MiniMax-M3 vs DeepSeek V4 Pro
Pilih yang mana
Pilih MiniMax M3 untuk agen yang merencanakan input yang sangat panjang, di mana MiniMax Sparse Attention menjaga konteks panjang tetap dapat dikerjakan. Pilih DeepSeek V4 Pro untuk pertanyaan matematika, STEM, dan yang padat pengetahuan, untuk output JSON, dan saat Anda ingin menonaktifkan fitur berpikir (thinking) untuk panggilan rutin. Keduanya adalah model teks dengan bobot terbuka (open-weight) yang mendukung pemanggilan alat (tool calling) dalam pengaturan ini, jadi keputusannya adalah antara perencanaan agen input panjang melawan kedalaman penalaran yang dapat dipilih dan output terstruktur.
Perbandingan harga
| MiniMax-M3 | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| Penyedia model | MiniMax | DeepSeek |
| Ketersediaan pengiriman | Tersedia | Tersedia |
| Jendela konteks | 1M | 1M |
| Output maksimal | 512K | 384K |
| Harga Official | Masukan$0.30per 1M tokenKeluaran$1.20per 1M token | Masukan$0.66per 1M tokenKeluaran$1.98per 1M token |
| Harga TokenLab | — | — |
| Performa model | Mengumpulkan data |
|
| Kapabilitas | Cache PromptPenggunaan tool | Mode JSONCache PromptPenggunaan tool |
Pilih MiniMax-M3 jika
- Agen Anda membaca input yang sangat panjang, seperti basis kode atau kumpulan dokumen yang besar, dan harus membuat perencanaan berdasarkan input tersebut.
- Anda menginginkan model yang dibangun berdasarkan dekomposisi tugas, pemanggilan alat, dan penalaran multi-langkah.
- Anda membandingkan rilis bobot terbuka seri M dan V4 sebelum memilih mana yang akan di-host sendiri.
Pilih DeepSeek V4 Pro jika
- Anda memerlukan respons dalam format JSON yang dapat diurai langsung oleh kode Anda.
- Tugas Anda adalah masalah matematika, STEM, atau debugging yang mendapat manfaat dari mode berpikir upaya maksimal.
- Anda ingin model yang sama menjawab perintah sederhana tanpa berpikir dan perintah sulit dengan berpikir.
Perbedaannya
| Aspek | MiniMax-M3 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| Input panjang | MiniMax Sparse Attention mengurangi komputasi per-token pada input yang sangat panjang dibandingkan dengan generasi M sebelumnya. | Konteks kelas jutaan token pada generasi V4, dengan V4 Pro yang lebih berat disetel untuk kedalaman daripada kecepatan. |
| Kontrol berpikir | Penalaran adalah bagian dari model, dan penalaran panjang pada input yang panjang membuat permintaan lebih lambat daripada model M2.x berkecepatan tinggi. | Mode berpikir dan non-berpikir, dengan upaya rendah, tinggi, dan maksimal dalam mode berpikir. |
| Desain agen | Menargetkan dekomposisi tugas otonom, pemanggilan alat, dan penalaran multi-langkah. | Menargetkan pengodean agen, dengan dukungan API Respons asli untuk agen bergaya Codex. |
| Output terstruktur | Pemanggilan alat didukung, tetapi output JSON yang diperiksa skemanya tidak tercantum. | Mendukung output JSON dan panggilan alat. |
| Pengetahuan dan penalaran | MiniMax berfokus pada pengodean, pekerjaan agen, dan tugas konteks panjang. | DeepSeek menyatakan pengetahuan dunianya hanya tertinggal dari Gemini 3.1 Pro dan menargetkannya untuk matematika dan STEM. |
Ringkasan
- MiniMax-M3: Masukan $0.30 / Keluaran $1.20 per 1M token; DeepSeek V4 Pro: Masukan $0.66 / Keluaran $1.98 per 1M token. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.
- MiniMax-M3 mendukung token output 1,4x lebih banyak
FAQ
Mana yang lebih baik untuk agen konteks panjang, MiniMax M3 atau DeepSeek V4 Pro?
MiniMax M3 dirancang untuk komputasi murah pada input yang sangat panjang dan perencanaan agen, jadi mulailah dari sana untuk agen konteks panjang. DeepSeek V4 Pro memberi Anda kedalaman penalaran lebih saat tugasnya sulit, bukan panjang.
Bisakah MiniMax M3 mengembalikan JSON terstruktur?
Output JSON yang diperiksa skemanya bukan bagian dari daftarnya. Jika kode Anda bergantung pada JSON yang dapat diurai, DeepSeek V4 Pro adalah pilihan yang lebih aman untuk langkah tersebut.
Apakah keduanya menerima gambar?
Keduanya digunakan di sini sebagai model teks. Untuk input gambar, pilih model yang mencantumkan dukungan visi dan gunakan kedua model ini untuk teks dan pekerjaan alat.
Apakah keduanya memiliki bobot terbuka?
Ya. MiniMax mendeskripsikan M3 sebagai bobot terbuka dan DeepSeek V4 Pro memiliki bobot terbuka, jadi keduanya dapat di-host sendiri di kemudian hari jika Anda tidak lagi menggunakan layanan host. Periksa lisensi masing-masing terlebih dahulu.
Mana yang lebih murah, MiniMax-M3 atau DeepSeek V4 Pro?
MiniMax-M3: Masukan $0.30 / Keluaran $1.20 per 1M token; DeepSeek V4 Pro: Masukan $0.66 / Keluaran $1.98 per 1M token. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.
Apa perbedaan utama antara MiniMax-M3 dan DeepSeek V4 Pro?
DeepSeek V4 Pro: Mode JSON
Sumber
Ditinjau 2 Okt 2026