OrcaDub 1.0 vs OrcaVerify Text 1.0: benchmarki, ceny i szybkość (wrzesień 2026)

orientacyjne i potwierdź stawkę na żywo na własnej stronie każdego modelu, zanim ułożysz na niej budżet.

Dla interaktywnego czatu i pętli agentów najbardziej liczy się niska latency p50, bo użytkownik czeka na pierwszy token; dla generacji wsadowej i wyjścia długiej formy throughput dominuje nad całkowitym czasem, bo odpowiedź jest długa. Wykresy trendu z 7 dni powyżej pokazują, czy latency każdego modelu jest stabilna, czy dryfuje — coś, co pojedyncza nagłówkowa liczba ukrywa: model o świetnej średniej, lecz zaszumionym ogonie może i tak nie spełnić rygorystycznego SLA p95. Jeśli twój produkt ma budżet latency, czytaj zarówno medianę, jak i kształt krzywej, i pamiętaj, że latency od końca do końca obejmuje także twój przeskok sieciowy oraz wszelkie wyszukiwania lub wywołania narzędzi, które wykonujesz wokół modelu.

Pokazane tu indeksy złożone agregują wiele publicznych ewaluacji, a percentyl zaznacza, gdzie każdy model plasuje się wobec wszystkich porównywalnych modeli w katalogu — użyteczny sygnał na krótką listę, nie gwarancja dla twojego zadania. Model prowadzący w indeksie inteligencji ogólnej może nadal pozostawać w tyle w twojej dziedzinie (kodowanie, ekstrakcja, wielojęzyczność, rozumowanie na długim kontekście), więc użyj benchmarków, by zawęzić pole, a potem uruchom oba modele na reprezentatywnym wycinku swojego ruchu. Zwróć uwagę na konkretny indeks pasujący do twojego przypadku użycia, a nie na liczbę nagłówkową: produkt intensywny w kodowaniu powinien ważyć indeks kodowania, a asystent badawczy indeks rozumowania. Benchmarki też starzeją się w miarę aktualizowania modeli, więc traktuj je jako hipotezę wyjściową, którą potwierdzasz własnym zestawem ewaluacyjnym.

Jeśli priorytetem jest responsywność — czat dla użytkowników, agenci, każdy przypadek, w którym ktoś czeka — przeważ latency p50 i throughput nad niewielką różnicą ceny. Jeśli forsujesz najtrudniejsze rozumowanie, kodowanie lub pracę na długim kontekście, pozwól prowadzić zwycięzcy w benchmarku i context window i zaakceptuj wyższą stawkę tam, gdzie się opłaca. Ponieważ oba modele stoją za tym samym API, ruchem o niskim ryzyku jest skierowanie ułamka rzeczywistego ruchu do każdego z nich i porównanie kosztu, latency oraz jakości odpowiedzi na twoich własnych promptach przed podjęciem decyzji. Częstym wzorcem jest warstwowanie (tier): kieruj większość łatwych, wysokowolumenowych żądań do tańszego lub szybszego modelu, a mocniejszy model zarezerwuj dla żądań, które go naprawdę potrzebują, co przechwytuje większość zysku jakościowego za ułamek kosztu. Cokolwiek wybierzesz, utrzymuj przełączenie odwracalnym — możesz przenieść ruch z powrotem w chwili, gdy liczby lub twoje wymagania się zmienią.