Muse Spark 1.2 เทียบ DeepSeek V4 Flash: ดัชนีชี้วัดสี่ข้อ กับบิลที่แพงกว่าเก้าเท่า

$72.02 และ $637.85 คือจำนวนเงินที่ Artificial Analysis ใช้จ่ายไปกับการรัน DeepSeek V4 Flash และ Muse Spark 1.2 ผ่านเกณฑ์มาตรฐานเดียวกันเก้าชุด และโมเดลทั้งสองมีคะแนนห่างกันสี่จุด — 50 ต่อ 54 ใน Intelligence Index โมเดลของ Meta ดีกว่า แต่มีค่าใช้จ่ายสูงกว่า 8.9 เท่าเมื่อต้องประมวลผลงานที่เหมือนกัน เป็น closed-weight ให้บริการโดยผู้ให้บริการเพียงรายเดียว และอายุน้อยกว่า DeepSeek V4 Flash ห้าวัน การที่สี่จุดจะคุ้มค่าหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณกำลังสร้าง และการเปรียบเทียบนี้ส่วนใหญ่มีไว้เพื่อทำให้คำถามนั้นสามารถหาคำตอบได้

โมเดลทั้งสองมาถึงห่างกันไม่เกินหนึ่งสัปดาห์ — DeepSeek V4 Flash (build 0731) ในวันที่ 31 กรกฎาคม 2026 และ Muse Spark 1.2 ในวันที่ 5 สิงหาคม — และทั้งคู่ถูกวางตลาดสำหรับงานเอเจนต์ระยะยาว คะแนนดัชนี ตัวเลขความหน่วง และต้นทุนการประเมินทุก項ด้านล่างมาจาก Artificial Analysis ซึ่งเป็นผู้รันเบนช์มาร์กเองและเผยแพร่ค่าใช้จ่าย ในกรณีที่ตัวเลขมาจาก Meta หรือจากเอกสารของผู้จำหน่ายเอง แทนที่จะมาจากการรันอิสระ ประโยคนั้นจะระบุไว้เช่นนั้น

ตัวเลขสี่ตัวที่ชี้ขาดเรื่องนี้

• Intelligence Index — Muse Spark 1.2 54 (#13 จาก 185), DeepSeek V4 Flash 50 (#3 จาก 101 ในคลาสของมัน เทียบกับค่ามัธยฐานของคลาสที่ 25).

• ราคาเฉลี่ยต่อล้านโทเคน — $0.78 เทียบกับ $0.06. สิบสามเท่า.

• ต้นทุนของชุดเกณฑ์วัดประสิทธิภาพเก้าชุดเดียวกัน — $637.85 vs $72.02.

• สถานที่ที่คุณสามารถรันได้ — ผู้ให้บริการรายเดียวที่มีน้ำหนักโมเดลแบบปิด เทียบกับผู้ให้บริการ API หกราย พร้อมน้ำหนักโมเดลที่ได้รับอนุญาตภายใต้ MIT ที่คุณสามารถโฮสต์ได้ด้วยตัวเอง.

ชุดเดียวกัน ใบแจ้งหนี้สองใบต่างกันอย่างสิ้นเชิง

คอลัมน์ต้นทุนการประเมินเป็นการเปรียบเทียบต้นทุนที่ตรงไปตรงมาที่สุดสำหรับสองโมเดล เนื่องจากเป็นงานเดียวกัน ตั้งราคาตามอัตราของแต่ละโมเดล โดยแต่ละโมเดลใช้โทเคนตามจำนวนที่ตัดสินใจใช้ Muse Spark 1.2 ต้องใช้เงิน 637.85 ดอลลาร์สหรัฐเพื่อทำ Intelligence Index ให้สำเร็จ DeepSeek V4 Flash ใช้เพียง 72.02 ดอลลาร์สหรัฐ — ถูกกว่าโมเดลที่มีชื่อเสียงอื่นๆ ทุกตัวที่ Artificial Analysis เคยวัดผล ซึ่งเป็นข้อค้นพบที่ได้รับการรายงานข่าวเป็นรอบของตัวเองในช่วงต้นเดือนสิงหาคม

สิ่งที่ทำให้ช่องว่างนี้น่าสนใจก็คือ มันเกิดขึ้น แม้ว่าโมเดล DeepSeek V4 Flash จะเป็นตัวที่ใช้คำมากกว่า แต่ไม่ใช่เพราะเหตุนั้น จากการรันชุดทดสอบ DeepSeek V4 Flash สร้าง output tokens 210 ล้านตัว เทียบกับ 95 ล้านของ Muse Spark 1.2 — มากกว่าสองเท่า โมเดลของ Meta มีประสิทธิภาพด้าน tokens ดีกว่าอย่างมีความหมายในงานเดียวกัน และมันไม่สำคัญเลย เพราะ DeepSeek V4 Flash คิดค่าบริการ $0.28 ต่อล้าน output tokens เทียบกับ $4.25 ของ Meta ข้อได้เปรียบด้านราคา 15 เท่ากลืนข้อเสียด้านความฟุ่มเฟือย 2.2 เท่าได้โดยไม่รู้สึกตัว

นี่คือสิ่งที่ต้องพกติดตัวเข้าไปในแบบจำลองต้นทุนของคุณเอง ประสิทธิภาพของโทเค็นเป็นคุณสมบัติที่แท้จริง และโมเดลเชิงเหตุผลมีความแตกต่างกันในเรื่องนี้ด้วยปัจจัยที่มาก แต่ด้วยส่วนต่างของราคาตลาดในปัจจุบัน มันเป็นเพียงปัจจัยอันดับรอง ตารางอัตราค่าบริการคือตัวตัดสิน และจะพลิกผันก็ต่อเมื่อสองโมเดลมีราคาใกล้เคียงกันภายในประมาณ 3 เท่า

จุดทั้งสี่อยู่ที่ไหน — และสิ่งที่ไม่มีใครเคยตีพิมพ์

นี่คือส่วนที่น่าอึดอัดใจของการเปรียบเทียบนี้: {{1}}Intelligence Index คือผลรวมของการประเมินเก้าด้านครอบคลุมตัวแทน การเขียนโค้ด ความสามารถทั่วไป และการให้เหตุผลเชิงวิทยาศาสตร์{{/1}} และ Artificial Analysis ยังไม่ได้เผยแพร่รายละเอียดแยกตามเกณฑ์วัดสำหรับ Muse Spark 1.2 ดังนั้น {{2}}"54 เทียบกับ 50"{{/2}} จึงเป็นเพียงพาดหัวที่ยังไม่มีการแยกองค์ประกอบ สี่จุดอาจเป็นช่องว่างด้านการเขียนโค้ด ช่องว่างด้านบริบทยาว ช่องว่างด้านการต้านทานการหลอน หรือช่องว่างเล็ก ๆ สี่จุดที่หักล้างกันจนไม่ส่งผลอะไรกับงานของคุณ

ตัวเลขที่ผู้จำหน่ายแต่ละรายรายงานมาเองช่วยเติมเต็ม{{1}}ช่องว่างบางส่วน{{/1}} และ{{2}}ไม่สามารถนำมาเทียบเคียงกันได้{{/2}} Meta รายงานผล Terminal-Bench 2.1 ที่ 82.9% สำหรับ Muse Spark 1.2 (เพิ่มขึ้นจาก 76.2% ของเวอร์ชัน 1.1) และ DeepSWE v1.1 ที่ 59.3% (เพิ่มขึ้นจาก 53.0%) {{3}}— วัดบนแพลตฟอร์มทดสอบของ Meta ด้วยค่า pass@1 จากการลอง 5 ครั้ง โดยโมเดลคู่แข่งแต่ละตัวจับคู่กับผลิตภัณฑ์เอเจนต์ของตัวเอง{{/3}} การเปิดตัว V4 Flash วางตำแหน่งโมเดลนี้ในฐานะการอัปเกรดภายหลังการฝึกฝน (post-training) ที่ปรับแต่งมาสำหรับงานเอเจนต์และงานเทอร์มินัล บน{{4}}โมเดล mixture of experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 284B / ใช้งานจริง 13B{{/4}} ไม่มีเกณฑ์ชี้วัดใดที่ทั้งสองแล็บเผยแพร่ตัวเลขที่เทียบเคียงกันได้ และไม่มีบุคคลที่สามรายใดทำซ้ำ{{5}}ผลลัพธ์ชุดใดชุดหนึ่ง{{/5}}ได้

สิ่งที่ได้รับการยืนยันอย่างเป็นอิสระนั้นมีขอบเขตจำกัดและสมควรกล่าวอย่างตรงไปตรงมา: ในดัชนีรวมชุดเดียว ซึ่งประเมินโดยผู้ประเมินรายเดียว Muse Spark 1.2 ทำคะแนนนำอยู่ 4 จุด ด้วยต้นทุนที่สูงกว่า 8.9 เท่า รายละเอียดที่ละเอียดกว่านั้นทั้งหมดยังคงเป็นข้อมูลจากผู้จำหน่าย

สามวิธีชำระเงินสำหรับ Muse Spark 1.2, หนึ่งครึ่งสำหรับ DeepSeek

การเปรียบเทียบราคาในที่นี้คลาดเคลื่อนได้ง่ายเป็นพิเศษ เพราะ Meta มีตารางอัตราค่าสองชุด และผู้ขายเป็นผู้จัดส่งน้ำหนักเอง

• Meta ระดับมาตรฐาน — $1.25 ต่ออินพุต, $0.15 ต่ออินพุตแคช, $4.25 ต่อเอาต์พุตต่อล้าน โดยมีเพดานอัตราประมาณ 3,000 คำขอต่อนาที

• ระดับผู้สนับสนุน Meta — $0.10 ต่ออินพุต, $0.002 ต่ออินพุตแบบแคช, $0.20 ต่อเอาต์พุต เพื่อแลกกับการอนุญาตให้ Meta ฝึกโมเดลในอนาคตด้วยทราฟฟิกของคุณ จำกัดสูงสุด 60 คำขอต่อนาที

• รายการ DeepSeek V4 Flash — $0.14 ต่ออินพุต, $0.28 ต่อเอาต์พุต, $0.003 เมื่อแคชฮิต (ส่วนลด 98% ซึ่งเป็นอัตราการแคชที่ลดแรงที่สุดในบรรดาโมเดลทั้งหมดในกลุ่มนี้) จากผู้ให้บริการ API ที่แข่งขันกันหกราย

• DeepSeek V4 Flash self-hosted — น้ำหนักเปิดภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ดังนั้นราคาคือฮาร์ดแวร์ของคุณเอง และเพดานคือความสามารถของคุณเอง

อ่านบรรทัดที่สองและสามรวมกัน แล้วอันดับจะกลับด้าน: บนระดับ contributor, Muse Spark 1.2 มีราคาถูกกว่าต่อโทเคนเมื่อเทียบกับ DeepSeek V4 Flash, ที่ราคา $0.10/$0.20 เทียบกับ $0.14/$0.28 ขณะที่ได้คะแนนสูงกว่าสี่จุด นั่นคือการตั้งราคาที่แรงที่สุดในการเปรียบเทียบทั้งหมดนี้ และแทบจะไม่มีใครใช้งานมันได้ เพราะว่า 60 คำขอต่อนาทีเป็นเพียง 2% ของงบประมาณมาตรฐาน และแทบจะตัดความเป็นไปได้ของแฟนเอาท์ในระบบโปรดักชันทั้งหมด มันถูกตั้งราคามาสำหรับงานประเมินผลและงานทีมเล็ก ๆ และสกุลเงินคือพรอมป์ของคุณ การที่ข้อแลกเปลี่ยนนั้นจะใช้ได้กับคุณหรือไม่ เป็นการตัดสินใจด้านธรรมาภิบาลข้อมูลที่ต้องเป็นเรื่องของฝ่ายกฎหมาย ไม่ใช่รายการที่คุณเปลี่ยนในไฟล์คอนฟิก

ฝั่ง open-weights กลับตรงกันข้าม น้ำหนักแบบ MIT หมายความว่าราคาขั้นต่ำไม่ได้ถูกกำหนดโดยผู้จำหน่ายเลย — หากปริมาณการใช้งานของคุณคุ้มค่ากับการลงทุน GPU ก็ไม่มีใครสามารถขึ้นอัตราค่าบริการ เลิกสนับสนุนโมเดล หรือเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดของคุณได้ ความยืดหยุ่นเช่นนี้ไม่มีสิ่งที่เทียบเท่าในฝั่ง Meta ไม่ว่าจะระดับใด

ผู้ให้บริการหนึ่งรายเทียบกับหกราย

Muse Spark 1.2 ให้บริการโดย Meta's Model API เท่านั้น ไม่มีที่อื่น ไม่มีโฮสต์จากบุคคลที่สาม ไม่มีตัวเลือก quantization ไม่มีเส้นทางสำรอง และ—ในขณะที่เขียน—ไม่มีรายชื่อใน OpenRouter ไม่มีที่เก็บใน Hugging Face และไม่มีรายการในแคตตาล็อก OrcaRouter โมเดลปิดที่มีผู้ให้บริการรายเดียวถือเป็นจุดล้มเหลวจุดเดียวโดยโครงสร้าง และสำหรับโมเดลที่อายุเพียงห้าวัน ก็ไม่มีประวัติอัปไทม์ที่จะทำให้คุณอุ่นใจได้

DeepSeek V4 Flash เป็นกรณีที่ตรงกันข้าม มีผู้ให้บริการ API หกเจ้าให้บริการในวันนี้ น้ำหนักของโมเดลเป็น MIT และอยู่ในแคตตาล็อก OrcaRouter ที่ราคา $0.15 ขาเข้าและ $0.29 ขาออก — ราคารายการของผู้ให้บริการ ส่งผ่านโดยมาร์กอัป 0% — พร้อมการเฟลโอเวอร์อัตโนมัติระหว่างผู้ให้บริการ ดังนั้นโฮสต์เดียวที่เสื่อมประสิทธิภาพจะไม่ทำให้เวิร์กโหลดล่มไปด้วย นั่นคือข้อโต้แย้งเชิงปฏิบัติสำหรับโมเดลที่ถูกกว่าซึ่งไม่เกี่ยวกับคะแนนของมัน: คุณสามารถย้าย ทำมิเรอร์ หรือออกไปทั้งหมด และไม่มีตัวเลือกใดเลยที่ต้องมีการอินทิเกรตใหม่

สำหรับ Muse Spark 1.2 ในวันนี้ การประเมินหมายถึงสัญญาฉบับที่สอง ใบแจ้งหนี้ฉบับที่สอง และเส้นทาง SDK ชุดที่สอง โมเดลของ Meta นั้นคุ้มค่าที่จะทดสอบตามคุณสมบัติของมัน แต่ต้องเข้าใจให้ชัดเจนว่าต้นทุนการดำเนินงานในการรันมันไม่ใช่แค่ราคาโทเคนเท่านั้น

ความหน่วงที่วัดจากทราฟฟิกจริง

ในชุดทดสอบ benchmark Artificial Analysis บันทึกเวลาจนถึงโทเค็นแรกที่ 1.33 วินาทีสำหรับ DeepSeek V4 Flash และ 26.12 วินาทีสำหรับ Muse Spark 1.2 ที่การตั้งค่าการให้เหตุผลแบบ xhigh โดยมีความเร็วเอาต์พุต 103.3 และ 165.0 โทเค็นต่อวินาทีตามลำดับ โมเดลของ Meta สร้างผลลัพธ์ได้เร็วกว่าเมื่อเริ่มทำงานแล้ว แต่ใช้เวลานานมากในการเริ่มต้น ซึ่งเป็นสิ่งที่การบังคับให้ไตร่ตรองที่ความพยายามสูงสุดมีลักษณะเช่นนั้น

ตัวเลขจากระบบโปรดักชันบอกเล่าเรื่องราวเดียวกันในเวอร์ชันที่เบากว่า ตลอดเจ็ดวันของการกำหนดเส้นทางสดบน OrcaRouter DeepSeek V4 Flash แสดงค่า p50 ของเวลาจนถึงโทเคนแรกที่ 439 มิลลิวินาที และ p95 ที่ 1.96 วินาที ที่อัตรา 111 โทเคนต่อวินาที โดยมีอัตราข้อผิดพลาด 1.6% ไม่มีตัวเลขการใช้งานจริงเทียบเท่าสำหรับ Muse Spark 1.2 เนื่องจากยังไม่มีการกำหนดเส้นทางไปยังที่ใด; Muse Spark 1.1 ซึ่งเป็นตัวแทนที่ใกล้เคียงที่สุดที่มีอยู่ ให้ค่า p50 ที่ 1.84 วินาที และ p95 ที่ 6.00 วินาที การตอบสนองมัธยฐานที่ต่ำกว่าหนึ่งวินาทีเป็นหมวดหมู่ที่ DeepSeek V4 Flash อยู่ใน และไม่มี Muse Spark เวอร์ชันใดเคยเข้าสู่หมวดหมู่นี้ได้

ทั้งสองโมเดลประกาศบริบทประมาณหนึ่งล้านโทเคน — 1,048,576 สำหรับทั้งคู่ โดย DeepSeek V4 Flash จำกัดการสร้างข้อความตอบกลับที่ 384,000 โทเคน และเอนด์พอยต์ Muse Spark ประกาศว่าไม่มีขีดจำกัดการสร้างข้อความตอบกลับเลย ในด้านบริบท การจับคู่นี้เสมอกันในทางทฤษฎีและยังไม่ได้รับการพิสูจน์ในทางปฏิบัติสำหรับทั้งคู่

สามคำถามที่ควรถามก่อนที่คุณจะเปลี่ยน

การโฮสต์ DeepSeek V4 Flash ด้วยตนเองถูกกว่า $0.15 ต่อล้านจริงหรือ?

โดยปกติแล้วไม่ใช่ และนั่นคือประเด็น โมเดล mixture of experts ที่มีพารามิเตอร์ 284B โดยเปิดใช้งาน 13B ต้องใช้ความสามารถ multi-GPU จำนวนมากเพื่อให้บริการที่ latency สมเหตุสมผล และที่ราคา $0.15 ต่อล้าน input tokens อัตราค่าบริการแบบโฮสต์นั้นยากที่จะมีใครเทียบได้ ยกเว้นในกรณีที่มีปริมาณการใช้งานสูงมากและสม่ำเสมอมาก คุณค่าของสัญญาอนุญาต MIT สำหรับทีมส่วนใหญ่ไม่ใช่ว่าพวกเขาจะโฮสต์เองได้จริง ๆ แต่คือพวกเขาสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือ ซึ่งเป็นตัวจำกัดราคาที่ผู้ให้บริการจะเรียกเก็บได้ และช่วยลดความเสี่ยงที่โมเดลจะถูกยกเลิกการสนับสนุน มองว่ามันเป็นประกัน แล้วซื้อโทเคนแบบโฮสต์เถอะ

ระดับผู้สนับสนุนทำให้ Muse Spark 1.2 เป็นรุ่นที่ถูกกว่าหรือไม่?

ในเรตการ์ด ใช่; ในทางปฏิบัติ เฉพาะเวิร์กโหลดที่ต่ำกว่า 60 คำขอต่อนาที ซึ่งคุณได้รับอนุญาตให้บริจาคข้อมูลเท่านั้น หากเงื่อนไขทั้งสองเป็นจริง — งานวิจัยที่พุ่งสูง, เครื่องมือภายใน, ชุดทดสอบ benchmark บนอินพุตสังเคราะห์ — โมเดลที่นำหน้าอยู่ 4 จุดดัชนี ในราคาต่อโทเคนที่ต่ำกว่า ย่อมเป็นการซื้อที่ดีกว่าจริง ๆ และคุณควรเลือกมัน หากเงื่อนไขใดเงื่อนไขหนึ่งล้มเหลว ระดับมาตรฐานคือราคาที่แท้จริง และระดับมาตรฐานคือ 13 เท่าของอัตราผสมของโมเดล V4 Flash

สี่จุดดัชนีฟังดูเล็กน้อย แล้วมันสำคัญเมื่อไหร่?

เมื่อข้อผิดพลาดทับถมกัน ในการเรียกใช้แบบครั้งเดียวสำหรับงานจำแนกประเภทหรืองานสรุปความ ช่องว่างของคะแนนรวม 4 จุดมักมองไม่เห็น และการจ่ายแพงกว่า 9 เท่าเพื่อมันจึงเป็นสิ่งที่รับไม่ได้ ในลูปเอเจนต์ 50 ขั้นตอน ความแตกต่างของความสำเร็จต่อขั้นตอนที่ดูเหมือนเล็กน้อย จะทวีคูณเป็นความแตกต่างอย่างมากในความถี่ที่ต้องเริ่มการรันทั้งหมดใหม่ — และการเริ่มใหม่ต้องแลกด้วยเส้นทางทั้งหมด ไม่ใช่แค่ขั้นตอนเดียว นั่นคือกรณีที่ราคาของ Meta พอจะรับฟังได้ และนั่นคือกรณีที่คุณควรวัดจากงานของคุณเองมากกว่าเชื่อคะแนนรวม เพราะไม่มีใครเผยแพร่ดัชนีย่อยเชิงเอเจนต์ที่จะชี้ขาดเรื่องนี้สำหรับเวอร์ชัน 1.2

คำตัดสินพร้อมเงื่อนไขที่แนบมา

สำหรับเวิร์กโหลดเกือบทุกประเภทที่ต้นทุนเป็นข้อจำกัดที่มีผลจริง DeepSeek V4 Flash คือตัวเลือกเริ่มต้นที่ถูกต้อง: ตามหลังอยู่สี่คะแนนในดัชนีรวมหนึ่งตัว, ถูกกว่าถึงสิบสามเท่าเมื่อคิดแบบถัวเฉลี่ย, ค่ามัธยฐานของเวลาแฝงต่ำกว่าหนึ่งวินาทีในระบบผลิตจริง, ผู้ให้บริการหกราย, น้ำหนักโมเดลแบบ MIT, และไม่มีผู้ขายรายใดสามารถเปลี่ยนเงื่อนไขของคุณได้ ปัจจุบันมันคือโมเดลที่เป็นที่รู้จักดีซึ่งมีต้นทุนถูกที่สุดในการรันผ่านชุดเกณฑ์มาตรฐานแบบเต็มรูปแบบ และมันไม่ได้มาถึงจุดนี้เพราะคุณภาพแย่

Muse Spark 1.2 คุ้มค่ากับราคาในรูปแบบงานเฉพาะอย่างหนึ่ง: การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ระยะยาว ซึ่งวิถีที่ล้มเหลวมีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งการไตร่ตรองเพิ่มเติมถูกเฉลี่ยออกไปตลอดนาทีของการทำงาน มากกว่าที่ผู้ใช้ที่รอคอยจะรู้สึกได้ และซึ่งคุณสามารถอยู่ได้กับผู้ให้บริการรายเดียวและไม่มีการแยกย่อยอิสระว่าสี่จุดนั้นประกอบด้วยอะไร Meta เปิดตัวสามโมเดลในสี่เดือนและขยับดัชนีขึ้นสิบเอ็ดจุดในช่วงเวลานั้น ดังนั้นกรณีนี้อาจแข็งแกร่งขึ้นอย่างรวดเร็ว — แต่วันนี้มันขึ้นอยู่กับเกณฑ์ชี้วัดการเขียนโค้ดที่ดำเนินการโดยผู้ขายและคะแนนรวมหนึ่งเดียว

หากคุณกำลังเลือกในสัปดาห์นี้ ให้รันทั้งสองบนห้าสิบขั้นตอนของลูปเอเจนต์ของคุณเอง และเปรียบเทียบจำนวนเส้นทางที่สำเร็จต่อดอลลาร์ แทนที่จะเป็นจำนวนโทเค็นต่อดอลลาร์ การวัดเพียงค่าเดียวนี้ตอบคำถามการเปรียบเทียบนี้ได้ดีกว่าเกณฑ์มาตรฐานที่เผยแพร่ทั้งหมดในนั้น