3.96。

主要結論是，韓國模型在輸入費用上約為 DeepSeek 旗艦模型的三分之一，輸出費用則約為 40%。尖峰／離峰結構使情況更複雜，而這樣的方向對 KT 有利。若批次工作在週二 UTC 03:00 執行，DeepSeek 會收取雙倍費用——分別是 $1.32 和 $3.96——這使得在該時段，Mi:dm K 3.0 Pro 每個輸出 token 的成本僅為 DeepSeek 價目表所示價格的八分之一。若工作固定在 DeepSeek 的離峰時段執行，差距則會變成 2.5 倍。這兩個數字都沒有錯；它們反映的是不同的排程。

還有第二個不對稱之處：Mi:dm K 3.0 Pro 的折扣是沒有公布結束日期的促銷活動，而 DeepSeek 的高峰定價則是長期固定的收費結構。用促銷價來做估算，就跟用離峰價來做估算一樣，都是同樣的錯誤——兩者都是真實存在的價格，但兩者都不是你該拿來編列預算的數字。

這些模型當中有一個有分數，而且不是便宜的那一個

Artificial Analysis 在其 Intelligence Index 上給 DeepSeek V4 Pro 打了 36 分。以尖端模型的標準來看，這是個不算高的數字——它遠低於 Claude Opus 5.5 與 Gemini 4 Argon 所在的五十幾分中間區間——而這是對真實端點的真實測量。實際隨 V4.1 世代推出的模型 DeepSeek V4.1 Flash 在同一指數上得分 39.5，這點出了 Pro 版本理應彌補的等級差距。

Mi:dm K 3.0 Pro 沒有收錄條目。評估器的模型路徑回傳 404，且該模型完全未出現在索引中。KT 在發布時也未公布基準測試表——AID-X Day 資料與 Token Factory 模型卡只描述架構、量化與上下文，然後就止步於此。顯示其綜合評分的聚合網站，是把價格與新近程度和能力訊號混在一起，而不是在報告測試結果；其中一個這類頁面給它總分 100 分中的 40 分，而光是價格就占了四分之一權重。

買家最想知道的比較——0.20 美元的模型是否能與 0.66 美元的模型匹敵——無法從公開資料中得到解答。能說的只是方向性判斷：擁有 120B 參數、12B 活躍參數的混合模型，是比擁有 1.6T 參數、49B 活躍參數的混合專家模型更小的網路，而較小的網路定價也相應較低。若它在品質上能匹敵，這樣的定價就不合理。

DeepSeek 的真正優勢不是參數數量

DeepSeek V4 Pro 0813 有三件事比它的規模更有價值，而這三件事都是 KT 尚未公布的。

這項 harness 工作。0813 修訂版推出時搭載原生 Responses API，並針對 Codex 風格的編碼代理做了定向調適；DeepSeek 自身公布的數據——Terminal Bench 2.1 為 87.9、Toolathlon Verified 為 74.1、DeepSWE 為 62.7、NL2Repo 為 61.5——屬於廠商自行回報，應據此標註，但這些數據所描述的是專門以代理式工具使用為目標的工作。針對編碼代理 harness 打造並調校的模型，其行為會不同於被直接放入這類 harness 的通用模型。

推理強度階梯。DeepSeek 提供低、高與最高推理強度，以及非思考模式。這是一項成本槓桿：同一個模型可以用低成本回答分類提示，也能以高成本處理困難的推理提示。Mi:dm K 3.0 Pro 提供推理旗標，但未公布推理強度階梯，因此呼叫方唯一能操作的槓桿只有開啟或關閉。

工具呼叫。DeepSeek V4 Pro 在支援的參數中列出了 tools 與 tool_choice。KT 對 Mi:dm K 3.0 Pro 的型錄條目並未列出這兩項，但這不等同於該端點會拒絕它們——這只代表沒有人記錄過支援情況，而依賴函式呼叫的代理迴圈應該實際測試，而非憑假設。

262K tokens 能換來什麼，又要你付出什麼代價

四倍的上下文是 DeepSeek 模型最明顯的結構性優勢，而其實際價值取決於你的工作負載身處兩種世界中的哪一種。

如果你在一次請求中送出整個儲存庫、完整案件檔案，或長達數小時的逐字稿，262K 的上限就是實實在在的限制。提示詞被截斷是一種無聲的品質故障——模型會根據它收到的那半份文件自信地回答——而分塊與檢索這類變通做法又增加了一條管線，便宜模型省下的成本得用來支付它。不過，在輸入價格為 0.20 美元、工作量為一百萬 token 的情況下，這筆帳很不尋常：Mi:dm K 3.0 Pro 可以把同一份文件切成 262K 的片段處理四遍，費用仍低於 DeepSeek 離峰時段收費一次，所以問題在於分塊策略能否保留任務所依賴的交叉參照。對擷取任務來說，可以。對「找出第 4 頁與第 300 頁之間的矛盾」來說，通常不行。

如果你的提示詞很普通——幾千個 token 的指令與上下文——上下文差距就不會造成任何成本，而 20 比 1 的參數差距才是唯一重要的差異。

混合架構與規模化之爭，作為一場賭注

這兩個模型代表了對同一個 2026 年問題的相反答案：如何在不付出二次注意力成本的情況下提供長上下文服務。

KT 的答案是架構異質性——混合 Mamba 來處理線性時間的序列、混合專家（mixture-of-experts）來進行低成本的條件式運算，並在需要精確回想之處使用注意力，接著把專家量化到 NVFP4，以進一步降低服務成本。這是更有趣的工程賭注，也是較未經證實的一個。訓練良好的混合堆疊能在長上下文勝過同尺寸的稠密 transformer；訓練不良的則會產生一個模型，在其各元件當初被選來處理的兩件事上都表現平庸，而目前尚無公開證據顯示這裡究竟是哪一種情況。

DeepSeek 的答案較為傳統：一個極大型的稀疏混合專家模型，以足夠的資料訓練，使 49B 的活躍切片具備接近前沿的能力，並由一家優化 MoE 推論的時間幾乎比任何人都更長的實驗室，以夠低廉的成本提供服務。它較不新穎，而且較為審慎。

對買家而言，這轉化為一種簡單的風險不對稱。押注 DeepSeek 模型，意味著押注一個你看得懂的評分。押注韓國模型，則意味著押注一家在國際 API 市場毫無實績的供應商所提供的架構描述，而價格是那種下行風險很小、上行空間僅為成本十分之一的價格。

如何在一個下午內解決它

DeepSeek V4 Pro 0813 已在 OrcaRouter 上線，型號為 deepseek/deepseek-v4-pro-0813，採用 DeepSeek 的牌價，完全不額外加價——輸入 $0.66、輸出 $1.98，離峰時段快取讀取 $0.022，尖峰倍率也顯示在同一張卡片上。Mi:dm K 3.0 Pro 僅由 KT 獨家提供，並不在我們的路由中；沒有第二家供應商可作為備援，這是實質的營運差異，而非免責聲明，因為單一主機模型在其唯一端點效能下降時，無法繞道而行。

這就留下一個便宜且具決定性的實驗。從你自己的正式流量中取五十個提示詞——不是公開基準測試，而是你實際送出的提示詞——並用你已經信任的評分器，把它們分別跑過這兩個模型。在每百萬輸入 $0.20、輸出 $0.80 對上 $0.66、$1.98 的情況下，五十個 4K 輸入、1K 輸出的提示詞，在韓國模型上只花不到一美分，在 DeepSeek 模型上則花幾美分。然後把同樣這五十個提示詞跑過 DeepSeek V4.1 Flash；它使用同一把金鑰，離峰價格為 $0.15 與 $0.60，得分 39.5——因為對許多工作負載來說，「我該不該用 DeepSeek 的 Pro 等級」的答案是不該，而 Flash 模型既比 Mi:dm K 3.0 Pro 的定價更便宜，也有獨立評分。

將整個比較組合維持在單一金鑰、依供應商牌價計費，並搭配路由規則：當第一個模型發生錯誤時，將請求容錯切換至第二個模型；這就是 OrcaRouter 為其託管的三個模型所負責的部分。針對 Mi:dm K 3.0 Pro，備援必須寫在你自己的程式碼中，因為 KT 是唯一的入口。

這讓問題處於何種境地

DeepSeek V4.1 Pro 這個名稱背後只有一則發行說明，別無其他；在 DeepSeek 公布模型卡、價格與端點之前，任何涉及它的比較，都是在跟傳聞比較。可實際呼叫的對決是 Mi:dm K 3.0 Pro 對上 DeepSeek V4 Pro 0813；而就公開證據來看，DeepSeek 模型在上下文、有文件記載的工具支援、已公布的獨立評分，以及主要服務變慢時還有第二個備援可退回這幾方面勝出。

韓國模型在價格上以二點五到八倍的幅度勝出，具體取決於時段、輸出上限、架構本身的硬體效率，以及可能在韓語任務上的表現——KT 一直刻意為此進行訓練，而 DeepSeek 並沒有。對合適的工作負載而言，這些都不是小優勢。它們只是尚未被衡量——而在僅有十三天可用期的情況下，「尚未衡量」才是誠實的說法，而不是定論。

實務上的分工不言自明。大量文字處理、韓語相關工作，以及任何值得聽取便宜第二意見的任務：這週就測試這個韓語模型。任何代理式任務、任何需要容納 400K tokens 的任務、任何錯誤答案代價高於 token 成本的任務：繼續用 DeepSeek V4 Pro，或升級到前沿模型，並在有人公布 Mi:dm K 3.0 Pro 的數據時再回頭評估它。