AionLabs: Aion-2.0 lawan DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

AionLabs: Aion-2.0 adalah model teks dari AionLabs, dirilis pada 2026-02-23. DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus adalah model teks dari DeepSeek, dirilis pada 2025-09-22. Keduanya berada di kategori teks, jadi tidak ada yang menerima gambar, audio, atau input non-teks lainnya, dan tidak ada yang mengembalikan apa pun selain teks. Jika pipeline Anda perlu mengirim tangkapan layar atau halaman PDF sebagai gambar, tidak ada dari keduanya yang merupakan pilihan yang tepat dan Anda harus mencari di tempat lain dalam katalog.

Pemisahan yang paling jelas adalah konteks. DeepSeek V3.1 Terminus membawa jendela konteks 163840 token, sedangkan Aion-2.0 membawa 131072. Keduanya cukup besar untuk dokumen panjang, tetapi model DeepSeek memberi Anda ruang sekitar seperempat lebih banyak sebelum Anda harus mulai memotong atau membagi. Pada parameter, keduanya tumpang tindih secara signifikan: keduanya mengekspos include_reasoning, reasoning, max_tokens, response_format, temperature, tool_choice, tools, dan top_p, sehingga pemanggilan fungsi dan output bergaya penalaran tersedia di kedua sisi. DeepSeek melangkah lebih jauh dengan frequency_penalty, stop, structured_outputs, top_k, dan top_p, yang berarti hanya model ini dari keduanya yang mendukung structured outputs sebagai fitur tersendiri. Jika Anda mengandalkan skema JSON yang ketat yang ditegakkan oleh API alih-alih oleh susunan prompt, perbedaan itu penting. Tidak ada model yang ditandai sebagai satu-satunya yang memiliki tools atau satu-satunya yang memiliki reasoning, jadi anggap keduanya seri.

Untuk pekerjaan sehari-hari, pilihan biasanya bermuara pada anggaran dan konteks. DeepSeek V3.1 Terminus lebih murah dari keduanya baik pada input maupun output, dan juga memiliki jendela konteks yang lebih besar, jadi untuk pekerjaan batch bervolume tinggi, prompt retrieval-augmented yang panjang, atau apa pun di mana Anda membayar per token dalam skala besar, ini adalah default yang jelas. Aion-2.0 lebih cocok ketika Anda secara spesifik menginginkan apa yang ditawarkan AionLabs sebagai keluarga model, atau ketika Anda sudah merutekan model AionLabs lainnya dan menginginkan perilaku yang konsisten di seluruh stack Anda. Karena keduanya berdekatan dalam penggunaan tool dan dukungan penalaran, tidak ada argumen kemampuan yang kuat yang memaksa Anda ke Aion-2.0 untuk beban kerja bergaya agen; keputusannya sebagian besar adalah harga, konteks, dan preferensi penyedia.

Memanggil salah satu dari keduanya melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena gateway berbicara dalam format chat completions yang kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien Anda ke base URL api14, mengirim array messages Anda yang biasa, dan mengatur bidang model ke "aion-labs/aion-2.0" atau "deepseek/deepseek-v3.1-terminus". Semua hal lain dalam body permintaan tetap seperti adanya: system prompt yang sama, array tools yang sama, temperature yang sama. Beralih antara keduanya adalah perubahan satu baris pada model id, yang membuatnya murah untuk A/B prompt terhadap keduanya dan membandingkan output pada data Anda sendiri alih-alih pada tabel benchmark orang lain.

Masih ada alasan untuk Aion-2.0 meskipun DeepSeek lebih murah dan memiliki lebih banyak konteks. Jika tim Anda telah menstandarkan pada AionLabs, atau jika Anda sudah menyetel prompt dan harness evaluasi terhadap Aion-2.0 dan tidak ingin memvalidasi ulang, tetap bertahan adalah hal yang wajar. Kumpulan parameternya cukup dekat sehingga sebagian besar prompt akan porting tanpa pengeditan, tetapi "sebagian besar" bukan "semua", dan menguji ulang pemanggilan tool serta parsing output terstruktur adalah pekerjaan nyata. Pilih DeepSeek V3.1 Terminus ketika biaya dan konteks mendominasi; pilih Aion-2.0 ketika konsistensi penyedia atau penyetelan yang sudah ada mendominasi.