Model Comparison
8 minutes dakika okuma
Yapay Zekâ Analiz Ekibi

DeepSeek V3.1 Terminus vs Kimi K2-0905: 2025 Q4 için en doğru ajan motoru

Yayın takvimi ve hedef

DeepSeek, 22 Eylül 2025’te Terminus yamasını yayımlayarak çok dilli çıktıları ve kod/arama ajan şablonlarını güçlendirdi; mevcut web, uygulama ve API iş yükleri kesintisiz yararlanıyor. Moonshot AI, 5 Eylül 2025’te Kimi K2-0905’i piyasaya sürerek ajan tabanlı kodlama, ön yüz kalitesi ve uzatılmış bağlam penceresine odaklandı.

Mimari, bağlam ve dağıtım şekli

İki model de MoE kullanıyor ancak önceliklendirdikleri değerler farklı:

BoyutDeepSeek V3.1 TerminusKimi K2-0905
Toplam / aktif parametre685B / ~37B1T / 32B
Katman başına uzman9384’ten 8
Bağlam penceresi128K token256K token
Varsayılan modlarSwift (düşük gecikme) & Think (derin çıkarım)Araç ağırlıklı kodlamaya optimize tek profil
DağıtımMIT lisanslı ağırlıklar (Hugging Face, ModelScope)MIT türevi ağırlıklar + yönetilen API’ler

Terminus, Swift/Think ikilisini ve 128K pencereyi koruyarak hız ile çıkarımı dengelemeyi hedefliyor. K2-0905 ise 1T/32B yapısını koruyup pencereyi 256K’ya çıkararak tüm depo veya uzun tasarım briflerini hafızada tutabiliyor.

Benchmark’lar ve ajan istikrarı

Ağustos sürümüne kıyasla Terminus, ajan odaklı testlerde belirgin artış gösteriyor:

Benchmark (ajan konfigürasyonu)DeepSeek V3.1 (Ağu 2025)DeepSeek V3.1 TerminusKimi K2-0905
SWE-bench Multilingual54,557,855,9
SWE Verified66,068,469,2
Terminal-bench31,336,744,5
BrowseComp30,038,5yok
LiveCodeBench56,460,0 (başarı artışı)61,0

Bu artışlar, Terminus’un dil karışımını giderip ajan şablonlarını güçlendirdiğini doğruluyor. K2-0905 ise Terminal-bench ve SWE Verified’da liderliğini sürdürüyor; bu da tam yığın yazılım vizyonuyla örtüşüyor.

Fiyat tablosu (USD / 1M token, Eylül 2025)

KanalGirdi (cache hit)Girdi (cache miss)Çıktı
DeepSeek API (5 Eylül sonrası)$0,07$0,27$1,10
Novita serverless K2-0905$0,60$2,50
Groq barındırılan K2-0905$1,00$3,00
LangDB gateway K2-0905$0,49$1,99

DeepSeek, 5 Eylül 2025’te Terminus/Swift/Think için tek fiyatlandırma tablosuna geçti. Kimi’nin maliyeti ise dağıtıcıya göre değişiyor: Novita ($0,60/$2,50), Groq ($1,00/$3,00) ve LangDB ($0,49/$1,99).

Ekosistem ve dağıtım notları

  • Self-hosting: Terminus, MIT lisanslı BF16/FP8/FP32 ağırlıklarıyla VPC veya on-prem ortamlara uygun.
  • Yönetilen hız: K2-0905, Groq/Novita/Kimi Cloud üzerinden 60–200+ token/s sunarak düşük gecikmeli ajanlar için operasyonu sadeleştiriyor.
  • Çok dilli dayanıklılık: Terminus, İngilizce-Çince karışmasını azaltarak manuel temizlik ihtiyacını düşürüyor.
  • Front-end kalitesi: Moonshot, K2-0905’in ürettiği React/Vue bileşenlerinin görsel ve yapısal kalitesine dikkat çekiyor.

Karar kontrol listesi

  1. Ana senaryo: Çok dilli kalite ve kontrol edilebilir dağıtım öncelikliyse Terminus; 256K bağlam veya terminal otomasyonu kritikse K2-0905.
  2. Hibrit orkestrasyon: Planlama için Terminus (Swift/Think), uzun kodlama döngüleri için Kimi kullanarak başarı oranını artırın.
  3. Maliyet yönetimi: DeepSeek’in sabit tarifesini Novita/Groq/LangDB seçenekleriyle kıyaslayın; fark 4 katı aşabilir.
  4. Yönetişim: Terminus tamamen kendi altyapınızda kalabilir; yönetilen Kimi operasyonu kolaylaştırsa da mevzuat ve veri yerleşimine dikkat edilmelidir.

Zamanlama, mimari, ölçütler ve maliyetleri birlikte ele alarak deepseek v3.1 terminus ve Kimi K2-0905’i 2025’in dördüncü çeyreğinde en fazla değer üretecekleri ajan katmanlarına yerleştirebilirsiniz.

İlgili Makaleler

Moonshot AI, Kimi K2.6'yı resmi olarak piyasaya sürdü; Code Preview dalını 12 saatlik özerk kodlama oturumları, 300 ajanlı sürüler ve tam yığın oluşturma için tasarlanmış genel kullanıma açık bir modele yükseltti. Ne değişti, ne anlama geliyor ve nasıl kullanılır.
Kimi K2.6 hakkındaki ilginç soru ne yaptığı değil — açıkça hangi tür modeli barındırmak için inşa edildiğidir. 12 saatlik çalışmaları, 300 ajanlı sürüleri ve bağlam sıkıştırıcıyı yük taşıyan altyapı olarak ele aldığınızda K3'ün şekli görünür hale gelir.
13 Nisan 2026'da Moonshot AI, Kimi K2.6 Code Preview'ın beta test aşamasına girdiğini resmi olarak doğruladı. Bir trilyon parametreli MoE mimarisi üzerine inşa edilen bu yeni nesil model, kod üretimi ve ajan yeteneklerinde önemli iyileştirmeler sunuyor.