MiniMax M3 和 DeepSeek V4 Pro 在品質上已經相當接近，因此對大多數團隊來說，決定因素是成本——而成本會隨著你的工作負載在輸入與輸出 tokens 之間如何分配而改變。M3 的輸入較便宜，DeepSeek V4 Pro 的輸出較便宜，所以「較便宜」的模型會隨你的使用模式而變化。M3 也能讀取圖片和影片；V4 Pro 則僅支援文字。這篇比較會先從價格計算開始，因為這是大多數一對一比較常跳過的部分，接著再說明能力與速度在哪些地方分出勝負。
沒有人計算的成本損益兩平點
兩者都是開放權重的 Mixture-of-Experts 模型，具有 1M token 的上下文，並以每百萬 token 計價。標價（已於 2026 年 7 月 13 日核實）在交易雙方講述了截然相反的故事：
MiniMax M3 | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
輸入 / 1M | $0.30 | $0.43 |
輸出 / 1M | $1.20 (promo; $2.40 standard) | $0.87 |
快取輸入 / 1M | ~$0.06 | ~$0.0036 |
M3 在輸入方面勝出，V4 Pro 在輸出方面勝出。因此，哪個更便宜取決於你的輸出占比——也就是在你的總 token 中，由系統生成而非送入的那一部分比例。
這個數學相當簡單，可以自己驗算。對於輸出占比 x（0 到 1），每百萬總 token 成本為 M3 = 0.30(1 − x) + 1.20x，而 V4 Pro = 0.43(1 − x) + 0.87x；將兩者設為相等後可得兩條線在 x ≈ 0.28 處交叉。低於這個值——也就是輸入量較重的工作負載——M3 較便宜；高於這個值，則是 V4 Pro 較便宜。實際上：
輸入量較大（M3 勝出）：檢索增強生成、長文件分析、將大量上下文塞入以取得簡短答案的 agent 迴圈。這些情況下通常輸出只佔 10–20%。M3 的呼叫成本更低。
輸出量較大（V4 Pro 勝出）：內容生成、長篇撰寫、冗長的推理過程。當生成內容超過約四分之一的 token 時，V4 Pro 就會勝出。
價格計算變動之處
有兩個注意事項可能會影響損益平衡點：
Prompt caching 明顯有利於 DeepSeek。 其快取輸入每百萬 token 約 $0.0036，而 M3 約為 $0.06——大約便宜 16 倍。若你在多次呼叫中重複使用相同的長上下文（固定的 system prompt、已快取的 codebase、RAG corpus），DeepSeek 的快取定價可能會讓原本偏向 M3 的、輸入量很大的工作負載重新倒向它。具體來說：一個 RAG 服務若每次回傳 2K token 的答案都送出一段已快取的 100K-token 上下文，DeepSeek 大約每次收費 $0.0036 × 0.1 + $0.87 × 0.002 ≈ $0.0021，而 M3 則是 $0.06 × 0.1 + $1.20 × 0.002 ≈ $0.0084——在 M3 上大約貴 4 倍，完全是因為 cache rate。以 cache 為主的 RAG，是 V4 Pro 在輸入量很大的情況下反而更便宜的唯一案例。
M3 的輸出價格為促銷價。 $1.20 的輸出費率是促銷價；標準費率為 $2.40，這會讓損益平衡點大幅降低，並使 V4 Pro 對於幾乎任何有實際生成需求的工作負載都更便宜。請依您實際會被收費的費率來計算，不要依促銷價。
速度也有其另一面。M3 的生成速度約為 45 tokens/sec，而 V4 Pro 約為 21，幾乎快了 2 倍。對於互動式或對延遲敏感的產品來說，這樣的吞吐量可能比每個 token 的折扣更有價值，而且也能降低你需要配置的並發量。
超越價格：能力、速度、模態
只有當兩個模型都達到您的品質標準時，成本才有意義。它們在這裡的差異，往往被價格表所掩蓋。
編碼基準測試。 M3 在 SWE-Bench Pro 上報告為 59.0%，在 LiveCodeBench 上為 93.5%；V4 Pro 在 SWE-Bench Pro 上約為 52–55%。有一個注意事項與信任有關：M3 的數據由供應商報告，而 V4 Pro 的數據則往往經過獨立驗證。M3 在紙面上看起來更強，但「供應商報告 vs 獨立驗證」正是你在正式採用前，會想先用自己的任務去測試的差距。
規模與效率。 V4 Pro 大得多——總參數達 1.6T（啟用 49B），相較之下 M3 為總參數 428B（啟用 23B）。M3 在程式碼能力上得分更高，且只啟用一半的參數，這代表更高的效率，這也是其每個 token 的定價能低到如此程度的部分原因。
模態。 M3 原生支援多模態：它可同時接收圖片與影片輸入，以及文字。V4 Pro 僅支援文字。如果你的流程會處理螢幕截圖、以圖片形式呈現的文件或影片畫面，這就不是平手判定的因素——這是整個決策的核心。
生態系。 DeepSeek 是較成熟的部署選項，約可在 14 個推理供應商上使用；M3 上線時可用的供應商少得多。如果你重視供應商冗餘或尋找最便宜的主機，那麼 V4 Pro 目前更具優勢。兩者都發布了開放權重——M3 的權重在 Hugging Face 上，而 DeepSeek 則透過其官方管道和合作主機提供 V4 Pro——不過，無論哪一個，要進行大規模自架都需要 multi-GPU 硬體。
依工作負載選擇哪一個
若您的工作負載偏重輸入，請選擇 MiniMax M3，例如 RAG、長上下文分析、代理編排；如果您需要圖像或影片輸入，或是重視生成速度，也適合選擇它。當您想要的是一個強大的單一模型，而不是四處比價挑選供應商時，它也是更簡單的選擇。
若您的工作負載偏重輸出，請選擇 DeepSeek V4 Pro，如果您依賴 prompt caching 來處理重複上下文、希望使用經獨立驗證的 benchmark 分數，或重視成熟的多供應商生態系，它也很適合。若您希望在較簡單的任務上享有 DeepSeek 的成本優勢，它較輕量的 V4 Flash 級別（總計 284B，啟用 13B）也值得一看。
對大多數團隊來說，誠實的答案是依任務分流：輸入量大且多模態的工作交給 M3，輸出量大且快取量大的工作交給 V4 Pro。兩者都不是絕對的贏家。
下一步是什麼
MiniMax 並沒有停下腳步：報導指出，將有一款大得多的後繼機型；據傳 MiniMax M3 Pro 的參數量將達到 2.7 兆，並預計於 2026 年第三季推出。如果它以開放權重發布，上述比較就會重新定義——一款 2.7T 的 M3 Pro 會鎖定與 V4 Pro 不同的級別。目前，M3 和 V4 Pro 都是你今天就能呼叫的已發布模型。
常見問題
MiniMax M3 比 DeepSeek V4 Pro 更便宜嗎？
這取決於您的輸出占比。M3 的輸入較便宜（每 100 萬為 $0.30 vs $0.43），而 DeepSeek 的輸出較便宜（$0.87 vs $1.20）。它們在大約 28% 的輸出占比時達到損益平衡；低於此比例時 M3 較便宜，高於此比例時則是 V4 Pro 較便宜。
哪個更適合寫程式？
M3 的程式編碼基準測試成績更高（59.0% SWE-Bench Pro 對比約 52–55%），但它的分數是由供應商自行回報，而 V4 Pro 的則經過獨立驗證。請先在你自己的儲存庫上測試兩者，再做決定。
DeepSeek V4 Pro 有多少參數？
總計 1.6 兆，且每個 token 有 490 億個活躍參數；相比之下，M3 總計為 4280 億，活躍參數為 230 億。V4 Pro 規模大得多；M3 的參數效率更高。
DeepSeek V4 Pro 是否支援圖片或影片？
不。V4 Pro 只支援文字。MiniMax M3 原生支援多模態，並可接受圖片和影片輸入。
這兩個模型都是免費且開放原始碼的嗎？
兩者都發布可下載的開放權重，但它們的授權條款不同——M3 遵循 MiniMax 的 M2.7 條款，預設為非商業用途，因此在商業部署前請先確認各模型的授權。「開放權重」表示可下載，並不代表自動不受限制。