Uma comparação entre três modelos esparsos Mixture-of-Experts de pesos abertos — Kimi K3 da Moonshot AI, DeepSeek V4 Pro e GLM-5.2 da Zhipu AI — avalia suas capacidades, termos de licenciamento e custos de serviço para cargas de trabalho de codificação e agentes em horizontes longos.
- Kimi K3 (2.8T parâmetros) lidera o Índice de Inteligência do Artificial Analysis com uma pontuação de ~57, mas permanece apenas via API até 27 de julho de 2026.
- DeepSeek V4 Pro (1.6T parâmetros) possui licença MIT e é o líder em custo, a aproximadamente $0,04 por tarefa.
- GLM-5.2 (744B parâmetros) também possui licença MIT, pode ser auto-hospedado e é o mais rápido, com ~168 tokens/seg.
- Todos os três modelos suportam janelas de contexto de 1M de tokens, embora apenas DeepSeek e GLM tenham pesos baixáveis disponíveis no momento.
DeepSeek V4 Pro oferece o melhor custo-benefício para tarefas de codificação, com baixo custo e disponibilidade imediata, enquanto Kimi K3 fornece capacidade máxima a um preço premium. GLM-5.2 serve como uma opção equilibrada entre custo, velocidade e requisitos de auto-hospedagem.