Sebuah perbandingan tiga model Sparse Mixture-of-Experts berbobot terbuka—Kimi K3 dari Moonshot AI, DeepSeek V4 Pro, dan GLM-5.2 dari Zhipu AI—mengevaluasi kemampuan, ketentuan lisensi, dan biaya penyajian mereka untuk beban kerja pemrograman jangka panjang dan agen.

  • Kimi K3 (2.8T parameter) memimpin Artificial Analysis Intelligence Index dengan skor ~57 tetapi tetap hanya tersedia melalui API hingga 27 Juli 2026.
  • DeepSeek V4 Pro (1.6T parameter) berlisensi MIT dan menjadi pemimpin biaya pada sekitar $0,04 per tugas.
  • GLM-5.2 (744B parameter) juga berlisensi MIT, dapat di-host sendiri, dan tercepat pada ~168 tok/dtk.
  • Ketiga model tersebut mendukung jendela konteks 1M-token, meskipun hanya DeepSeek dan GLM yang memiliki bobot yang dapat diunduh saat ini.

DeepSeek V4 Pro menawarkan nilai terbaik untuk tugas pemrograman dengan biaya rendah dan ketersediaan segera, sementara Kimi K3 menyediakan kemampuan puncak dengan harga premium. GLM-5.2 berfungsi sebagai opsi seimbang antara biaya, kecepatan, dan persyaratan hosting sendiri.