Aion 3.5 Mini vs Gemma 4 12B: หนึ่งในนี้มีสกอร์บอร์ด และอีกหนึ่งมีป้ายราคา

Aion 3.5 Mini และ Gemma 4 12B เป็นการซื้อแบบเดียวกันในแง่เดียวเท่านั้น: ทั้งคู่เป็นโมเดลขนาดเล็กที่คุณเรียกใช้ผ่าน API ได้ในวันนี้ AionLabs เปิดตัว Aion 3.5 Mini เมื่อวันที่ 23 กันยายน 2026 เป็นระบบหลายโมเดลแบบปิดที่รับเฉพาะข้อความ ในราคา $0.70 ต่อโทเค็นอินพุตหนึ่งล้านโทเค็น และ $1.40 สำหรับเอาต์พุต DeepMind เปิดตัว Gemma 4 12B เมื่อวันที่ 3 มิถุนายน 2026 เป็นโมเดลน้ำหนักเปิดที่มีพารามิเตอร์ 11.95B ภายใต้ Apache 2.0 พร้อมเส้นทางอินพุตมัลติโมดัลที่ไม่มีเอนโคเดอร์และมีการ์ดผลการประเมินที่เผยแพร่ ความแตกต่างในทางปฏิบัติไม่ใช่จำนวนพารามิเตอร์หรือราคา แต่คือหนึ่งในโมเดลเหล่านี้สามารถวัดผลได้ก่อนที่คุณจะตัดสินใจ และอีกโมเดลหนึ่งไม่สามารถวัดผลได้เลย

ทุกอย่างเกี่ยวกับ Aion 3.5 Mini ด้านล่างนี้มาจากรายการโมเดลที่ AionLabs เผยแพร่เอง และการกำหนดค่าที่ให้บริการบน API ของบริษัท ทุกอย่างเกี่ยวกับ Gemma 4 12B มาจากการ์ดโมเดลของผู้ขาย ซึ่งเป็นที่มาของตัวเลขเหล่านั้น บวกกับชุดประเมินผลของบุคคลที่สามที่ได้รันโมเดลนี้จริง ในกรณีที่ตัวเลขเป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงาน จะมีการกำกับไว้เช่นนั้น ไม่มีการประเมินโมเดล Aion ใด ๆ โดยอิสระ และนั่นเป็นการระบุเป็นข้อเท็จจริงมากกว่าที่จะเป็นข้อควรระวัง

จุดที่ทั้งสองตรงกันจริง ๆ

มีจุดน้อยกว่าที่ป้าย "small model" บ่งชี้ และจุดที่ตรงกันจริงนั้นก็ควรอธิบายให้แม่นยำ เพราะมันคือจุดที่ผู้ซื้อจะตรวจสอบเป็นอันดับแรก

• บริบท — Aion 3.5 Mini มี 262,144 โทเค็น Gemma 4 12B มีหน้าต่างขนาด 256K ในทางทฤษฎีถือว่าเสมอกัน และในทางปฏิบัติทั้งคู่มีขนาดใหญ่พอที่บริบทจะไม่ใช่ปัจจัยชี้ขาด

• เอาต์พุตสูงสุด — Aion 3.5 Mini จำกัดการตอบกลับครั้งเดียวไว้ที่ 32,768 โทเคน ซึ่งเป็นเพดานที่ใช้ร่วมกันทั่วทั้งแคตตาล็อกของ Aion ส่วน Gemma 4 12B ไม่ได้เผยแพร่เพดานตัวเลขเดียวที่เทียบเท่ากันบนการ์ดของมัน ดังนั้นนี่จึงเป็นตัวเลขที่คุณต้องทดสอบเองมากกว่าจะอ่านจากข้อมูลที่มี

• การเรียกใช้เครื่องมือ — ทั้งสองรองรับ Aion 3.5 Mini ยอมรับคำจำกัดความของเครื่องมือ รูปแบบการตอบกลับแบบ JSON และ temperature บน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ส่วน Gemma 4 12B มาพร้อมการเรียกใช้ฟังก์ชันในรูปแบบที่ปรับแต่งด้วยคำสั่ง

• การควบคุมการใช้เหตุผล — Aion 3.5 Mini ใช้เหตุผลในทุกการเรียก และเปิดเผยระดับความพยายามสามระดับ ได้แก่ max, high และ low โดยมี high เป็นค่าเริ่มต้น; การใช้เหตุผลไม่ใช่ตัวเลือกเสริม Gemma 4 12B มีทั้งเวอร์ชันที่ใช้เหตุผลและไม่ใช้เหตุผล และทั้งสองได้คะแนนต่างกันบนชุดทดสอบเดียวกัน เพราะทำงานในปริมาณที่ต่างกัน

• รูปแบบอินพุต — นี่คือบรรทัดแรกที่ทั้งสองแตกต่างกันอย่างชัดเจน Aion 3.5 Mini เป็นข้อความเข้า ข้อความออก และสถาปัตยกรรมระบุว่าไม่มีอินพุตภาพ Gemma 4 12B รับข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอเข้า และส่งคืนข้อความ

Gemma 4 12B สามารถแสดงอะไรให้คุณเห็นได้บ้าง

Gemma 4 12B มาพร้อมการ์ดประเมินผลจากผู้ขาย และตัวเลขบนการ์ดนั้นเป็นตัวเลขที่ผู้ขายรายงานเองมากกว่าจะเป็นผลที่ทำซ้ำโดยอิสระ — แต่ตัวเลขเหล่านี้มีอยู่จริง มีความเฉพาะเจาะจง และครอบคลุมแกนต่างๆ ที่ผู้ซื้อมักถกเถียงกันจริงๆ

• การให้เหตุผลและความรู้ตามที่ผู้ขายรายงาน — MMLU Pro 77.2, GPQA Diamond 78.8, HLE โดยไม่ใช้เครื่องมือ 5.2, BigBench Extra Hard 53.0, MMMLU 83.4

• การเขียนโค้ดตามที่ผู้ขายรายงาน — LiveCodeBench v6 72.0, Codeforces ELO 1659, AIME 2026 โดยไม่ใช้เครื่องมือ 77.5

• ความสามารถแบบเอเจนติกที่ผู้ขายรายงาน — Tau2 เฉลี่ยจากการรันสามครั้งอยู่ที่ 69.0 และ Codeforces ELO ก็เป็นผลลัพธ์เดี่ยวที่แข็งแกร่งที่สุดบนการ์ดอีกครั้ง

• มัลติโมดัลตามที่ผู้ขายรายงาน — MMMU Pro 69.1, MATH-Vision 79.7, MedXPertQA MM 48.7 การ์ดนี้ไม่มีแถว DocVQA; ตัวเลขด้านเอกสารที่ใกล้เคียงที่สุดคือค่าเฉลี่ยระยะแก้ไข (average edit distance) ของ OmniDocBench 1.5 เท่ากับ 0.164

• การเรียกคืนบริบทยาว — MRCR v2, 8-needle, 128k, 43.4 นั่นคือจุดอ่อนที่ตรงไปตรงมาบนการ์ด และเป็นสิ่งที่ควรอ่านก่อนที่คุณจะคิดว่าหน้าต่าง 256K จะทำงานเหมือนหน้าต่าง 256K ที่ปลายสุด

• การวัดจากบุคคลที่สาม — Artificial Analysis ระบุว่า Gemma 4 12B มี Reasoning Intelligence Index อยู่ที่ 14 และ Non-reasoning Index อยู่ที่ 9 บนฮาร์เนสของตนเอง ความเร็วเอาต์พุตประมาณ 113 โทเคนต่อวินาทีในโหมด reasoning และราคาตามรายการที่ $0.10 สำหรับอินพุต และ $0.30 สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเคน การปรับปรุงดัชนีจะเปลี่ยนไปมาระหว่างสแนปช็อต ดังนั้นให้มองดัชนีเป็นเพียงทิศทาง ส่วนราคาและความเร็วเป็นค่าที่มั่นคงเชื่อถือได้

Aion 3.5 Mini สามารถแสดงให้คุณเห็นอะไรได้บ้าง

ราคา หน้าต่าง คำอธิบายสถาปัตยกรรม และไม่มีอะไรอื่น AionLabs ไม่เผยแพร่ตัวเลข SWE-bench Verified, Terminal-Bench, GPQA หรือ MMLU-Pro สำหรับโมเดลใดในแค็ตตาล็อกของตน และสื่อเปิดตัว 3.5 ก็ไม่มีตาราง benchmark เลยแม้แต่ตารางเดียว Artificial Analysis ไม่มีหน้าสำหรับ Aion 3.5 Mini, Aion 3.5, Aion 3.0 หรือ Aion 3.0 Mini — ไม่มีทั้งสี่รุ่นปรากฏอยู่ในดัชนีโมเดล

การไม่มีอยู่เช่นนั้นไม่ได้หมายความว่าเป็นเรื่องเลวร้ายโดยอัตโนมัติ และการนำเสนอว่ามันเป็นเช่นนั้นก็เป็นเรื่องผิด AionLabs อธิบายว่าโมเดลของตนเป็นระบบหลายโมเดลที่สร้างขึ้นสำหรับงานบรรยายและงานเล่าเรื่อง โดยมีกระบวนการสร้างแบบร่วมมือกันซึ่งโมเดลเฉพาะทางหลายตัวต่างมีส่วนร่วมในคำตอบหนึ่ง ๆ ดัชนีเชิงประกอบข้างต้นนั้นประกอบขึ้นจากงานคณิตศาสตร์ โค้ด และเศรษฐศาสตร์ — เป็นเครื่องมือที่ไม่เหมาะสมสำหรับการตัดสินงานร้อยแก้ว โมเดลหนึ่งอาจเก่งจริงในงานที่มันถูกสร้างมาเพื่อทำ และได้คะแนนแย่มากบนลีดเดอร์บอร์ดการเขียนโค้ด หรือไม่เคยถูกส่งเข้าลีดเดอร์บอร์ดเช่นนั้นเลย

สิ่งที่การขาดหายไปหมายถึงจริง ๆ นั้นแคบกว่าและยากกว่า: คุณไม่สามารถคำนวณต้นทุนต่อหนึ่งงานที่ทำเสร็จได้ $0.70 และ $1.40 ของ Aion 3.5 Mini เป็นราคาตามรายการโดยไม่มีตัวส่วนที่วัดได้ $0.10 และ $0.30 ของ Gemma 4 12B มีตัวส่วนที่วัดได้ผูกติดมาด้วย และฮาร์เนสตัวเดียวกับที่วัดค่านั้นก็รายงานต้นทุนต่องานด้วย นั่นคือความไม่สมมาตร และมันยังคงอยู่แม้จะมีการโต้แย้งทุกประการว่าเบนช์มาร์กเหล่านั้นเป็นชุดที่ใช่หรือไม่

ช่องว่างด้านราคานั้นมากกว่าช่องว่างด้านความสามารถที่คาดว่าจะเป็น

เมื่อวางตารางราคาทั้งสองไว้เคียงข้างกัน รูปร่างของการตัดสินใจก็เปลี่ยนไป Aion 3.5 Mini คิดค่าบริการ $0.70 ต่อโทเคนอินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ $1.40 ต่อเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคน Gemma 4 12B ถูกระบุราคาไว้ที่ $0.10 สำหรับอินพุต และ $0.30 สำหรับเอาต์พุต บนฮาร์เนสของบุคคลที่สามที่ใช้วัดมัน นั่นคืออัตราอินพุตเป็นเจ็ดเท่า และประมาณสี่เท่าครึ่งของอัตราเอาต์พุต สำหรับโมเดลที่ผู้ขายของมันเองไม่ได้เผยแพร่คะแนนใด ๆ ที่คุณจะนำมาเปรียบเทียบได้

สองสิ่งทำให้การคูณตรงๆ ซับซ้อนขึ้น และทั้งสองก็ยิ่งทำให้ Gemma 4 12B ได้เปรียบมากขึ้นไปอีก ประการแรก Aion 3.5 Mini ใช้กระบวนการให้เหตุผลทุกครั้งที่เรียกใช้ ดังนั้นบรรทัดเอาต์พุตจึงมีโทเคนที่คุณไม่ได้ขอและไม่สามารถจำกัดขอบเขตได้ — AionLabs ไม่ได้เผยแพร่คำชี้แจงใดๆ ว่าโมเดลใช้โทเคนจำนวนเท่าใดในการคิด ณ ระดับความพยายามทั้งสามระดับของมัน Gemma 4 12B ให้คุณปิดขั้นตอนการคิดได้ ซึ่งเปลี่ยนแปลงทั้งค่าใช้จ่ายและความหน่วง ประการที่สอง Gemma 4 12B เป็นแบบเปิดน้ำหนักภายใต้ Apache 2.0 ดังนั้น $0.10 และ $0.30 จึงเป็นเพียงหนึ่งในหลายทางเลือก ไม่ใช่หนทางเดียวในการรันมัน

ทั้งหมดนั้นไม่ได้ชี้ขาดว่าโมเดลไหนเขียนได้ดีกว่า เพราะยังไม่มีใครวัดโมเดลใดในสองตัวนี้บนแกนนั้น แต่มันชี้ขาดได้ว่าโมเดลไหนที่คุณเอาไปวางตรงหน้าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้

การรันทั้งสองพร้อมกัน

การเคลื่อนไหวที่เป็นประโยชน์ตรงนี้ไม่ใช่การเลือกเพียงตัวใดตัวหนึ่ง Aion 3.5 Mini และ Gemma 4 12B อยู่เบื้องหลังอินเทอร์เฟซที่ต่างกัน แต่ใช้รูปแบบการเรียกเดียวกัน — AionLabs เปิดให้เข้าถึงเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI และ Gemma 4 12B ให้บริการโดยรันไทม์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ตามปกติ ซึ่งทำให้ทั้งสองสลับใช้กันได้ในระดับ base-URL และทำให้การสร้างเชนมีต้นทุนต่ำ: ใช้ Aion 3.5 Mini ก่อนสำหรับพรอมป์ที่เอนเซมเบิลคือเหตุผลที่คุณเรียกมัน และใช้ Gemma 4 12B ต่อท้ายสำหรับทุกอย่างที่คุณต้องการโมเดลที่รอบคอบ ขั้นตอนคิดที่สลับได้ และเรตการ์ดที่มีขนาดหนึ่งในสี่

เกตเวย์ที่ทำหน้าที่เป็นด่านหน้าให้กับโมเดลหลายร้อยตัวบนคีย์เดียว คือสิ่งที่ทำให้ห่วงโซ่นั้นกลายเป็นแค่บรรทัดคอนฟิกแทนที่จะเป็นการผสานรวมอีกรอบ และยังเป็นจุดที่กฎ failover พิสูจน์คุณค่าของตัวเอง — ข้อผิดพลาด 429 หรือผู้ให้บริการล่มจะถูกกลืนหายไปก่อนที่การตอบสนองจะเริ่ม แทนที่จะโผล่ขึ้นมาเป็นงานที่ล้มเหลว เมื่อผู้ขายปรับอัตราค่าบริการ เราเตอร์แบบ pass-through จะคิดราคาตามที่ผู้ให้บริการระบุไว้ไม่บวกเพิ่มต่อโทเคน การเปลี่ยนแปลงจึงมีผลในวันเดียวกัน แทนที่จะรอถึงรอบบิลถัดไป รายละเอียดหนึ่งที่ควรตรวจสอบแทนการสันนิษฐาน: ทั้ง Aion 3.5 Mini และ Gemma 4 12B ไม่ได้ให้บริการบนทุกแพลตฟอร์มที่โฮสต์โมเดลขนาดนี้ และโดยเฉพาะ Gemma 4 12B นั้นไม่มีอยู่ในแค็ตตาล็อกบางแห่งที่มีโมเดลพี่ใหญ่ของมัน ตรวจสอบว่า ID นี้ใช้งานได้ก่อนที่จะเชื่อมต่อเข้ามา

วิธีตัดสินใจ

• หากคุณต้องการตัวเลขก่อนตัดสินใจ — Gemma 4 12B เป็นเพียงตัวเดียวในสองตัวที่มีการ์ดประเมินที่เผยแพร่แล้วและดัชนีจากบุคคลที่สาม และการประเมินนั้นมีอยู่ก่อนการตัดสินใจของคุณ ไม่ได้ตามหลังการตัดสินใจของคุณ

• หากคุณต้องการอินพุตแบบภาพ เสียง หรือวิดีโอ — Gemma 4 12B ส่วน Aion 3.5 Mini ระบุว่าเป็นข้อความต่อข้อความเท่านั้น ไม่มีอย่างอื่น

• หากคุณต้องการเป็นเจ้าของตัวระบบเอง — Gemma 4 12B น้ำหนักแบบ Apache 2.0 หมายความว่าคุณสามารถปรับแต่งโมเดล (fine-tune) ทำควอนไทซ์ (quantise) หรือโฮสต์เองได้ ส่วน Aion 3.5 Mini เป็นระบบปิดที่ไม่มีไฟล์น้ำหนักให้ดาวน์โหลด

• หากงานทั้งหมดคือการเขียนเชิงบรรยายและงานร้อยเรียงความยาว — นี่คือกรณีเดียวที่การเปรียบเทียบไม่อาจช่วยตัดสินแทนคุณได้ Aion 3.5 Mini ถูกสร้างมาเพื่องานนั้นโดยเฉพาะ และ Gemma 4 12B ถูกสร้างมาเป็นแบบอเนกประสงค์ และไม่มีตัวเลขที่เผยแพร่ใดบอกได้ว่าตัวไหนเขียนได้ดีกว่า ลองใช้มันกับเส้นทางที่คุณยอมเสียได้

• หากต้นทุนต่องานที่เสร็จสมบูรณ์เป็นเกณฑ์ตัดสิน — Gemma 4 12B ชนะบนพื้นฐานของการคำนวณล้วน ๆ และช่องว่างจะยิ่งกว้างขึ้นเมื่องานนั้นยิ่งพึ่งพาเอาต์พุตโทเค็นมากเท่าใด

โมเดลทั้งสองเป็นรุ่นใหม่ ทั้งคู่เปิดใช้งานอยู่ และมีเพียงหนึ่งในนั้นที่ขอให้คุณเชื่อคำพูดของมันเอง สรุปที่ป้องกันได้คือ Gemma 4 12B เป็นค่าเริ่มต้นที่วัดผลได้ และ Aion 3.5 Mini เป็นผู้เชี่ยวชาญที่คุณนำมาใช้โดยเจตนา ไม่ใช่จากการเปรียบเทียบ — และหากคุณนำมาใช้จริง จงนำมาใช้เคียงข้างทางเลือกสำรอง ไม่ใช่ใช้แทนทางเลือกสำรอง