隨著AI進入代理時代，科技巨頭之間的競爭也從「誰家模型能力最強」，變為「誰家模型最省錢」。Google於週四（3日）凌晨推出Gemini 3.8 Flash，號稱是最強的推理與寫程式模型，並延續前代的優惠價格；但才過幾個小時，就遭到Meta的Muse Spark 1.3以更高的編碼測試成績打臉。同時，AI新創Mostik另闢蹊徑，讓不同模型直接用「自己的語言」溝通，省去了轉換成「自然語言」的Token成本。
短短6週之內，Google從Gemini 3.6 Flash到3.7 Flash，再到3.8 Flash，每一個都比上一代更小、速度更小，但價格更低，定位也從單純比拚速度與價格，轉向支援長時間軟體工程與多步驟推理的代理（Agent）任務。
在講求真實任務表現的「DeepSWE v1.1」測試中，Gemini 3.8 Flash拿下約74%成績，一度登上排行榜首位；這項測試要求AI代理直接進入真實程式碼庫理解問題、搜尋修改檔案並執行測試，往往需要數十甚至上百個步驟才能完成。其API價格維持每100萬輸入Token 0.75美元（約新台幣23元）、輸出3.75美元（約新台幣118元），官方將此列為限時優惠，至少維持到2026年底。
以DeepSWE測試估算，Gemini 3.8 Flash完成單一任務平均成本約2.36美元（約74元新台幣），遠低於Anthropic「Claude Opus 5」（74%能力）的11.84美元（約新台幣373元），以及OpenAI「GPT-5.6 Sol」（73%）的6.46美元（約新台幣203元）。能力相近之下，完成同一項軟體工程任務，成本竟可能出現數倍差距，一旦代理連續執行上百步驟，差距只會被快速放大。
Google發表新模型沒過多久，Meta Platforms（META-US）隨即推出「Muse Spark 1.3」，在DeepSWE v1.1拿下75.4%，超越Claude Opus 5的74.0%與GPT-5.6 Sol的72.7%；相較上一代Muse Spark 1.2的59.3%，單次更新就拉高約16個百分點。不過真正關鍵在於效率：Meta表示，新模型完成代理任務時，工具呼叫次數減少約20%，Token消耗降低約25%。
Meta透露，Muse Spark 1.3強化了辨識模糊任務、主動詢問、卡關時求助等能力，避免模型在錯誤方向上一路走到底、白白耗費運算資源。訓練上也導入「thought compression」概念，對過度冗長的推理鏈施加懲罰，讓模型逐漸學會用更精簡步驟完成同樣任務。
不過，Muse Spark 1.3部分成績屬於Meta在自家Muse Code環境下公布的數據，尚未經第三方排行榜完整驗證，企業實際導入前仍需以自身工作負載重新測試，數字僅供參考。
如果Google與Meta都在研究如何用更少Token完成任務，AI新創「Mostik」的方向更為激進：讓不同模型直接交換內部數學表示，跳過轉譯成自然語言的步驟。《WIRED》報導，Mostik由執行長Sasha Malysheva領軍，首席科學家則是日內瓦大學教授、2010年菲爾茲獎得主Stanislav Smirnov。
團隊嘗試在模型之間搭建一座「橋樑」，讓彼此直接傳遞latent representation，而非先產生大量文字再讓另一個模型重新理解。實驗中，Mostik將參數規模達7530億的「GLM-5.2」與僅40億參數、可在手機執行的「Qwen 3.5」橋接，混合系統能力落在兩者之間，推理成本卻僅為完整GLM-5.2的約1/20。
Smirnov坦言，學界目前甚至還缺乏足夠成熟的數學語言，去描述不同模型間可能共享的內部表示，這項實驗結果雖然亮眼，距離大規模商用仍有相當距離。
《鉅亨網》分析，Google、Meta與Mostik看似走在不同路線，實則共同指向同一個方向：AI的「智能單位成本」正快速下探。Google壓低高階模型的價格，Meta減少完成任務所需的運算量，Mostik則試圖從根本上省去模型間溝通所耗費的Token。
這項變化對代理商業化格外重要。當一項任務仍需花費數十美元，許多應用便缺乏經濟效益；但若成本降至幾毛美元，原本不划算的服務可能一夜翻身。同樣邏輯也適用於多Agent系統，現階段企業難以讓數十個AI代理全天候圍繞單一使用者運作，成本正是主要障礙，一旦推理費用再下探一至兩個數量級，這種架構就可能從實驗室走向主流產品。
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