DeepSeek V3 (Dec '24) বনাম Kimi K2.7 Code
অর্থের জন্য কোনটি ভাল: DeepSeek V3 (Dec '24) DeepSeek দ্বারা বা Kimi K2.7 Code Kimi দ্বারা? বুদ্ধিমত্তা, মোট বেঞ্চমার্ক খরচ, এবং Artificial Analysis এবং অন্যান্য উত্স থেকে শেষ থেকে শেষ সময়, স্ন্যাপশট 2026-09-09।
ট্রেড-অফ
DeepSeekDeepSeek V3 (Dec '24)ফ্রন্টিয়ারের বাইরে
- দক্ষতার স্কোর (Intelligence Index)
- 8.50
- বেঞ্চমার্কের খরচ (USD)
- $25.4
- দক্ষতার স্কোর (Intelligence Index)
- 26.30
- বেঞ্চমার্কের খরচ (USD)
- $993
এই মডেল পরিবারের নামের প্রচলিত বানান: ডিপসিক / ডিপ সিক / কিমি।
ফলাফল
আপনার বাজেটের ওপর নির্ভর করে
Kimi K2.7 Code 17.8 পয়েন্ট বেশি পায় (26.3 বনাম 8.5), কিন্তু বেঞ্চমার্ক চালাতে খরচ 39× বেশি ($993 বনাম $25.4; খরচের শ্রেণি প্রিমিয়াম বনাম সাশ্রয়ী)। একই বাজেটে এরা বিকল্প নয়: 8.5-এর বেশি বুদ্ধিমত্তা দরকার হলে Kimi K2.7 Code বেছে নিন, আর 8.5 যথেষ্ট হলে DeepSeek V3 (Dec '24)।
| মাপকাঠি | DeepSeek V3 (Dec '24) | Kimi K2.7 Code | পার্থক্য |
|---|---|---|---|
| বুদ্ধিমত্তা (উচ্চ হলে ভালো) | 8.5 | 26.3 | +209.4% Kimi K2.7 Code 3.1 গুণ বেশি বুদ্ধিমান |
| AA-এর মোট খরচ (কম হলে ভালো) | $25.37 | $992.88 | +3813.6% Kimi K2.7 Code 39 গুণ বেশি ব্যয়বহুল |
| এন্ড-টু-এন্ড সময় (নিম্ন হলে ভালো) | তথ্য নেই | 41.22s | — তুলনা করা যায় না |
| প্রতি 1M টোকেনের মূল্য (ইন/আউট) | $0.32 / $0.89 | $0.95 / $4.00 | |
| ইনপুটের ধরন | তথ্য নেই | তথ্য নেই |
Kimi K2.7 Code বনাম DeepSeek V3 (Dec '24): বুদ্ধিমত্তা 209.4% বেশি, AA বেঞ্চমার্ক চালানোর খরচ 3813.6% বেশি, এবং মোট সময়ের তথ্য অসম্পূর্ণ।
আজকের Pareto frontier
সেরা মূল্যের মডেলগুলোর সঙ্গে তুলনা
- DeepSeek V3 (Dec '24) ফ্রন্টিয়ারের বাইরে: একই বা কম খরচে, Granite 4.2 3B $14.9 এর জন্য 9.10 স্কোর।
- Kimi K2.7 Code ফ্রন্টিয়ারের বাইরে: একই বা কম খরচে, GLM-5.3-Flash $280 এর জন্য 41.90 স্কোর।
DeepSeek V3 (Dec '24)Kimi K2.7 Codeআজকের Pareto frontierডাউনলোডযোগ্য ওয়েটের ফ্রন্টিয়ার (open-weights frontier)অন্য সব মডেল
সরাসরি তুলনা
অন্য কিছু তুলনা করুন
এজেন্ট:
Accept: text/markdown or ?format=md এই পৃষ্ঠাটি Markdown হিসাবে ফেরত দেয়। JSON: /api/v1/compare/deepseek-v3/kimi-k2-7-code · Markdown: /api/v1/compare/deepseek-v3/kimi-k2-7-code?format=md · llms.txt · এজেন্ট দক্ষতা