Anthropic ได้เปิดตัว Claude Sonnet 4 พร้อมหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ 1 ล้านโทเค็น ซึ่งสามารถประมวลผลหนังสือชุด Harry Potter ทั้งหมดในคำสั่งเดียว การพัฒนานี้ได้จุดประกายการอภิปรายอย่างมากในชุมชน AI โดยเฉพาะเรื่องการเปรียบเทียบกับโมเดลคู่แข่งของ Google ในการทดสอบประสิทธิภาพในโลกจริง
ข้อมูลจำเพาะของ Context Window
- Claude Sonnet 4: 1 ล้าน tokens
- Gemini 1.5 Pro: 1 ล้าน tokens
- Gemini 1.5 Flash: 1 ล้าน tokens
- ความจุโดยประมาณ: ~1 ล้านคำ (เทียบเท่าชุด Harry Potter ทั้งหมด)
การแลกเปลี่ยนระหว่างความเร็วและรายละเอียดปรากฏในงานบริบทยาว
การทดสอบเผยให้เห็นความแตกต่างด้านประสิทธิภาพที่ชัดเจนระหว่าง Claude Sonnet 4 และโมเดล Gemini ของ Google ในงานวิเคราะห์ฉากภาพยนตร์ที่ซ่อนอยู่ในข้อความ 900,000 คำ Claude ทำงานได้อย่างรวดเร็วในเวลาเพียง 41.8 วินาที ซึ่งเร็วกว่า Gemini Flash (69.2 วินาที) เกือบครึ่งหนึ่ง และเร็วกว่า Gemini Pro (116.0 วินาที) อย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม ความเร็วนี้มาพร้อมกับต้นทุน - การตอบสนองของ Claude มีความยาวประมาณ 500 คำอย่างสม่ำเสมอ ในขณะที่โมเดล Gemini ให้การวิเคราะห์ที่ครอบคลุมมากขึ้น 1,591 ถึง 3,372 คำ
ภาพรวมด้านความแม่นยำเอื้อประโยชน์ต่อ Claude โดยโมเดลนี้แสดงการหลอนลวงน้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ Gemini ที่บางครั้งระบุชื่อภาพยนตร์ผิด เมื่อ Claude ไม่แน่ใจเกี่ยวกับรายละเอียด มันจะปฏิเสธที่จะให้ข้อมูลที่อาจไม่ถูกต้องแทนที่จะแต่งข้อเท็จจริงขึ้นมา
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ - การวิเคราะห์ฉากภาพยนตร์
| โมเดล | เวลาตอบสนอง | จำนวนคำ | ความแม่นยำ |
|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 4 | 41.8 วินาที | ~500 คำ | สูง (ไม่มีการหลอนลวง) |
| Gemini 1.5 Flash | 69.2 วินาที | 3,372 คำ | ปานกลาง (มีการหลอนลวงบางส่วน) |
| Gemini 1.5 Pro | 116.0 วินาที | 1,591 คำ | ปานกลาง (มีการหลอนลวงบางส่วน) |
 |
|---|
| แผนภูมินี้แสดงการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล AI ต่างๆ ในการวิเคราะห์กลยุทธ์เกม โดยเน้นความสมดุลระหว่างความเร็วและรายละเอียดในการวิเคราะห์ |
การวิเคราะห์โค้ดเผยให้เห็นความได้เปรียบทางเทคนิคของ Gemini
สำหรับการวิเคราะห์ฐานโค้ดที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับระบบ Ruby on Rails โมเดล Gemini แสดงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าแม้จะมีข้อได้เปรียบด้านความเร็วของ Claude การอภิปรายในชุมชนเน้นย้ำถึงความกังวลที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับปัญหาการจัดการบริบทของ Gemini โดยผู้ใช้รายงานปัญหาที่โมเดลสับสนในการสนทนายาวและเริ่มผสมผสานแนวคิดและข้อความ จากนั้นอ้างอิงถึงข้อเท็จจริงหรือความคิดเห็นที่แต่งขึ้นมา
Gemini แย่มากเรื่องการผสมผสานบริบท มันไม่สามารถติดตามสิ่งที่ฉันพูดและสิ่งที่มันพูดในการสนทนาที่น้อยกว่า 200K โทเค็น
ข้อเสนอแนะนี้ชี้ให้เห็นว่าแม้ว่า Gemini จะเก่งในงานวิเคราะห์รายละเอียด แต่มันประสบปัญหาในการรักษาบริบทระยะยาวที่สอดคล้องกันในสถานการณ์แบบโต้ตอบ
ราคาสร้างอุปสรรคที่สำคัญ
โครงสร้างต้นทุนเอื้อประโยชน์ต่อผลิตภัณฑ์ของ Google อย่างมาก Claude คิดค่าใช้จ่าย 8 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุตสำหรับคำสั่งที่เกิน 200,000 โทเค็น ในขณะที่ Gemini Pro ราคาเพียง 1.50 ดอลลาร์สหรัฐ และ Gemini Flash เพียง 0.35 ดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเค็น ช่องว่างด้านราคานี้ทำให้สมาชิกชุมชนเน้นย้ำถึงแพลตฟอร์ม AI Studio ฟรีของ Google ซึ่งให้การเข้าถึงหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นเต็มรูปแบบโดยไม่มีค่าใช้จ่าย แม้ว่าจะมีข้อจำกัดการใช้งาน
การเปรียบเทียบราคา - ต่อ 1 ล้าน Input Tokens
- Claude Sonnet 4: $8.00 USD (สำหรับ prompts มากกว่า 200K tokens)
- Gemini 1.5 Pro: $1.50 USD
- Gemini 1.5 Flash: $0.35 USD
- Google AI Studio: ฟรี (มีข้อจำกัดการใช้งาน)
สรุป
หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นของ Claude Sonnet 4 แสดงถึงความสำเร็จทางเทคนิคที่สำคัญ โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ที่ให้ความสำคัญกับความเร็วและความแม่นยำมากกว่าการวิเคราะห์รายละเอียด อย่างไรก็ตาม ค่าพรีเมียมด้านราคาที่สูงและประสิทธิภาพที่เหนือกว่าของ Gemini ในงานที่ครอบคลุมสร้างเมทริกซ์การตัดสินใจที่ซับซ้อนสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจที่เลือกระหว่างแพลตฟอร์ม AI เหล่านี้
อ้างอิง: Vibe Check: Claude Sonnet 4. Now Has a 1-million Joken Context Window