
Kolibri vs Solar Mini 4: งบประมาณ 3B Active เท่ากัน แต่เป็นการเดิมพันที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง
- openaiใหม่OpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicใหม่Anthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeใหม่TypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 217 tok/s
- OpenAIใหม่OpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238ความฉลาด
- OpenAIใหม่OpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248ความฉลาด
- Anthropicใหม่Anthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258ความฉลาด
- xAIใหม่Grok 4.72026-09-2146ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 117 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 969 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 · 52 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 100 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 · 214 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845ความฉลาด75การเขียนโค้ด
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534ความฉลาด68การเขียนโค้ด
โมเดลสองตัวเปิดตัวห่างกันสิบเจ็ดวัน ทั้งคู่ปรับจูนมาให้ใช้พารามิเตอร์แอ็กทีฟประมาณสามพันล้านตัวต่อโทเคน และเมื่อพูดถึงการนำไปใช้จริง แทบจะต่างกันสุดขั้ว Kolibri ของ Aleph Alpha คือเวต Apache-2.0 ขนาด 78.1 พันล้านพารามิเตอร์ที่คุณดาวน์โหลดและเสิร์ฟเอง ไม่มีเอนด์พอยต์แบบโฮสต์ให้ใช้ และ ณ วันนี้ ยังไม่มีคะแนนประเมินอิสระสักรายการเดียวจากที่ไหนเลย Solar Mini 4 ของ Upstage มี 35 พันล้านพารามิเตอร์ที่คุณดาวน์โหลดไม่ได้เลย มันมีอยู่เพียงในรูปแบบเอนด์พอยต์แบบคิดค่าบริการตามการใช้งาน และมีคะแนน Artificial Analysis Intelligence Index อยู่แล้วที่ 24.05 จำนวนพารามิเตอร์แอ็กทีฟบอกคุณว่าแต่ละตัวมีต้นทุนในการรันเท่าไร ไม่มีสิ่งอื่นเกี่ยวกับตัวเลขนั้นที่บอกคุณว่าการเริ่มต้นใช้งานมันมีต้นทุนสำหรับคุณเท่าไร
เหตุผลที่ยอดรวมต่างกันมากขนาดนี้ — 78.1B กับ 35B โดยมี active slice เกือบเท่ากัน — คือทั้งสองเป็นดีไซน์แบบ sparse mixture-of-experts และทั้งสองแล็บตัดสินใจตรงข้ามกันเกี่ยวกับจำนวน expert capacity ที่จะเก็บสำรองไว้ Kolibri มี 384 experts และเราเตอร์ไปยัง 1 shared บวกอีก 6 ตัวต่อโทเค็น Solar Mini 4 เปิดเผยการแบ่ง 35B/3B และไม่เปิดเผยอะไรเกี่ยวกับจำนวน experts ของมัน เมื่อโมเดลสองตัวถูกโฆษณาด้วย active figure เดียวกัน จำนวนพารามิเตอร์รวม ไม่ใช่ active figure ต่างหากที่เป็นตัวกำหนดค่าใช้จ่ายฮาร์ดแวร์ของคุณ — และในที่นี้มันต่างกัน 2.2 เท่าบน compute budget ที่ระบุไว้เท่ากัน
แต่ละอย่างจริงๆ แล้วคืออะไร
• พารามิเตอร์ทั้งหมด — Kolibri 78.10B เทียบกับ Solar Mini 4 35B
• พารามิเตอร์ที่ใช้งานต่อโทเคน — Kolibri 3.46B เทียบกับ Solar Mini 4 3B
• น้ำหนักโมเดล — Kolibri Apache 2.0, น้ำหนักเต็มรูปแบบบน Hugging Face เทียบกับ Solar Mini 4 แบบปิด; ใช้ผ่าน API เท่านั้น
• บริบท — Kolibri 1,048,576 โทเค็นที่ผ่านการตรวจสอบ เทียบกับ Solar Mini 4 512K ตามเอกสารของ Upstage, 1,048,576 ตามการ์ดโมเดลของ Artificial Analysis
• เอาต์พุตสูงสุด — Kolibri ไม่ถูกจำกัดโดยผู้ขาย เทียบกับ Solar Mini 4 128,000 โทเค็น
• ภาษา — Kolibri เยอรมันและอังกฤษ เทียบกับ Solar Mini 4 อังกฤษ เกาหลี และญี่ปุ่น
• วันตัดข้อมูลความรู้ — Kolibri 18 มิถุนายน 2026 เทียบกับ Solar Mini 4 กุมภาพันธ์ 2026
• การส่งมอบ — Kolibri ที่โฮสต์เอง (vLLM) เทียบกับ Solar Mini 4 ที่โฮสต์บน Console, Playground และ on-premises ของ Upstage
• การประเมินอิสระ — Kolibri ไม่มีการเผยแพร่ เทียบกับ Solar Mini 4 AA Intelligence Index 24.05
Kolibri: พารามิเตอร์ 78 พันล้านตัว และยังไม่มีใครนอกห้องแล็บเคยให้คะแนนมัน
Aleph Alpha เผยแพร่ Kolibri เมื่อวันที่ 3 ตุลาคม 2026 โดยเจตนาให้ตรงกับวันรวมชาติเยอรมัน ในฐานะตัวแรกของตระกูลใหม่และผู้สืบทอดของ Kolibri Origin การ์ดโมเดลเปิดเผยอย่างละเอียดผิดปกติถึงสิ่งที่ใช้ในการฝึก: การฝึกล่วงหน้า 20 ล้านล้านโทเคน การฝึกกลาง 3.44 ล้านล้าน และการฝึกบริบทแบบยาว 201 พันล้าน ดำเนินการบน GPU B200 จำนวน 768 ตัวเป็นเวลา 21 วัน สำหรับประมาณ 6.4×10²³ FLOPs และประมาณ 950 MWh ผู้ขายยังเปิดเผยจำนวนความล้มเหลวด้วย — การหยุดชะงักที่ไม่คาดคิด 38 ครั้ง ประมาณหนึ่งครั้งต่อ 10,000 ชั่วโมง GPU — ซึ่งเป็นตัวเลขประเภทที่ห้องแล็บมักไม่เปิดเผย

สถาปัตยกรรมนี้เป็นเรื่องราวของ sparse MoE ที่เรียบง่าย ห้าสิบเลเยอร์ที่มีอัตราส่วน 4:1 ระหว่าง sliding-window attention (หน้าต่างขนาด 512 โทเค็น) ต่อ global attention ซึ่งจะทำงานเฉพาะทุก ๆ เลเยอร์ที่ห้า น้ำหนัก FP8 พร้อมการสเกลบล็อกขนาด 128×128 และ KV cache แบบ FP8 เมื่อเทียบกันแล้ว Kolibri Origin ใช้ผู้เชี่ยวชาญ 128 รายที่ถูก route แบบ 8-wide มีมิติซ่อนของผู้เชี่ยวชาญขนาด 768 และ full attention ในทุกเลเยอร์ บนข้อมูลภาษาอังกฤษที่ตัดจบในเดือนกันยายน 2024 Kolibri เปลี่ยนไปใช้ผู้เชี่ยวชาญ 384 รายที่ถูก route แบบ 6-wide พร้อมมิติซ่อนขนาด 512 และเลื่อนจุดตัดข้อมูลทั้งสองภาษาไปเป็นวันที่ 18 มิถุนายน 2026
ไปป์ไลน์ภาษาเยอรมันคือส่วนที่ซื้อยากจริง ๆ จากที่อื่น Aleph Alpha ฝึกโทเคไนเซอร์ UniBPE ของตนเอง และรายงานว่าข้อความภาษาเยอรมันอยู่ที่ 4.90 ไบต์ต่อโทเคน เทียบกับ 4.35 สำหรับ GPT-5, 4.17 สำหรับ Qwen3.5 และ 4.13 สำหรับ Gemini นั่นคือโทเคไนเซอร์ที่อ้างว่าบีบอัดภาษาเยอรมันได้ดีกว่าโมเดลหลายภาษาชั้นแนวหน้าทั้งหมด และมันคือกลไกที่เป็นรูปธรรมเบื้องหลังข้อเสนอการติดตั้งแบบอธิปไตย: โทเคนต่อเอกสารภาษาเยอรมันที่น้อยลงหมายถึงโทเคนที่ถูกคิดเงินน้อยลง และหน้าต่างที่มีประสิทธิผลยาวขึ้นบนฮาร์ดแวร์เดียวกัน
ตัวเลขประสิทธิภาพทุกตัวที่มีอยู่สำหรับ Kolibri มาจากการ์ดโมเดลของ Aleph Alpha เอง และควรอ่านด้วยความเข้าใจเช่นนั้น ตารางที่ผู้ขายรายงานระบุว่า Kolibri ได้คะแนนรวม 75.5 ในการประเมินภาษาอังกฤษ และ 70.8 ในการประเมินภาษาเยอรมัน, 84.3 ใน GPQA Diamond ภาษาอังกฤษ เทียบกับ 81.3 ในภาษาเยอรมัน, 21.5 ใน Humanity's Last Exam ภาษาอังกฤษ เทียบกับ 15.9 ในภาษาเยอรมัน, 66.4 ใน SWE-Bench Verified, 85.9 ใน LiveCodeBench v6 และ 68.3 ใน AA-LCR นั่นคือตัวเลขที่ยังไม่ผ่านการตรวจสอบ ไม่มีหน้าของ Artificial Analysis สำหรับ Kolibri — URL โมเดลของตัวติดตามส่งคืน 404 — ดังนั้นจึงไม่มีสิ่งใดในตารางนั้นที่ถูกทำซ้ำอย่างอิสระ และบทความที่คุณกำลังอ่านอยู่นี้ไม่สามารถทำให้มันน่าเชื่อถือไปกว่าที่เป็นอยู่ได้
สิ่งที่การ์ดนี้ทำให้ชัดเจนคือเรื่องราวการให้บริการ ฮาร์ดแวร์ขั้นต่ำคือ A100 80GB สองใบ หรือ H100 SXM5 สองใบ หรือ H200, B200 หรือ B300 ใบเดียว สูตร vLLM ที่เผยแพร่จะรันด้วย --kv-cache-dtype fp8 และพาร์เซอร์เฉพาะสำหรับการให้เหตุผลและการเรียกใช้เครื่องมือ ที่อุณหภูมิ 1.0, top-p 0.97 และ top-k 128 พร้อมปุ่มปรับ reasoning_effort ที่ครอบคลุม none, low, medium และ high B300 ใบเดียวที่ให้บริการโมเดล 78B บนบริบทที่ตรวจสอบแล้ว 1M โทเคนคือรูปแบบที่เป็นรูปธรรมของข้อเสนอ: คุณซื้อเครื่อง แล้วคุณก็เป็นเจ้าของต้นทุนส่วนเพิ่มของทุกโทเคน
Solar Mini 4: คุณเช่าสไลซ์แอ็กทีฟ 3B แทนที่จะซื้อมัน
Solar Mini 4 เปิดตัวเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 — สแนปช็อต solar-mini4-260922 นามแฝง solar-mini4 — ในฐานะโมเดลขนาดเล็กที่มุ่งเน้นเอเจนต์ของ Upstage: 35B ทั้งหมด, 3B ที่ใช้งาน, วันตัดข้อมูลกุมภาพันธ์ 2026, ภาษาอังกฤษ เกาหลี และญี่ปุ่น พร้อมโหมดแชต การให้เหตุผล การส่งออกแบบมีโครงสร้าง และการเรียกใช้เครื่องมือ มีให้ใช้งานผ่าน Console และ Playground ของ Upstage และสำหรับการติดตั้งภายในองค์กร แต่ไม่มีการดาวน์โหลดเวตและไม่มีสัญญาอนุญาตให้ตรวจสอบ เอกสารของ Upstage ยังบันทึกว่า "ไม่มีการเก็บข้อมูล" สำหรับโมเดลนี้ ซึ่งเป็นบรรทัดด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่สำคัญหากคุณนำไปใช้กับทราฟฟิกจริง

ต่างจาก Kolibri ตรงที่ Solar Mini 4 ผ่านระบบทดสอบอิสระมาแล้ว Artificial Analysis จัดให้มันอยู่ที่ Intelligence Index 24.05 โดยวัดได้ 1.01% บน Terminal-Bench 4.0, 47.6% บน SciCode, 83.3% บน AA-LCR และ 25.8% บน Humanity's Last Exam โพสต์เปิดตัวของ Upstage วางกรอบว่า 24.1 เป็น Index สูงสุดในบรรดาโมเดลที่มีพารามิเตอร์ active 3B นำหน้า Qwen3.6 35B A3B ที่ 18 และ Nemotron 3.5 Lightning ที่ 13 — การวางกรอบนี้ยุติธรรมเท่าที่มันไปได้ และน่าสังเกตว่ามันแคบอย่างที่ฟังดูจริง ๆ เพราะมันเป็นข้อกล่าวอ้างเกี่ยวกับคลาส 3B active ไม่ใช่เกี่ยวกับโมเดลขนาดเล็กโดยทั่วไป
ตัวชี้วัดที่ควรกำหนดวิธีที่คุณจัดงบสำหรับมันไม่ใช่ Index การแจกแจงต้นทุนต่องานของ Artificial Analysis ระบุว่า Solar Mini 4 อยู่ที่ประมาณ $0.36 ต่องาน Intelligence-Index และประมาณ $0.30 ของจำนวนนั้น — ราว 82% — คือแคชพรอมป์ต์การเขียน การอ่านแคชมีค่าใช้จ่าย $0.03 และเอาต์พุตที่สร้างขึ้นมีเพียง $0.035 โมเดลปล่อยเอาต์พุตประมาณ 88,300 โทเคนต่องาน ซึ่งประมาณ 71,600 เป็นโทเคนการให้เหตุผล พูดอีกอย่างคือ นี่คือโมเดลราคาถูกที่ค่าใช้จ่ายส่วนใหญ่มาจากการเขียนบริบทที่ยาวใหม่ ไม่ใช่จากโทเคนที่มันเขียนกลับ ค่าใช้จ่ายต่อการประเมินอยู่ที่ตั้งแต่ $1.63 สำหรับ Terminal-Bench 4.0 ลงมาถึง $0.95 สำหรับ AA-Briefcase ความเร็วเอาต์พุตมัธยฐานคือ 198 โทเคนต่อวินาที โดยมีเวลา 1.58 วินาทีถึงชิ้นส่วนแรก
ราคาของแต่ละเส้นทาง
Solar Mini 4 ไม่ได้ตั้งราคาไว้ที่ราคาลิสต์ในวันนี้ หน้าสนราคาของ Upstage เองมีบันไดราคาที่ระบุวันที่สำหรับโมเดลนี้: $0.03 ต่ออินพุตหนึ่งล้าน, $0.003 สำหรับแคช และ $0.12 สำหรับเอาต์พุต — ส่วนลดเปิดตัว 70% — ไปจนถึงวันที่ 10 ตุลาคม 2026 UTC จากนั้น $0.05 / $0.005 / $0.20 ตั้งแต่วันที่ 11 ตุลาคม และสุดท้ายราคาลิสต์ $0.10 / $0.01 / $0.40 ตั้งแต่วันที่ 23 ตุลาคม โพสต์เปิดตัวของ Upstage อธิบายส่วนลดแบบหลวม ๆ มากกว่าที่ตารางของหน้าสนราคาเองระบุ; บันไดราคาข้างต้นเป็นเวอร์ชันที่มีวันที่กำกับ และเป็นเวอร์ชันที่ควรใช้ในการวางแผน สังเกตว่าส่วนลดที่ชันที่สุดอยู่ตรงไหน: อินพุตที่แคชไว้ลดลงเหลือหนึ่งในสิบของอัตราอินพุต ซึ่งตอบแทนเวิร์กโหลดบริบทคงที่ระยะยาวแบบที่โปรไฟล์ต้นทุนการเขียนแคชข้างต้นคิดเงินไว้พอดี
ราคาของ Kolibri คือการซื้อขาด ไม่มีอัตราต่อล้านโทเค็นให้เปรียบเทียบ เพราะไม่มีมิเตอร์แบบโฮสต์ — คุณจ่ายสำหรับ GPU และค่าไฟฟ้า และสัญญาณต้นทุนสาธารณะเพียงอย่างเดียวของผู้ขายคือการรันฝึกโมเดลเอง: ประมาณ 950 MWh ในการผลิตโมเดล หากคุณมีความจุในการประมวลผลอยู่แล้ว ต้นทุนส่วนเพิ่มต่อโทเค็นของ Kolibri จะใกล้เคียงกับต้นทุนค่าไฟฟ้า หากคุณไม่มี ค่าผ่านประตูคือเครื่องที่มี A100 สองตัวหรือดีกว่า นั่นคือรูปแบบของความมุ่งมั่นที่แตกต่างกันโดยพื้นฐานจากโมเดลที่คุณเรียกใช้ทีละล้านโทเค็นและหยุดเรียกในวันพรุ่งนี้ได้ และนั่นคือการตัดสินใจที่แท้จริงที่สองทางเลือกนี้นำเสนอ
ที่พวกมันทับซ้อนกัน และที่การเปรียบเทียบใช้ไม่ได้
• การคำนวณที่แอคทีฟ — ใกล้เคียงกันมาก: 3.46B เทียบกับ 3B ต่อโทเคน
• ทุกสิ่งที่ตามมาจากมัน — ไม่สามารถนำมาเปรียบเทียบกันได้ เพราะมีเพียงหนึ่งในสองสิ่งเท่านั้นที่มีหลักฐานที่ตรวจสอบยืนยันได้
• คะแนนที่ดีที่สุดจากการวัด — Solar Mini 4 มี Index ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วอยู่ที่ 24.05; Kolibri มีตารางของผู้จำหน่ายและไม่มีคะแนนที่ผ่านการตรวจสอบเลย
• ภาษาเยอรมัน — Kolibri เป็นเพียงหนึ่งเดียวในสองตัวที่ถูกฝึกมาสำหรับภาษานี้ โดยอยู่ที่ 4.90 ไบต์ต่อโทเคน; Solar Mini 4 ไม่ได้ระบุไว้
• ภาษาเกาหลีและภาษาญี่ปุ่น — Solar Mini 4 แสดงทั้งสองภาษา; Kolibri ไม่แสดงทั้งสองภาษา
• บริบทขนาดยาว — Kolibri ตรวจสอบได้เต็ม 1,048,576 โทเคน; เอกสารของ Solar Mini 4 เองระบุ 512K ขณะที่การ์ด Artificial Analysis ของมันระบุ 1M ดังนั้นให้ถือว่าเพดานนั้นขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ
• เวลาถึงโทเคนแรก — Solar Mini 4 ใช้เวลาเป็นนาที เพราะคุณแค่สมัครใช้งาน; Kolibri ใช้เวลาเป็นวัน เพราะคุณต้องยกเครื่องขึ้นแร็ก
• โมเดลต้นทุน — ต่อโทเคน ลดลงตามขั้นบันไดส่วนลด เมื่อเทียบกับเงินทุนบวกพลังงาน
สรุปตามตรงก็คือ นี่ไม่ใช่การแข่งขันที่ตัดสินกันบนลีดเดอร์บอร์ด ตารางผู้ขายของ Kolibri ยังรวมชุดเปรียบเทียบของตัวเองไว้ด้วย — GLM-4.7 Flash 30B-A3B ที่ 64.7 คะแนนภาษาอังกฤษโดยรวม, Nemotron 3 Nano 30B-A3B ที่ 65.6, Qwen3.5 35B-A3B ที่ 74.7, Qwen3.6 35B-A3B ที่ 71.4, Gemma 4 26B-A4B IT ที่ 71.9 ทั้งหมดเทียบกับ 75.5 ของ Kolibri เอง — และทุกแถวเหล่านั้นเป็นตัวเลขของ Aleph Alpha เอง รันโดยแล็บเดียวกันบนฮาร์เนสของตัวเอง มันเป็นแผนที่ที่มีประโยชน์ของแวดวง 3B-active มันไม่ใช่การจัดอันดับที่เป็นอิสระ
ถ้าสิ่งที่คุณต้องการในวันนี้คือ MoE ที่ active 3B บนคีย์
ไม่มีโมเดลใดในการเปรียบเทียบนี้อยู่บน OrcaRouter และเป็นเรื่องที่ควรค่าแก่การอธิบายให้ชัดเจนว่าทำไม Kolibri ยังไม่มี hosted inference ใด ๆ เลย — มันเป็นเพียง weights และสูตร vLLM ดังนั้นจึงไม่มีอะไรให้ router ชี้ไป Solar Mini 4 ให้บริการโดย Upstage และผ่านช่องทาง on-premises ของ Upstage เอง เราไม่ได้ route มัน และเราไม่ได้ route โมเดลใด ๆ ของ Upstage หากคุณต้องการอันใดอันหนึ่ง คุณต้องได้มันจากผู้ขายเอง
เส้นทางแบบ what we do ของเราคือคลาสโดยรอบ — กลุ่ม small-MoE แบบ sparse ที่ทั้งสองโมเดลนี้กำลังแข่งขันกันอยู่ภายใน Gemma 4 26B-A4B IT อยู่ในแคตตาล็อกที่ $0.06 ต่ออินพุต และ $0.33 ต่อเอาต์พุตต่อล้านโทเคน พร้อมหน้าต่าง 262,144 โทเคน Qwen3.5 35B-A3B อยู่ที่ $0.057 / $0.459 และ Qwen3.6 35B-A3B อยู่ที่ $0.248 / $1.485 พร้อมหน้าต่าง 262,144 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 65,536 โทเคน นั่นคือข้อแลกเปลี่ยนเดียวกันกับที่สองโมเดลข้างต้นกำลังทำ — ส่วนที่ใช้งานจริงขนาด 3B ถึง 4B ที่ซื้อมาในราคาของโมเดลเล็ก — พร้อมใช้งานบน คีย์ API เดียว โดยราคาตามรายการของผู้ให้บริการถูกส่งผ่านโดยมีมาร์กอัป 0% ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงราคาของผู้ขายจะขึ้นบิลคุณในวันเดียวกับที่ประกาศ แทนที่จะเป็นตอนต่อสัญญาครั้งถัดไป การสลับไปยังเส้นทางสำรองอัตโนมัติ มีความสำคัญตรงนี้มากกว่าปกติ: เมื่อคุณกำลังประเมินโมเดล sparse ที่ยังไม่ผ่านการพิสูจน์ เส้นทางที่สองที่อยู่หลังคีย์เดียวกันคือสิ่งที่ช่วยไม่ให้บ่ายที่แย่กลายเป็นเหตุขัดข้องทั้งระบบ

สิ่งที่ต้องทำ และสิ่งที่ต้องจับตา
เลือก Kolibri หากงานของคุณเป็นภาษาเยอรมันหรืออังกฤษ หากข้อมูลไม่สามารถออกจากแร็กของคุณเองได้ และหากคุณมี — หรือยินดีที่จะซื้อ — GPU สำหรับให้บริการ 78B ที่ FP8 ในคอนฟิกูเรชันนั้น มันเป็นเพียงหนึ่งเดียวในสองโมเดลนี้ที่ถือเป็นตัวเลือกได้ด้วยซ้ำ และคอนเท็กซ์ 1M โทเคนที่ผ่านการตรวจสอบพร้อมตัวตัดคำภาษาเยอรมันที่ 4.90 ไบต์ต่อโทเคนก็เป็นข้อได้เปรียบจริง แม้ว่าจะวัดโดยผู้ขายก็ตาม เลือก Solar Mini 4 หากคุณต้องการเข้าสู่โปรดักชันภายในสัปดาห์นี้ หากภาษาเกาหลีหรือญี่ปุ่นอยู่ในโรดแมป และหากงานของคุณเป็นบริบทที่ยาวและเสถียรซึ่งส่วนลดจากแคชให้ผลตอบแทนที่ดี ให้จัดงบสำหรับการเขียนแคช ไม่ใช่โทเคนเอาต์พุต
คำถามที่ยังไม่มีคำตอบเหมือนกันสำหรับทั้งคู่ และมันเป็นคำถามเรื่องหลักฐาน ไม่ใช่เรื่องขีดความสามารถ ตัวเลข 75.5 และ 84.3 ของ Kolibri เป็นตัวเลขของ Aleph Alpha เองบนฮาร์เนสของ Aleph Alpha เอง และจนกว่าจะมีผู้ติดตามอิสระมารันมัน ใครก็ตามที่อ้างตัวเลขเหล่านั้นก็เท่ากับอ้างจากห้องแล็บ ตัวเลข 24.05 ของ Solar Mini 4 นั้นเป็นของจริงและถูกทำซ้ำแล้ว แต่ Index เป็นภาพ ณ ขณะหนึ่งของโมเดลที่ยังอยู่ระหว่างบันไดส่วนลด โดยราคาตามรายการจะยังไม่เริ่มใช้จนถึงวันที่ 23 ตุลาคม คอยจับตาการประเมินอิสระครั้งแรกของ Kolibri และคอยดูว่า Solar Mini 4 จะมีค่าใช้จ่ายจริงเท่าไรเมื่อบันไดส่วนลดสิ้นสุดลง — เพราะที่ $0.10 / $0.40 เศรษฐศาสตร์ของการเช่าสไลซ์ 3B ดูแตกต่างจาก $0.03 / $0.12 ที่คุณกำลังถูกเสนอราคาในวันนี้
