AI စာရင်းကိုင်ကုမ္ပဏီ DualEntry မှလုပ်ဆောင်သော နောက်ဆုံးရလာဒ်များအရ Google ၏ Gemini 4 Argon မှ ဦးဆောင်ပြီး တရုတ်အဖွင့်မော်ဒယ်များသည် ဈေးနှုန်း၏အနည်းငယ်မျှသောတိကျမှုအနည်းငယ်အတွက် တူညီနီးပါးတိကျမှုကို ကြေငြာထားသော Open-weight AI မော်ဒယ်လ်များသည် ၎င်းတို့၏ရှေ့တန်းပြေးပြိုင်ဖက်များထံ ရောက်ရှိလာပါသည်။

Yahoo Finance မှ လွှမ်းခြုံထားသော စံသတ်မှတ်ချက်သည် စာရင်းကိုင်လုပ်ငန်းတွင် ပိတ်ထားသောသူများကို AI မော်ဒယ်များထံ ဖမ်းစားနေကြောင်း၊ အရောင်းအ၀ယ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဂျာနယ်ဝင်မှုများမှ ပြန်လည်သင့်မြတ်ရေး၊ ဘဏ္ဍာရေးအစီရင်ခံခြင်းနှင့် လကုန်ပိတ်ခြင်းအထိ လုပ်ငန်း ၁၀၁ ခုတွင် ဦးဆောင်မော်ဒယ်များကို စမ်းသပ်သည်။ မော်ဒယ်တိုင်းသည် တူညီသော ကုမ္ပဏီစာအုပ်များမှ အလုပ်လုပ်ပြီး၊ တူညီသော ညွှန်ကြားချက်များကို လက်ခံရရှိကာ တူညီသော စာရင်းကိုင်ကိရိယာများကို အသုံးပြုခွင့်ရှိပြီး မော်ဒယ်တစ်ခုစီသည် ညီညွတ်မှုကို တိုင်းတာရန် သုံးကြိမ်တိုင်တိုင် လုပ်ဆောင်သည်။ For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

Gemini 4 Argon သည် ဦးဆောင်သော်လည်း ကွာဟမှုက ပါးလွှာသည်။

Gemini 4 Argon သည် တိကျမှု 91.1% ဖြင့် ဦးဆောင်ဘုတ်တွင် ထိပ်ဆုံးမှ ရပ်တည်နေပြီး အလုပ်တစ်ခုလျှင် ပျမ်းမျှ $0.115 ဖြင့် အလုပ်များကို 18 စက္ကန့်အတွင်း ပြီးမြောက်ကာ မည်သည့်မော်ဒယ်၏ အကောင်းဆုံးကိုက်ညီမှုရမှတ် 86.1% ဖြင့် ထိပ်ဆုံးမှ ဦးဆောင်နေသည်။

ဒါပေမယ့် chase pack က နီးပါတယ် — သိသိသာသာ ဈေးသက်သာတယ်။ Z.ai ၏ အဝိတ် GLM-5.3 Flash သည် xAI ၏ Grok 4.7 နှင့် ချိတ်ဆက်ကာ ရမှတ် 88.1% ရခဲ့ပြီး၊ အလုပ်တစ်ခုလျှင် $0.006 သာ ကျသင့်ပြီး Google ၏ အထင်ကရ မော်ဒယ်သုံးသည်၏ အကြမ်းဖျင်း 5% ဖြစ်သည်။ Moonshot AI မှ အလွတ်တန်းမော်ဒယ် Kimi K3.1 Pro သည် 86.1% ဖြင့် ထိပ်တန်းဖျော်ဖြေသူလေးဦးတွင် အဖွင့်မော်ဒယ်နှစ်ခုကို ထည့်သွင်းထားသည်။

Anthropic ၏ Claude Fable 5.1 သည် အလုပ်တစ်ခုလျှင် $1.18 ဖြင့် 85.1% တင်ခဲ့သည် — စျေးအကြီးဆုံးမော်ဒယ် — နှင့် Claude Opus 5.5 သည် $0.452 ဖြင့် 82.2% ရခဲ့သည်။ OpenAI ၏ GPT-6 Astra သည် လုပ်ငန်းတစ်ခုလျှင် $0.494 ဖြင့် 81.2% သို့ရောက်ရှိခဲ့သည်။

ကုန်ကျစရိတ်ဇာတ်လမ်းသည် တကယ့်ခေါင်းစီးဖြစ်သည်။

ရလဒ်များတွင် အထင်ရှားဆုံးနံပါတ်သည် DeepSeek ဖြစ်နိုင်သည်။ DualEntry ၏အဓိကယူဆောင်မှုများအရ DeepSeek V4.1 Flash သည် အလုပ်တစ်ခုလျှင် $0.003 ဖြင့် 84.2% ရမှတ်ရရှိခဲ့သည် — Claude Fable 5.1 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက 85.1% နှင့် လုပ်ငန်းတစ်ခုလျှင် $1.18 ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တစ်မှတ်ထက် ပိုနည်းသော ရမှတ်တစ်ခုအတွက် ကုန်ကျစရိတ် အဆ 400 ဖြစ်သည်။

လုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် ကုန်ကျစရိတ်သည် အလားတူတိကျမှုရှိသော မော်ဒယ်များကြားတွင်ပင် လွန်စွာကွဲပြားသည်၊ စာရင်းရေးသွင်းခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းအသွားအလာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သော လုပ်ငန်းများသည် အလုပ်အတွက် မှန်ကန်သောပုံစံကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ငွေတောင်းခံလွှာများကို ဖြတ်တောက်နိုင်ကြောင်း စံနှုန်း၏စာရေးဆရာများက မှတ်ချက်ပြုထားသည်။

မော်ဒယ်တွေ ရုန်းကန်နေရတုန်း

စာရင်းကိုင်သည် မည်သည့်နယ်ခြားဓာတ်ခွဲခန်းအတွက်မဆို ဖြေရှင်းနိုင်သော ပြဿနာမဟုတ်ပါ။ လုပ်ငန်းဧရိယာအလိုက် စွမ်းဆောင်ရည် သိသိသာသာ ကွဲပြားသည်- မော်ဒယ်များသည် ငွေပေးငွေယူ အမျိုးအစားခွဲခြင်းတွင် ပျမ်းမျှအားဖြင့် 93.5% ရှိသော်လည်း အခက်ခဲဆုံး နယ်ပယ်နှစ်ခု၊ လက်ခံနိုင်သော အကောင့်များနှင့် လကုန်ပိတ်တွင် 64.7% သာရှိသည်။ အကျယ်ပြန့်ဆုံးပျံ့နှံ့မှုမှာ ရမှတ် 41.7% မှ 91.7% အထိရှိသည့် လက်ခံရရှိနိုင်သော အကောင့်များတွင် ပေါ်လာသည်။

မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းကို လွှမ်းမိုးထားတာ မရှိပါဘူး။ Kimi K3.1 Pro သည် Gemini 4 Argon ကို ဘဏ်ပြန်လည်ပေါင်းစည်းမှုတွင် ကျော်ဖြတ်ကာ Google ၏ 75% ကို 100% ဖြင့် ပြီးပြည့်စုံသော 100% ရမှတ်ရရှိကာ Kimi K3 သည် လကုန်တွင် 91.7% ဖြင့် ဦးဆောင်ခဲ့သည်။ Gemini 3.8 Flash သည် ဂျာနယ်စာရင်းများတွင် ပြီးပြည့်စုံသောရမှတ်ကို တင်သည့် တစ်ခုတည်းသောမော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ စမ်းသပ်ထားသော မော်ဒယ်တိုင်းသည် စံသတ်မှတ်ချက်၏ စာရင်းကိုင်-အသိပညာ မျိုးစုံ-ရွေးချယ်မှုမေးခွန်းများကို ဖြေဆိုခဲ့ပြီး 100% အမှတ်ပေးသည်။

တစ်သမတ်တည်းဖြစ်မှုသည် ကုန်ကြမ်းတိကျမှုမှ ကွဲပြားသွားသည်- Grok 4.7 သည် တိကျမှု 88.1% တွင် ဒုတိယနှင့် ချိတ်ထားသော်လည်း တိကျမှုနည်းသောရမှတ်များကြားမှ 80.2% တွင် အလုပ်သုံးခုစလုံးကို အောင်မြင်စွာ ပြီးမြောက်ခဲ့ပြီး Claude Fable 5.1 သည် တိကျမှုနည်းသော်လည်း 80.2% တွင် ပို၍တသမတ်တည်းဖြစ်နေသည်။

စိတ်ဝင်စားမှု ဝန်ခံချက် — နှင့် လုပ်ငန်း AI အတွက် အချက်ပြချက်

AI-ဇာတိစာရင်းကိုင်ဆော့ဖ်ဝဲကိုတည်ဆောက်သည့် DualEntry သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဒိုမိန်းအတွက် မော်ဒယ်အခင်းအကျင်းကိုပြသရန် စံညွှန်းကိုထုတ်ပြန်သည်၊ ထို့ကြောင့် လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းအား နောက်ဆုံးအယူခံတရားရုံးတွင် ကြားနေတရားရုံးတစ်ခုထက် ဒေတာအချက်တစ်ချက်အဖြစ် သဘောထားသင့်သည်။ ၎င်း၏နည်းစနစ်သည် အနည်းဆုံး ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိသည်- တူညီသောစာအုပ်များ၊ တူညီသောကိရိယာများ၊ တူညီသောလမ်းညွှန်ချက်များ၊ မော်ဒယ်တစ်ခုလျှင်သုံးကြိမ်၊ ရလဒ်များ၊ ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် အလုပ်တစ်ခုလျှင်ထုတ်ဝေသည့်ကြာချိန်များပါရှိသည်။

သို့တိုင်၊ ပုံစံသည် အခြားဒိုမိန်းများတစ်လျှောက် အမှီအခိုကင်းသော အကဲဖြတ်ချက်များကို ပြသထားသည်- Z.ai ၏ GLM မိသားစုမှ ဦးဆောင်သော အလွတ်တန်းအဆင့်၊ Moonshot's Kimi မော်ဒယ်များနှင့် DeepSeek တို့သည် ယခုအခါ ပမာဏအနည်းငယ်မျှသာရှိသော ပမာဏဖြန့်ကျက်မှုတွင် အသေးအဖွဲလေးဖြစ်စေသော ကုန်ကျစရိတ်များဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အလုပ်အတွက် ပိတ်ထားသောနယ်နိမိတ်၏ ရာခိုင်နှုန်းအနည်းငယ်အတွင်းတွင် ရှိနေပါသည်။ AI အေးဂျင့်များကို အကဲဖြတ်သည့် စာရင်းကိုင်ကုမ္ပဏီများနှင့် ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့များအတွက်၊ Frontier label သည် ပရီမီယံနှင့် မထိုက်တန်တော့ပါ။

အဆင့်များနောက်ကွယ်တွင်အသေးစိတ်အချက်အလက်များ

လုပ်ငန်းတစ်ခုချင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် မော်ဒယ်များ မည်ကဲ့သို့ ကွဲပြားသည်ကို ပြသသည်။ GLM-5.3 Flash သည် 100% တွင် ငွေကြေးအစီရင်ခံခြင်းတွင် Gemini 4 Argon နှင့် ကိုက်ညီပြီး ငွေပေးငွေယူ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဂျာနယ်ဝင်ခြင်းများ နှစ်ခုစလုံးတွင် 92.3% ရမှတ်ရရှိခဲ့သော်လည်း ဘဏ်ပြန်လည်ပေါင်းစည်းရေးနှင့် လက်ခံရရှိသည့်စာရင်းများတွင် 75% အထိ ကျဆင်းသွားသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် Gemini 4 Argon သည် ငွေပေးငွေယူ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဘဏ္ဍာရေးအစီရင်ခံခြင်းတွင် ပြီးပြည့်စုံသော ရမှတ်များတင်ထားပြီး 91.7% ဖြင့် လက်ခံရရှိနိုင်သော အကောင့်များကို ဦးဆောင်ထားသည် — ဘဏ်ပြန်လည်ပေါင်းစည်းရေးတွင် 75% ကိုသာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ခဲ့သော်လည်း Kimi K3.1 Pro မှ လုပ်ဆောင်ခဲ့ပါသည်။

အလုပ်အမျိုးအစားများတစ်လျှောက် လိုက်လျောညီထွေမဖြစ်မှုသည် လေ့ကျင့်သူများအတွက် အရေးကြီးသည်။ ငွေတောင်းခံလွှာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးသော ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့သည် လကုန်အပိတ်တွင် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သည့်ပုံစံတစ်ခုထက် အလွန်ကွဲပြားခြားနားသော မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုတစ်ခုနှင့် ရင်ဆိုင်နေရပြီး စံသတ်မှတ်ချက်၏ ဧရိယာအဆင့်ဒေတာသည် မည်သည့်စာရင်းသွင်းမှုများသည် အလုပ်တာဝန်ကို လွှမ်းမိုးထားသည်အပေါ် မူတည်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။

စာရင်းအင်းပညာသည် အဘယ်ကြောင့် အသုံးဝင်သော စမ်းသပ်မှုတစ်ခု ဖြစ်သနည်း။

စာရင်းအင်းသည် အေဂျင့် AI အတွက် နှစ်သက်ဖွယ်သက်သေအဖြစ် ပေါ်ပေါက်လာရခြင်းမှာ ၎င်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ၊ စိစစ်နိုင်သော၊ ခွင့်မလွှတ်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်- ဂျာနယ်ဝင်ရောက်မှုမှာ ဟန်ချက်ညီသည်ဖြစ်စေ မပြုလုပ်နိုင်ပါ။ ကျွမ်းကျင်သော စကားပြေကို ဆုချသည့် chatbot ကွင်းများနှင့် မတူဘဲ၊ ဤဒိုမိန်းရှိ အလုပ်အခြေပြု စံသတ်မှတ်ချက်များသည် မော်ဒယ်တစ်ခုသည် အဆင့်ပေါင်းများစွာ ညွှန်ကြားချက်များကို လိုက်နာနိုင်၊ ပြင်ပကိရိယာများကို မှန်ကန်စွာ အသုံးပြုခြင်း ရှိ၊ မရှိနှင့် ကိန်းဂဏန်းများကို ဖန်တီးခြင်းမှ ရှောင်ကြဉ်ခြင်း — ယေဘုယျအားဖြင့် ရုံးနောက်ဖေး အလိုအလျောက်စနစ်အတွက် လုပ်ငန်းများအတွက် လိုအပ်သည့် တူညီသောစွမ်းရည်များ။

တူညီသောစံနှုန်းထုတ်ပြန်မှုအောက်တွင် အကဲဖြတ်ထားသော မော်ဒယ်များအားလုံးသည် ၎င်း၏ရလဒ်များကို "လက်ရှိအဝိုင်း" အဖြစ် ဖော်ပြထားပြီး၊ အဝိုင်းတွင် US နှင့် တရုတ်ဓာတ်ခွဲခန်းများပါဝင်သော မော်ဒယ်နှစ်ဆယ်ပါဝင်ပြီးဖြစ်သည်။ အကယ်၍ ဤအဝိုင်းရှိ ကုန်ကျစရိတ်မျဉ်းကွေးသည် - ကုန်စျေးနှုန်းများတွင် တိကျမှန်ကန်မှုကို ထိန်းထားမည်ဆိုပါက - ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အသိပညာလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အဖွင့်နှင့် အပိတ်ပုံစံများကြား လက်တွေ့ကွာဟချက်ကို အမှတ်များထက် ဒေါ်လာဖြင့် တိုင်းတာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →