DeepSeek V4 Pro vs Kimi K3: testo, immagini e ragionamento

Inizia con l'input, non con una classifica

DeepSeek elenca le modalità di pensiero e non pensiero per V4 Pro e contrassegna la visione come non supportata. Moonshot descrive Kimi K3 come un modello con comprensione visiva nativa. Questi fatti aiutano a selezionare un'attività compatibile, ma non stabiliscono quale fornisce la risposta più accurata ai tuoi documenti.

Se la tua fonte è uno screenshot, utilizza un'interfaccia che supporti l'input di immagini per il modello selezionato. Se converti lo screenshot in testo, controlla prima la trascrizione: un segno meno o una colonna della tabella mancante può modificare la risposta prima che inizi uno dei modelli.

DeepSeek: model details · Moonshot AI: Kimi K3

Test 1: estrarre le affermazioni con prove

Utilizzare un breve rapporto contenente sia fatti confermati che previsioni. Richiedi una tabella delle affermazioni, delle prove esatte e delle incertezze. Rifiutare le affermazioni che non hanno supporto nel testo fornito.

Non assegnare punti solo per aver prodotto molte righe. Una risposta che estrae sei fatti corretti può essere più utile di dodici righe contenenti ipotesi. Controlla se sopravvivono qualificazioni come “previsto” e “soggetto ad approvazione”.

Leggi soltanto questo rapporto: [testo]. Crea una tabella con ogni affermazione, la citazione testuale che la sostiene e il relativo stato: confermata, previsione o informazione incerta. Non usare conoscenze esterne. Elenca poi contraddizioni e informazioni mancanti, senza colmare le lacune con supposizioni.

Test 2: un calcolo con una chiave di risposta

Scegli un piccolo esempio che puoi verificare tu stesso. Supponiamo che un team pianifichi quattro sessioni con otto partecipanti ciascuna, quindi annulli una sessione. Il totale rimanente è di 24 posti partecipanti, non necessariamente 24 persone diverse. Questa distinzione costituisce un utile controllo del ragionamento.

Chiedi a ciascun modello di mostrare i suoi calcoli e di indicare cosa contano i numeri. Confronta sia il calcolo che l'interpretazione. Per lavori importanti, verifica l'aritmetica in modo indipendente; una spiegazione dettagliata può ancora contenere un errore.

Una squadra programma quattro sessioni con otto posti partecipanti ciascuna. Una sessione è annullata. Quanti posti rimangono? Ciò stabilisce il numero di persone diverse? Mostrare il calcolo e spiegare cosa non si può dedurre.

Test 3: spiegare una funzione senza inventare comportamenti

Fornisci la stessa breve funzione e chiedi il risultato di un input normale e di un caso limite. Elaborare prima i risultati attesi, quindi confrontare le spiegazioni.

Controlla se un modello confonde ciò che fa effettivamente il codice con ciò che dovrebbe fare. Una revisione utile mantiene separati il comportamento osservato, il bug sospetto e la modifica suggerita.

Spiega questa funzione: [codice]. Per gli input [caso normale] e [caso limite], tracciare i passaggi e l'output previsto. Separare il comportamento reale dai possibili bug. Non pretendere di averlo eseguito. Dichiarare qualsiasi presupposto sul linguaggio di programmazione o sul runtime.

Scegli un modello per un ruolo

Utilizza la compatibilità di input come primo filtro, quindi confronta le affermazioni non supportate, i vincoli mancati e il tempo di correzione sulle stesse attività di testo. Conserva le risposte originali in modo che un successivo aggiornamento del modello possa essere testato rispetto agli stessi esempi.

Il benchmark del modello di un fornitore non è automaticamente una misurazione di GO AI. Strumenti, istruzioni e impostazioni del servizio influiscono sull'esperienza. Per questo articolo non abbiamo eseguito un benchmark controllato DeepSeek-versus-Kimi; gli esercizi costituiscono materiale di valutazione riutilizzabile.

Domande comuni

Fonti e ambito

• DeepSeek: model details
• Moonshot AI: Kimi K3