MiniMax M3 e DeepSeek V4 Pro sono abbastanza vicini in termini di qualità, quindi il fattore decisivo per la maggior parte dei team è il costo — e il costo cambia a seconda di come il tuo carico di lavoro si divide tra token di input e di output. M3 ha un input più economico, DeepSeek V4 Pro un output più economico, quindi il modello "più economico" cambia in base al tuo modello di utilizzo. M3 legge anche immagini e video; V4 Pro è solo testo. Questo confronto parte prima dai calcoli dei prezzi, perché è l'aspetto che la maggior parte dei confronti testa a testa tralascia, e poi copre i casi in cui capacità e velocità fanno pendere l'ago della bilancia.
Il pareggio dei costi che nessuno calcola
Entrambi sono modelli Mixture-of-Experts con pesi aperti e contesto da 1M di token, prezzati per milione di token. I prezzi di listino (verificati il 13 luglio 2026) raccontano storie opposte su ciascun lato della transazione:
MiniMax M3 | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
Input / 1M | $0.30 | $0.43 |
Output / 1M | $1.20 (promo; $2.40 standard) | $0.87 |
Input memorizzato nella cache / 1M | ~$0.06 | ~$0.0036 |
M3 vince sull'input, V4 Pro vince sull'output. Quindi quale sia più economico dipende dalla tua quota di output — la frazione dei tuoi token totali che viene generata anziché inviata in input.
La matematica è abbastanza semplice da verificare da soli. Per output condividi x (da 0 a 1), il costo per milione di token totali è M3 = 0.30(1 − x) + 1.20x e V4 Pro = 0.43(1 − x) + 0.87x; impostandoli uguali, le linee si incrociano a x ≈ 0.28. Al di sotto di questo valore — carichi con prevalenza di input — M3 è più economico. Al di sopra, lo è V4 Pro. In pratica:
Input-heavy (M3 wins): generazione aumentata dal retrieval, analisi di documenti lunghi, cicli di agenti che inseriscono un contesto ampio per risposte brevi. Questi spesso hanno un output del 10–20%. M3 è la chiamata più economica.
Output-heavy (V4 Pro wins): generazione di contenuti, stesura di testi lunghi, trace di ragionamento verbose. Una volta che la generazione supera circa un quarto dei tuoi token, V4 Pro prende il vantaggio.
Dove cambia il calcolo del prezzo
Due avvertenze possono spostare il punto di pareggio:
La cache dei prompt favorisce DeepSeek, eccome. Il suo input in cache costa circa $0.0036 per milione contro gli ~$0.06 di M3 — all'incirca 16× meno. Se riutilizzi lo stesso lungo contesto in molte chiamate (un system prompt fisso, una codebase in cache, un corpus RAG), il prezzo della cache di DeepSeek può ribaltare a suo favore un carico di lavoro altrimenti orientato agli input e favorevole a M3. In concreto: un servizio RAG che invia un contesto in cache da 100K token con ogni risposta da 2K token paga a DeepSeek circa $0.0036 × 0.1 + $0.87 × 0.002 ≈ $0.0021 per chiamata, contro $0.06 × 0.1 + $1.20 × 0.002 ≈ $0.0084 di M3 — circa 4× in più su M3, interamente a causa della tariffa della cache. Il RAG con molta cache è l'unico caso orientato agli input in cui V4 Pro è la chiamata più economica.
Il prezzo di output di M3 è promozionale. La tariffa di output di $1.20 è una promozione; la tariffa standard è $2.40, il che abbasserebbe di molto il punto di pareggio e renderebbe V4 Pro più economico per quasi qualsiasi carico di lavoro con una generazione significativa. Calcolalo in base alla tariffa che ti verrà effettivamente addebitata, non alla promozione.
La velocità va anche nell'altra direzione. M3 genera a circa 45 token/sec contro circa 21 di V4 Pro — quasi 2× più veloce. Per prodotti interattivi o sensibili alla latenza, quel throughput può valere più di uno sconto per token e riduce la concorrenza che devi mettere a disposizione.
Oltre il prezzo: capacità, velocità, modalità
Il costo conta solo se entrambi i modelli superano il tuo livello di qualità. Qui divergono in modi che una tabella dei prezzi nasconde.
Benchmark di coding. M3 riporta il 59,0% su SWE-Bench Pro e il 93,5% su LiveCodeBench; V4 Pro si colloca intorno al 52–55% su SWE-Bench Pro. Un avvertimento importante per la fiducia: i dati di M3 sono riportati dal vendor, mentre quelli di V4 Pro tendono a essere verificati in modo indipendente. M3 appare più forte sulla carta, ma "riportati dal vendor vs verificati in modo indipendente" è בדיוק il divario che vorresti testare sui tuoi task prima di impegnarti.
Dimensione vs efficienza. V4 Pro è molto più grande — 1,6T di parametri totali (49B attivi) contro i 428B totali di M3 (23B attivi). Il fatto che M3 ottenga un punteggio più alto nel coding attivando metà dei parametri è il risultato più efficiente, il che è in parte il motivo per cui il suo prezzo per token può scendere così tanto.
Modalità. M3 è nativamente multimodale: accetta input di immagini e video insieme al testo. V4 Pro è solo testo. Se la tua pipeline gestisce screenshot, documenti come immagini o frame video, questo non è un fattore secondario: è l'intera decisione.
Ecosistema. DeepSeek è l’opzione più matura da distribuire, disponibile su circa 14 provider di inference; M3 è stato lanciato con molti meno. Se per te contano la ridondanza del provider o la ricerca dell’host più economico, V4 Pro oggi ha un vantaggio. Entrambi pubblicano open weights — quelli di M3 sono su Hugging Face, e DeepSeek distribuisce V4 Pro tramite i propri canali e host partner — anche se l’auto-hosting su larga scala di uno dei due richiede hardware multi-GPU.
Quale scegliere, in base al carico di lavoro
Scegli MiniMax M3 se il tuo carico di lavoro è orientato all'input (RAG, analisi a lungo contesto, orchestrazione di agenti), se ti serve input di immagini o video, oppure se conta la velocità di generazione. È anche la scelta più semplice quando vuoi un solo modello potente invece di fare una ricerca tra i provider.
Scegli DeepSeek V4 Pro se il tuo carico di lavoro è orientato all'output, se fai affidamento sul prompt caching per contesti ripetuti, se vuoi punteggi di benchmark verificati in modo indipendente, oppure se apprezzi un ecosistema multi-provider maturo. Il suo tier più leggero V4 Flash (284B totali, 13B attivi) merita attenzione se vuoi l'economia di DeepSeek per attività più semplici.
Per la maggior parte dei team la risposta sincera è instradare in base al task: i job con molti input e multimodali a M3, i job con molti output e molta cache a V4 Pro. Nessuno dei due vince in assoluto.
Cosa c’è dopo
MiniMax non resta ferma: le indiscrezioni parlano di un successore molto più grande, con il presunto MiniMax M3 Pro che dovrebbe raggiungere 2,7 trilioni di parametri e uscire nel Q3 2026. Se arrivasse con pesi aperti, il confronto sopra si azzera: un M3 Pro da 2,7T sarebbe destinato a una fascia diversa rispetto a V4 Pro. Per ora, sia M3 sia V4 Pro sono modelli già disponibili che puoi usare oggi.
FAQ
MiniMax M3 è più economico di DeepSeek V4 Pro?
Dipende dalla tua quota di output. M3 ha un input più economico ($0.30 contro $0.43 per 1M) e DeepSeek un output più economico ($0.87 contro $1.20). Pareggiano a circa il 28% di output; al di sotto di questa soglia M3 è più economico, al di sopra lo è V4 Pro.
Qual è meglio per programmare?
M3 segnala benchmark di coding più alti (59.0% SWE-Bench Pro vs ~52–55%), ma i suoi punteggi sono riportati dal fornitore mentre quelli di V4 Pro sono verificati in modo indipendente. Provali entrambi sul tuo repository prima di decidere.
Quanti parametri ha DeepSeek V4 Pro?
1,6 trilioni totali con 49B attivi per token, rispetto ai 428B totali di M3 e 23B attivi. V4 Pro è molto più grande; M3 è più efficiente in termini di parametri.
DeepSeek V4 Pro supporta immagini o video?
No. V4 Pro è solo testo. MiniMax M3 è nativamente multimodale e accetta input di immagini e video.
Sono entrambi i modelli gratuiti e open source?
Entrambi pubblicano pesi aperti scaricabili, ma le loro licenze differiscono — M3 segue i termini di M2.7 di MiniMax, che per impostazione predefinita prevedono un uso non commerciale, quindi verifica la licenza di ciascun modello prima di un deployment commerciale. "Open weight" significa scaricabile, non automaticamente senza restrizioni.