GPT-6.1 Sol กับ Reflection Beam: ข้ออ้างเรื่องประสิทธิภาพ 3–4 เท่า และตาราง Benchmark ที่บั่นทอนข้ออ้างนั้น
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 74 tok/s
- openaiใหม่OpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicใหม่Anthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 104 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248ความฉลาด
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258ความฉลาด
- xAIGrok 4.72026-09-2146ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 44 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 478 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453ความฉลาด77การเขียนโค้ด
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153ความฉลาด82การเขียนโค้ด
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 59 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 217 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642ความฉลาด72การเขียนโค้ด
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 229 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845ความฉลาด75การเขียนโค้ด
ตัวเลขที่น่าสนใจที่สุดใน Reflection Beamเนื้อหาการเปิดตัวไม่ใช่คะแนนเบนช์มาร์ก ประกาศของ Reflection ลงวันที่ 2026-10-05 ระบุว่า Beam ใช้ FLOPs ในการอนุมานน้อยกว่า GLM 5.2 ประมาณสามถึงสี่เท่า ที่คุณภาพเทียบเคียงได้ — เป็นข้ออ้างด้านประสิทธิภาพที่ตั้งขึ้นเทียบกับคู่แข่งที่ระบุชื่อชัดเจน ในตลาดที่ต้นทุนต่อโทเคนเป็นข้อจำกัดที่ทีมส่วนใหญ่ต้องดำเนินงานภายใต้จริง ๆ นอกจากนี้ยังเป็นข้ออ้างที่ตารางเบนช์มาร์กของประกาศเดียวกันทำให้ยุ่งยากมากกว่าจะสนับสนุน: ในตารางเหล่านั้น Reflection Beam เอาชนะ GLM 5.2 ได้ในหลายชุดการทดสอบ และตามหลัง GLM 5.3, Kimi K3 และรายอื่น ๆ ใน DeepSWE, SWE-Bench Pro v2-Hard, SWE Atlas Codebase QnA, MCP Atlas, AutomationBench, BrowseComp และ DeepSearchQA เมื่อนำมาเทียบกับ GPT-6.1 Sol การเปิดตัวของ OpenAI เมื่อวันที่ 2026-09-29 คุณจะได้การเปรียบเทียบระหว่างโมเดลที่ประสิทธิภาพเป็นข้อโต้แย้ง กับโมเดลที่ประสิทธิภาพถูกกำหนดราคา วัด และเผยแพร่แล้ว
ทั้งสองโมเดลเป็นการเปิดตัวระดับแนวหน้าในปี 2026 จากเดือนตุลาคมและปลายเดือนกันยายนตามลำดับ และความแตกต่างในปริมาณสิ่งที่สามารถกล่าวถึงแต่ละโมเดลได้คือเนื้อหาสาระของบทความนี้ ทุกสิ่งด้านล่างนี้มาจากเอกสารเปิดตัวของ Reflection หน้าโมเดลและราคาของ OpenAI บันทึกแคตตาล็อกของเราเอง และผลการวัดอิสระจาก Artificial Analysis ซึ่งอ่านเมื่อ 2026-10-12 ในกรณีที่ตัวเลขเป็นของผู้จำหน่ายเองและยังไม่มีใครทำซ้ำได้ ประโยคที่นำตัวเลขนั้นมาจะระบุไว้เช่นนั้น
Reflection Beam คืออะไร เท่าที่ใครก็ตามที่อยู่นอก Reflection รู้
Beam เป็นโมเดล Mixture-of-Experts ขนาด 501 พันล้านพารามิเตอร์ ที่มี 23 พันล้านพารามิเตอร์ทำงานต่อโทเคน อัตราส่วนดังกล่าวคือการตัดสินใจเชิงออกแบบที่น่าสังเกตก่อนสิ่งอื่นใด: MoE ขนาด 501B/23B ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อให้มีต้นทุนการให้บริการต่ำ เนื่องจากมีเพียงเศษเสี้ยวเล็ก ๆ ของเครือข่ายเท่านั้นที่ทำงานสำหรับโทเคนใด ๆ คำกล่าวอ้างเรื่องประสิทธิภาพในประกาศไม่ใช่เรื่องน่าประหลาดใจที่ถูกเพิ่มเข้าไปในสถาปัตยกรรม — หากแต่เป็นจุดประสงค์ที่ระบุไว้ของสถาปัตยกรรมเอง
• พารามิเตอร์ทั้งหมดและพารามิเตอร์ที่ใช้งาน — 501B ทั้งหมด, 23B ที่ใช้งานต่อโทเค็น, แบบ mixture-of-experts
• โมดัลลิตี — ข้อความเท่านั้น ไม่มีการมองเห็น ไม่มีเสียง ไม่มีการป้อนข้อมูลภาพ
• บริบท — 256,000 โทเคนใน API เวอร์ชันเบต้า พร้อมเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเคน และจุดตัดความรู้ที่ 2026-06-30
• น้ำหนักโมเดล — ยังไม่เปิดเผย Reflection กล่าวว่า น้ำหนักโมเดลจะเผยแพร่ภายใต้ Apache 2.0 ภายในปลายเดือนตุลาคมนี้ ซึ่งเป็นคำถามเปิดที่มีนัยสำคัญที่สุดเพียงข้อเดียวเกี่ยวกับโมเดลนี้ และเป็นเหตุผลที่ทำให้การเปิดตัวครั้งนี้ในทางปฏิบัติเป็นการพรีวิว
• ราคา — ไม่มีการเผยแพร่ ไม่มีเรตการ์ดสำหรับ API ของ Beam ดังนั้นจึงไม่มีตัวเลขค่าใช้จ่ายสำหรับมันปรากฏที่ใดเลยในบทความนี้ และการเปรียบเทียบใด ๆ ที่อิงจากการคำนวณต่อโทเคนจำเป็นต้องเว้นคอลัมน์ของตนให้ว่าง
• การทดสอบมาตรฐานที่เป็นอิสระ — ไม่มีเลย Artificial Analysis ไม่มีแถวสำหรับ Reflection Beam ดังนั้นทุกคะแนนในส่วนด้านล่างนี้จึงมาจากการทดสอบของ Reflection เอง โดยมีค่าพื้นฐานของ Reflection เองแนบมาด้วย
ตารางผู้ขาย อ่านอย่างตรงไปตรงมา
Reflection ได้เผยแพร่ชุดการเปรียบเทียบเบนช์มาร์กพร้อมกับการเปิดตัว และวิธีรายงานอย่างซื่อตรงคือการบอกสิ่งที่ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงในทั้งสองทิศทาง เพราะมันไม่ได้แสดงเพียงทิศทางเดียว
• จุดที่ Beam ได้เปรียบ ในชุดทดสอบที่ Reflection เลือกมาขึ้นเป็นหัวข้อหลัก Beam ทำได้ดีกว่า GLM 5.2 — โมเดลที่ถูกนำมาเปรียบเทียบในข้ออ้างเรื่องประสิทธิภาพ หากมองตามที่ปรากฏ นี่ถือเป็นผลลัพธ์ที่แท้จริง: ผลลัพธ์ที่ดีกว่าโดยใช้ต้นทุนการประมวลผลอนุมานเพียงประมาณหนึ่งในสี่ถึงหนึ่งในสาม ถือเป็นจุดยืนที่แข็งแกร่งสำหรับใครก็ตามที่ให้บริการในปริมาณมาก
• จุดที่ Beam เป็นรอง ตารางชุดเดียวกันนี้แสดงว่า Beam ตามหลัง GLM 5.3, Kimi K3 และโมเดลปัจจุบันอื่น ๆ ใน DeepSWE, SWE-Bench Pro v2-Hard, SWE Atlas Codebase QnA, MCP Atlas, AutomationBench, BrowseComp และ DeepSearchQA สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ชุดทดสอบรอบนอก แต่เป็นเกณฑ์มาตรฐานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ การใช้เครื่องมือ และการวิจัยเชิงลึก ที่กำหนดว่าโมเดลหนึ่งจะใช้งานเป็นเอเจนต์อัตโนมัติได้หรือไม่
เมื่ออ่านรวมกัน ตารางเหล่านี้บอกอะไรบางอย่างที่สอดคล้องกันและแคบกว่า "state of the art": Beam ดูเหมือนเป็นการเปิดตัวโมเดลแบบเปิดที่แข็งแกร่ง ซึ่งเอาชนะรุ่นก่อนหน้าบนพื้นที่ที่ Reflection เลือกไว้ และไม่เอาชนะรุ่นปัจจุบันบนพื้นที่แบบ agentic นั่นเป็นสถานะที่ชอบธรรมสำหรับโมเดล มันไม่ใช่สิ่งเดียวกับการเป็นโมเดลที่ดีที่สุดในบรรดาที่มีอยู่สำหรับงานแบบ agentic และการวางกรอบของประกาศก็ชักนำให้ตีความแบบที่แรงกว่า
ประเด็นเชิงโครงสร้างประการหนึ่งเกี่ยวกับตัวเลขประสิทธิภาพเอง เนื่องจากมันเป็นจุดพาดหัวหลัก การเปรียบเทียบ FLOPs ต่อโทเคนกับโมเดลอื่นเป็นคุณสมบัติของสถาปัตยกรรมและการกำหนดค่าการให้บริการ ไม่ใช่ของคุณภาพผลลัพธ์ — และ FLOPs ที่น้อยกว่า 3–4 เท่าเป็นตัวเลขที่ผู้ขายวัดเองโดยไม่มีการทำซ้ำอย่างอิสระ มันเป็นเหตุผลที่สมเหตุสมผลที่จะคาดหวังว่า Beam จะมีต้นทุนการให้บริการต่ำ มันไม่ใช่หลักฐานว่า Beam มีต้นทุนต่ำในการใช้งาน และความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนั้นคือการอภิปรายเรื่องต้นทุนทั้งหมดในหน้านี้: โมเดลที่ใช้โทเคนมากขึ้นเพื่อไปให้ถึงคำตอบอาจมีต้นทุนต่อ FLOP ที่ถูกกว่าและมีต้นทุนต่องานที่แพงกว่าในเวลาเดียวกัน
ด้านที่จัดส่งแล้วของการเปรียบเทียบ
นี่คือความไม่สมมาตรที่บทความนี้ตั้งใจจะบันทึกไว้ GPT-6.1 Sol เปิดให้บริการบน API ของ OpenAI เมื่อวันที่ 2026-09-29 โดยมี rate card ที่เผยแพร่ — $2.00 ต่อล้านโทเค็นอินพุต, $10.00 ต่อล้านเอาต์พุต, $0.10 อินพุตแคช, $2.50 การเขียนแคช — หน้าต่างบริบทขนาด 1,050,000 โทเค็นที่ระบุไว้, เอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเค็น, และแถว Intelligence Index อิสระที่ 52 ที่ความพยายามในการให้เหตุผลสูงสุด โดยมีต้นทุนการรัน $0.72 ต่องาน
ตัวเลขต้นทุนนั้นคือสิ่งที่ควรนำมาตั้งเทียบกับข้ออ้างเรื่อง FLOPs ของ Reflection $0.72 ต่องานไม่ใช่จำนวน FLOP และไม่ใช่ตารางอัตราค่าใช้จ่าย แต่คือต้นทุนของงานเมื่อทำเสร็จแล้ว ซึ่งวัดโดยบุคคลที่สามที่รันโมเดล มันเป็นตัวเลขที่ต้องเอาชนะให้ได้ เพื่อให้ข้อโต้แย้งเรื่องประสิทธิภาพของ Beam กลายเป็นข้อโต้แย้งด้านการจัดซื้อจัดจ้างได้ — และ Beam ไม่มีตัวเลขเทียบเท่า เพราะ Beam ไม่มีราคาที่เผยแพร่ และไม่มีการรันโดยอิสระ
ความแตกต่างอีกสองประการเป็นรูปธรรมและตรวจสอบได้ในวันนี้
• บริบทและเอาต์พุต — GPT-6.1 Sol รองรับบริบท 1,050,000 โทเคน เทียบกับ Beam ที่ 256,000 ในเวอร์ชันเบต้า และทั้งคู่จำกัดเอาต์พุตที่ 128,000 โทเคน สำหรับงานระดับรีโพซิทอรีหรือชุดเอกสาร นั่นคือความแตกต่างถึงสี่เท่าในปริมาณเนื้อหาที่ใส่ได้ในการเรียกครั้งเดียว
• รูปแบบข้อมูล — GPT-6.1 Sol รองรับข้อความ รูปภาพ และไฟล์ ส่วน Beam รองรับเฉพาะข้อความ หากไปป์ไลน์ของคุณอ่านภาพหน้าจอ เอกสารสแกน หรือไดอะแกรม Beam ก็ไม่ใช่ตัวเลือก ไม่ว่าคะแนนของมันจะเป็นอย่างไร
ข้อโต้แย้งที่ Beam มี และ GPT-6.1 Sol ไม่สามารถมีได้ในเชิงโครงสร้าง ก็คือเรื่องน้ำหนักแบบเปิด หากน้ำหนักภายใต้ Apache 2.0 มาถึงตามกำหนดการที่สัญญาไว้ โมเดล 501B/23B ซึ่งมีจำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง 23B จะกลายเป็นตัวเลือกที่โฮสต์เองได้ในแบบที่โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์จะไม่มีวันเป็นได้ พารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงสองหมื่นสามพันล้านตัวเป็นตัวเลขที่ทีมซึ่งมีเครื่องมือพร้อมสรรพสามารถใช้ในการคิดวิเคราะห์ได้ คอนเท็กซ์ 256,000 โทเค็นในเวอร์ชันเบต้า และการที่ยังไม่มีการเผยแพร่น้ำหนัก เป็นเหตุผลว่าทำไมข้อโต้แย้งนั้นจึงต้องรอการเปิดตัวจริง แทนที่จะได้ข้อยุติ ณ การเปิดตัว
ใครควรดำเนินการกับโมเดลใดในตอนนี้
คำตอบในทางปฏิบัติจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับว่าคุณกำลังซื้ออะไร และการแบ่งแยกนี้ชัดเจนพอที่จะระบุได้โดยตรง
ถ้าคุณต้องการโมเดลสำหรับใช้งานจริงในสัปดาห์นี้สำหรับการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ การใช้เครื่องมือ หรืองานเอกสารบริบทยาว โมเดลที่พร้อมใช้งานคือ GPT-6.1 Sol และการตัดสินใจอยู่ที่ราคาของมัน ไม่ใช่ที่ว่ามันมีอยู่จริงหรือไม่ อัตราค่าเอาต์พุตคือมิเตอร์ที่สำคัญ อัตราอินพุตแบบแคชของมันต่ำเป็นพิเศษที่ $0.10 ต่อล้านโทเคน และเมื่ออินพุตเกิน 272,000 โทเคน คำขอทั้งหมดจะถูกคิดราคาสูงขึ้น — เป็นเกณฑ์ที่ควรออกแบบรองรับไว้ก่อนที่คุณจะขยายลูปที่อ่านคำนำหน้าขนาดใหญ่โมเดลนี้อยู่ในแคตตาล็อกของเราที่ราคาตามที่ OpenAI ประกาศไว้ บวกกำไร 0% ดังนั้นราคาบนการ์ดคือราคาบนใบแจ้งหนี้ และการเปลี่ยนแปลงราคาจากผู้ให้บริการจะปรากฏในแคตตาล็อกในวันเดียวกัน ไม่ใช่หลังรอบอัปเดตของผู้ค้าปลีก: https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-6.1-sol
หากความสนใจของคุณใน Beam คือการเปิดให้ดาวน์โหลดเวตแบบเปิด (open-weights) มากกว่าที่จะเป็น API เวอร์ชันเบต้า สิ่งที่ต้องจับตาคือการเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ที่ Reflection ได้ให้สัญญาไว้ว่าจะมีขึ้นในช่วงปลายเดือนนี้ จนกว่าเวตจะปรากฏจริง ตัวเลขขีดความสามารถทุกตัวในบทความนี้ล้วนมาจากฝ่ายผู้จำหน่าย ราคายังไม่เป็นที่ทราบ และทั้งแผนการโฮสต์เองและการเปรียบเทียบต้นทุนก็ยังสรุปให้เสร็จไม่ได้ หากมันเปิดตัวตามกำหนด Beam จะน่าสนใจขึ้นมาทันทีในฐานะชั้นที่มีประสิทธิภาพในรูปแบบการตั้งค่าสองโมเดล — และนั่นคือการตั้งค่าที่เอนด์พอยต์เดียวซึ่งมีระบบสลับอัตโนมัติเมื่อขัดข้อง (failover) ครอบคลุมโมเดลกว่า 200 รายการรองรับได้โดยไม่ต้องผสานรวมเพิ่มเป็นครั้งที่สอง ซึ่งนี่คือเหตุผลที่ควรลองโมเดลที่ยังไม่ผ่านการพิสูจน์บนชั้นการจัดเส้นทาง แทนที่จะมุ่งผูกเส้นทางโปรดักชันไปกับมัน.
Reflection Beam ไม่ใช่สิ่งที่เราให้บริการ เมื่อเวตและ API ของมันเปิดออกอย่างเหมาะสมแล้ว มันก็จะอยู่บนแพลตฟอร์มของผู้ขายเองและบริการของบุคคลที่สามหลายแห่ง เหมือนกับการเปิดตัวแบบเปิดส่วนใหญ่ — และตอนนั้นหน้านี้ก็จะคุ้มค่าที่จะเขียนใหม่ เพราะสองสิ่งที่มันยังบอกไม่ได้ในตอนนี้ คือ Beam มีค่าใช้จ่ายเท่าไร และได้คะแนนเท่าไรเมื่อมีคนอื่นที่ไม่ใช่ผู้สร้างเป็นคนรันมัน คือสองสิ่งที่คำตอบนั้นขึ้นอยู่กับพอดี
การเปรียบเทียบในบทความนี้1
ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
