การ์ดชื่อเรื่องหลักสำหรับการเปรียบเทียบ หัวข้อ "Muse Spark vs Kimi K3.1" พร้อมคำบรรยาย "ชื่อหนึ่งคือโมเดล ส่วนอีกชื่อคือคำค้นหา" สองแผงวางอยู่คนละข้างของเส้นแบ่ง: แผงซ้าย "Muse Spark 1.3" แสดง "Index 48", "121.9 tokens/s" และ "$1.25 / $4.25 per million tokens"; แผงขวา "Kimi K3.1" แสดง "No card, no weights, no API id" และ "Kimi K3 is the shipped model" ส่วนท้ายระบุ "Index figures per Artificial Analysis; Kimi K3.1 is unconfirmed." โลโก้ OrcaRouter ประกอบไว้มุมขวาล่าง
Guides & Insights

Muse Spark vs Kimi K3.1: จุดในชื่อโมเดลคือเรื่องทั้งหมด

ผู้เขียน

Alistair Wren

วันที่เผยแพร่

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →
เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

ชื่อโมเดลสองชื่อ ข้อมูลที่ขาดหายสองแบบที่แตกต่างกัน Muse Spark 1.3เป็นโมเดลที่ส่งมอบแล้ว วัดผลแล้ว และเรียกใช้งานได้: เช็คพอยต์ปัจจุบันของ Meta Superintelligence Labs เปิดให้ใช้งานทั่วไปตั้งแต่วันที่ 2 กันยายน 2026 ในราคา 1.25 ดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ 4.25 ดอลลาร์ต่อโทเคนเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคน โดยได้คะแนน 48 บน Intelligence Index ของ Artificial Analysis ที่การตั้งค่าการให้เหตุผลสูงสุด Kimi K3.1ไม่ใช่โมเดลเลย ไม่มีการ์ดโมเดล ไม่มีที่เก็บเวต ไม่มีแถวในตารางราคา และไม่มีตัวระบุ API ใดที่ใช้ตัวเลขนั้นบนช่องทางของผู้ให้บริการเองที่ใดเลย และก็ไม่เคยมีมาตั้งแต่ที่ชุมชนตีความทีเซอร์ที่ถูกลบซึ่งชี้ไปที่มันในเดือนกันยายน สิ่งที่จุดนั้นชี้ไปคือบรรทัดที่มันย่อ — Kimi K3เรือธงแบบเปิดเวตขนาด 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ที่แล็บส่งมอบเมื่อวันที่ 16 กรกฎาคม 2026 — ซึ่งเรียกใช้งานได้ในวันนี้ที่ 3.00 ดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ 15.00 ดอลลาร์ต่อโทเคนเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคน ดังนั้นเวอร์ชันที่มีประโยชน์ของการเปรียบเทียบนี้คือ Muse Spark 1.3 เทียบกับ Kimi K3 โดยช่องว่างระหว่างทั้งสองแคบพอที่ความผิดพลาดในการตั้งชื่อจะเลิกเป็นเรื่องจุกจิกและเริ่มกลายเป็นเรื่องแพง

จุดนี้มาจากไหน และมันมีค่าแค่ไหน

สัญญาณที่แข็งแกร่งที่สุดว่ามี Kimi K3.1 อยู่จริง ก็เป็นหลักฐานชนิดที่อ่อนแอที่สุดเช่นกัน: โพสต์ที่ถูกอ้างว่าเป็นของบัญชีทางการของ Kimi เมื่อหรือราววันศุกร์ที่ 18 กันยายน 2026 ซึ่งเผยแพร่ชุดตัวเลขยาว ๆ แล้วลบโพสต์นั้นในเวลาไม่นานหลังจากนั้น ตัวเลขเหล่านั้นคือการขยายทศนิยมของ pi โดยตัด 3.1 ที่อยู่ตอนต้นออก — pi คือ 3.1415926535 และสตริงที่โพสต์เริ่มต้นด้วย 41592653 — และเธรดในคอมมูนิตี้ตีความสิ่งนั้นว่าเป็นหมายเลขเวอร์ชันเกือบเป็นเอกฉันท์ มันเป็นอาร์ติแฟกต์จากฝั่งผู้ขาย และตรวจสอบยืนยันไม่ได้ เพราะโพสต์หายไปแล้ว การอ่าน "K3.1" ออกจากสิ่งนั้นเป็นการอนุมาน ไม่ใช่ถ้อยแถลงที่ Moonshot ได้ออกมา

ผ่านมาสี่สัปดาห์แล้ว ไม่มีอะไรถูกเพิ่มเข้าไปในนั้น ช่วงหน้าต่างเดือนสิงหาคมที่เหล่าผู้รั่วไหลข้อมูลชี้ไว้ได้ผ่านไปแล้วโดยไม่มีการเปิดตัว รายการอารีนาแบบไม่ระบุชื่อที่บางคนตีความว่าเป็น Kimi K3.1 เมื่อต้นฤดูร้อนนั้น จากหลักฐานที่มีอยู่ น่าจะไม่ใช่ Kimi สัญญาณใหม่ล่าสุดในเรื่องนี้คือการคาดเดาของบุคคลที่สามว่า Kimi K3.1 และหมายเลขโมเดล Z.ai สองหมายเลขจะเปิดตัวในสัปดาห์เดียวกัน ซึ่งเป็นเพียงการตีความของคนหนึ่งต่อความรู้สึกของอีกคนหนึ่ง มากกว่าจะเป็นการรั่วไหล และสัปดาห์ที่ระบุไว้ก็ใกล้จะจบลงแล้วโดยที่ทั้งสามไม่ปรากฏขึ้นเลย เอกสารประกอบของ Moonshot หน้าราคา องค์กรบน Hugging Face และบล็อกของบริษัท ต่างใช้ชื่อเดียวสำหรับโมเดลเดียว — Kimi K3 — และไม่มีอันใดใช้ส่วนต่อท้ายที่มีจุด จุดเป็นนิสัยของช่องค้นหา ไม่ใช่เวอร์ชัน

เรื่องนี้สำคัญตรงนี้ด้วยเหตุผลที่ไม่เกี่ยวกับความเรียบร้อยเลย ผู้อ่านพิมพ์จุดนั้นเพราะพวกเขาเคยอ่านอะไรบางอย่างเกี่ยวกับไลน์นี้มาแล้ว และกำลังกลับมาหามันอีกครั้ง เมื่อพบกับการเปรียบเทียบที่สร้างขึ้นบนโมเดลที่ไม่มีอยู่จริง พวกเขาก็จะเปรียบเทียบ Muse Spark 1.3 กับสิ่งที่เป็นเพียงการอนุมาน

การจับคู่ที่มีอยู่: 1.3 กับ K3

ทั้งสองเป็นระบบระดับเรือธงที่มีหน้าต่างหนึ่งล้านโทเคนและมีแถวอินพุตแบบมัลติโมดัลที่ระบุไว้ และทั้งคู่ถูกขายบนงานเอเจนต์ระยะยาว — ประโยคของ Meta สำหรับ 1.3 คือ "ฝึกมาเพื่องานเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์และปรับให้เหมาะกับประสิทธิภาพการเขียนโค้ดเชิงแข่งขัน" ส่วน Moonshot วางตำแหน่ง K3 สำหรับ "การเขียนโค้ดระยะยาวและงานความรู้แบบครบวงจร" ความแตกต่างที่วัดได้ระหว่างทั้งสองคือสี่จุดดัชนี ซึ่งเป็นช่องว่างพอดีที่คอลัมน์อื่น ๆ เป็นตัวชี้ขาดคำตอบ

• Intelligence Index — Muse Spark 1.3 ที่ความพยายามสูงสุด 48 อันดับ 24 จาก 217 เทียบกับ Kimi K3 ที่ความพยายามสูงสุด 44 ซึ่งอยู่อันดับสามบนแผง สี่คะแนน การวัดที่โฮสต์โดย Artificial Analysis เองทั้งสองฝ่าย

• ความเร็วเอาต์พุต — Muse Spark 1.3 วัดได้ที่ 121.9 โทเคนต่อวินาที ซึ่งเป็นหนึ่งในเรือธงที่เร็วกว่าบนบอร์ดนั้น; Kimi K3 วัดได้ที่ 44 โทเคนต่อวินาที และถูกระบุว่าช้าอย่างเห็นได้ชัด คิดเป็นช่องว่างประมาณ 2.8 เท่าในอัตราการประมวลผลจริง

• ค่าใช้จ่ายต่องาน index ที่เสร็จสมบูรณ์ — $1.60 บน Muse Spark 1.3 เทียบกับ $2.00 บน Kimi K3 โปรดทราบว่านี่เป็นการกลับกันของการเปรียบเทียบต่อโทเค็น และสาเหตุคือความช่างพูด: Kimi K3 สร้างโทเค็นเอาต์พุตประมาณ 160 ล้านโทเค็นตลอดการรัน index เทียบกับค่ามัธยฐานที่ 130 ล้าน ขณะที่ Muse Spark 1.3 สร้างประมาณ 170 ล้านเทียบกับค่ามัธยฐานที่ 87 ล้าน ทั้งคู่ถูกวัดว่าช่างพูด ราคาต่อโทเค็นของ Kimi K3 นั้นสูงกว่าตั้งแต่แรกอยู่แล้ว

• อัตราค่าบริการ — Muse Spark 1.3 ราคา $1.25 และ $4.25 ต่อล้านโทเค็น, Kimi K3 ราคา $3.00 และ $15.00 Kimi K3 มีส่วนลดการอ่านแคช 90% ดังนั้นในงานที่มีการใช้งานแคชหนักแบบหลายรอบ ส่วนต่างราคาที่แท้จริงจะแคบลงอย่างรวดเร็ว; Moonshot คิดค่าบริการเขียนแคชแยกต่างหาก และที่ระดับการเก็บรักษาหนึ่งชั่วโมง ค่าใช้จ่ายจะแพงกว่าโทเค็นอินพุตใหม่

• Context และ output — ทั้งคู่ 1,048,576 โทเคนของ context Moonshot เผยแพร่ตัวเลขเดียวกันบน rate card ของตน ดังนั้นทั้งสองจึงตรงกันในมิติที่ผู้ให้บริการทั้งสองรายชูเป็นจุดเด่น

• การควบคุมการสุ่ม — Kimi K3 ตรึง temperature ไว้ที่ 1.0, top_p ที่ 0.95, n ที่ 1 และ penalty ทั้งสองที่ 0 และจะคืนข้อผิดพลาดหากคุณส่งค่าอื่นใดเข้ามา ความลึกเป็นปุ่มปรับเพียงปุ่มเดียว ผ่านฟิลด์ระดับบนสุด reasoning_effort ที่รับค่า low, high หรือ max และมีค่าเริ่มต้นเป็น max และการเปลี่ยนค่าระหว่างบทสนทนาจะทำให้ prefix-cache hits เป็นโมฆะ Muse Spark 1.3 ก็เปิดให้ตั้งค่า reasoning-effort ได้เช่นกัน และเครื่องมือของ Meta ระบุว่าไม่สามารถปิด reasoning ได้ ในทางปฏิบัติ K3 ตัดการปรับจูนทั้งหมวดออกจากงาน และมอบคันโยกเพียงตัวเดียวให้คุณ; ส่วน 1.3 ยังคงปล่อยให้พารามิเตอร์การสุ่มทั่วไปมีผลอยู่

โครงสร้างของการแลกเปลี่ยนนี้อ่านออกได้โดยไม่ต้องตีความ Muse Spark 1.3 เร็วกว่า ถูกกว่าต่อหนึ่งงานที่ทำเสร็จ และมีคะแนนบนดัชนีสูงกว่าอยู่ 4 จุด ส่วนเหตุผลของ Kimi K3 ไม่ได้สร้างขึ้นจากสิ่งเหล่านั้นเลย — แต่สร้างขึ้นบนเวต

A two-column scoreboard titled "Muse Spark 1.3 vs Kimi K3 — the scoreboard". The left column, Muse Spark 1.3, reads: Intelligence Index 48; cost per index task $1.60; output speed 121.9 tokens/s; context window 1M tokens; weights served, not open; list price in / out $1.25 / $4.25. The right column, Kimi K3, reads: Intelligence Index 44; cost per index task $2.00; output speed 44 tokens/s; context window 1M tokens; weights open, Kimi K3 License; list price in / out $3.00 / $15.00. A footer reads "Both columns per Artificial Analysis; Kimi K3.1 has no published figures." OrcaRouter logo composited bottom-right.

น้ำหนัก และโมเดลแต่ละตัวอยู่ฝั่งไหนของเส้นแบ่งสัญญาอนุญาต

นี่คือคอลัมน์ที่ตัดสินคู่แข่งของหลายทีม และมันเดินสวนทางกับสกอร์บอร์ด Kimi K3 ปล่อยเวตแบบเปิดในที่เก็บ moonshotai/Kimi-K3 ภายใต้สัญญาอนุญาต Kimi K3 และ Moonshot อธิบายว่ามันเป็นโมเดลเปิดตัวแรกในคลาสสามล้านล้านพารามิเตอร์: พารามิเตอร์รวม 2.8 ล้านล้าน โดยเปิดใช้งาน 104 พันล้านต่อโทเคน กระจายผ่าน routed experts 896 ตัว ยิงพร้อมกัน 16 ตัวต่อโทเคน บวกกับ shared experts อีก 2 ตัว, 93 เลเยอร์ ซึ่งหนึ่งในนั้นเป็นแบบ dense มันเผยแพร่พร้อมการฝึกแบบ quantisation-aware ตั้งแต่ supervised fine-tuning เป็นต้นไป เวตแบบ MXFP4 และแอกติเวชันแบบ MXFP8 ซึ่งเป็นข้อโต้แย้งของ Moonshot สำหรับความเข้ากันได้กับฮาร์ดแวร์ที่กว้างขวาง ทุกอย่างในย่อหน้านั้นเป็นสิ่งที่ผู้ขายกล่าวอ้างและไม่ได้ถูกทำซ้ำอย่างอิสระ และความแตกต่างนี้ควรค่าแก่การรักษาไว้ เพราะ Moonshot เป็นฝ่ายที่ทั้งฝึกโมเดลและรายงานคะแนนของมันเอง

Muse Spark 1.3 ไม่มีสิ่งเหล่านั้นเลย มันเป็นเช็กพอยต์ที่ให้บริการ และน้ำหนัก Muse Spark Open ที่ Meta เผยแพร่เมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026 นั้นเป็นโมเดลที่แตกต่างกันซึ่งมีคะแนนต่างกัน — 39 บนดัชนีเดียวกันที่การตั้งค่า xhigh โดยอยู่ในอันดับที่เก้าจาก 118 รายการที่ใช้น้ำหนักแบบเปิดซึ่งมีมากกว่า 150 พันล้านพารามิเตอร์ ดังนั้นคำกล่าวที่ตรงไปตรงมาเกี่ยวกับสถานะของน้ำหนักจึงไม่ใช่ “Meta เปิด Muse Spark” แต่คือว่า Meta กำลังเผยแพร่อาร์ติแฟกต์แบบเปิดควบคู่กับสายผลิตภัณฑ์แบบปิด และหากน้ำหนักแบบเปิดเป็นเหตุผลที่คุณมาที่นี่ ฝั่ง K3 ของหน้านี้มอบน้ำหนักเหล่านั้นให้สำหรับโมเดลที่อยู่ในรายการเปรียบเทียบ ขณะที่ฝั่ง Meta ไม่ได้มอบให้

Screenshot of the Artificial Analysis page for Kimi K3 (Max), labelled "open weights model" and "Released July 2026", headed "Intelligence, Performance & Price Analysis" with badges Intelligence #3/116, Speed #59/74 and Cost #36/38. Visible figures: Intelligence Index 44 against a class median of 18; 160M output tokens generated during the index, described as somewhat verbose against a median of 130M, with the summary calling the model notably slow; $3.00 input and $15.00 output per million tokens with a 90% cache discount; $2.00 per task on the Intelligence Index; 44 output tokens per second; 2.8T total and 104B active parameters; the Kimi K3 License; a Hugging Face link; and a 1M-token context window taking text and image input with text output.

OrcaRouter อยู่ตรงไหนในเรื่องนี้

Kimi K3 อยู่ในแค็ตตาล็อกของ OrcaRouterในอัตราที่ Moonshot ประกาศไว้ — 3.00 ดอลลาร์ต่ออินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ 15.00 ดอลลาร์ต่อเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคน โดยหน้าดังกล่าวระบุคอนเท็กซ์ 1M โทเคนของโมเดลนี้ไว้ — และเรียกใช้งานด้วยคีย์เดียวกับMuse Spark 1.2และMuse Spark 1.1ซึ่งเป็นเช็กพอยต์ Muse Spark สองตัวที่เราให้บริการในราคาตามที่ Meta กำหนด คือ 1.25 และ 4.25 ดอลลาร์ โดยบวกเพิ่ม 0% เพราะเราส่งต่อราคาที่ผู้ให้บริการกำหนดไว้แทนการบวกกำไร การผสมผสานนี้เป็นวิธีที่ประหยัดในการตอบคำถามดัชนีสี่จุดที่ไม่มีสกอร์บอร์ดใดตอบให้กับทราฟฟิกของคุณได้: routing DSLจะแยกคำขอตามกฎ คุณจึงส่งเส้นทางที่ไวต่อความหน่วงไปยังโมเดลที่เร็วกว่า และส่งเส้นทางแบบแบตช์ไปยังโมเดลที่คุณต้องการยึดเป็นมาตรฐานด้านน้ำหนัก พร้อมกับการสลับไปใช้ระบบสำรองอัตโนมัติที่ทำงานอยู่เบื้องหลังเอนด์พอยต์เดียว ช่วยให้ทั้งสองเส้นทางไม่ต้องพึ่งผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งเพียงรายเดียว ส่วน Muse Spark 1.3 เองไม่มีอยู่ในแค็ตตาล็อก — เช็กพอยต์ที่ให้บริการคือ 1.2 และ 1.1 — และเบนช์มาร์กที่อ้างถึงข้างต้นเป็นของ 1.3 ดังนั้นการเปรียบเทียบด้านการกำหนดเส้นทางกับการเปรียบเทียบที่วัดผลได้จึงไม่ใช่โมเดลคู่เดียวกัน ช่องว่างตรงนี้ควรค่าแก่การรับรู้ไว้ก่อนที่คุณจะวางแผนโดยอิงจากมัน

Screenshot of the OrcaRouter model page for kimi/kimi-k3 under MoonshotAI, showing a 1M-token context, text and image input with text output, and the capability badges Vision, Tools, JSON and Reasoning. Visible figures: $3.00 input and $15.00 output per million tokens, a p50 time to first token of 7.02s, 985.5M tokens served, a public benchmark date of 2026-07-15, and a description of Kimi K3 as a 2.8-trillion-parameter mixture-of-experts model built for long-horizon coding and end-to-end knowledge work with a 1M-token context window and native visual understanding. The /v1/chat/completions and /v1/responses endpoints and OpenAI-compatible SDK samples are shown.

จะทำอย่างไรกับชื่อที่ไม่มีผลิตภัณฑ์รองรับอยู่เบื้องหลัง

ถ้าคุณมาถึงจากลิงก์เกี่ยวกับ Kimi K3.1 ขั้นถัดไปที่ถูกต้องไม่ใช่การเปรียบเทียบอะไรทั้งสิ้น — แต่คือการตัดสินใจว่าจริง ๆ แล้วคุณกำลังเลือกอยู่ระหว่างโมเดลที่เปิดให้ใช้งานแล้วรุ่นใด เมื่อเทียบกับ Kimi K3 แล้ว Muse Spark 1.3 ชนะในด้านดัชนี ความเร็ว และต้นทุนต่องานที่ทำเสร็จ และแพ้ในด้านน้ำหนักโมเดลและอิสระด้านสัญญาอนุญาตที่มาพร้อมกับน้ำหนักโมเดลเหล่านั้น เมื่อเทียบกับตระกูล Kimi ที่กว้างกว่า โมเดล K2.6 และ K2.7 Code ที่เล็กกว่านั้นอยู่ในชั้นราคาที่ต่างออกไปโดยสิ้นเชิง และเป็นการเปรียบเทียบที่เหมาะสมสำหรับสิ่งใดก็ตามที่ไม่ต้องการสามล้านล้านพารามิเตอร์ ไม่มีอะไรในหน้านี้ที่เป็นเหตุผลให้รอคำต่อท้ายแบบมีจุด: ตามบันทึกปัจจุบัน ไม่มีการ์ด ไม่มีวันที่ และไม่มี endpoint อยู่เบื้องหลังมัน และสิ่งเดียวที่แน่ชัดซึ่งใคร ๆ ก็รู้เกี่ยวกับมันก็คือโพสต์ที่ชี้มาที่มันถูกลบไปแล้ว

สิ่งที่อาจเปลี่ยนภาพนี้มีอยู่แคบ ๆ คือ Moonshot เผยแพร่การ์ดโมเดล K3.1 หรือแถวในตารางราคา แล้วหน้านี้ก็จะกลายเป็นหน้าสองโมเดลจริง ๆ ที่มีคอลัมน์ที่สองของตัวเลขที่วัดได้ Artificial Analysis เพิ่มรายการ K3.1 แล้วช่องว่างสี่จุดก็จะทดสอบได้ แทนที่จะเป็นการอนุมานเอา หรือ Meta เปลี่ยนทิศทางไลน์ Muse Spark ไปที่เช็กพอยต์ 1.4 ซึ่งขยับฝั่ง Meta ด้วยเหตุผลที่ไม่เกี่ยวข้องกับ Moonshot จนกว่าอย่างน้อยหนึ่งในนั้นจะเป็นจริง เวอร์ชันตามข้อเท็จจริงของการเทียบครั้งนี้ก็คือ Muse Spark 1.3 กับ Kimi K3 ซึ่งห่างกันสี่จุดของความฉลาดที่วัดได้ ทรูพุตราว 2.8 เท่า และเส้นแบ่งด้านไลเซนส์ — และจุดนั้นก็เป็นแค่คำค้นหา ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์

ไม่มีสิ่งใดในนี้เป็นเหตุผลให้หลีกเลี่ยงโมเดลนี้ เป็นเพียงเหตุผลให้รู้ประวัติความเป็นมา: เหตุการณ์ AI และความล้มเหลวของเอเจนต์ที่ได้รับการบันทึกไว้ซึ่งอยู่เบื้องหลังโมเดลในคลาสนี้ ถูกรวบรวมไว้ใน the OrcaRouter AI Incident Archive โดยแต่ละรายการมีแหล่งที่มา ระดับความรุนแรง ระดับความเชื่อมั่น และแฟล็กข้อโต้แย้งของตนเอง

การเปรียบเทียบในบทความนี้1

ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

© 2026 OrcaRouter

สำหรับผู้ให้บริการ

ให้บริการแพลตฟอร์มการอนุมานอยู่หรือไม่ นำโมเดลของคุณขึ้น OrcaRouter

providers@orcarouter.ai

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

Discordsupport@orcarouter.aiXGitHubYouTube