DeepSeek V4 Pro vs Kimi K3: texto, imágenes y razonamiento

Comience con la entrada, no con una tabla de clasificación

DeepSeek enumera los modos de pensamiento y no pensamiento para V4 Pro y marca la visión como no compatible. Moonshot describe Kimi K3 como un modelo con comprensión visual nativa. Esos hechos ayudan a seleccionar una tarea compatible, pero no establecen cuál da la respuesta más precisa a sus documentos.

Si su fuente es una captura de pantalla, use una interfaz que admita la entrada de imágenes para el modelo seleccionado. Si convierte la captura de pantalla en texto, primero inspeccione la transcripción: un signo menos o una columna de la tabla que falta puede cambiar la respuesta antes de que comience cualquiera de los modelos.

DeepSeek: model details · Moonshot AI: Kimi K3

Prueba 1: extraer afirmaciones con evidencia

Utilice un informe breve que contenga hechos confirmados y pronósticos. Solicite una tabla de afirmaciones, evidencia exacta e incertidumbres. Rechazar afirmaciones que no tengan soporte en el texto suministrado.

No otorgue puntos solo por producir muchas filas. Una respuesta que extraiga seis datos correctos puede resultar más útil que doce filas que contengan conjeturas. Compruebe si se mantienen calificaciones como "esperado" y "sujeto a aprobación".

Lee únicamente este informe: [texto]. Crea una tabla con cada afirmación, la cita textual que la respalda y su estado: confirmada, previsión o información incierta. No uses conocimientos externos. Enumera después las contradicciones y los datos que faltan, sin resolverlos mediante suposiciones.

Prueba 2: un cálculo con una resultado conocido

Elige un pequeño ejemplo que puedas verificar tú mismo. Supongamos que un equipo planifica cuatro sesiones con ocho participantes cada una y luego cancela una sesión. El total restante es de 24 plazas de participantes, no necesariamente 24 personas distintas. Esa distinción constituye una comprobación útil del razonamiento.

Pide a cada modelo que muestre su aritmética y que indique qué cuentan los números. Compara tanto el cálculo como la interpretación. Para trabajos importantes, verifique la aritmética de forma independiente; una explicación detallada aún puede contener un error.

Un equipo programa cuatro sesiones con ocho plazas de participantes en cada una. Se cancela una sesión. ¿Cuántas plazas quedan? ¿Eso establece el número de personas distintas? Muestre el cálculo y explique lo que no se puede inferir.

Prueba 3: explicar una función sin inventar un comportamiento

Proporcione la misma función corta y solicite el resultado de una entrada normal y un caso extremo. Primero calcule los resultados esperados y luego compare las explicaciones.

Comprueba si un modelo confunde lo que realmente hace el código con lo que debería hacer. Una revisión útil mantiene separados el comportamiento observado, el error sospechoso y el cambio sugerido.

Explica esta función: [código]. Para las entradas [caso normal] y [caso límite], rastree los pasos y el resultado esperado. Separe el comportamiento real de los posibles errores. No pretendas haberlo ejecutado. Indique cualquier suposición sobre el lenguaje de programación o el tiempo de ejecución.

Elige un modelo para un rol

Utilice la compatibilidad de entrada como primer filtro, luego compare afirmaciones no respaldadas, restricciones omitidas y tiempo de corrección en las mismas tareas de texto. Conserve las respuestas originales para poder probar una actualización del modelo posterior con los mismos ejemplos.

El punto de referencia del modelo de un proveedor no es automáticamente una medida de GO AI. Las herramientas, las indicaciones y la configuración del servicio afectan la experiencia. No hemos ejecutado un punto de referencia controlado DeepSeek versus Kimi para este artículo; Los ejercicios son material de evaluación reutilizable.

Preguntas comunes

Fuentes y alcance

• DeepSeek: model details
• Moonshot AI: Kimi K3