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DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) vs. kimi-k2.5-thinking
DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) und kimi-k2.5-thinking liegen in der Arena etwa gleichauf (1451 vs. 1445): In einer blinden Abstimmung gewinnt jedes in etwa der Hälfte der Fälle.
DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813)1451Arena-Chat · Platz 49 von 416
kimi-k2.5-thinking1445Arena-Chat · Platz 62 von 416
Arena-Wertungen nach Kategorie
| Kategorie | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | kimi-k2.5-thinking | Vorn |
|---|---|---|---|
| Chat | 1451 | 1445 | etwa gleichauf |
Wertungen aus blinden Abstimmungen von Menschen in der Arena. Ein Abstand unter 10 Punkten ist zu klein für eine Aussage.
Größe und wo du sie kostenlos nutzen kannst
| DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | kimi-k2.5-thinking | |
|---|---|---|
| Entwickelt von | deepseek | moonshot |
| Größe | 1598.8 B (75.6 B aktiv) | nicht öffentlich |
| 4-Bit-Download | 970 GB | — |
| Kostenlos nutzen | herunterladen und zu Hause ausführen · MIT-Lizenz | Modifizierte MIT-Lizenz |
Geschwindigkeit zu Hause
| Hardware | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | kimi-k2.5-thinking |
|---|---|---|
| RTX 3090 | passt nicht | nur online |
| RTX 4090 | passt nicht | nur online |
| RTX 5090 | passt nicht | nur online |
| RX 7900 XTX | passt nicht | nur online |
| Mac M4 Max 128 GB | passt nicht | nur online |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | passt nicht | nur online |
Schätzungen bei 4-Bit mit 8K Kontext, 64 GB System-RAM zum Auslagern, kalibriert an 44 echten llama.cpp-Tests.
Probier sie selbst aus
Stelle beiden dieselbe Frage nebeneinander unter Ausprobieren & vergleichen oder stimme in der Free Arena blind zwischen kostenlosen Modellen ab.
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