
Ling 3.0 Tiny vs Gemini 3.5 Flash-Lite: ฟรีไม่ได้แปลว่าถูก และเจ้าเดิมยังคงเป็นตัวเลือกที่ปลอดภัย
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 11 tok/s
- deepseekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745ความฉลาด
- DeepSeekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740ความฉลาด
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 137 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 1049 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 · 50 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 826 tok/s
- 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 · 47 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 94 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642ความฉลาด72การเขียนโค้ด
“ฟรี” คือคำที่แพงที่สุดในศัพท์ของตลาดโมเดล เพราะโดยปกติแล้วมันหมายความว่ามีคนกำลังจะเรียกเก็บเงินจากคุณสำหรับสิ่งอื่นที่ไม่ใช่ราคาที่ติดป้าย นั่นคือกับดักที่ซ่อนอยู่ในการแข่งขันระหว่าง Ling 3.0 Tiny โมเดลให้เหตุผลแบบ MoE ขนาด 7.9 พันล้านพารามิเตอร์ใหม่ของ Ant Group InclusionAI และ Gemini 3.5 Flash-Lite ระดับ Gemini ที่ถูกที่สุดและเร็วที่สุดของ Google ในปัจจุบัน Ling 3.0 Tiny ตอนนี้เรียกใช้ฟรี และมีค่าใช้จ่าย $0.06 / $0.18 ต่อล้านโทเคนหลังโปรโมชันวันที่ 14 สิงหาคม — แต่ Artificial Analysis วัดได้ว่ามันใช้เอาต์พุตโทเคนถึง 210M เพียงเพื่อให้ได้คะแนนในกลุ่มที่มี 56 โมเดล เทียบกับค่ามัธยฐานที่ 63M และระบุว่ามัน “verbose มาก” Gemini 3.5 Flash-Lite มีค่าใช้จ่ายต่อโทเคนสูงกว่า 5 เท่า อยู่ที่ $0.30 / $2.50 แต่กลับมีดัชนีสติปัญญาอิสระ (Intelligence Index) อยู่ที่ 36 — สูงกว่า Ling 3.0 Tiny ถึง 13 จุด — และความเร็วเอาต์พุตประมาณ 490 โทเคนต่อวินาที ป้ายราคาที่ถูกกว่า ผู้พูดที่เร็วกว่า และคะแนนที่ต่ำกว่า ล้วนเป็นโมเดลเดียวกัน นั่นคือเรื่องราวทั้งหมดของการเปรียบเทียบนี้ และเป็นเหตุผลทั้งหมดที่ทำให้คุณต้องคิดให้รอบคอบก่อนจะเลือกใช้โมเดลใหม่เพียงเพราะราคาอย่างเดียว
โมเดลทั้งสองอยู่ในกลุ่มราคาประหยัด แต่กำลังอยู่คนละจุดในวงจรชีวิตของกลุ่มนี้ Gemini 3.5 Flash-Lite คือผู้เล่นรายเดิมที่เติบโตเต็มที่แล้ว: เปิดตัวเมื่อวันที่ 21 กรกฎาคม 2026 ถูกวัดผลซ้ำอย่างต่อเนื่องโดยบุคคลที่สาม และถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายในฐานะตัวเลือกระดับค่าเริ่มต้นสำหรับงานแบบ agentic ที่มีปริมาณสูงและอ่อนไหวต่อความหน่วง ส่วน Ling 3.0 Tiny เพิ่งเปิดตัวได้หนึ่งสัปดาห์ ตั้งราคามาเพื่อดึงดูดผู้ใช้ และถูกวัดผลเพียงครั้งเดียว บทความนี้แยกให้เห็นว่าแต่ละโมเดลแท้จริงคืออะไร ตัวเลขจากแหล่งอิสระบอกอะไรบ้าง และเหตุใดราคา "ฟรี" จึงเป็นตัวเลขที่มีประโยชน์น้อยที่สุดในการเปรียบเทียบครั้งนี้
Ling 3.0 Tiny ผู้มาใหม่ที่มาพร้อมมิเตอร์
Ling 3.0 Tiny เปิดตัวเมื่อวันที่ 6 สิงหาคม 2026 บน API เชิงพาณิชย์ ด้วยรูปแบบ{{1}}การเปิดตัวแบบเงียบ ๆ แทนที่จะเป็นงานเปิดตัว{{/1}} เป็นโมเดล mixture-of-experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 7.9B และประมาณ 1.3B ที่ทำงานต่อโทเค็น มีหน้าต่างบริบท 256K โทเค็น (ระบุเป็น{{2}}262K{{/2}} ในรายการเชิงพาณิชย์และ Artificial Analysis) รองรับเอาต์พุตสูงสุด 32K โทเค็น การเรียกใช้ฟังก์ชันแบบเนทีฟ และการแคชพรอมต์ สองโหมดสลับกันตามคำขอ: {{3}}"Thinking,"{{/3}} เปิดเป็นค่าเริ่มต้น ใช้โทเค็นเอาต์พุตสำหรับการให้เหตุผลเพิ่มเติม และ {{4}}"Instant,"{{/4}} ซึ่งตอบโดยตรง เป็นแบบ{{5}}ข้อความเข้า-ข้อความออก{{/5}} — ไม่รับอินพุตรูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ
โครงสร้างราคาสมควรได้รับความแม่นยำ เพราะคำว่า "ฟรี" มีนัยสำคัญมาก มันถูกระบุเป็น inclusionai/ling-3.0-tiny:freeที่ราคา $0 ต่อล้านโทเค็นทั้งสองด้าน; เกตเวย์ที่สองให้บริการฟรีจนถึง 8:00 น. ตามเวลาแปซิฟิกของวันที่ 14 สิงหาคม 2026 จากนั้นจะคิดอัตราที่ระบุไว้คือ $0.06 ต่อล้านโทเค็นนำเข้า และ $0.18 ต่อล้านโทเค็นส่งออก โดยอินพุตที่ถูกแคชอยู่ที่ $0.01 Artificial Analysis ซึ่งได้ทดสอบระดับฟรี แสดงราคา $0.00 / $0.00 บนหน้าเว็บสดของมัน ดังนั้นโมเดลนี้ฟรีจริงๆ ในตอนนี้ และจะมีการคิดค่าบริการจริงๆ ในอีกหนึ่งสัปดาห์ข้างหน้า

Gemini 3.5 Flash-Lite ผู้ครองตำแหน่งปัจจุบัน
Gemini 3.5 Flash-Lite คือคำตอบของ Google สำหรับคำถามเดียวกัน โดยจัดอยู่ในระดับที่ต่ำกว่าหนึ่งขั้นในไลน์ Gemini 3.5 โดยรองรับมัลติโมดัลโดยธรรมชาติในอินพุต — ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และไฟล์ — โดยมีเอาต์พุตเป็นข้อความ หน้าต่างบริบท 1M โทเคน สูงสุด 64K โทเคนเอาต์พุต และระดับการใช้เหตุผลที่ปรับแต่งได้ (ต่ำสุด ต่ำ สูง) เพื่อให้ไปป์ไลน์สามารถปรับความลึกและค่าใช้จ่ายต่อคำขอได้ คะแนนอิสระของมันคือการก้าวกระโดดเชิงรุ่นอย่างแท้จริง: Artificial Analysis Intelligence Index 36 อยู่ในอันดับ #12 จากโมเดลที่ติดตาม 151 ตัว เพิ่มขึ้นจาก 25 ของ Gemini 3.1 Flash-Lite ในด้านความเร็ว มันเป็นโมเดลที่เร็วที่สุดในซีรีส์ 3.5 — Google ระบุ 350 โทเคนเอาต์พุต/วินาทีตอนเปิดตัว และหน้าสดของ AA วัดได้ประมาณ 490 โทเคน/วินาที อยู่ในอันดับ #2 ในบรรดาโมเดลที่ติดตาม ตัวเลขเชิงเอเจนต์ที่ผู้ให้บริการรายงาน — 74.0% บน OSWorld-Verified, 54% บน Terminal-Bench 2.1, 72.2% บนการทดสอบการค้นคืนแบบหลายเข็มขนาด 128K — เป็นตัวเลขของ Google เองและเป็นแนวทางชี้ทิศทางมากกว่าความจริงที่ต้องเชื่อถือ และมีประเด็นที่ยังไม่ชัดเจนหนึ่งประเด็น (computer-use ถูกระบุว่าเป็นความสามารถในตัวในบล็อกของ Google แต่ไม่รองรับในเอกสาร API) ที่ควรตรวจสอบก่อนที่คุณจะพึ่งพามัน
นอกจากนี้ เมื่อคิดต่อโทเคนแล้ว มันก็ไม่ถูกสำหรับระดับของมัน ชื่อ "Lite" บรรยายถึงตำแหน่งของโมเดลในกลุ่มผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่ราคาป้ายที่ลดลง: Gemini 2.5 Flash-Lite อยู่ที่ $0.10 / $0.40, 3.1 Flash-Lite อยู่ที่ $0.25 / $1.50 และ 3.5 Flash-Lite อยู่ที่ $0.30 / $2.50 ต่อล้านโทเคน โดย cached input อยู่ที่ $0.03 ความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพมาจากความเร็วและความประหยัดโทเคน และการวัดของ Artificial Analysis เองแสดงให้เห็นว่าต้นทุนจริงต่องานเพิ่มขึ้นราวเท่าตัวในแต่ละรุ่น ขณะที่เวลาต่องานลดลงครึ่งหนึ่ง
กระดานคะแนนอิสระ อ่านในบริบท
เมื่อนำทั้งสองโมเดลมาเทียบกันบนดัชนีเดียวกัน ช่องว่างก็ชัดเจนมาก: Gemini 3.5 Flash-Lite ได้ 36 คะแนน ส่วน Ling 3.0 Tiny ได้ 23 คะแนน แต่การเปรียบเทียบที่ดูเป็นหัวข้อข่าวนั้นเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของภาพรวม เพราะโมเดลทั้งสองไม่ได้ถูกวัดผลเทียบกับกลุ่มเดียวกัน AA จัดอันดับ Ling 3.0 Tiny อยู่ที่ #6 จาก 56 ในคลาสโมเดลขนาดเล็ก โดยมีค่ามัธยฐานของคลาสอยู่ที่ 8 — ซึ่งสูงกว่าเกณฑ์เฉลี่ยสำหรับโมเดลขนาดนี้มาก ส่วน Gemini 3.5 Flash-Lite อยู่อันดับที่ #12 จาก 151 ในกลุ่มที่ติดตามทั้งหมดในวงกว้าง หนึ่งคือโมเดลขนาดเล็กที่โดดเด่น ส่วนอีกหนึ่งคือโมเดลราคาประหยัดที่แข็งแกร่งในกลุ่มเปิด ข้อความทั้งสองเป็นจริง และมีความหมายที่แตกต่างกัน Ling 3.0 Tiny ให้ความคุ้มค่ากว่าเมื่อเทียบกับขนาดคลาสของมัน ในขณะที่ Gemini 3.5 Flash-Lite ก็ให้ความคุ้มค่าเมื่อเทียบกับระดับของมัน — แต่ Gemini 3.5 Flash-Lite ยังคงเป็นโมเดลที่มีความสามารถมากกว่าอย่างเห็นได้ชัดบนมาตราส่วนอิสระเดียวกัน

ขนาด บรรทัดละหนึ่ง:
• คะแนนอิสระ — Ling 3.0 Tiny AA Index 23 (#6/56, ค่ามัธยฐานคลาส 8) เทียบกับ Gemini 3.5 Flash-Lite AA Index 36 (#12/151).
ราคา — Ling 3.0 Tiny $0.06 / $0.18 ต่อ 1M หลังจากโปรโมชันฟรี เทียบกับ Gemini 3.5 Flash-Lite $0.30 / $2.50 ต่อ 1M (อินพุตแคช $0.03)
• ความฟุ่มเฟือย — Ling 3.0 Tiny สร้างโทเคนเอาต์พุต 210M ตลอดการรันดัชนี เทียบกับ Gemini 3.5 Flash-Lite ที่วัดได้แต่ไม่ถูกจัดว่าฟุ่มเฟือยตามแฟล็กนั้น
• รูปแบบข้อมูล — Ling 3.0 Tiny รองรับเฉพาะข้อความ เทียบกับ Gemini 3.5 Flash-Lite ที่รองรับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และไฟล์นำเข้า
• บริบท — 256K บน Ling 3.0 Tiny เทียบกับ 1M บน Gemini 3.5 Flash-Lite โดยทั้งคู่มีเอาต์พุตสูงสุด 64K
• ความเร็ว — Ling 3.0 Tiny ~90–264 tokens/s ในกลุ่มเอนด์พอยต์ที่เผยแพร่ตัวเลข เทียบกับ Gemini 3.5 Flash-Lite ~490 tokens/s จากการวัดสดของ AA
แถวความเร็วคือสิ่งที่อาจมีการเปลี่ยนแปลงมากที่สุด ความเร็วเอาต์พุตของ Ling 3.0 Tiny ยังไม่ได้รับการยืนยันอย่างแท้จริง: Artificial Analysis ระบุว่าเป็น N/A ในขณะที่ Vercel โฆษณาไว้ที่ 264 โทเคนต่อวินาที ค่า ~490 โทเคนต่อวินาทีของ Gemini 3.5 Flash-Lite เป็นการวัดแบบสดจาก Artificial Analysis (AA) ซึ่งดำเนินการหลังจากความผันผวนในช่วงเปิดตัวของมันสงบลงแล้ว สำหรับกลุ่มที่อ่อนไหวต่อความหน่วง นั่นคือความแตกต่างระหว่างค่าที่ทราบแน่นอนกับคำถามที่ยังไม่มีคำตอบ
เศรษฐศาสตร์แห่งความเยิ่นเย้อ: เหตุใดของฟรีจึงไม่ใช่ของถูก
นี่คือการคำนวณที่มักใช้ตัดสินการเปรียบเทียบนี้ ลองรันงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลหนักๆ แบบเดียวกัน เช่น 4,000 โทเคนนำเข้า 2,000 โทเคนส่งออก ผ่านทั้งสองโมเดลหลังจากโปรโมชันของ Ling 3.0 Tiny สิ้นสุดลง Ling 3.0 Tiny คิดเงิน (4,000 × $0.06 + 2,000 × $0.18) / 1,000,000 หรือประมาณ $0.0006 Gemini 3.5 Flash-Lite คิดเงิน (4,000 × $0.30 + 2,000 × $2.50) / 1,000,000 หรือประมาณ $0.0062 ด้วยจำนวนโทเคนที่เท่ากัน Ling 3.0 Tiny ถูกกว่า 10 เท่า จากนั้นเพิ่มเรื่องความเยิ่นเย้อของเอาต์พุต: โมเดลที่ใช้การให้เหตุผลซึ่งปล่อยโทเคนความคิดเป็นเอาต์พุตจะไม่ได้สร้างจำนวนโทเคนที่เท่ากัน หากอัตราส่วนความเยิ่นเย้อระหว่าง 210M กับ 63M ของ Ling 3.0 Tiny ยังคงเป็นจริงกับเวิร์กโหลดของคุณ ต้นทุนต่องานจริงจะเพิ่มขึ้นประมาณสามเท่าทางฝั่งเอาต์พุต และความได้เปรียบ 10 เท่าก็หดเหลือประมาณ 3–4 เท่า ยังถูกกว่า — แต่ไม่ฟรีอีกต่อไป และไม่ได้อยู่ในระดับที่ตัวเลข 210M ทำให้ดูเหมือน
การมองอย่างตรงไปตรงมาคือ โมเดลทั้งสองไม่ได้ใช้แทนกันได้ในคุณภาพระดับเดียวกัน คะแนน 23 ของ Ling 3.0 Tiny ถือว่ายอดเยี่ยมสำหรับโมเดลที่ใช้พารามิเตอร์ 1.3B; ส่วนคะแนน 36 ของ Gemini 3.5 Flash-Lite อยู่คนละลีกของความสามารถ พร้อมทั้งระบบวิทัศน์ บริบท 1M และความเร็วที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว คุณต้องจ่ายเพิ่มสำหรับช่องว่างนั้น — ราคาต่อโทเคนเป็นห้าเท่า และสูงขึ้นต่องานเมื่อคิดรวมความแตกต่างด้านความเร็ว — แต่มันคือช่องว่างด้านความสามารถจริง ไม่ใช่ช่องว่างทางการตลาด หากปริมาณงานของคุณรับได้กับคุณภาพของโมเดลที่ถูกกว่า Ling 3.0 Tiny คือความคุ้มค่าที่เหนือกว่า หากปริมาณงานของคุณต้องการความสามารถนั้น ไม่มีข้อได้เปรียบด้านราคาใดที่จะปิดช่องว่างนี้ได้
จุดที่เราเตอร์คุ้มค่า
นี่คือรูปแบบของเวิร์กโหลดที่ routing tier เอาชนะการผูกมัดกับโมเดลเดียว และข้อเท็จจริงด้านโฮสติ้งมีความสำคัญต่อวิธีที่คุณสร้างมัน Gemini 3.5 Flash-Lite เปิดใช้งานบน OrcaRouter แล้วในราคารายการของผู้ให้บริการ — $0.30 ขาเข้า / $2.50 ขาออกต่อ 1M ส่งผ่านด้วยมาร์กอัป 0% ดังนั้นตัวเลขบนเรตการ์ดของ Google คือตัวเลขฝั่งเรา และการลดราคาในอนาคตจะมีผลในวันเดียวกัน มันให้บริการผ่านเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เดียวกันกับโมเดลอื่น ๆ อีก 200+ รุ่น พร้อมการเฟลโอเวอร์อัตโนมัติข้ามผู้ให้บริการ สำหรับกรณีที่ผู้ให้บริการพื้นฐานมีประสิทธิภาพลดลงกลางรัน และ routing DSL สามารถส่งพรอมป์ไปยังหลายโมเดลและเก็บคำตอบที่ดีที่สุดไว้
Ling 3.0 Tiny ไม่ได้อยู่บน OrcaRouter; มันให้บริการผ่านเอนด์พอยต์ของตัวเอง ซึ่งตอนนี้ยังฟรีอยู่ การรวมกันเช่นนี้ทำให้เหตุผลในการใช้ตัวจัดเส้นทางแข็งแกร่งขึ้น ไม่ใช่อ่อนลง ใช้ช่วงฟรีในการทดสอบวัดประสิทธิภาพของ Ling 3.0 Tiny กับทราฟฟิกของคุณเองก่อนที่จะเสียเงิน จากนั้นสร้างเส้นทางสำหรับการใช้งานจริงบนระดับโฮสต์ — Gemini 3.5 Flash-Lite สำหรับการเรียกที่ต้องใช้วิทัศน์ บริบทระยะยาว หรือโปรไฟล์ความเร็วที่คงที่ โดยเลเยอร์การจัดเส้นทางสามารถยกระดับไปยังโมเดลที่แพงกว่าสำหรับกลุ่มน้อยที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระ ระดับฟรีเป็นการทดลองที่ยอดเยี่ยมแต่เป็นความพึ่งพาที่เปราะบาง; ระดับโฮสต์คือสิ่งที่คุณสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ได้ บน OrcaRouter คุณสามารถรันทั้งคู่ในกราฟเดียวกัน — Ling 3.0 Tiny ผ่านเอนด์พอยต์โดยตรง, Gemini 3.5 Flash-Lite ผ่านคีย์ — และให้ตัวจัดเส้นทางตัดสินใจต่อคำขอ

คำตัดสิน
หากคุณกำลังเลือกระหว่างสองรุ่นนี้และไม่ได้ใช้งานร่วมกัน การตัดสินใจนั้นพูดง่ายแต่ยากจะทำใจยอมรับ Ling 3.0 Tiny เป็นข้อเสนอที่คุ้มกว่าแต่เป็นโมเดลที่อ่อนแอกว่า: เป็น reasoning tier สำหรับข้อความเท่านั้นที่เพิ่งเปิดตัวได้หนึ่งสัปดาห์ มีคะแนนยอดเยี่ยมเมื่อเทียบกับขนาด ราคาเชิงรุก และภาพรวมด้านความเร็วและความเยิ่นเย้อที่ยังไม่ชัดเจน คุ้มค่าที่จะทดลองใช้ฟรีทันที และควรรู้ว่าจะเริ่มคิดค่าบริการตามการใช้วันที่ 14 สิงหาคม Gemini 3.5 Flash-Lite เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับงาน production ที่ปลอดภัยกว่า: ได้คะแนนสูงกว่า 13 แต้มจากการประเมินอิสระ รองรับมัลติโมดัล บริบท 1M เร็วกว่า 5 เท่าจากการวัดที่แน่ชัด และตั้งราคาไว้สอดคล้องกัน ฟรีไม่ได้แปลว่าถูกเมื่อโมเดลพูดมากกว่า 3 เท่าเพื่อคิดบนเพดานความสามารถที่ต่ำกว่า — และตัวเลือกเดิมคือตัวเลือกที่ปลอดภัยด้วยเหตุผล
การเปรียบเทียบในบทความนี้1
ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
