
MiniMax M3.1 Flash vs Ling 3.1 Flash: ตัวหนึ่งเป็นโอเพนซอร์ส ส่วนอีกตัวเป็นเพียงโอเพนเวตส์
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 14 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 · 152 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 · 1068 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 · 157 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 1885 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 · 49 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 104 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642ความฉลาด72การเขียนโค้ด
เช็กพอยต์ทั้งสองนี้ดาวน์โหลดได้ มีเพียงตัวเดียวเท่านั้นที่ใช้สร้างธุรกิจได้ฟรี Ling 3.1 Flash เผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT — ใบอนุญาตที่ทีมกฎหมายของคุณอนุมัติได้โดยไม่ต้องประชุม ส่วน MiniMax-M3.1-Flash เผยแพร่ภายใต้ MiniMax Community License ซึ่งใช้ฟรีสำหรับการใช้งานที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ กำหนดให้ผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ต้องแสดงข้อความระบุแหล่งที่มา "Built with MiniMax M3" อย่างเด่นชัด ขอให้แจ้งครั้งเดียวเมื่อมีรายได้ต่อปีต่ำกว่า 20 ล้านดอลลาร์ และต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรล่วงหน้าจาก MiniMax เมื่อมีรายได้เกินกว่านั้น ข้อกำหนดดังกล่าวคือความแตกต่างที่ส่งผลกระทบมากที่สุดระหว่างสองโมเดลที่หากไม่นับข้อนี้แล้วมีคุณภาพที่วัดได้ใกล้กันมากจนช่องว่างอยู่ในระดับเศษเสี้ยวจากการปัดเศษ และเป็นความแตกต่างที่แทบไม่มีหน้าเปรียบเทียบใดยกขึ้นมาก่อน
ทุกอย่างอื่นเกี่ยวกับทั้งคู่นี้ใกล้เคียงกันจริง ๆ Ling 3.1 Flash จาก InclusionAI ซึ่งประกาศเมื่อวันที่ 30 กันยายน 2026 โดยมีน้ำหนักโมเดลภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ตามมาในช่วงกลางเดือนตุลาคม เป็น MoE แบบ hybrid-attention ขนาด 560 พันล้านพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานประมาณ 25 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเค็น MiniMax-M3.1-Flash จาก MiniMax ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 19 ตุลาคม 2026 โดยมีน้ำหนักโมเดลตามมาในวันที่ 23 ตุลาคม เป็น MoE ขนาด 428 พันล้านพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 23 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเค็น สองผู้พัฒนา สองสถาปัตยกรรม ห่างกันสองสัปดาห์ และจำนวนพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานต่างกันไม่เกินแปดเปอร์เซ็นต์ คำถามที่น่าสนใจไม่ใช่ตัวไหนใหญ่กว่า แต่คือตัวไหนที่คุณได้รับอนุญาตให้ใช้
จุดตรวจสองแห่ง ห่างกันสามสัปดาห์
Ling 3.1 Flashเป็นโมเดลของแล็บ InclusionAI ในเครือ Ant Group มี ID คือ inclusionAI/Ling-3.1-flash รับข้อความเข้าและส่งข้อความออก ใช้ routed experts 512 ตัว โดยเลือก 8 ตัวต่อโทเคน บวกกับ shared expert 1 ตัว และสลับชั้น KDA linear-attention 63 ชั้นกับชั้น gated MLA 9 ชั้นในอัตราส่วน 7:1 — เป็นสถาปัตยกรรมที่สร้างมาเพื่อให้การอนุมานบริบทยาวมีต้นทุนต่ำลง มากกว่าจะเพิ่มมอดัลลิตี การ์ดโมเดลอ้างว่ามีบริบทหนึ่งล้านโทเคน แต่การกำหนดค่าที่จัดส่งจริงมี max_position_embeddings เป็น 262,144 ดังนั้นควรถือว่าตัวเลขที่มากกว่านั้นเป็นเป้าหมายที่ระบุไว้ มากกว่าจะเป็นฟีเจอร์ที่ส่งมอบจริง ราคาอยู่ที่ $0.30 ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุต, $0.90 สำหรับเอาต์พุต และ $0.06 สำหรับการอ่านจากแคช มีเบนช์มาร์กจากผู้จำหน่าย — Terminal-Bench 4.0 ที่ 40.4%, FrontierSWE ที่ 75.2%, CyberGym ที่ 87.9% — แต่รันบน LingCode harness ของ Ant เอง ซึ่งไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ และยังไม่มีการจำลองผลซ้ำโดยอิสระแม้แต่รายการเดียว
MiniMax-M3.1-Flash เป็นโมเดล MoE แบบมัลติโหมดโดยกำเนิดของ MiniMax มี ID คือ MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash บน Hugging Face รับข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ แล้วส่งคืนข้อความ โดยเปิดใช้งาน 23 พันล้านพารามิเตอร์จาก 428 พันล้านพารามิเตอร์ ใช้ sparse attention ทั่วทั้งเครือข่าย มี routed experts ที่ฝึกด้วย W4A4 ใน NVFP4 และมีตัวร่าง speculative decoding แบบ DSpark รวมมาในรีโพซิทอรี — นี่คือเหตุผลที่ไฟล์ดาวน์โหลดมีขนาด 252.4 GB แทนที่จะเป็น 450 กว่าจีบีที่มาสเตอร์แบบ BF16 ต้องใช้ บริบทคือ 1,000,000 โทเคนขาเข้า 524,288 ขาออก ราคาคือ $0.15 สำหรับอินพุต $0.60 สำหรับเอาต์พุต $0.015 สำหรับแคช ผลทดสอบจากผู้ขายมีลักษณะคล้ายกันและไม่มีการทำซ้ำเช่นกัน: DeepSWE v1.1 ที่ 73.7%, OSWorld V2 ที่ 61.7%, CyberGym ที่ 82.2%, Automation-Bench ที่ 62.8%
ใบอนุญาตคือทางแยกที่ต้องเลือก ไม่ใช่เกณฑ์มาตรฐาน
วางข้อความสัญญาอนุญาตทั้งสองฉบับไว้ข้างกัน แล้วการเปรียบเทียบจะไม่ใช่เรื่องทางเทคนิคอีกต่อไป MIT หมายความว่าคุณสามารถแยกสาย (fork) ได้ ปรับแต่งละเอียด (fine-tune) ได้ โฮสต์ในเชิงพาณิชย์ได้ แจกจ่ายงานที่ดัดแปลงต่อได้ และไม่ต้องคุยกับ InclusionAI อีกเลย คุณไม่จำเป็นต้องเผยแพร่การระบุที่มา ไม่จำเป็นต้องรายงานรายได้ และไม่มีเกณฑ์ขั้นใดที่ใครจะเพิกถอนสิทธิ์ของคุณได้ สำหรับบริษัทที่สร้างผลิตภัณฑ์บนพื้นฐานของโมเดล นั่นคือความแตกต่างระหว่างการตัดสินใจทางวิศวกรรมกับรอบจัดซื้อจัดจ้าง
MiniMax Community License ไม่ได้เป็นเงื่อนไขที่เป็นปฏิปักษ์ — มันอนุญาตได้มากกว่าการใช้ API แบบปิดอย่างมาก และทีมเล็กส่วนใหญ่จะไม่มีวันแตะเพดาน 20 ล้านดอลลาร์ แต่มันเป็นใบอนุญาตที่มีเงื่อนไขผูกกับขนาดบริษัทของคุณ และขนาดคือตัวแปรเดียวที่บริษัทที่กำลังเติบโตไม่สามารถทำให้คงที่ได้ ผลิตภัณฑ์ที่ผ่านเกณฑ์นั้นต้องกลับไปเจรจาใหม่ และเงื่อนไขของการเจรจานั้นไม่ได้เผยแพร่ หากคุณกำลังเลือกโมเดลพื้นฐานสำหรับสิ่งที่คุณตั้งใจจะขยาย คุณกำลังเลือกใบอนุญาตที่ความหมายเปลี่ยนไปเมื่อถึงหมุดหมายรายได้
ข้อเท็จจริงข้อเดียวนี้ทำให้ลำดับความสำคัญของการเปรียบเทียบที่เหลือทั้งหมดเปลี่ยนไป ในแง่ของความสามารถและราคา MiniMax-M3.1-Flash ถือเป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งกว่า แต่ในคำถามที่ว่าคุณจะสร้างบนมันได้โดยไม่ต้องผ่านการตรวจสอบทางกฎหมายในจังหวะที่แย่ที่สุดหรือไม่นั้น Ling 3.1 Flash คือตัวเลือกที่ไม่ได้มี milestone ติดมาด้วย
กระดานคะแนนพร้อมข้อแม้ที่แนบมาด้วย
Artificial Analysis เป็นผู้ประเมินที่เป็นกลางเพียงรายเดียวที่ได้ทดสอบทั้งสองตัว และตัวเลขของทั้งสองใกล้กันมากพอจนอันดับมีความเปราะบาง
• ดัชนีความฉลาด — MiniMax-M3.1-Flash 43 เทียบกับ Ling 3.1 Flash 41 ช่องว่างสองจุด บนแทร็กเกอร์ที่การปรับปรุงการประเมินเพียงครั้งเดียวสามารถขยับโมเดลได้มากขนาดนั้น
• ต้นทุนต่อ index task — $0.22 เทียบกับ $1.00 ช่องว่าง 4.5 เท่าที่เป็นผลดีต่อ MiniMax และกว้างกว่าช่องว่าง 2 เท่าบนตารางราคา
• ราคาอินพุต — $0.15 เทียบกับ $0.30 ต่อล้าน
• ราคาเอาต์พุต — $0.60 เทียบกับ $0.90 ต่อล้าน
• อินพุตที่แคชไว้ — $0.015 เทียบกับ $0.06 ต่อล้าน ส่วนต่าง 4 เท่าในบรรทัดค่าใช้จ่ายที่ครองสัดส่วนหลักของการรันเอเจนต์ที่ใช้แคชหนัก
• ความเร็วเอาต์พุต — 95.6 โทเค็นต่อวินาที เทียบกับ 220.8 นี่คือจุดที่ Ling ชนะได้ชัดเจนที่สุด และมากกว่า 2 เท่า
หน้าต่างบริบท — 1,000,000 โทเค็น เทียบกับ 1,000,000 ที่อ้างไว้ และ 262,144 ในคอนฟิกที่จัดส่ง
• เอาต์พุตสูงสุด — 524,288 โทเคน เทียบกับประมาณ 33,000
• รูปแบบข้อมูลนำเข้า — ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ เทียบกับข้อความเท่านั้น
• สัญญาอนุญาต — MiniMax Community License เทียบกับ MIT

ทำไมช่องว่างต่องานจึงใหญ่กว่าช่องว่างต่อโทเค็น
Ling 3.1 Flash มีราคาอินพุตเป็นสองเท่า และราคาเอาต์พุตเป็น 1.5 เท่า โดยมีต้นทุนต่อหนึ่งงานที่เสร็จสมบูรณ์เป็น 4.5 เท่า และความช่างพูดก็ไม่ได้อธิบายเรื่องนี้: Ling เป็นตัวที่ช่างพูดมากกว่าทั้งสองบน tracker โดยสร้างโทเคนเอาต์พุต 220 ล้านโทเคนทั่วทั้งดัชนี เทียบกับ 180 ล้านโทเคนของ MiniMax-M3.1-Flash สิ่งที่อธิบายได้คือราคาแคชและรูปแบบของการรันการให้เหตุผล
ทั้งสองเป็นเอเจนต์ที่คิดก่อนตอบ ซึ่งหมายความว่าโทเคนส่วนใหญ่ในการรันแบบยาวเป็นโทเคนอินพุตที่อ่านซ้ำจากแคช ไม่ใช่พรอมป์ต์ใหม่ ในบิลที่ค่าแคชเป็นส่วนใหญ่ รายการที่สำคัญคือ $0.015 เทียบกับ $0.06 ไม่ใช่ $0.15 เทียบกับ $0.30 ส่วนต่างสี่เท่าในรายการต้นทุนหลักกลายเป็นส่วนต่างสี่เท่าครึ่งในใบแจ้งหนี้ และตารางราคาที่เผยแพร่แสดงต่ำกว่าความเป็นจริงถึงครึ่งหนึ่ง
นี่ก็เป็นเหตุผลที่ควรตรวจบิลแทนการดูการ์ดราคาเช่นกัน OrcaRouter ส่งต่อราคาตามรายการของผู้ให้บริการโดยมีมาร์กอัป 0% ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงอัตราในฝั่งใดฝั่งหนึ่งจะเห็นได้ในฝั่งเราในวันที่เกิดขึ้น ไม่ใช่หลังรอบการปรับราคา — และทั้ง Ling 3.1 Flash และ MiniMax-M3.1-Flash ต่างก็ยังไม่มีอยู่ในแคตตาล็อกของเราในวันนี้ ดังนั้นตัวเลขข้างต้นจึงเป็นอัตราที่ผู้ขายประกาศเอง และไม่ใช่สิ่งที่เราจัดเส้นทางให้คุณได้ โมเดลที่เรามีให้บริการจากระดับนี้คือ MiniMax-M3 และ DeepSeek V4.1 Flash ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้การทดลองราคาต่องานนั้นรันกับโมเดลที่คุณเรียกใช้ได้จริงได้อย่างประหยัด
มัลติโมดัลเทียบกับข้อความล้วนไม่ใช่แค่แถวฟีเจอร์
นี่คือตัวกรองตามภาระงาน MiniMax-M3.1-Flash รับได้ทั้งรูปภาพและเฟรมวิดีโอ ส่วน Ling 3.1 Flash รับได้เฉพาะข้อความเท่านั้น หากไปป์ไลน์ของคุณต้องอ่านภาพหน้าจอ แยกวิเคราะห์เอกสารที่สแกน ตรวจสอบกราฟ หรือดูวิดีโอ การเปรียบเทียบก็จบลงที่ขั้นตอนอินพุต และไม่ว่าจะมีสัญญาอนุญาต MIT มากเพียงใด ก็ไม่อาจชดเชยโมเดลที่มองไม่เห็นอินพุตได้
ความยาวเอาต์พุตก็ถูกตัดทอนในลักษณะเดียวกัน เพดาน 524,288 โทเคนเทียบกับราว 33,000 โทเคนนั้นต่างกันถึงสิบหกเท่า และมันเป็นตัวชี้ขาดสำหรับงานใดก็ตามที่สิ่งที่ต้องส่งมอบมีความยาวในตัวเอง — การเขียนไฟล์ใหม่ทั้งไฟล์ การย้ายระบบในระดับรีโพซิทอรี หรือการสกัดข้อมูลแบบมีโครงสร้างจากเอกสารขนาดใหญ่ ขีดจำกัด 33K ไม่ได้ทำให้งานเหล่านั้นเป็นไปไม่ได้ แต่ทำให้มันกลายเป็นปัญหาการแบ่งชิ้นส่วนที่คุณต้องแก้ในโค้ดของคุณเอง และการแบ่งชิ้นส่วนคือจุดที่คุณภาพของบริบทขนาดยาวค่อย ๆ ลดลงอย่างเงียบ ๆ
เมื่อใดที่ Ling 3.1 Flash คือตัวเลือกที่ใช่
สามสถานการณ์ และไม่ใช่เรื่องเฉพาะกลุ่ม ข้อแรก สิ่งใดก็ตามที่วางจำหน่ายเชิงพาณิชย์เหนือเส้น 20 ล้านดอลลาร์: MIT ตัดการเจรจาออกไปหนึ่งรายการจากโรดแมปของคุณ ข้อสอง สิ่งใดก็ตามที่ throughput เป็นข้อจำกัดผูกมัด — ที่ 220.8 โทเคนต่อวินาที เทียบกับ 95.6 Ling ทำงานข้อความเสร็จในเวลาตามนาฬิกาน้อยกว่าครึ่ง และสำหรับเอเจนต์แบบโต้ตอบ นั่นคือความแตกต่างระหว่างใช้งานได้กับใช้ไม่ได้ ข้อสาม สิ่งใดก็ตามที่คุณตั้งใจจะไฟน์ทูนและเผยแพร่ต่อ: MIT อนุญาตให้คุณส่งมอบงานดัดแปลงได้ และข้อกำหนดการระบุที่มาในสัญญาอนุญาตของ MiniMax จะติดตามผลลัพธ์ไปสู่ส่วนติดต่อผู้ใช้ของผลิตภัณฑ์คุณ
บนกระดาษแล้ว Ling ก็เป็นเรื่องราว long-context ที่ชัดเจนกว่าเช่นกัน ในแง่ที่ว่า attention แบบเชิงเส้นแบบไฮบริดของมันถูกออกแบบมาเพื่อสิ่งนี้ — แต่การกำหนดค่าที่จัดส่งจริงที่ 262,144 โทเคนหมายความว่าคำกล่าวอ้างเรื่องหนึ่งล้านโทเคนเป็นคำสัญญาเกี่ยวกับการกำหนดค่าในอนาคต ไม่ใช่คุณสมบัติของ checkpoint ที่คุณดาวน์โหลดวันนี้ อย่าตั้งงบประมาณโดยอิงกับตัวเลขบนการ์ด

กรณีที่ MiniMax-M3.1-Flash เป็นตัวเลือกที่เหมาะสม
ในทุกกรณีที่อินพุตไม่ใช่ข้อความ และทุกกรณีที่เอาต์พุตยาว มันยังเป็นโมเดลที่ถูกกว่าด้วยส่วนต่างที่ยังคงอยู่แม้มีข้อแม้เรื่องสัญญาอนุญาต: ด้วยต้นทุนต่องานเพียงหนึ่งในห้าของ Ling ทีมที่อยู่ภายใต้เกณฑ์ 20 ล้านดอลลาร์สามารถรันปริมาณงานได้เป็นสองเท่าด้วยเงินน้อยกว่าครึ่ง และข้อกำหนดการระบุที่มาเป็นเพียงบรรทัดหนึ่งในฟุตเตอร์ ไม่ใช่ข้อจำกัดทางวิศวกรรม หากผลิตภัณฑ์ของคุณมีขนาดเล็ก สัญญาอนุญาตเป็นเพียงพิธีการ; หากมันประสบความสำเร็จ มันจะกลายเป็นเรื่องที่ต้องหารือ จงวางแผนสำหรับการหารือนั้นแทนที่จะแสร้งว่ามันจะไม่เกิดขึ้น
และมันคือโมเดลที่มีคะแนนอิสระสูงกว่า สองคะแนนบน Intelligence Index ไม่ใช่ความต่างที่ชี้ขาด แต่มันชี้ไปในทิศทางเดียวกับราคา การรองรับรูปแบบข้อมูล และหน้าต่างบริบท ซึ่งเป็นรูปแบบที่สอดคล้องกันมากกว่าจะเป็นเรื่องบังเอิญ
การเลือกโดยไม่ต้องเลือกซ้ำ
รูปทรงที่การเปรียบเทียบนี้สื่อออกมาจริง ๆ ไม่ใช่การตัดสินใจถาวร Ling 3.1 Flash เป็นทั้งเอนจินข้อความที่ดีกว่าและใบอนุญาตที่ปลอดภัยกว่า ส่วน MiniMax-M3.1-Flash เป็นทั้งเอนจินมัลติโมดัลที่ดีกว่าและมีต้นทุนถูกกว่า ไพป์ไลน์ที่ต้องการทั้งสองอย่าง — การสรุปข้อความในปริมาณมาก บวกกับการจัดการเอกสารและภาพหน้าจอสำหรับส่วนย่อยที่จำเป็นต้องใช้ — ย่อมต้องการสองโมเดลอยู่เบื้องหลังอินเทอร์เฟซเดียว มากกว่าจะใช้โมเดลเดียวที่ถูกคาดหวังให้เก่งทั้งสองด้าน
นั่นคือเหตุผลที่ควรใช้เกตเวย์แทนสัญญาที่สอง: คีย์เดียว พื้นผิวการเรียกเก็บเงินเดียว การสลับสำรองอัตโนมัติเมื่อผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งมีประสิทธิภาพลดลง และ DSL สำหรับการกำหนดเส้นทางเมื่อเพดานต้นทุนควรอยู่ในเส้นทางแทนที่จะอยู่ในโค้ดแอปพลิเคชัน ทั้งสองโมเดลนี้ไม่มีอยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter ดังนั้นนี่จึงเป็นข้อโต้แย้งเกี่ยวกับรูปแบบของการผสานรวม ไม่ใช่ข้อกล่าวอ้างเกี่ยวกับสิ่งที่เราโฮสต์ สิ่งที่เราโฮสต์จริงจากระดับเดียวกัน — MiniMax-M3, DeepSeek V4.1 Flash — มีไว้เพื่อเบนช์มาร์กรูปแบบดังกล่าวก่อนที่คุณจะผูกเส้นทางโปรดักชันกับมัน
คำถามที่ต้องตอบก่อนเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง
ไม่ใช่คำถามที่ว่า "ตัวไหนได้คะแนนสูงกว่า" สองคะแนนคือสัญญาณรบกวน และทั้งสองโมเดลจะขยับเมื่อผู้ประเมินปรับชุดการทดสอบของตน คำถามคือบริษัทของคุณได้รับอนุญาตให้สร้างบนอะไร และคำตอบนั้นเปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อถึงเป้ารายได้ที่คุณยังไปไม่ถึง ถ้าคำตอบตามตรงคือการเจรจาสัญญาใบอนุญาตใหม่เป็นเรื่องที่รับได้ MiniMax-M3.1-Flash คือโมเดลที่แข็งกว่าด้วยราคาที่ต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ และการตัดสินใจก็ง่าย ถ้ารับไม่ได้ Ling 3.1 Flash ยอมเสียสองคะแนนดัชนี ความจุคอนเท็กซ์ที่เหลืออยู่บางส่วน และการรับข้อมูลภาพ แลกกับสัญญาใบอนุญาตที่ไม่ต้องถามคำถามคุณเลย — และนั่นคือการแลกเปลี่ยนที่ทีมส่วนใหญ่จะทำครั้งเดียวอย่างถูกต้อง ดีกว่ามาค้นพบทีหลัง

การเปรียบเทียบในบทความนี้1
ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
