Muse Spark vs Gemini 4 Argon: Harga Menjadi Dua Kali Lipat pada 1 Desember

Hampir setiap Muse Spark versus Gemini 4 Argon perbandingan yang dapat Anda temukan saat ini membandingkan $1,25 dengan $2,00 per juta token input, dan perbandingan itu kedaluwarsa dalam enam minggu. Halaman harga Google sendiri menetapkan harga Gemini 4 Argon pada $2,00 masuk dan $10,00 keluar dengan input cache sebesar $0,10 berdasarkan skema pengenalan "hingga 30 November 2026"; mulai 1 Desember 2026 model yang sama dicantumkan pada $4,00 masuk, $20,00 keluar, dan $0,20 cache. Keluarga Muse Spark milik Meta tidak bergeser dari $1,25 masuk dan $4,25 keluar di seluruh Muse Spark 1.1, 1.2, dan 1.3. Jadi pertanyaan menarik tentang pertarungan ini bukanlah model mana yang lebih pintar pada Oktober — melainkan bagaimana aritmetikanya pada tanggal satu Desember, dan apakah apa pun yang Anda bangun di atas Gemini 4 Argon bulan ini bertahan melewati tanggal itu.

Dua model, dua pola publikasi yang sangat berbeda

Gemini 4 Argon adalah model frontier terbaru Google dan tersedia secara umum pada 13 Oktober 2026 — entri changelog-nya hanya satu baris, dan dokumentasi developer-nya bertanggal minggu yang sama. Daftar Artificial Analysis memuat catatan rilis September 2026, yang kami baca sebagai asal pra-GA atau pratinjau ketimbang peluncuran kedua; kami tidak dapat menemukan pengumuman pratinjau resmi untuk mengonfirmasi hal itu, jadi tanggal GA-lah yang kami anggap solid. Halaman model Google menandainya sebagai "Stable".

Muse Spark 1.3 adalah checkpoint terkini dari lini Muse Spark milik Meta Superintelligence Labs, yang dirilis pada 2 September 2026, dengan tingkat penalaran "max"-nya dibuka untuk para pengembang pada 4 September. Nama "Muse Spark" tanpa nomor versi merujuk pada model asli April 2026 dalam keluarga yang sama; nomor versi benar-benar berperan di sini, dan 1.3 adalah versi yang perlu dibandingkan.

Papan skor independen

Kedua daftar berasal dari Artificial Analysis dan keduanya mengukur konfigurasi komputasi tinggi, jadi ini salah satu dari sedikit pertarungan di mana perbandingan reasoner versus reasoner benar-benar setara pada indeks itu sendiri. Semua yang ada di bagian ini adalah pengukuran Artificial Analysis, bukan klaim vendor.

• Indeks Kecerdasan — Gemini 4 Argon (High): 53, peringkat 8 dari 217. Muse Spark 1.3 (max): 48, peringkat 24 dari 217.

• Biaya per tugas indeks — Gemini 4 Argon: $1,99. Muse Spark 1,3: $1,60.

• Kecepatan output — Gemini 4 Argon: tidak diukur; daftar tidak menunjukkan angka. Muse Spark 1.3: 121,9 token per detik, peringkat 43 dari 186.

• Verbositas — Gemini 4 Argon: 110M token keluaran selama indeks. Muse Spark 1.3: 170M. Argon lebih ringkas di antara keduanya.

• Harga daftar sebagaimana diukur — Argon pada harga perkenalan $2,00 / $10,00; Muse Spark 1.3 pada $1,25 / $4,25 dengan pembacaan cache sebesar $0,15.

Kesenjangan kecerdasan lima poin itu nyata dan moderat. Kesenjangan biaya adalah yang terbalik, dan terbaliknya drastis: pada tarif perkenalan Argon sekitar 24% lebih mahal per tugas yang diselesaikan; pada tarif Desember, perbandingan yang sama pada harga input dan output kira-kira menggandakan sisi input dan menggandakan sisi output, sehingga premi per tugas tidak lagi marginal. Itu adalah satu fakta yang paling relevan untuk keputusan dalam perbandingan ini dan tidak ada dalam liputan peluncuran mana pun.

Apa yang sebenarnya akan diterima masing-masing

Di sini kedua sumber catatan tersebut tidak sepakat, dan menampilkan ketidaksepakatan itu lebih berharga daripada memilih salah satu pihak.

Halaman model Google sendiri untuk Gemini 4 Argon mencantumkan teks, gambar, video, audio, dan PDF sebagai input dengan output teks serta thinking effort pada low, medium, atau high, yang secara default adalah medium. Kalimat ringkasan Artificial Analysis untuk model yang sama menyebutkan bahwa model ini "mendukung input teks dan gambar" dan menghasilkan output teks. Kami memeriksa keduanya karena kesenjangan itu persis jenis hal yang akan terus disalin ke depannya; halaman vendor sendiri adalah daftar yang lebih luas dan lebih spesifik, dan itulah yang harus dijadikan acuan pengujian. Perlakukan daftar vendor sebagai klaim dan verifikasi pada file Anda sendiri.

Muse Spark 1.3 adalah model yang lebih terbatas di atas kertas: masukan teks, gambar, dan video, keluaran teks, tanpa jalur audio atau PDF dalam baris modalitas yang didokumentasikan dan tangga penalaran yang berjalan hingga maks.

• Masukan — Gemini 4 Argon: teks, gambar, video, audio, PDF menurut G​oogle; teks dan gambar menurut daftar independen. Muse Spark 1.3: teks, gambar, video.

• Keluaran — hanya teks, keduanya.

• Jendela konteks — 1.048.576 token untuk keduanya, yang oleh Google disebut sebagai jendela terpadu yang digunakan bersama untuk input, proses berpikir, dan output.

• Output maksimum — Gemini 4 Argon: 65.536 token pada panggilan sinkron default, dapat diperluas hingga jendela penuh dengan dekode panjang. Meta tidak memublikasikan angka output maksimum untuk Muse Spark 1.3 yang dapat kami verifikasi.

• Kontrol penalaran — Argon: rendah / sedang / tinggi, tidak ada tombol mati. Muse Spark 1.3: minimal hingga maksimal, dan catatan perkakas Meta menyatakan penalaran juga tidak dapat dimatikan.

Klaim vendor, tetap berada di sisi vendor dari garis batas

Tidak ada dari kedua perusahaan yang menerbitkan tabel yang sebanding, jadi ini adalah daftar klaim, bukan papan skor, dan tidak ada satu pun darinya yang kami reproduksi.

Angka yang dipublikasikan Google untuk Gemini 4 Argon mencatat 77,9% pada DeepSWE v1.1, 57,4% pada Terminal-bench 4.0, 69,2% pada subset offline OSWorld 2.0, 51,3% pada AutomationBench, 68,9% pada Vals Index, 71,6% pada Chartography, dan 91,7% pada LVBench, di antara yang lain. Angka yang dipublikasikan Meta untuk Muse Spark 1.3 berpusat pada DeepSWE v1.1 di 75,4, OSWorld 2.0 di 66,9, Terminal-Bench 2.1 di 76,4 dengan agen Terminus 2, MCP-Atlas di 89,2, dan GDPval-AA v2 di 1.754. Perhatikan di mana keduanya tumpang tindih dan di mana tidak: DeepSWE sama-sama digunakan dan hasilnya berdekatan, OSWorld sama-sama digunakan dan terpaut sekitar dua poin pada revisi yang berbeda, dan Terminal-Bench dilaporkan Meta pada versi yang lebih lama dengan harness agen yang disebutkan namanya. Mengurangkan di antara perbedaan-perbedaan itu bukanlah aritmetika, melainkan meramal nasib.

Satu sinyal independen yang layak disertakan bersama baris-baris vendor: papan peringkat teks LMArena saat ini menempatkan konfigurasi Gemini 4 Argon di peringkat pertama secara keseluruhan pada 1524 Elo, ditandai sebagai preliminer. Muse Spark 1.3 tidak memiliki entri di papan itu. Terlepas dari apakah masih preliminer atau tidak, itu adalah bukti terkuat dalam catatan bahwa keunggulan indeks lima poin Argon meremehkan kedudukannya di mata pemilih manusia.

Detail teknis yang membuatnya lebih cepat daripada tolok ukur

• Parameter sampling diabaikan — dokumentasi G​oogle menyatakan bahwa temperature, top_p, dan top_k tidak berpengaruh pada Gemini 4 Argon, dan bahwa caching eksplisit tidak didukung, sehingga hanya menyisakan caching implisit. Jika stack Anda menyetel temperature, tombol itu diam-diam berhenti berfungsi alih-alih memunculkan error. Muse Spark 1.3 mengekspos parameter reasoning-effort tetapi tidak ada pembatasan setara yang dipublikasikan pada sampling.

• Timeout — Google merekomendasikan timeout klien setidaknya lima belas menit untuk model ini. Jika Anda menggunakan default gateway 60 detik, Anda akan melihat kegagalan yang tampak seperti error model padahal bukan.

• Keadaan percakapan — Argon menggunakan pengenal interaksi sisi server untuk keadaan multi-giliran; keluarga Muse Spark didokumentasikan seputar pola array pesan standar. Porting antara keduanya bukanlah find-and-replace.

• Pembacaan cache — Muse Spark 1.3 mengembalikan input cache dengan harga $0,15 dibandingkan tarif standar $1,25, diskon 88%. Input cache Argon adalah $0,10 dibandingkan tarif pengenalan $2,00, lalu naik menjadi $0,20 dibandingkan $4,00. Dalam loop agen yang panjang dengan penggunaan ulang yang berat, inilah pos yang paling penting, dan ini salah satu dari sedikit tempat di mana keduanya tetap berdekatan setelah Desember.

Di mana OrcaRouter cocok, dan di mana tidak

Bersikap tepat tentang cakupan kami sendiri: OrcaRouter merutekan Muse Spark 1.2 dan Muse Spark 1.1 pada harga daftar Meta dengan markup 0% yang diteruskan, bersama 200+ model lain di satu API dengan failover otomatis dan DSL perutean untuk membagi lalu lintas di antara mereka. Muse Spark 1.3 dan Gemini 4 Argon keduanya tidak ada di katalog kami saat ini — Argon dapat dijangkau melalui API milik G​oogle sendiri dan beberapa platform pihak ketiga, dan kami bukan salah satunya. Jadi kerangka yang jujur bukanlah "jalankan keduanya di sini". Melainkan bahwa sisi Muse Spark dalam perbandingan ini tersedia bagi Anda dengan kunci yang mungkin sudah Anda miliki, yang menjadikan uji biaya terhadap Argon pada prompt Anda sendiri sebagai latihan dalam minggu yang sama alih-alih urusan pengadaan, dan bahwa harga Meta tetap statis di tiga checkpoint sementara harga G​oogle memiliki tanggal kedaluwarsa yang dipublikasikan.

Apa yang harus dilakukan sebelum Desember

Jika Anda sudah membangun di atas Gemini 4 Argon, hal yang berguna untuk dilakukan bulan ini bukanlah menjalankan benchmark — melainkan model biaya pada $4.00 dan $20.00, karena itulah harga yang akan berlaku untuk semua yang Anda rilis dan biarkan berjalan. Jika jawabannya pada harga itu masih berhasil, Argon adalah model yang lebih baik berdasarkan bukti saat ini: indeks lebih tinggi, lebih ringkas, daftar input terdokumentasi lebih luas, dan satu-satunya di antara keduanya dengan posisi preferensi manusia di puncak papan. Jika tidak, substitusi yang perlu dievaluasi adalah Muse Spark 1.3 pada harga tetap $1.25 / $4.25, yang menukar lima poin indeks dengan harga yang tidak berubah selama tiga rilis dan kecepatan output sekitar tiga kali lipat. Satu hal yang tidak akan kami lakukan adalah menganggap tarif yang diiklankan Oktober sebagai tarif yang berlaku — dalam perbandingan ini, angka dalam judul adalah angka yang memiliki tanggal berakhir.

Yang tidak dapat diberitahukan oleh angka-angka kepada Anda adalah apakah ada di antaranya yang bermasalah di lapangan: insiden AI dan kegagalan agen yang terdokumentasi seputar model di kelas ini dikumpulkan di OrcaRouter AI Incident Archive, tempat setiap entri memuat sumbernya sendiri, tingkat keparahan, tingkat keyakinan, dan penanda sengketa.