GPT ရဲ့ ကုန်ကျစရိတ် အတားအဆီး
ပြီးခဲ့တဲ့ တစ်ပတ်အတွင်း X ပေါ်က GPT နဲ့ ပတ်သက်တဲ့ ဆွေးနွေးမှုတွေမှာ အဓိက အာရုံစိုက်လာတာက စွမ်းဆောင်ရည် မဟုတ်ဘဲ ကုန်ကျစရိတ် ဖြစ်လာပါတယ်။
ARC-AGI: ဉာဏ်ရည်ရဲ့ နယ်နိမိတ်
လက်ရှိမှာ အဆင့်အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်တွေရဲ့ ARC-AGI-2 မှာ ပြသထားတဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်:
| မော်ဒယ် | ARC-AGI-2 ရမှတ် |
|---|---|
| GPT-5.2 Pro | ~54% |
| GPT-5.2 Refine | ~73% |
| လူသား | 100% |
54% နဲ့ 73% ကြားက ကွာခြားချက်ဟာ ဉာဏ်ရည်ကြောင့် မဟုတ်ဘဲ "精炼" (Refine) – မော်ဒယ်က သူ့ရဲ့ အဖြေကို ထပ်ခါထပ်ခါ စစ်ဆေးခိုင်းတာကြောင့်ပါ။ ဒါက တွက်ချက်မှု ပိုလုပ်ရတာမို့ ကုန်ကျစရိတ် ပိုများပါတယ်။
Agent ရဲ့ အမှန်တကယ် ကုန်ကျစရိတ်
24/7 လုပ်ငန်းသုံး Agent (တစ်ရက်ကို input token သန်း ၂၀ + output token သန်း ၂၀) ရဲ့ တစ်နှစ်စာ ကုန်ကျစရိတ်:
| မော်ဒယ် | တစ်နှစ်စာ ကုန်ကျစရိတ် |
|---|---|
| Palmyra X5 | ~$48K |
| GPT-5.2 Standard | ~$57K |
| Gemini 2.5 Pro | ~$82K |
| Claude Sonnet 4.5 | ~$131K |
| Claude Opus 4.6 | ~$219K |
| GPT-5.2 Pro | ~$690K |
GPT-5.2 Pro ဟာ GPT-5.2 Standard ထက် ၁၂ ဆ ပိုစျေးကြီးပါတယ်။ ဒါဟာ စျေးနှုန်း သတ်မှတ်မှု မဟုတ်ဘဲ ကုန်ကျစရိတ် ဖွဲ့စည်းပုံ ပြဿနာပါ။
"AI agent ၁၀၀ ကို မသုံးခင် တွက်ချက်မှု လုပ်ပါ။" — @waseem_s
တူရင်း စမ်းသပ်မှု အသစ်
ရိုးရှင်းတဲ့ မေးခွန်းတစ်ခုဟာ ဉာဏ်ရည် စမ်းသပ်မှု အသစ် ဖြစ်လာနေပါတယ်:
"ကားရေဆေးဆိုင်က ကျွန်တော့်အိမ်နဲ့ မီတာ ၄၀ ပဲ ဝေးတယ်။ ကျွန်တော် ကားရေဆေးဖို့ လမ်းလျှောက်သွားသင့်လား၊ ကားမောင်းသွားသင့်လား။"
အောင်မြင်တဲ့ မော်ဒယ်များ: GPT-5.2 Thinking, Opus 4.6, Gemini 3 Pro ကျရှုံးတဲ့ မော်ဒယ်များ: GPT-5.2 Instant, GPT-4o, Haiku 4.5, Sonnet 4.5
ဒီစမ်းသပ်မှုက ဘာကြောင့် အဓိပ္ပာယ်ရှိတာလဲ။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ဒါက "အသိဉာဏ်နဲ့ ဆင်ခြင်နိုင်စွမ်း" ကို စမ်းသပ်တာဖြစ်ပြီး "ဗဟုသုတ ရှာဖွေခြင်း" ကို မစမ်းသပ်လို့ပါ။ မီတာ ၄၀ ဆိုတာ လမ်းလျှောက်လို့ရတဲ့ အကွာအဝေးပါ။ ကားက ညစ်ပတ်နေလို့ ဆေးဖို့ လိုတယ်။ ဒါပေမဲ့ ညစ်ပတ်နေတဲ့ ကားကို မီတာ ၄၀ လောက် မောင်းပြီး သွားမဆေးဘူး – အသိဉာဏ် မရှိရင်တော့ တစ်မျိုးပေါ့။
သမိုင်းက ပြန်မဖြစ်ပေမဲ့ တူညီတဲ့ အချက်တွေ ရှိတယ်
"ကျွမ်းကျင်သူ စနစ်တွေဟာ ၁၉၇၀ ခုနှစ်တွေမှာ စတင်ခဲ့ပြီး ၁၉၈၀ ခုနှစ်တွေမှာ ကြီးထွားလာကာ AI ရဲ့ အနာဂတ်လို့ တွင်တွင်ကျယ်ကျယ် ယူဆခဲ့ကြတယ်။" — @ChombaBupe
GPT မော်ဒယ်တွေဟာ ၂၀၁၈ ခုနှစ်မှာ စတင်ခဲ့ပြီး ၂၀၂၀ ခုနှစ်တွေမှာ ကြီးထွားလာကာ AI ရဲ့ အနာဂတ်လို့ တွင်တွင်ကျယ်ကျယ် ယူဆခဲ့ကြတယ်။
ကျွမ်းကျင်သူ စနစ်တွေရဲ့ ကျရှုံးမှုဟာ လုံလောက်တဲ့ ဉာဏ်ရည် မရှိလို့ မဟုတ်ဘဲ ထိန်းသိမ်းစရိတ် ကြီးမြင့်လွန်းပြီး တိုးချဲ့ဖို့ ခက်ခဲလွန်းလို့ပါ။ ဗဟုသုတ အခြေခံကို လူကိုယ်တိုင် ထိန်းသိမ်းရတဲ့အခါ အရွယ်အစားက ရန်သူ ဖြစ်လာပါတယ်။
GPT က ကြုံတွေ့နေရတာက မှန်ပြောင်းထဲက ပြဿနာပါ။ မော်ဒယ်က ဉာဏ်ကောင်းတယ်၊ ဒါပေမဲ့ ဆင်ခြင်နိုင်စွမ်း ကုန်ကျစရိတ်က ကြီးမြင့်လွန်းတယ်။ တောင်းဆိုမှု တစ်ခုစီအတွက် တွက်ချက်မှု အများကြီး လိုအပ်တဲ့အခါ အရွယ်အစားကလည်း ရန်သူ ဖြစ်လာပါတယ်။
နောက်တစ်ဆင့်
ဒီအပတ်မှာ မော်ဒယ်အသစ်တွေ အများကြီး ထွက်ရှိဖို့ မျှော်လင့်ထားပါတယ်- Gemini 3.1 Pro, Claude Sonnet 5, GPT-5.3, DeepSeek V4, Qwen 3.5.
ပြိုင်ဆိုင်မှုက "ဘယ်သူက ပိုတော်လဲ" ဆိုတာကနေ "ဘယ်သူက ပိုစျေးသက်သာလဲ" ဆိုတဲ့ဘက်ကို ပြောင်းနေပါတယ်။ ဒါက သုံးစွဲသူတွေအတွက် သတင်းကောင်းပါ။ OpenAI အတွက်လား။ မသေချာဘူး။
