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DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) vs kimi-k2.5-thinking
DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) et kimi-k2.5-thinking sont à égalité sur Arena (1451 contre 1445) : lors d'un vote à l'aveugle, chacun l'emporte environ une fois sur deux.
DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813)1451Chat Arena · n°49 sur 416
kimi-k2.5-thinking1445Chat Arena · n°62 sur 416
Scores Arena par catégorie
| Catégorie | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | kimi-k2.5-thinking | En tête |
|---|---|---|---|
| Chat | 1451 | 1445 | à égalité |
Scores issus de votes humains à l'aveugle sur Arena. Un écart inférieur à 10 points est trop faible pour trancher.
Taille et où les utiliser gratuitement
| DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | kimi-k2.5-thinking | |
|---|---|---|
| Créé par | deepseek | moonshot |
| Taille | 1598.8 B (75.6 B actifs) | non public |
| Téléchargement en 4 bits | 970 GB | — |
| L'utiliser gratuitement | à télécharger et lancer chez vous · licence MIT | Licence MIT modifiée |
Vitesse en local
| Matériel | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | kimi-k2.5-thinking |
|---|---|---|
| RTX 3090 | ne tient pas | en ligne uniquement |
| RTX 4090 | ne tient pas | en ligne uniquement |
| RTX 5090 | ne tient pas | en ligne uniquement |
| RX 7900 XTX | ne tient pas | en ligne uniquement |
| Mac M4 Max 128 GB | ne tient pas | en ligne uniquement |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | ne tient pas | en ligne uniquement |
Estimations en 4 bits avec un contexte de 8K et 64 GB de RAM système pour le déchargement, calibrées sur 44 tests llama.cpp réels.
Essayez-les vous-même
Posez la même question aux deux côte à côte dans Essayer & comparer, ou votez à l'aveugle entre modèles gratuits dans Free Arena.
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