Ripple 65B Preview vs Gemini 4 Argon: เมื่อหน้าผาราคามาบรรจบกับน้ำหนักเปิด

ในวันที่ 1 ธันวาคม 2026 — อีก 26 วันนับจากวันนี้ — Gemini 4 Argonจะมีอัตราค่าบริการที่ประกาศไว้เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า อินพุตจะเพิ่มจาก $2.00 เป็น $4.00 ต่อหนึ่งล้านโทเคน เอาต์พุตจาก $10.00 เป็น $20.00 อินพุตแคชจาก $0.10 เป็น $0.20 และระดับแบตช์กับระดับลำดับความสำคัญจะขยับด้วยตัวคูณเดียวกัน Google ระบุชัดเจนว่าค่าบริการปัจจุบันเป็นราคาเปิดตัว ไม่ใช่ส่วนลดที่อาจกลายเป็นราคาถาวรโดยไม่ทันรู้ตัว เส้นตายนั้นคือแกนจริงของการเปรียบเทียบนี้ เพราะ Ripple 65B Preview ซึ่งเผยแพร่เมื่อวันที่ 4 พฤศจิกายน 2026 ภายใต้ Apache 2.0 ไม่มีราคาที่จะขยับได้เลย ด้วยพารามิเตอร์แบบ dense 65 พันล้านตัว จึงเล็กพอที่จะรันบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง และค่าใช้จ่ายจะกลายเป็นบิลค่า GPU แทนที่จะเป็นอัตราต่อโทเคน

การแลกเปลี่ยนนั้นจะสมเหตุสมผลหรือไม่ ขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้งานของคุณล้วน ๆ นี่คือการคำนวณที่แสดงไว้ก่อนผลการทดสอบวัดประสิทธิภาพ

ตัวเลขในแต่ละด้าน

• Gemini 4 Argon วันนี้ — อินพุต $2.00 / เอาต์พุต $10.00 ต่อล้าน, อ่านแคช $0.10, แบบแบตช์และเฟลกซ์ที่ $1.00 / $5.00, แบบพรีออริตี้ที่ $3.60 / $18.00br/> • Gemini 4 Argon ตั้งแต่ 1 ธันวาคม — $4.00 / $20.00, แคช $0.20, แบตช์ $2.00 / $10.00, พรีออริตี้ $7.20 / $36.00br/> • Ripple 65B Preview — ไม่มีตารางราคาจากผู้ขาย; เวตโมเดล Apache 2.0 โฮสต์เอง ราคาโฮสต์โดยบุคคลที่สามอยู่ที่ประมาณ $0.20 / $0.60br/> • คะแนนอิสระ — Argon 50 บน Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 ที่ $7.68 ต่องานในดัชนี; Ripple ไม่มีรายการในดัชนีbr/> • บริบท — Argon 1,048,576 โทเค็นใช้ร่วมกันระหว่างอินพุต การคิด และเอาต์พุต; Ripple อ้างว่าสูงถึง 1M ผ่านการฝึกด้วยช่วงบริบทแบบยาว 2M โทเค็นbr/> • ความเร็วเอาต์พุต — Argon วัดได้ 55 tok/s; Ripple อ้างว่า 250 tok/s บน 2×B200 ที่แบตช์ 8, BF16

รันเวิร์กโหลดของเอเจนต์ที่ 2 ล้านโทเคนอินพุตและ 400,000 โทเคนเอาต์พุตต่อเดือน ในอัตราเริ่มต้นของ Argon นั่นคือ $4 บวก $4 — $8 ตั้งแต่ 1 ธันวาคมเป็น $16 บนเอนด์พอยต์ Ripple ที่โฮสต์ไว้ในอัตราตามแคตตาล็อก จะอยู่ที่ประมาณ $0.40 บวก $0.24 หรือประมาณ $0.64 ก่อนที่คุณจะจ่ายสำหรับอย่างอื่น ช่องว่างนั้นไม่ใช่ข้อผิดพลาดจากการปัดเศษ และนี่คือเหตุผลว่าทำไมการเปรียบเทียบนี้จึงมีค่ามากกว่าสเปกชีต: ที่ปริมาณน้อย ความแตกต่างนั้นเป็นเพียงสัญญาณรบกวน แต่ในสเกลของเอเจนต์ มันเป็นตัวกำหนดสถาปัตยกรรม

สิ่งที่คุณกำลังซื้อจริง ๆ จาก Argon

Gemini 4 Argon เปิดตัวเมื่อวันที่ 30 กันยายน 2026 และพร้อมใช้งานทั่วไปในวันที่ 13 ตุลาคม เป็นโมเดลขนาด 1 ล้านโทเคนที่มีงบประมาณคอนเท็กซ์ร่วมกัน กล่าวคือ อินพุต โทเคนที่ใช้คิด และเอาต์พุตต่างดึงมาจากแหล่งเดียวกันทั้งหมด และมีเพดานเอาต์พุตแบบซิงโครนัสเริ่มต้นที่ 65,536 โทเคน การจะเข้าใกล้หนึ่งล้านโทเคนเต็มในเอาต์พุตครั้งเดียว จำเป็นต้องใช้เส้นทางการถอดรหัสแบบยาวที่ทำงานเบื้องหลังพร้อมการ polling โดยทำทีละช่วงไม่เกิน 64K นี่คือรายละเอียดแบบที่บรรทัด “คอนเท็กซ์ 1M” บนหน้าเปรียบเทียบมักกลบหายไป และมันเปลี่ยนสิ่งที่โมเดลนี้ทำได้ดี: Argon เก่งมากในการอ่านคลังข้อความขนาดใหญ่แล้วสร้างคำตอบระดับปานกลาง แต่ทำได้ไม่คล่องเมื่อต้องสร้างหนังสือทั้งเล่มในครั้งเดียว

โปรไฟล์ที่วัดได้ของโมเดลนี้อยู่ในระดับกลางของกลุ่มล้ำหน้า Artificial Analysis จัดให้อยู่ที่ 50 บนดัชนี v5.0.1 ต่ำกว่า Claude Opus 5.5 ที่ 59 และ GPT-6.1 Sol ที่ 55 ด้วยต้นทุน 7.68 ดอลลาร์ต่องานในดัชนี ซึ่งมากกว่าต้นทุน 1.27 ดอลลาร์ของ Sol ถึงกว่าหกเท่า สำหรับคะแนนที่ต่ำกว่า ตารางที่ Google เผยแพร่เองแสดงว่าโมเดลนี้ชนะอย่างเฉียดฉิวบน DeepSWE v1.1 ที่ 77.9 และแพ้บน Terminal-Bench 4.0, FrontierSWE v2 และ OSWorld-2.0 พร้อมข้อแม้ตามปกติที่ว่าผู้ขายเป็นผู้เลือกแถวข้อมูลเอง ตัวเลขที่โดดเด่นที่สุดของมันคืออัตราการหลอน 15% บน AA-Omniscience ซึ่งต่ำกว่าค่าปกติของกลุ่มล้ำหน้ามาก

ทั้งหมดนั้นไม่ใช่เหตุผลที่จะหลีกเลี่ยงมัน กรณีการใช้งานของ Argon คืองานเอกสารยาว ด้วยราคาที่จนถึงวันที่ 1 ธันวาคมถือว่าดุเดือดจริง ๆ — ราคาอินพุต 2 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น เท่ากับ GPT-6.1 Sol และเป็นหนึ่งในห้าของ Opus 5.5

Ripple คืออะไร โดยไม่มีคำโฆษณาช่วงเปิดตัว

{{1}}Ripple 65B Preview{{/1}} เป็นทรานส์ฟอร์เมอร์แบบ dense {{2}}80 ชั้น{{/2}} ที่มีสตรีมเรซิดวล{{3}}กว้าง 5,120{{/3}} และมีพารามิเตอร์ {{4}}65 พันล้านตัว{{/4}} ที่เปิดใช้งานทั้งหมด พร้อมชุดตัวเลือกทางสถาปัตยกรรมที่ {{5}}Ricursive{{/5}} อธิบายว่าคล้ายกับ {{6}}Gemma 3N-like{{/6}}: หัวแอตเทนชันเพิ่มเติม, อัตราส่วน{{7}}sliding-window-to-global{{/7}}ที่สูงขึ้น, หน้าต่างเลื่อนที่เล็กลง, {{8}}FFN activation clipping{{/8}}, แอตเทนชันแบบเกต, {{9}}global NoPE{{/9}} และ value residuals โดยอยู่ภายใต้ {{10}}Apache 2.0{{/10}} และเผยแพร่เป็น {{11}}BF16 instruct{{/11}}, {{12}}NVFP4 instruct{{/12}}, {{13}}BF16 base{{/13}} และตัวแปร {{14}}DFlash2{{/14}}

ส่วนที่น่าสนใจของการเปรียบเทียบนี้คือคำกล่าวอ้างด้านประสิทธิภาพ Ricursive ระบุว่าโครงการทั้งหมดมีต้นทุน 32 ล้านดอลลาร์ หรือประมาณหนึ่งในสิบของ state of the art แบบ open-weight ก่อนหน้าในงานเขียนโค้ดด้วยเอเจนต์ โดยใช้ RL rollout จำนวน 1.4 ล้านครั้ง — น้อยกว่าของ Reflection Beam ราวเจ็ดสิบเท่า — ที่ MFU 40% และรักษาความเร็ว 250 โทเค็นต่อวินาทีบน B200 สองตัวที่ batch size แปดใน BF16 Artificial Analysis วัด Argon ได้ 55 โทเค็นต่อวินาที โมเดล dense 65B ที่ 250 tok/s บน GPU สองตัวเป็นการติดตั้งใช้งานคนละระดับกับ API ระดับแนวหน้า และเป็นส่วนเดียวของข้อเสนอ Ripple ที่ไม่ขึ้นกับ benchmark harness

คำกล่าวอ้างเรื่องคอนเท็กซ์ต้องได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดเช่นเดียวกับของ Argon Ricursive ระบุช่วงการฝึกไว้ที่ 8K, 64K, 2M และ 128K และโปรโมตหน้าต่าง 1M แคตตาล็อกของบุคคลที่สามแห่งหนึ่งระบุโมเดลนี้ว่ามีคอนเท็กซ์ 16.4K ไปแล้ว ซึ่งผิดอย่างชัดเจนเมื่อเทียบกับการ์ดโมเดล แต่ก็ควรเพียงพอที่จะทำให้คุณตรวจสอบหน้าต่างดังกล่าวใน harness ของคุณเองก่อนที่จะออกแบบโดยอิงกับมัน คำกล่าวอ้าง 1M บนพรีวิวอายุสองวันเป็นเพียงคำกล่าวอ้าง ไม่ใช่การวัด

ปัญหา benchmark ในหนึ่งย่อหน้า

คุณไม่สามารถนำสองตัวนี้มาเทียบกันบนกราฟได้ ตัวเลขการเขียนโค้ดที่ Argon เผยแพร่ส่วนใหญ่คือ Terminal-Bench 4.0 และ DeepSWE v1.1 ส่วนตัวเลขพาดหัวของ Ripple คือ Terminal-Bench 2.1 ที่ 80.52 ซึ่งเป็นชุดงานที่แตกต่างออกไปและมีเพดานที่ผ่อนปรนกว่า แถวเวอร์ชันเดียวกันเพียงแถวเดียวที่ทั้งสองเผยแพร่คือ DeepSWE v1.1 โดย Argon รายงาน 77.9 และ Ripple รายงาน 44.3 — ผลลัพธ์ที่ขัดกับภาพที่ตัวเลข Terminal-Bench สร้างขึ้นโดยตรง ทั้งสองตัวเลขยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างอิสระในส่วนของ Ripple และตัวเลขของ Argon เป็นการคัดเลือกโดยผู้ขาย ให้ถือว่าการเปรียบเทียบนี้ยังไม่ยุติจนกว่าฮาร์เนสที่เป็นกลางจะรันทั้งสองตัว

คำตัดสินในสองกรณี

เป็นกลุ่มข้อมูลที่มาเป็นพักๆ เน้นเอกสารจำนวนมาก แต่ปริมาณน้อย Argon ชนะ และการขึ้นราคาในเดือนธันวาคมก็คงไม่สำคัญอะไร หากคุณประมวลผล PDF ยาวๆ ไม่กี่ร้อยฉบับต่อเดือน ความต่างระหว่าง $8 กับ $16 ก็แทบไม่มีนัยสำคัญ และหน้าต่างแชร์ขนาด 1M ที่มีอัตราการสร้างข้อมูลเท็จต่ำนั้นมีค่ามากกว่าการประหยัดโทเคน 3 เท่าที่คุณต้องบริหารจัดการเอง ถ้าทำได้ควรล็อกราคาไว้ก่อนวันที่ 1 ธันวาคม — การเปลี่ยนแปลงอัตราค่าบริการมีผลกับปริมาณการใช้งาน ไม่ใช่กับสัญญาที่ลงนามไว้ก่อนหน้านี้ ดังนั้นเดือนนี้จึงคุ้มค่าที่จะสอบถามเรื่องข้อตกลงการใช้งานแบบผูกพันล่วงหน้าโดยเฉพาะ

ภาระงานคงที่ ปริมาณสูง และเป็นงานแบบแคบเฉพาะทาง ตัวเลขคำนวณพลิกกลับ B200 สองเครื่องด้วยต้นทุนรายเดือนคงที่ เมื่อเทียบกับโทเคนเอาต์พุตของ Argon มูลค่า $4,800 ที่ 400K/เดือนในระดับสเกล ถือว่าไม่ใช่การตัดสินใจที่สูสีเลย และ Apache 2.0 หมายความว่าไม่ต้องเจรจาเรื่องไลเซนส์ ข้อแลกเปลี่ยนคือคุณต้องรับช่วงสแตกการให้บริการ การตัดสินใจเรื่องควอนไทเซชัน และงานประเมินผลมาดูแลเอง และคุณกำลังเดิมพันกับเช็กพอยต์พรีวิวที่ยังไม่มีคะแนนประเมินที่เป็นอิสระ

OrcaRouter อยู่ฝั่ง Argon ของเส้นแบ่งนั้น Gemini 4 Argon เป็นหนึ่งใน โมเดลมากกว่า 200 รายการที่ใช้งานได้ด้วยคีย์เดียว โดยบวกกำไร 0% — ราคาตามรายการของ Google ถูกส่งผ่านมาโดยตรง ดังนั้นการปรับราคาในวันที่ 1 ธันวาคมจึงมีผลที่นี่ในวันเดียวกัน แทนที่จะรอถึงการต่อสัญญาครั้งถัดไป หากการเปลี่ยนแปลงราคาคือสิ่งที่ทำให้คุณกังวล DSL สำหรับการจัดเส้นทางคือเครื่องมือป้องกันความเสี่ยงที่ใช้ได้จริง: ประกอบ Argon สำหรับการอ่านบริบทแบบยาว และส่งช่วงเอาต์พุตให้โมเดลที่ถูกกว่า และการเรียกแบบผสมมีต้นทุนน้อยกว่าการใช้โมเดลใดโมเดลหนึ่งเพียงลำพัง Ripple ไม่ได้อยู่ในแคตตาล็อก ดังนั้นสแต็กที่อิง Ripple จึงเป็นโปรเจกต์ self-hosting มากกว่าจะเป็นการตัดสินใจด้านการจัดเส้นทาง

สิ่งที่จะเปลี่ยนคำตอบ ได้แก่ คะแนน Ripple ที่เป็นอิสระ การที่ราคาเปิดตัวของ Argon ถูกกลับรายการหรือขยายออกไป หรือหน้าต่าง 1M ของ Argon กลายเป็นใช้งานได้แบบ end-to-end โดยไม่ต้องใช้เส้นทางเบื้องหลัง จับตาดูข้อแรก ส่วนอีกสองข้อเป็นที่รู้และระบุวันที่แล้ว