Muse Spark vs Gemini 4 Argon: ราคาเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในวันที่ 1 ธันวาคม

Almost every M​use Spark versus G​emini 4 Argon comparison you can find today compares $1.25 against $2.00 per million input tokens, and that comparison expires in six weeks. G​oogle's own pricing page prices G​emini 4 Argon at $2.00 in and $10.00 out with cached input at $0.10 on an introductory basis "through November 30, 2026"; from December 1, 2026 the same model is listed at $4.00 in, $20.00 out and $0.20 cached. M​eta's M​use Spark family has not moved off $1.25 in and $4.25 out across Muse Spark 1.1, 1.2 and 1.3. So the interesting question about this matchup is not which model is smarter in October — it is what the arithmetic looks like on the first of December, and whether whatever you build on G​emini 4 Argon this month survives that date.

สองโมเดล สองรูปแบบการเผยแพร่ที่แตกต่างกันอย่างมาก

G​emini 4 Argon เป็นโมเดล frontier ใหม่ล่าสุดของ G​oogle และเปิดให้ใช้ทั่วไป (generally available) เมื่อวันที่ 13 ตุลาคม 2026 — รายการใน changelog มีเพียงบรรทัดเดียว และเอกสารสำหรับนักพัฒนาก็ลงวันที่ในสัปดาห์เดียวกัน รายการของ Artificial Analysis มีบันทึกการเปิดตัวระบุเดือนกันยายน 2026 ซึ่งเราแปลความว่าเป็นที่มาแบบ pre-GA หรือพรีวิว มากกว่าจะเป็นการเปิดตัวครั้งที่สอง เราหาคำประกาศพรีวิวอย่างเป็นทางการมายืนยันเรื่องนี้ไม่พบ ดังนั้นวันที่ GA จึงเป็นวันที่เราถือว่าแน่นอน หน้าโมเดลของ G​oogle ระบุสถานะว่า "Stable"

M​use Spark 1.3 is the current checkpoint of M​eta Superintelligence Labs' M​use Spark line, released September 2, 2026, with its "max" reasoning level opened to developers on September 4. The unversioned "M​use Spark" name refers to the original April 2026 model in the same family; version numbers are doing real work here, and 1.3 is the one to compare.

กระดานคะแนนอิสระ

รายการทั้งสองมาจาก Artificial Analysis และทั้งคู่วัดคอนฟิกูเรชันการประมวลผลสูง ดังนั้นนี่จึงเป็นหนึ่งในการเปรียบเทียบไม่กี่กรณีที่การเทียบ reasoner กับ reasoner เป็นการเทียบแบบแอปเปิลกับแอปเปิลบนตัวดัชนีเอง ทุกอย่างในส่วนนี้เป็นผลการวัดของ Artificial Analysis ไม่ใช่คำกล่าวอ้างของผู้จำหน่าย

• Intelligence Index — G​emini 4 Argon (High): 53, rank 8 of 217. M​use Spark 1.3 (max): 48, rank 24 of 217.

• Cost per index task — G​emini 4 Argon: $1.99. M​use Spark 1.3: $1.60.

• Output speed — G​emini 4 Argon: not measured; the listing shows no figure. M​use Spark 1.3: 121.9 tokens per second, ranked 43 of 186.

• Verbosity — G​emini 4 Argon: 110M output tokens during the index. M​use Spark 1.3: 170M. Argon is the more concise of the two.

• List pricing as measured — Argon at the introductory $2.00 / $10.00; M​use Spark 1.3 at $1.25 / $4.25 with cache reads at $0.15.

ช่องว่างด้านความฉลาด 5 จุดนั้นมีจริงและไม่มากนัก ช่องว่างด้านต้นทุนคือช่องว่างที่กลับทิศ และมันกลับทิศอย่างรุนแรง: ที่ราคาแนะนำช่วงแรก Argon มีต้นทุนสูงกว่าประมาณ 24% ต่อหนึ่งงานที่ทำเสร็จ; ที่ราคาเดือนธันวาคม การเปรียบเทียบแบบเดียวกันบนราคาอินพุตและเอาต์พุตทำให้ฝั่งอินพุตเพิ่มขึ้นราวสองเท่า และฝั่งเอาต์พุตเพิ่มขึ้นสองเท่า ดังนั้นส่วนเพิ่มต่อหนึ่งงานจึงไม่ใช่เพียงเล็กน้อยอีกต่อไป นั่นคือข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจมากที่สุดเพียงข้อเดียวในการเปรียบเทียบนี้ และมันไม่มีอยู่ในการรายงานข่าวเปิดตัวใด ๆ

แต่ละอันจะยอมรับอะไรได้จริง

ตรงนี้แหล่งข้อมูลที่เป็นทางการทั้งสองขัดแย้งกัน และการแสดงให้เห็นความขัดแย้งนั้นมีคุณค่ามากกว่าการเลือกเข้าข้างฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง

หน้าข้อมูลโมเดลของ Google เองสำหรับ Gemini 4 Argon ระบุว่าอินพุตรับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF โดยมีเอาต์พุตเป็นข้อความ และระดับความพยายามในการคิด (thinking effort) เป็นต่ำ กลาง หรือสูง โดยค่าเริ่มต้นเป็นกลาง ประโยคสรุปของ Artificial Analysis สำหรับโมเดลเดียวกันบอกว่า "รองรับอินพุตข้อความและรูปภาพ" และเอาต์พุตเป็นข้อความ เราตรวจสอบทั้งสองแหล่งเพราะช่องว่างนี้เป็นเรื่องแบบที่มักถูกคัดลอกต่อไปเรื่อย ๆ หน้าของผู้ให้บริการเองมีรายการที่กว้างกว่าและเฉพาะเจาะจงกว่า และเป็นรายการที่ควรใช้ทดสอบเทียบ ให้ถือรายการของผู้ให้บริการเป็นข้อกล่าวอ้าง แล้วตรวจสอบกับไฟล์ของคุณเอง

M​use Spark 1.3 is the narrower model on paper: text, image and video in, text out, with no audio or PDF path in the documented modality row and a reasoning ladder that runs to max.

• Inputs — G​emini 4 Argon: text, image, video, audio, PDF per G​oogle; text and image per the independent listing. M​use Spark 1.3: text, image, video.

• เอาต์พุต — เฉพาะข้อความเท่านั้น ทั้งสอง

• หน้าต่างบริบท — 1,048,576 โทเค็นสำหรับทั้งคู่ ซึ่ง G​oogle อธิบายว่าเป็นหน้าต่างแบบรวมที่ใช้ร่วมกันระหว่างอินพุต การคิด และเอาต์พุต

• Max output — G​emini 4 Argon: 65,536 tokens on default synchronous calls, extensible toward the full window with long decode. M​eta does not publish a max-output figure for M​use Spark 1.3 that we could verify.

• Reasoning control — Argon: low / medium / high, no off switch. M​use Spark 1.3: minimal through max, and M​eta's tooling notes reasoning cannot be turned off either.

คำกล่าวอ้างของผู้ขาย เก็บไว้ฝั่งของผู้ขายในเส้นแบ่ง

ไม่มีบริษัทใดเผยแพร่ตารางที่เปรียบเทียบกันได้ ดังนั้นนี่จึงเป็นรายการข้อกล่าวอ้างมากกว่ากระดานคะแนน และไม่มีส่วนใดที่เรานำมาทำซ้ำ

G​oogle's published figures for G​emini 4 Argon run 77.9% on DeepSWE v1.1, 57.4% on Terminal-bench 4.0, 69.2% on the OSWorld 2.0 offline subset, 51.3% on AutomationBench, 68.9% on the Vals Index, 71.6% on Chartography and 91.7% on LVBench, among others. M​eta's published figures for M​use Spark 1.3 centre on DeepSWE v1.1 at 75.4, OSWorld 2.0 at 66.9, Terminal-Bench 2.1 at 76.4 with the Terminus 2 agent, MCP-Atlas at 89.2 and GDPval-AA v2 at 1,754. Note where the two overlap and where they do not: DeepSWE is shared and close, OSWorld is shared and about two points apart on different revisions, and Terminal-Bench is reported by M​eta on an older version with a named agent harness. Subtracting across those differences is not arithmetic, it is fortune-telling.

One independent signal worth carrying alongside the vendor rows: LMArena's text leaderboard currently places a G​emini 4 Argon configuration first overall at 1524 Elo, marked preliminary. M​use Spark 1.3 has no entry on that board. Preliminary or not, that is the strongest evidence in the record that Argon's five-point index lead understates its standing with human voters.

รายละเอียดทางวิศวกรรมที่ชี้ขาดได้เร็วกว่าการทดสอบ benchmark

• Sampling parameters are ignored — G​oogle's documentation states that temperature, top_p and top_k have no effect on G​emini 4 Argon, and that explicit caching is not supported, leaving implicit caching only. If your stack tunes temperature, that knob silently stops working rather than erroring. M​use Spark 1.3 exposes a reasoning-effort parameter but no equivalent published restriction on sampling.

• การหมดเวลา — Google แนะนำให้ตั้งเวลาหมดเวลาฝั่งไคลเอนต์อย่างน้อย 15 นาทีสำหรับโมเดลนี้ หากคุณใช้ค่าเริ่มต้นของเกตเวย์ที่ 60 วินาที คุณจะพบความล้มเหลวที่ดูเหมือนข้อผิดพลาดของโมเดล แต่แท้จริงไม่ใช่

• Conversation state — Argon uses a server-side interaction identifier for multi-turn state; M​use Spark's family is documented around the standard message-array pattern. Porting between them is not a find-and-replace.

• Cache reads — M​use Spark 1.3 returns cached input at $0.15 against $1.25 standard, an 88% discount. Argon's cached input is $0.10 against $2.00 introductory, rising to $0.20 against $4.00. In a long agent loop with heavy reuse this is the line that matters most, and it is one of the few places where the two stay close after December.

OrcaRouter เหมาะกับตรงไหน และไม่เหมาะกับตรงไหน

Being precise about our own coverage: OrcaRouter routes Muse Spark 1.2 and Muse Spark 1.1 at Meta's list price with 0% markup passed through, alongside 200+ other models on one API with automatic failover and a routing DSL for splitting traffic between them. M​use Spark 1.3 and G​emini 4 Argon are both absent from our catalogue today — Argon is reachable through G​oogle's own API and several third-party platforms, and we are not one of them. So the honest framing is not "run both here". It is that the M​use Spark side of this comparison is available to you on a key you may already hold, which makes a cost test against Argon on your own prompts a same-week exercise rather than a procurement one, and that M​eta's pricing has been static across three checkpoints while G​oogle's has a published expiry date.

ต้องทำอะไรก่อนเดือนธันวาคม

If you are already building on G​emini 4 Argon, the useful thing to do this month is not a benchmark run — it is a cost model at $4.00 and $20.00, because that is the price that will apply to everything you ship and leave running. If the answer at that price still works, Argon is the better model on the current evidence: higher index, more concise, broader documented input list, and the only one of the two with a top-of-board human-preference placement. If it does not, the substitution to evaluate is M​use Spark 1.3 at a flat $1.25 / $4.25, which trades five index points for a price that has not moved in three releases and roughly three times the output speed. The one thing we would not do is treat October's advertised rates as the rates — in this matchup, the number in the title is the one with an end date.

สิ่งที่ตัวเลขบอกคุณไม่ได้คือว่ามีสิ่งใดผิดพลาดไปในการใช้งานจริงหรือไม่: เหตุการณ์ AI และความล้มเหลวของเอเจนต์ที่ได้รับการบันทึกไว้เกี่ยวกับโมเดลในคลาสนี้ถูกรวบรวมไว้ใน OrcaRouter AI Incident Archive โดยแต่ละรายการมีแหล่งที่มา ความรุนแรง ระดับความเชื่อมั่น และสถานะข้อโต้แย้งของตนเอง