VS COMPARISON
Moonshot AI
K3 (2.8T, MoE 896/16 active) ／ 2026-07-16
「オープンなのにフロンティア級。デカくて賢い自由派だよ」
DeepSeek
V4-Pro (1.6T / 49B active) ／ 2026-04-24
「コスパの鬼。お財布の味方だよ」
編集部の総合判定
総合性能は拮抗。用途で選ぶのが正解
WHICH ONE
SPECS
| 項目 | Kimi K3 | DeepSeek V4-Pro |
|---|---|---|
| バージョン | K3 (2.8T, MoE 896/16 active) | V4-Pro (1.6T / 49B active) |
| 公開日 | 2026-07-16 | 2026-04-24 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $3 | $1.74 安い |
| 出力料金 $/1M | $15 | $3.48 安い |
| 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり |
| マルチモーダル | ✓ あり | — |
| AIコスパ指数 独自指標 | 70 | 69 |
BENCHMARKS
バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。
コード修正力（SWE-Bench）
知識の広さ（MMLU）
専門知識（GPQA）
数学（AIME）
※ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）
※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。
PROS & CONS
中国発 Moonshot AI のオープンモデル。K3 で総2.8兆パラメータ・100万トークンに到達し、オープン最大級のフロンティアモデルに。
◎ 強み
△ 注意点
中国発、コスパとオープン性の象徴。V4 Preview で 1.6T パラメータ MoE が登場。
◎ 強み
△ 注意点
PRIMARY SOURCES
FAQ
Q. Kimi K3 と DeepSeek V4-Pro、結局どっちがいい？
A. Kimi K3 と DeepSeek V4-Pro の総合性能はほぼ拮抗しています（ベンチ勝ち数 1／0）。用途・料金・使い勝手で選ぶのが正解です。
Q. Kimi K3 と DeepSeek V4-Pro、料金が安いのはどっち？
A. 入力料金は Kimi K3 が $3／1M、DeepSeek V4-Pro が $1.74／1M。出力料金は Kimi K3 が $15／1M、DeepSeek V4-Pro が $3.48／1M です。入力・出力とも DeepSeek V4-Pro の方が安く、コスト重視なら DeepSeek V4-Pro が有利です。
Q. Kimi K3 と DeepSeek V4-Pro、ベンチマークで強いのはどっち？
A. SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの主要ベンチマークでは Kimi K3 の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では Kimi K3 が優勢です。
Q. Kimi K3 と DeepSeek V4-Pro、初心者にはどっちがおすすめ？
A. 初心者へのおすすめ度は Kimi K3・DeepSeek V4-Pro とも同程度（3／5）。どちらも入門用途に向いているので、料金や使いたいツールとの相性で選んで大丈夫です。
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