
Gemini Omni Flash 1.2 ขึ้นสู่อันดับ 2 ด้านการตัดต่อวิดีโอ — และแถบความคลาดเคลื่อนคือประเด็นสำคัญ
- Anthropicใหม่Anthropic: Claude Fable 5.22026-11-09$8.00 / $40.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 99 tok/s
- orcaใหม่Orca: OrcaC2 1.02026-11-07212 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: GLM 5.3 Abliterated / Uncensored2026-11-04$3.00 / $5.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 123 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: Hy4 Abliterated / Uncensored2026-11-04$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 230 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: Kimi K3.1 Pro Abliterated / Uncensored2026-11-04$4.00 / $20.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 39 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: MiniMax M3.1 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-29$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 129 tok/s
- OrcaOrcaCyber: GLM 5.3 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-27$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 58 tok/s
- OrcaOrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated / Uncensored2026-10-26$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 98 tok/s
- OrcaOrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-26$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 40 tok/s
- MoonshotMoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2447ความฉลาด
- OrcaOrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-23$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 123 tok/s
- minimaxMiniMax: M3.1 Flash2026-10-1929ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 104 tok/s
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1733ความฉลาด
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 62 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2955ความฉลาด
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2855ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 429 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2228ความฉลาด
Artificial Analysis ได้จัดGemini Omni Flash 1.2ไว้บนกระดานจัดอันดับวิดีโอสามรายการเมื่อวันที่ 10 พฤศจิกายน หกวันหลังจากที่ Google เปิดให้โมเดลนี้พร้อมใช้งานทั่วไป พาดหัวข่าวก็เขียนเองได้เลย: อันดับ #2 บน AA-Video-Editing v1.1 นำหน้าอันดับ #5 ที่เป็นของ Gemini Omni 1.1 Flash พร้อมการไต่จากอันดับ #12 ขึ้นเป็น #6 บน AA-Video-T2V v2.1 และจากอันดับ #17 ขึ้นเป็น #14 บน AA-Video-I2V v2.1 ข้อสังเกตที่มีประโยชน์อยู่ในรายละเอียดชายขอบ สองในสามการขยับนั้นอยู่ภายในหรือชิดกับช่วงความเชื่อมั่น 95% ที่ทับซ้อนกัน หนึ่งในสามถูกวัดบนชุดพรอมป์ที่ลดขนาดลง และการแยกกันที่ชัดเจนที่สุดในบรรดาทั้งหมดเป็นของการเปลี่ยนแปลงอันดับที่เล็กที่สุดในชุดนี้
สามบอร์ด สามคำตอบที่แตกต่างกันว่าใครคือที่สุด
สิ่งแรกที่แถวใหม่เหล่านี้บ่งชี้คือไม่มีอันดับวิดีโอเพียงหนึ่งเดียวให้คว้า Wan 3.0 นำกระดาน editing ที่ 1,192 และกระดาน text-to-video ที่ 1,175 แล้วไปอยู่อันดับ 11 ใน image-to-video ที่ 1,108 Dreamina Seedance 2.5 ครองอันดับหนึ่ง image-to-video ที่ 1,161 ขณะอยู่อันดับสี่ด้าน editing และอันดับสี่ด้าน text-to-video ตำแหน่งของโมเดลเป็นคุณสมบัติของงาน ไม่ใช่ของโมเดล และการนำเสนอใดที่อ้างตัวเลขเดียวก็กำลังอ้างถึงงานเดียว
เมื่อเทียบกับภูมิหลังนั้น ภาพรวมของ Gemini Omni Flash 1.2 กลับเรียบแบนผิดปกติ โดยอยู่อันดับสองด้านการตัดต่อ อันดับหกด้านการแปลงข้อความเป็นวิดีโอ และอันดับสิบสี่ด้านการแปลงภาพเป็นวิดีโอ — แข่งขันได้ทุกด้าน แต่ไม่มีด้านใดโดดเด่นเลย สำหรับโมเดลที่ฟีเจอร์ชูโรงคือการตัดต่อผ่านบทสนทนา อาจกล่าวได้ว่าความเรียบแบนนั้นคือจุดสำคัญ: มันเป็นรายการเดียวในสิบอันดับแรกของตารางจัดอันดับด้านการตัดต่อที่ติดสิบอันดับแรกด้านการแปลงข้อความเป็นวิดีโอด้วย

ยี่สิบหก Elo และสองช่วงที่เกือบจะแตะกัน
การขยับจาก #12 ไปเป็น #6 บน AA-Video-T2V v2.1 คือสิ่งที่จะถูกแคปหน้าจอ เป็นการเพิ่มขึ้น 26 คะแนน จาก 1,128 เป็น 1,154 ช่วงที่ประกาศไว้คือ 1,115 ถึง 1,141 สำหรับ Gemini Omni 1.1 Flash และ 1,140 ถึง 1,168 สำหรับ 1.2 โดยทับซ้อนกันอยู่หนึ่งคะแนนพอดี
นั่นไม่ใช่เหตุผลที่จะปัดทิ้งการเพิ่มขึ้น แต่เป็นเหตุผลที่จะเลิกมองอันดับว่าเป็นการวัดค่า Artificial Analysis คำนวณช่วงเหล่านี้จากการโหวตแบบจับคู่โดยไม่เปิดเผยตัว และด้วยตัวอย่าง 5,056 รายการสำหรับ 1.2 เทียบกับ 7,943 รายการสำหรับ 1.1 โมเดลใหม่กว่าจึงมีฐานหลักฐานที่บางกว่าเพราะเพิ่งอยู่บนกระดานได้หนึ่งวัน ช่องว่าง 26 คะแนนที่แตะกันตรงขอบควรอ่านว่า "น่าจะดีกว่า แต่ยังแยกกันไม่ได้ที่ขนาดตัวอย่างนี้" ซึ่งเป็นข้อกล่าวอ้างที่ต่างจาก "ขยับขึ้นหกอันดับ" แม้ว่าทั้งสองจะบรรยายสองแถวเดียวกันก็ตาม
บอร์ดการตัดต่อเล่าเรื่องคล้ายกันโดยมีช่องว่างที่เล็กกว่า: 1,164 เทียบกับ 1,146 ซึ่งต่างกัน 18 คะแนน โดยช่วงความเชื่อมั่นทับซ้อนกันในช่วง 1,152 ถึง 1,156 ส่วนบอร์ดภาพเป็นวิดีโอเป็นกรณีตรงกันข้ามและน่าสนใจกว่า ที่นั่นช่องว่างคือ 42 คะแนน คือ 1,086 เทียบกับ 1,044 และช่วงความเชื่อมั่นไม่แตะกันเลย — 1,071 ถึง 1,101 เทียบกับ 1,030 ถึง 1,058 อันดับขยับสามตำแหน่งแทนที่จะเป็นหก และเป็นการเปรียบเทียบเดียวในสามรายการที่ผ่านการตีความแถบข้อผิดพลาดของตัวเองอย่างเข้มงวด
จัดเรียงทั้งสามตามนั้น แล้วลำดับจะกลับกัน: การเปลี่ยนแปลงอันดับที่เล็กที่สุดคือหลักฐานที่แข็งแรงที่สุด การเปลี่ยนแปลงอันดับที่ใหญ่ที่สุดคือหลักฐานที่อ่อนที่สุด การคำนวณอันดับปิดบังเรื่องนี้ไว้ เพราะอันดับคำนวณจากค่าประมาณแบบจุดโดยทิ้งช่วงความเชื่อมั่นไป
คะแนนการตัดต่อมาพร้อมกับเชิงอรรถที่แนบมาด้วย
การที่ Gemini Omni Flash 1.2 อยู่อันดับ #2 ใน AA-Video-Editing v1.1 มีหมายเหตุอยู่บนแถวนั้นเองว่า โมเดล "ปฏิเสธบางส่วนของชุดทดสอบของเราผ่านตัวกรองลิขสิทธิ์และความปลอดภัยของตน" และผลลัพธ์ของโมเดลสะท้อนเฉพาะพรอมต์ที่เหลืออยู่ ทุกแถวยังถูกทำเครื่องหมายว่าเป็นข้อมูลชั่วคราว
อ่านให้ตรงไปตรงมาเลยก็คือ คะแนนคือค่าเฉลี่ยจากพรอมป์ที่โมเดลยินดีตอบ และพรอมป์ที่มันปฏิเสธก็คือพวกที่โมเดลตัดต่อถูกขอให้แก้ไขฟุตเทจจริง ทำโลโก้ซ้ำ หรือทำงานกับสิ่งที่จดจำได้ — งานที่แยกเดโมออกจากงานส่งมอบจริง โมเดลที่ปฏิเสธหนึ่งในสามส่วนที่ยากของชุดทดสอบอาจได้คะแนนสูงกว่าโมเดลที่พยายามทำทั้งหมด โดยที่ไม่ได้เก่งงานกว่าจริง ๆ ไม่มีอะไรในผลลัพธ์ที่เผยแพร่ให้คุณปรับแก้เรื่องนี้ได้ และทิศทางของอคติคือสูงขึ้น ไม่ใช่ต่ำลง

นี่ไม่ใช่ข้อโต้แย้งว่าตัวเลขนั้นผิด แต่เป็นข้อโต้แย้งว่า #2 บนบอร์ดการตัดต่อเป็นข้อกล่าวอ้างเกี่ยวกับคุณภาพบนพรอมต์ที่ได้รับอนุญาต และชุดพรอมต์ที่ได้รับอนุญาตนั้นเล็กกว่าสำหรับโมเดลนี้เมื่อเทียบกับโมเดลที่อยู่รอบข้าง หากงานของคุณเกี่ยวข้องกับฟุตเทจจากคลัง สินทรัพย์แบรนด์ หรือรูปลักษณ์ของบุคคล พฤติกรรมการกรองของผู้ดำเนินการเองจะกำหนดผลลัพธ์ของคุณมากกว่าช่องว่าง Elo 18 คะแนน และตารางอันดับจะไม่มีทางแสดงสิ่งนั้นให้คุณเห็น เพราะการปฏิเสธไม่ถูกเผยแพร่
$6.26 ต่อนาทีคือรายการราคาของ Google เอง ซึ่งได้มาโดยอิสระ
คอลัมน์ราคาบนกระดานทั้งสามแสดง Gemini Omni Flash 1.2 ที่ $6.26 ต่อนาทีของวิดีโอที่สร้างขึ้น Artificial Analysis กำหนดคอลัมน์ดังกล่าวว่าเป็นต้นทุนในการสร้างหนึ่งนาทีผ่าน API ของผู้สร้าง ภายใต้การตั้งค่าที่ใช้ทดสอบ ซึ่งรวมถึง 1080p ในกรณีที่มีให้ใช้ — เป็นตัวเลขที่ปรับมาตรฐานแล้ว ไม่ใช่ใบเสนอราคา
ในกรณีนี้ มันบังเอิญตรงกันพอดีกับการคำนวณของผู้ขายเอง Google คิดเงินเอาต์พุตวิดีโอที่ 8,688 โทเคนต่อวินาทีสำหรับ 1080p พร้อมการอัปแซมปลิง ในอัตรา $12.00 ต่อล้านโทเคน หกสิบวินาทีคือ 521,280 โทเคน ซึ่งคิดเป็น $6.255 ตัวเลข $9.12 ของบอร์ดสำหรับ Gemini Omni 1.1 Flash ก็ตรงกันในลักษณะเดียวกันเมื่อเทียบกับ $17.50 ต่อล้าน การที่สองฝ่ายที่เป็นอิสระต่อกันมาถึงจำนวนเซนต์เดียวกันมีค่ามากกว่าตัวเลขใดตัวเลขหนึ่งเพียงลำพัง: นั่นหมายความว่าการลด 30% ที่ Google ประกาศเมื่อวันที่ 5 พฤศจิกายนนั้นปรากฏอยู่ในแบบจำลองต้นทุนของบุคคลที่สาม ไม่ใช่เพียงในข่าวประชาสัมพันธ์
สิ่งที่คอลัมน์นี้ไม่ได้บอกไว้คือความละเอียดที่คุณจะเลือกใช้จริง ที่ 720p โมเดลเดียวกันคิดเงินประมาณ $0.07 ต่อวินาที หรือราว $4.20 ต่อนาที ส่วนที่ 360p คิด $0.023 ต่อวินาที ประมาณ $1.38 ทีมที่ดราฟต์งานที่ 360p แล้วเรนเดอร์ finishing ที่ 1080p จะจ่ายในอัตราผสมที่ไม่ปรากฏอยู่ที่ไหนบนบอร์ดเลย และตัวเลขเพียงตัวเดียวบนบอร์ดจะประเมินครึ่งที่เป็นช่วงดราฟต์ของไปป์ไลน์นั้นสูงเกินจริงถึงสี่เท่า

สิ่งที่อารีนาการเปรียบเทียบความชอบบอกคุณไม่ได้
นี่คือคะแนนโหวตความชอบจากมนุษย์แบบไม่รู้ที่มา ไม่ใช่ชุดเกณฑ์มาตรฐาน ไม่มีใครกำลังวัดว่าคลิปความยาวสิบห้าวินาทีรักษาสีเสื้อแจ็กเก็ตของตัวละครไว้ได้ตลอดการตัดต่อหรือไม่ เสียงยังคงซิงก์กันในเทิร์นขยายครั้งที่สี่หรือไม่ หรือโมเดลทำตามโจทย์ภาพอ้างอิงหกภาพได้หรือไม่ คุณสมบัติเหล่านี้คือสิ่งที่บันทึกการเปลี่ยนแปลงวันที่ 5 พฤศจิกายนของ Google อ้างจริง ๆ ว่า — ความสม่ำเสมอของตัวละครและตัวแบบที่ดีขึ้นตลอดการใช้ภาพอ้างอิงสูงสุดหกภาพ, การซิงก์ริมฝีปากที่ชัดเจนขึ้น, การปรับเงื่อนไขแบบหลายผู้พูดที่แยกจากกัน — และไม่มีข้อใดเลยคือสิ่งที่การโหวตแบบจับคู่ "คลิปไหนดีกว่า" วัด
คะแนนโหวตยังมองไม่เห็นโหมดความล้มเหลวที่มีความสำคัญในทางปฏิบัติการ โมเดลที่ปฏิเสธพรอมป์ต์จะไม่ได้คะแนนเลย โมเดลที่ส่งไฟล์ที่ถูกต้องทางเทคนิคแต่ใบหน้าค่อย ๆ เพี้ยนไปจะได้คะแนนดีในการเปรียบเทียบแบบคลิปเดียว และได้คะแนนแย่มากเมื่อเป็นลำดับยี่สิบช็อต Arena Elo เป็นเครื่องมือที่วัดเป็นรายคลิปซึ่งถูกนำมาใช้ตอบคำถามระดับโปรเจกต์
สิ่งนี้ทำให้ไปป์ไลน์อยู่ในจุดใด และเรากำหนดเส้นทางอะไร
Gemini Omni Flash 1.2 ไม่มีอยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter เราได้ตรวจสอบรายการโมเดลปัจจุบันแล้ว และไม่มีรายการ Omni เวอร์ชันใดเลย ดังนั้นหากคุณต้องการโมเดลนี้จริง ๆ API ของ Google เองคือเส้นทางที่ต้องใช้ และเราเลือกที่จะบอกเช่นนั้นมากกว่าจะทำให้เข้าใจเป็นอย่างอื่น สิ่งที่เลเยอร์การกำหนดเส้นทางเปลี่ยนคือส่วนของไปป์ไลน์วิดีโอที่ไม่ใช่วิดีโอ ได้แก่ รายการช็อต การขยายพรอมต์ รอบการใส่แคปชัน และการตรวจสอบย้อนหลัง ล้วนเป็นงานข้อความ และสิ่งเหล่านี้ทำงานบนโมเดลที่เรามีให้บริการจริง — รวมถึงบน คีย์เดียว ในราคาตามรายการของผู้ให้บริการ โดยมีมาร์กอัป 0% ดังนั้นการปรับราคาจากผู้ขายจะสะท้อนถึงใบเรียกเก็บเงินในวันที่เกิดขึ้น ไม่ใช่ในสัญญาฉบับถัดไป
มีตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมของข้อโต้แย้งนั้นในรีลีสนี้ อัตราวิดีโอ 1.2 ต่ำกว่าอัตรา 1.1 อยู่ 30% และ endpoint 1.1 จะเลิกถูกเรียกเก็บเงินแยกต่างหากในวันที่ 3 ธันวาคม เมื่อ Google เริ่มกำหนดเส้นทางไปยัง 1.2 โดยอัตโนมัติ ไปป์ไลน์ที่ฮาร์ดโค้ดค่าคงที่ต่อวินาทีแบบเก่าไว้ตอนนี้มีเวลาสามสัปดาห์ในการสังเกตเห็น ไปป์ไลน์ที่อ่านอัตราจากเกตเวย์ที่ ส่งผ่านราคาตามรายการจะไม่มีปัญหานี้ เพราะไม่มีอะไรต้องฮาร์ดโค้ดใหม่
อะไรจะทำให้การอ่านนี้เปลี่ยนไป
สามสิ่ง เรียงตามความมีประโยชน์ การเผยแพร่อัตราการปฏิเสธของบอร์ดแก้ไขจะทำให้อันดับ #2 กลายเป็นสิ่งที่เทียบเคียงได้ วันนี้หมายเหตุบอกเพียงว่าชุดทดสอบเล็กลง แต่ไม่บอกว่าเล็กลงเท่าไร การโหวตสัปดาห์ที่สองบน 1.2 จะทำให้ช่วงของ text-to-video แคบลงพอที่จะชี้ขาดว่า 26 Elo เป็นช่องว่างจริงหรืออาร์ติแฟกต์จากการสุ่มตัวอย่าง — การซ้อนทับในปัจจุบันกว้างหนึ่งจุด ซึ่งเป็นตำแหน่งที่ให้ข้อมูลน้อยที่สุดสำหรับช่วงหนึ่งที่จะอยู่ และการวัดใด ๆ อย่างอิสระต่อข้ออ้างเรื่องความสอดคล้องของภาพอ้างอิงจะมีค่ามากกว่าบอร์ดทั้งสามรวมกัน เพราะข้ออ้างนั้นคือสิ่งที่ Google กำลังขายจริง ๆ และเป็นข้ออ้างที่ไม่มีอารีนาใดกำลังทดสอบ
จนถึงตอนนั้น สรุปที่ตรงไปตรงมาก็ยังแคบอยู่ Gemini Omni Flash 1.2 เป็นโมเดลวิดีโอที่ดีกว่า Gemini Omni 1.1 Flash ในทั้งสามบอร์ด อย่างชัดเจนในงาน image-to-video และน่าจะเป็นเช่นนั้นในอีกสองงาน ด้วยราคาต่อโทเค็นที่ถูกกว่า 30% พร้อมตัวกรองความปลอดภัยที่ตัดชุดทดสอบการตัดต่อบางส่วนออกไป และผู้ให้บริการที่จะเปลี่ยนเส้นทาง endpoint เก่าไปยัง endpoint ใหม่ภายในสามสัปดาห์ ไม่ว่าคุณจะได้ทดสอบมันแล้วหรือไม่
