MODÈLES IA / COMPARAISON
DeepSeek V4 Pro vs Kimi K3 : texte, images et raisonnement
Besoin d'analyser un rapport, d'expliquer du code ou de lire une capture d'écran ? DeepSeek V4 Pro et Kimi K3 diffèrent d'une manière qui affecte votre première étape : le type de matériel qu'ils peuvent lire. Commencez ici avant de comparer leurs réponses.
| Question | DeepSeek V4 Pro | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Référence du fournisseur | Liste DeepSeek V4 Pro API | Référentiel Moonshot AI Kimi K3 |
| Compréhension des images | Non pris en charge dans la liste Pro API citée | Vision native documentée |
| Tâche texte à comparer | Extraire les preuves et vérifier les calculs | Extraire les preuves et vérifier les calculs |
| Nom dans GO AI Web | DeepSeek | Kimi |
Commencez par les données à analyser
DeepSeek répertorie les modes de réflexion et de non-réflexion pour V4 Pro et marque la vision comme non prise en charge. Moonshot décrit Kimi K3 comme un modèle avec une compréhension visuelle native. Ces faits aident à sélectionner une tâche compatible, mais ils n'établissent pas laquelle donne la réponse la plus précise à vos documents.
Si votre source est une capture d'écran, utilisez une interface qui prend en charge la saisie d'image pour le modèle sélectionné. Si vous convertissez la capture d'écran en texte, inspectez d'abord la transcription : un signe moins ou une colonne de tableau manquant peut modifier la réponse avant le début de l'un ou l'autre des modèles.
Test 1 : extraire les affirmations avec leurs sources
Utilisez un court rapport contenant à la fois des faits confirmés et des prévisions. Demandez un tableau des affirmations, des preuves exactes et des incertitudes. Rejetez les affirmations qui n’ont aucun support dans le texte fourni.
N'attribuez pas de points uniquement pour avoir produit de nombreuses lignes. Une réponse qui extrait six faits corrects peut être plus utile que douze lignes contenant des suppositions. Vérifiez si les qualifications telles que « attendu » et « sous réserve d'approbation » survivent.
Lis uniquement ce rapport : [texte]. Crée un tableau avec chaque affirmation, la citation exacte qui l’étaye et son statut : confirmée, prévision ou information incertaine. N’utilise aucune connaissance extérieure. Liste ensuite les contradictions et les informations manquantes sans combler les lacunes par des suppositions.Test 2 : un calcul avec un corrigé
Choisissez un petit exemple que vous pouvez vérifier vous-même. Supposons qu'une équipe planifie quatre sessions avec huit participants chacune, puis annule une session. Le total restant est de 24 places de participants, pas nécessairement 24 personnes différentes. Cette distinction constitue une vérification utile du raisonnement.
Demandez à chaque modèle de montrer son arithmétique et d'indiquer ce que comptent les nombres. Comparez à la fois le calcul et l’interprétation. Pour les travaux importants, vérifiez les arithmétiques de manière indépendante ; une explication détaillée peut toujours contenir une erreur.
Une équipe programme quatre sessions avec huit places de participants dans chacune. Une séance est annulée. Combien de places reste-t-il ? Est-ce que cela établit le nombre de personnes différentes ? Montrez le calcul et expliquez ce qui ne peut pas être déduit.Test 3 : expliquer une fonction sans inventer de comportement
Fournissez la même fonction courte et demandez le résultat d'une entrée normale et d'un cas limite. Déterminez d’abord les résultats attendus, puis comparez les explications.
Vérifiez si un modèle confond ce que le code fait réellement avec ce qu'il devrait faire. Un examen utile permet de séparer le comportement observé, le bug suspecté et la modification suggérée.
Expliquez cette fonction : [code]. Pour les entrées [cas normal] et [cas limite], tracez les étapes et le résultat attendu. Séparez le comportement réel des bogues possibles. Ne prétendez pas l’avoir exécuté. Énoncez toute hypothèse concernant le langage de programmation ou le runtime.Choisissez un modèle pour un rôle
Utilisez la compatibilité d'entrée comme premier filtre, puis comparez les affirmations non étayées, les contraintes manquées et le temps de correction sur les mêmes tâches de texte. Conservez les réponses originales afin qu'une mise à jour ultérieure du modèle puisse être testée sur les mêmes exemples.
Le modèle de référence d'un fournisseur n'est pas automatiquement une mesure de GO AI. Les outils, les prompts et les paramètres de service affectent l'expérience. Nous n'avons pas exécuté de test de référence contrôlé DeepSeek-versus-Kimi pour cet article ; les exercices sont du matériel d’évaluation réutilisable.
Questions courantes
Dois-je donner une capture d'écran aux deux modèles ?
Pas pour une comparaison juste texte-tâche. La liste V4 Pro API citée ne prend pas en charge la vision. Utilisez du texte vérifié pour les deux ou évaluez la compréhension de l’image séparément.
Quel modèle a gagné ces tests ?
Aucun résultat n'est revendiqué ici. Il s’agit d’instructions de test et non de sorties de modèle enregistrées.