# Anthropic ၏ S-1၊ LLM စျေးနှုန်းလျှော့ချမှု၊ vLLM ကိရိယာခေါ်ဆိုမှုများနှင့် အရေပြားကင်ဆာ CNN- Daily Diff တစ်ခုတွင် developer ပုံပြင်လေးခု

Published: 2026-10-27

တနင်္လာနေ့မှ developer ပုံပြင်လေးခု- Anthropic သည် 2026 ခုနှစ် ပထမနှစ်ဝက်အတွက် ဝင်ငွေ $16.3 ဘီလီယံနှင့် အသားတင်အရှုံး $80.7 ဘီလီယံကို ဖော်ပြသည့် အများပြည်သူဆိုင်ရာ Form S-1 ကို တင်သွင်းခဲ့သည်။ ၎င်း၏အများစုမှာ ပြောင်းလဲနိုင်သောမှတ်စုများပေါ်ရှိ တရားမျှတသောတန်ဖိုးလိုင်းဖြစ်သည်။ စျေးနှုန်းနှင့် ရှယ်ယာအရေအတွက်များမှာ လစ်လပ်နေဆဲဖြစ်သည်။ OpenAI နှင့် Anthropic တို့သည် LLM စျေးနှုန်းများကို လျှော့ချခဲ့ပြီး ဖိုင်တွဲတွင် Anthropic ၏ ကိုယ်ပိုင်လျှော့ချမှုမှတ်တမ်းကို ဖော်ပြထားသည်။ Ubicloud က vLLM ပေါ်ရှိ Kimi နှင့် DeepSeek tool-call schema တိကျမှုကို ကန့်သတ်ထားသော decoding က 92 ရာခိုင်နှုန်းမှ 100 ရာခိုင်နှုန်းအထိ မြှင့်တင်ပေးသည်ဟု ဖော်ပြသည်။ အရေပြားအထူးကုဆရာဝန်တစ်ဦး၏ 200 lesion စမ်းသပ်မှုတွင် ဆယ်နှစ်သားအရွယ် ပုံရိပ်ကွန်ရက်တစ်ခုသည် GPT-6 Astra နှင့် Claude Fable 5.1 ကို 62 ရာခိုင်နှုန်းမှ 42 ရာခိုင်နှုန်းအထိ အနိုင်ယူခဲ့သည်ဟု တွေ့ရှိရပြီး ၎င်းကိုယ်တိုင် ဖော်ပြထားသော သတိပေးချက်များလည်း ပါဝင်သည်။ တောင်းဆိုချက်တစ်ခုစီကို ၎င်း၏မူလရင်းမြစ်အတိုင်း ရည်ညွှန်းထားပြီး၊ မည်သည့်အရာမှ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု သို့မဟုတ် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအကြံဉာဏ်မဟုတ်ဘဲ စီရင်ချက်မှာ NEEDS REVIEW ဖြစ်သည်။

Canonical: https://thedailydiff.dev/my/video/2026-10-26-anthropic-s1-prices/

## ဤဗီဒီယိုတွင် ဖော်ပြထားသောအရာများ

- Anthropic ၏ Form S-1 ကို SEC EDGAR မှ 2026 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလ 26 ရက်နေ့ နယူးယော့ခ်စံတော်ချိန် နံနက် 09:00 တွင် လက်ခံခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ကနဦးတင်သွင်းမှုဖြစ်သည်- စျေးနှုန်းအကွာအဝေး၊ ရှယ်ယာအရေအတွက်နှင့် နောက်ဆုံးပေါ်ကိန်းဂဏန်းအများအပြားမှာ လစ်လပ်နေပြီး ကုမ္ပဏီသည် Nasdaq Global Select Market တွင် Class A ရှယ်ယာများကို ANT သင်္ကေတအောက်တွင် စာရင်းသွင်းရန် လျှောက်ထားခဲ့သည်။
- S-1 ၏ အကျဉ်းချုပ်ဇယားတွင် 2026 ခုနှစ် ပထမခြောက်လအတွက် ဝင်ငွေ $16,286 သန်း (2025 တစ်နှစ်လုံးအတွက် $4,585 သန်း)၊ ကွန်ပျူတာနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံကုန်ကျစရိတ် $8,945 သန်း၊ လည်ပတ်မှုဆုံးရှုံးမှု $693 သန်း (လည်ပတ်မှုအမြတ်အစွန်း -4 ရာခိုင်နှုန်း)၊ စတော့ရှယ်ယာအခြေခံ လျော်ကြေး $2,185 သန်းနှင့် အခြားအရာများ ပေါင်းထည့်ပြီးနောက် ချိန်ညှိထားသော (GAAP မဟုတ်သော) လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု ၀င်ငွေ $1,618 သန်း၊ နှင့် အသားတင်အရှုံး $80,748 သန်းတို့ကို ဖော်ပြထားသည်။ ဆုံးရှုံးမှု၏ $72,388 သန်းမှာ ပြောင်းလဲနိုင်သော မှတ်စုများ၊ ဆင်းသက်လာသော တာဝန်ဝတ္တရားများနှင့် SAFEs ၏ တရားမျှတသောတန်ဖိုးပြောင်းလဲမှုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ကုမ္ပဏီ၏ လုပ်ငန်းတန်ဖိုးတိုးတက်မှုကြောင့် အဓိကဖြစ်သည်ဟု ဖိုင်တွဲတွင် ဖော်ပြထားသည်။
- S-1 တွင် $1.5 ဘီလီယံ Bartz အခြေချမှု (2026 ခုနှစ် ဇူလိုင်လတွင် တရားရုံးမှ အတည်ပြုခဲ့သည်)၊ 2026 ခုနှစ် ဇွန်လ 30 ရက်နေ့တွင် ငွေသားနှင့် ငွေသားနှင့်ညီမျှသောပမာဏ $112.4 ဘီလီယံ၊ နှင့် Claude Code မသုံးသော Claude Enterprise အသုံးပြုသူများသည် 2026 ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ 30 ရက်နေ့အထိ သုံးလတာကာလတွင် ပျမ်းမျှအားဖြင့် တစ်လလျှင် $75 အောက်သာ သုံးစွဲခဲ့ပြီး Claude Code ကို အသုံးပြုသည့် ထိပ်တန်း 5 ရာခိုင်နှုန်းသော Claude Enterprise အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းထက် အဆ 20 ခန့် သုံးစွဲခဲ့သည်ဟု ဖော်ပြထားသည်။
- OpenAI က GPT-5.6 Luna သည် 2026 ခုနှစ် ဇူလိုင်လ 30 ရက်နေ့တွင် 80 ရာခိုင်နှုန်း စျေးသက်သာသွားပြီဟုဆိုပြီး GPT-6.1 Sol ကို token တစ်သန်းလျှင် $2 input, $10 output နှင့် $0.10 cached input ဟု သတ်မှတ်ထားပြီး ၎င်းသည် GPT-6 Astra ၏ စံနှုန်း input နှင့် output စျေးနှုန်းများ၏ တစ်ငါးပုံဖြစ်သည်။ Anthropic က Opus 5.5 သည် Opus 5 ထက် 40 ရာခိုင်နှုန်းခန့် စျေးသက်သာသည်ဟုဆိုသည်။ ၎င်း၏ S-1 တွင် စက်တင်ဘာလလျှော့ချမှုများသည် စျေးနှုန်းသက်သာခြင်းနှင့် ထိရောက်မှုပိုမိုကောင်းမွန်ခြင်းတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားပြီး အမြတ်အစွန်းများကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်ဟု ဖော်ပြထားသည်။
- Ubicloud (အောက်တိုဘာ 20, 2026) သည် vLLM 0.28 ပေါ်ရှိ Kimi K2.6 အတွက် tool-call schema တိကျမှု 92 ရာခိုင်နှုန်းကို တိုင်းတာခဲ့သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ tool calls 25 ခုတွင် 2 ခု ကျရှုံးခဲ့သည်။ Kimi နှင့် DeepSeek မော်ဒယ်များတွင် constrained decoding (vLLM ၏ tool-strict-level flag, vLLM 0.31) ကို ဖွင့်ပြီးနောက် 100 ရာခိုင်နှုန်းအထိ တိကျခဲ့သည်။ vLLM သည် မူရင်းအတိုင်း ပိတ်ထားသည် အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အသုံးပြုသူများက အချို့သော မော်ဒယ်များနှင့် ပြဿနာများရှိကြောင်း အစီရင်ခံခဲ့ကြသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
- ဒေါက်တာ Magnus Lynch (Guy's Hospital, King's College London; အောက်တိုဘာ 25, 2026) သည် GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 နှင့် fine-tuned Inception v3 CNN တို့ကို biopsy-proven lesions 200 ခုတွင် စမ်းသပ်ခဲ့သည်- CNN သည် 125 ခု (62 ရာခိုင်နှုန်း) အတွက် မှန်ကန်သောရောဂါကို ဖော်ထုတ်ခဲ့ပြီး chatbot တစ်ခုစီသည် 42 ရာခိုင်နှုန်းစီ ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ CNN သည် မယ်လနိုမာ 30 ခုအနက် 13 ခုကို ပထမဆုံးရွေးချယ်မှုအဖြစ် သတ်မှတ်ခဲ့ပြီး chatbot များက 8 ခုနှင့် 11 ခုစီ သတ်မှတ်ခဲ့သည်။ ၎င်းကိုယ်တိုင် သတိပေးချက်များစာရင်းကို ဖော်ပြထားပြီး၊ နံပါတ်နည်းခြင်းနှင့် chatbot တစ်ခုစီအတွက် တစ်ကြိမ်သာ လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်မဟုတ်ပါ။

## အမေးအဖြေများ

### Anthropic ရဲ့ S-1 တင်သွင်းမှုမှာ ဝင်ငွေနဲ့ အရှုံးတွေအကြောင်း ဘာတွေဖော်ပြထားသလဲ။

2026 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလ 26 ရက်နေ့တွင် SEC မှ လက်ခံခဲ့သော Anthropic ၏ Form S-1 တွင် 2026 ခုနှစ် ပထမခြောက်လအတွက် ဝင်ငွေ $16,286 သန်းကို ဖော်ပြထားပြီး 2025 တစ်နှစ်လုံးအတွက် $4,585 သန်း ရှိခဲ့သည်။ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆုံးရှုံးမှုမှာ $693 သန်း၊ ချိန်ညှိထားသော GAAP မဟုတ်သော လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဝင်ငွေမှာ $1,618 သန်းနှင့် အသားတင်အရှုံးမှာ $80,748 သန်း ဖြစ်သည်။ ၎င်းအနက် $72,388 သန်းမှာ ပြောင်းလဲနိုင်သော မှတ်စုများ၏ တရားမျှတသောတန်ဖိုးပြောင်းလဲမှုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ကုမ္ပဏီတန်ဖိုး ပိုမိုမြင့်မားလာခြင်းကြောင့် အဓိကဖြစ်သည်ဟု ဖိုင်တွဲတွင် ဖော်ပြထားသည်။ စျေးနှုန်းအကွာအဝေးနှင့် ရှယ်ယာအရေအတွက်များမှာ လစ်လပ်နေသည်။

### OpenAI နဲ့ Anthropic ဘာကြောင့် LLM စျေးနှုန်းလျှော့ချခဲ့တာလဲ၊ GPT-6.1 Sol ရဲ့ စျေးနှုန်းက ဘယ်လောက်လဲ။

OpenAI က GPT-5.6 Luna ဟာ 2026 ခုနှစ် ဇူလိုင်လ 30 ရက်နေ့မှာ 80 ရာခိုင်နှုန်း စျေးသက်သာသွားပြီလို့ ပြောပြီး GPT-6.1 Sol ကို token တစ်သန်းလျှင် $2 input, $10 output နဲ့ $0.10 cached input လို့ သတ်မှတ်ထားပါတယ်။ ဒါဟာ GPT-6 Astra ရဲ့ စံနှုန်းစျေးနှုန်းတွေရဲ့ တစ်ငါးပုံပါ။ Anthropic က Opus 5.5 ဟာ Opus 5 ထက် 40 ရာခိုင်နှုန်းလောက် စျေးသက်သာတယ်လို့ ပြောပြီး ၎င်းရဲ့ S-1 မှာ ကွန်ပျူတာထိရောက်မှုကြောင့် စျေးနှုန်းလျှော့ချနိုင်ခဲ့ပြီး အမြတ်အစွန်းတွေကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ခဲ့တယ်လို့ ဖော်ပြထားပါတယ်။ Max Woolf က open-weight မော်ဒယ်တွေရဲ့ ပြိုင်ဆိုင်မှုကို ထောက်ပြပါတယ်။

### vLLM နဲ့ open model တွေကို ဝန်ဆောင်မှုပေးတဲ့အခါ tool-call တိကျမှုကို ဘယ်လိုမြှင့်တင်နိုင်မလဲ။

Ubicloud က vLLM 0.28 ပေါ်ရှိ Kimi K2.6 အတွက် tool-call schema တိကျမှု 92 ရာခိုင်နှုန်းသာ ရှိသည်ဟု တိုင်းတာခဲ့သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ 25 ခုတွင် 2 ခုခန့် ကျရှုံးခဲ့သည်။ vLLM 0.31 တွင် tool-strict-level flag အဖြစ် ရနိုင်သော constrained decoding ကို ဖွင့်ခြင်းက မော်ဒယ်ကို tool ၏ JSON schema ကို ချိုးဖောက်နိုင်သော tokens များ ရွေးချယ်ခြင်းမှ တားဆီးပေးပြီး Ubicloud က Kimi နှင့် DeepSeek မော်ဒယ်များတွင် 100 ရာခိုင်နှုန်းကို တိုင်းတာခဲ့သည်။ vLLM သည် မူရင်းအတိုင်း ပိတ်ထားသည် အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အသုံးပြုသူများက အချို့သော မော်ဒယ်များနှင့် ပြဿနာများရှိကြောင်း အစီရင်ခံခဲ့ကြသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

### ဆယ်နှစ်သားအရွယ် CNN တစ်ခုက GPT-6 Astra နဲ့ Claude Fable 5.1 တို့ကို အရေပြားကင်ဆာရှာဖွေရာမှာ တကယ်ပဲ အနိုင်ရခဲ့တာလား။

ဒေါက်တာ Magnus Lynch ၏ 2026 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလ 25 ရက်နေ့ စမ်းသပ်မှုတွင် biopsy လုပ်ထားသော lesions 200 ခုအနက် fine-tuned Inception v3 network က 125 ခု (62 ရာခိုင်နှုန်း) အတွက် မှန်ကန်သော ရောဂါကို ဖော်ထုတ်ခဲ့ပြီး chatbot တစ်ခုစီသည် 42 ရာခိုင်နှုန်းစီ ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ မယ်လနိုမာ ပထမဆုံး ရွေးချယ်မှုအတွက် 30 ခုအနက် 13 ခုကို ရခဲ့ပြီး chatbot များက 8 ခုနှင့် 11 ခုစီ ရခဲ့သည်။ Lynch က အရေအတွက်နည်းပါးခြင်း၊ chatbot တစ်ခုစီကို တစ်ကြိမ်သာ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ်ထားသော ထုတ်ကုန်များက ဤ baseline ထက် ပိုကောင်းစွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ကို မှတ်သားထားသည်။ ၎င်းသည် ဘလော့ဂ်စမ်းသပ်မှုဖြစ်ပြီး မည်သည့်အရာမှ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်မဟုတ်ပါ။

### The Daily Diff က ဒီပုံပြင်လေးခုအပေါ် ဘယ်လို စီရင်ချက်ချခဲ့သလဲ။

The Daily Diff ရဲ့ စီရင်ချက်က NEEDS REVIEW ဖြစ်ပါတယ်။ Niko ရဲ့ အကြောင်းပြချက်က Anthropic ရဲ့ တင်သွင်းမှုမှာ စာရွက်ပေါ်မှာ အရှုံးရှိတယ်၊ ချိန်ညှိထားတဲ့ တိုင်းတာမှုအရ အမြတ်အစွန်းရှိပြီး လစ်လပ်ချက်တွေ အများကြီးပါပဲ။ စျေးနှုန်းပုံပြင်ကတော့ ဘလော့ဂါတစ်ယောက်ရဲ့ အနက်ဖွင့်ဆိုချက်အပေါ် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အခြေခံပြီး အရေပြားကင်ဆာ စမ်းသပ်မှုကတော့ အမှုပေါင်း ၂၀၀ ကို တစ်ကြိမ်ပဲ လုပ်ဆောင်ခဲ့တာပါ။ အကြံပေးချင်တာကတော့ ဖိုင်တွဲကို ကိုယ်တိုင်ဖတ်ပါ၊ လက်ရှိစျေးနှုန်းစာမျက်နှာတွေနဲ့ ကိုက်ညီအောင် သင့် LLM ကုန်ကျစရိတ်ခန့်မှန်းချက်တွေကို ပြန်စစ်ဆေးပါ၊ open model တွေကို ဝန်ဆောင်မှုပေးတယ်ဆိုရင် သင့် tool-call settings တွေကို စစ်ဆေးပါ။

## အခန်းများ

- 0:00 ဒေါ်လာ ဘီလီယံရှစ်ဆယ် အရှုံး ဘယ်ကလာသလဲ။
- 0:51 Anthropic ဘာတင်သွင်းခဲ့သလဲ၊ ဘာတွေ လစ်လပ်နေသလဲ။
- 2:28 OpenAI နဲ့ Anthropic ဘာကြောင့် စျေးနှုန်းလျှော့ချခဲ့ကြတာလဲ။
- 3:56 ဆာဗာ flag တစ်ခုက open model တွေကို ပြင်နိုင်သလား။
- 4:39 မော်ဒယ်အဟောင်းက နောက်ဆုံးပေါ် chatbot တွေကို ဘယ်လို အနိုင်ရတာလဲ။
- 5:54 NEEDS REVIEW တံဆိပ် ဘာကြောင့်ရတာလဲ။

## ဘာသာပြန်ထားသော စာသားမှတ်တမ်း

မူရင်း အင်္ဂလိပ်စကားပြောမှ ဘာသာပြန်ထားသည်။ ရရှိနိုင်သော အသံနှင့် စာတန်းထိုးများကို YouTube မှ ထိန်းချုပ်ထားသည်။

### ဒေါ်လာ ဘီလီယံရှစ်ဆယ် အရှုံး ဘယ်ကလာသလဲ။

0:00 ခြောက်လအတွင်း ဝင်ငွေ ဒေါ်လာဆယ့်ခြောက်ဘီလီယံ ဆိုတာက ကုမ္ပဏီတစ်ခု ငွေထုတ် စက်ဖြစ်နေပုံရတယ်။ Anthropic ရဲ့ ကိုယ်ပိုင်အလားအလာမှာ အဲဒီခြောက်လအတွင်း ဒေါ်လာရှစ်ဆယ်ဘီလီယံ အသားတင်အရှုံးကို ဖော်ပြထားတယ်။ ဒီဗီဒီယိုမှာ ပုံပြင်လေးခု ပါပါတယ်။ Anthropic ရဲ့ S one ထဲမှာ ဘာတွေပါလဲ၊ အဲဒီအရှုံး ဘယ်ကလာတာလဲ။ OpenAI နဲ့ Anthropic ဘာကြောင့် စျေးနှုန်းလျှော့ချခဲ့ကြတာလဲ။ ဆာဗာ flag တစ်ခုက open model တွေကို ပြင်နိုင်သလား။ ဆယ်နှစ်သားအရွယ် ပုံရိပ်မော်ဒယ်က အရေပြားကင်ဆာရှာဖွေရာမှာ နောက်ဆုံးပေါ် chatbot တွေကို

0:28 ဘယ်လို အနိုင်ရတာလဲ။ အရေပြားကင်ဆာ လေ့လာမှုကို ပုံပြင်တစ်ခုမှာပါတဲ့ ကုမ္ပဏီက ထုတ်လုပ်တဲ့ ကိရိယာနဲ့ ရေးဆွဲခဲ့တာပါ။ အဲဒါကို နောက်ဆုံးမှာ ပြန်ပြောပြပါမယ်။ ဒါက တနင်္လာနေ့၊ အောက်တိုဘာ ၂၆ ရက်နေ့ဖြစ်ပြီး ဒါက The Daily Diff ပါ။ အလားအလာစာတမ်းဆိုတာ ကုမ္ပဏီတစ်ခုက အများပြည်သူကို ရှယ်ယာမရောင်းခင် တင်သွင်းတဲ့ စာရွက်စာတမ်းပါ။ လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးအတွက် ထုတ်ပြန်ချက်မှတ်စုတွေလို့ သဘောထားပါ။ စာကြောင်းတိုင်းမှာ ရှေ့နေတစ်ယောက်ရဲ့ လက်ဗွေရာတွေ ပါနေပါတယ်။ Claude ကို ထုတ်လုပ်တဲ့ Anthropic ကုမ္ပဏီက ပထမဆုံးအကြိမ် ဒီနေ့ တင်သွင်းခဲ့ပါတယ်။

### Anthropic ဘာတင်သွင်းခဲ့သလဲ၊ ဘာတွေ လစ်လပ်နေသလဲ။

0:51 ပုံပြင်တစ်ပုဒ်။ တနင်္လာနေ့နံနက် နယူးယောက်စံတော်ချိန် ကိုးနာရီကျော်မှာပဲ၊ Anthropic ဟာ S E C ကို Form S one တင်သွင်းခဲ့ပါတယ်။ ၎င်းသည် Nasdaq သင်္ကေတ A N T ကို အမည်ပေးထားသည်။ ၎င်းသည် ကနဦးတင်သွင်းမှုဖြစ်သောကြောင့် ရှယ်ယာစျေးနှုန်း၊ ရှယ်ယာအရေအတွက်နှင့် နောက်ဆုံးပေါ် သုံးလပတ်ဝင်ငွေများမှာ လစ်လပ်နေဆဲဖြစ်သည်။ ဝင်ငွေသည် ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ ၄၁ သန်းခန့်နှင့် ၂၀၂၅ ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ ၄.၆ ဘီလီယံခန့် ရှိခဲ့သည်။ ဝင်ငွေသည် ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ ၄၁ သန်းခန့်နှင့် ၂၀၂၅ ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ ၄.၆ ဘီလီယံခန့် ရှိခဲ့သည်။ ဒီနှစ်ပထမခြောက်လအတွင်းမှာပဲ ၁၆ ဘီလီယံရှိခဲ့ပါတယ်။

1:19 ပြီးတော့ အရှုံး။ အဲဒီခြောက်လအတွက် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆုံးရှုံးမှုက ဒေါ်လာ သန်းခုနစ်ရာလောက်ရှိပြီး ဝင်ငွေရဲ့ လေးရာခိုင်နှုန်းဖြစ်ပါတယ်။ အသားတင်အရှုံးက ဘီလီယံ ၈၀ ရှိပြီး အဲဒီထဲက ဘီလီယံ ၇၂ က တစ်ကြောင်းပဲရှိပါတယ်။ ပြောင်းလဲနိုင်သော မှတ်စုများ၏ တရားမျှတသောတန်ဖိုးပြောင်းလဲမှုဖြစ်သည်။ ရှင်းရှင်းပြောရရင် ကုမ္ပဏီရဲ့တန်ဖိုး တိုးလာတာနဲ့အမျှ ပေးရမယ့် မှတ်စုတွေရဲ့တန်ဖိုးလည်း တိုးလာပြီး စာရင်းတွေမှာ အဲဒါကို အရှုံးအဖြစ် မှတ်တမ်းတင်ပါတယ်။ ဖိုင်တွဲမှာ ချိန်ညှိထားတဲ့ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအမြတ်ငွေ ၁.၆ ဘီလီယံကိုလည်း ဖော်ပြထားပါတယ်။

1:44 အဲဒါက စတော့ရှယ်ယာအခြေခံငွေပေးချေမှုနဲ့ တခြားအရာအချို့ကို ပေါင်းထည့်ထားတာပါ။ အလားတူ ဖိုင်တွဲတွင် မူပိုင်ခွင့်ဥပဒေကြမ်းကို ပြသထားသည်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလတွင် Anthropic သည် Bartz စာရေးဆရာများ၏ class action ကို ဒေါ်လာ ၁.၅ ဘီလီယံဖြင့် အခြေချရန် သဘောတူခဲ့ပြီး ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်စာကြောင်းကို ကုန်ကျစရိတ်ဇယားတွင် ဖော်ပြထားသည်။ ထိုအခြေချမှုသည် လွန်ခဲ့သောတစ်လက ကျွန်ုပ်တို့၏ OpenAI ခိုးယူထားသော စာအုပ်များအကြောင်း ပုံပြင်တွင် ပါဝင်ခဲ့သည်။ developer များအတွက် အပိုင်းဖြစ်သည်။ စက်တင်ဘာလကုန်အထိ သုံးလတာကာလအတွက်၊ ဖိုင်တွဲတွင် Claude Enterprise အသုံးပြုသူများသည်

2:08 Claude Code ကို မသုံးသောသူများသည် တစ်လလျှင် ပျမ်းမျှ ဒေါ်လာ ၇၅ အောက်သာ သုံးစွဲခဲ့သည်ဟု ဖော်ပြထားသည်။ ၎င်းကို အသုံးပြုခဲ့သော ထိပ်တန်း ၅ ရာခိုင်နှုန်းသည် ၎င်းထက် အဆ ၂၀ ခန့် သုံးစွဲခဲ့သည်။ ပိုင်ဆိုင်မှုက ထူးခြားတယ်။ Trust တစ်ခုက ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ရှယ်ယာအမျိုးအစားမှတစ်ဆင့် ဘုတ်အဖွဲ့ဝင်အများစုကို ရွေးချယ်ပြီး၊ တည်ထောင်သူများ ပိုင်ဆိုင်သော ကုမ္ပဏီတစ်ခုက မဲပေးခွင့်၏ ၅၀.၁ ရာခိုင်နှုန်းတန်ဖိုးရှိသော အထူးရှယ်ယာတစ်ခုကို ကိုင်ဆောင်ထားသည်။ တည်ထောင်သူများ ပိုင်ဆိုင်သော ကုမ္ပဏီတစ်ခုက မဲပေးခွင့်၏ ၅၀.၁ ရာခိုင်နှုန်းတန်ဖိုးရှိသော အထူးရှယ်ယာတစ်ခုကို ကိုင်ဆောင်ထားသည်။

### OpenAI နဲ့ Anthropic ဘာကြောင့် စျေးနှုန်းလျှော့ချခဲ့ကြတာလဲ။

2:28 ပုံပြင်နှစ်။ minimaxir အဖြစ် ဘလော့ဂ်ရေးသူ Max Woolf က ဇွန်လကတည်းက OpenAI နဲ့ Anthropic က စျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုတိုင်းကို စာရင်းပြုစုခဲ့ပြီး Hacker News မှာ အမှတ်သုံးရာရှစ်ဆယ်ကျော် ရခဲ့တယ်။ စာရင်းပြုစုခဲ့ပြီး Hacker News မှာ အမှတ်သုံးရာရှစ်ဆယ်ကျော် ရခဲ့တယ်။ OpenAI ၏ ကိုယ်ပိုင်ပို့စ်တွင် ဇူလိုင်လ ၃၀ ရက်နေ့တွင် GPT ၅.၆ Luna သည် ၈၀ ရာခိုင်နှုန်း စျေးသက်သာသွားသည်ဟု ဖော်ပြထားသည်။ စက်တင်ဘာ ၂၉ ရက်နေ့တွင် OpenAI သည် GPT ၆.၁ Sol ကို token တစ်သန်းလျှင် နှစ်ဒေါ်လာ input၊ ဆယ်ဒေါ်လာ output ဟု သတ်မှတ်ထားပြီး ၎င်းသည် ၎င်း၏ ထိပ်တန်းမော်ဒယ် Astra ၏ စျေးနှုန်း၏ တစ်ငါးပုံ ဖြစ်သည်။

2:57 Anthropic က Opus ၅.၅ သည် Opus ၅ ထက် ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် စျေးသက်သာသည်ဟုဆိုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ စက်တင်ဘာလတွင် ဖော်ပြခဲ့သော စျေးနှုန်းစစ်ပွဲဖြစ်သည်။ Woolf ရဲ့ ကိုယ်ပိုင် တုံ့ပြန်မှုကတော့ အဆင့်လျှော့ချဖို့ပါ။ သူက သူ့ရဲ့ Codex plan ကို အသုံးပြုမှု ကန့်သတ်ချက်ရဲ့ ငါးပုံတစ်ပုံအထိ လျှော့ချခဲ့တယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ အခုဆိုရင် အဲဒီမော်ဒယ်က လေးဆပိုပြီး အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီမို့ပါ။ သူက ကုဒ်ရေးခြင်း agent တွေမှာ cache read တွေက token bill ရဲ့ အများစုဖြစ်တယ်ဆိုတာကိုလည်း မှတ်သားထားပါတယ်။ Anthropic ၏ ဖိုင်တွဲတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အကောင့်ကို ဖော်ပြထားသည်။ ၎င်းက စက်တင်ဘာလလျှော့ချမှုများသည် စျေးနှုန်းသက်သာခြင်းနှင့် ထိရောက်မှုပိုမိုကောင်းမွန်ခြင်းတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်ဟုဆိုသည်။

3:23 ၎င်းက ကွန်ပျူတာထိရောက်မှုကြောင့် ၎င်း၏အမြတ်အစွန်းများကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ခဲ့သည်ဟုဆိုသည်။ စျေးသက်သာသော Opus 4.5 ပြီးနောက်၊ ၎င်းကဆိုသည်၊ သုံးလပတ်ဝင်ငွေတိုးတက်မှုသည် 48 ရာခိုင်နှုန်းမှ 132 ရာခိုင်နှုန်းသို့ တိုးလာခဲ့ပြီး အခြားအချက်များလည်း အထောက်အကူပြုခဲ့သည်။ သုံးလပတ်ဝင်ငွေတိုးတက်မှုသည် 48 ရာခိုင်နှုန်းမှ 132 ရာခိုင်နှုန်းသို့ တိုးလာခဲ့ပြီး အခြားအချက်များလည်း အထောက်အကူပြုခဲ့သည်။ Woolf ရဲ့ ရှင်းပြချက်ကတော့ open weight မော်ဒယ်တွေပါ။ အောက်တိုဘာ ၂၃ ရက်နေ့ ထွက်ရှိခဲ့သော Kimi K ၃.၁ Pro သည် GPT ၆.၁ Sol ကဲ့သို့ပင် ဒေါ်လာ နှစ်ဒေါ်လာနှင့် ဆယ်ဒေါ်လာဖြင့် စာရင်းသွင်းထားသည်။ ဒါကြောင့် ဒီနေ့စျေးနှုန်းစာမျက်နှာတွေနဲ့ ကိုက်ညီအောင် သင့်ကုန်ကျစရိတ်ခန့်မှန်းချက်တွေကို ပြန်စစ်ဆေးပါ။

3:49 Agent အလုပ်မှာ cached input line က အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်ပြီး OpenAI က အဲဒါကို Sol အတွက် တစ်ဝက်လောက်လျှော့ချခဲ့တယ်။ ပုံပြင်သုံး။ cloud ကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်တဲ့ Ubicloud က open model တွေမှာ tool calls အတွက် ပြင်ဆင်မှုကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပါတယ်။

### ဆာဗာ flag တစ်ခုက open model တွေကို ပြင်နိုင်သလား။

4:00 vLLM 0.28 ပေါ်မှာ Kimi K 2.6 ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရာမှာ tool calls တွေရဲ့ ၉၂ ရာခိုင်နှုန်းသာ tool ရဲ့ schema နဲ့ ကိုက်ညီခဲ့ပါတယ်။ ဆိုလိုတာက ၂၅ ခုမှာ ၂ ခု ကျရှုံးခဲ့တာပါ။ ပြင်ဆင်မှုကတော့ constrained decoding ပါ။ ဆာဗာက မော်ဒယ်ကို tool ရဲ့ JSON schema ကို ချိုးဖောက်မယ့် token တွေ ရွေးချယ်ခွင့်ကို တားဆီးထားပါတယ်။ vLLM 0.31 မှာ ဒါက tool strict level လို့ခေါ်တဲ့ flag တစ်ခုဖြစ်ပြီး Ubicloud က Kimi နဲ့ DeepSeek မှာ ၁၀၀ ရာခိုင်နှုန်းကို တိုင်းတာခဲ့ပါတယ်။ vLLM က မူရင်းအတိုင်း ပိတ်ထားတာက အသုံးပြုသူတွေက GLM ၅.၁ လိုမျိုး

4:33 အချို့မော်ဒယ်တွေမှာ ပြဿနာရှိကြောင်း တိုင်ကြားခဲ့လို့ပါ။ Ubicloud ရဲ့ အဆိုအရ engine နဲ့ သူ့ရဲ့ settings တွေက မြင်ရတဲ့ အရည်အသွေးကို ပြောင်းလဲစေပါတယ်။

### မော်ဒယ်အဟောင်းက နောက်ဆုံးပေါ် chatbot တွေကို ဘယ်လို အနိုင်ရတာလဲ။

4:39 ပုံပြင်လေး။ လန်ဒန်မြို့ Guy's Hospital မှာ အလုပ်လုပ်တဲ့ အရေပြားအထူးကုဆရာဝန် Magnus Lynch က GPT ၆ Astra နဲ့ Claude Fable ၅.၁ ကို biopsy လုပ်ထားတဲ့ အရေပြားအနာ ၂၀၀ မှာ စမ်းသပ်ခဲ့ပါတယ်။ တစ်ခုချင်းစီက နီးကပ်စွာ ရိုက်ထားတဲ့ပုံနဲ့ dermoscopy ပုံပါပဲ။ သူက ၂၀၁၅ ခုနှစ်မှာ Google က ထုတ်ပြန်ခဲ့တဲ့ Inception v 3 image network ကိုလည်း GPU တစ်ခုပေါ်မှာ မိနစ် ၂၀ လောက် fine tune လုပ်ခဲ့ပါတယ်။ အနာ ၆၂ ရာခိုင်နှုန်းမှာ မှန်ကန်ခဲ့ပါတယ်။ chatbot တစ်ခုစီက ၄၂ ရာခိုင်နှုန်း မှန်ကန်ခဲ့ပါတယ်။ chatbot တွေမှာ အကြိုက်တွေ ရှိတယ်။

5:08 GPT ၆ Astra က အနာ ၇၅ ခုကို basal cell carcinoma လို့ ခေါ်ခဲ့ပြီး ၂၅ ခုကသာ တကယ်ဖြစ်ခဲ့တာပါ။ အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်တဲ့ မယ်လနိုမာမှာ အဲဒီ network အသေးလေးက ၃၀ ခုထဲက ၁၃ ခုကို ပထမဆုံးရွေးချယ်မှုအဖြစ် သတ်မှတ်ခဲ့ပြီး ကျန်တဲ့ chatbot တွေက ၈ ခုနဲ့ ၁၁ ခုစီပါ။ Lynch က သတိပေးချက်တွေကို သူကိုယ်တိုင် စာရင်းပြုစုထားပါတယ်။ အမှု ၂၀၀ က နည်းပါးတယ်၊ chatbot တစ်ခုစီကို တစ်ကြိမ်ပဲ လုပ်ဆောင်ခဲ့တယ်၊ ကွန်ရက်ကတော့ ထိန်းချုပ်ထားတဲ့ ထုတ်ကုန်တွေထက် သာလွန်တဲ့ baseline တစ်ခုပါ။ ၎င်းသည် WebGPU မှတစ်ဆင့် ဖုန်းဘရောက်ဆာတွင် အလုပ်လုပ်ပြီး မည်သည့်အရာမှ upload မလုပ်ပါ။ ဤနေရာမှ မည်သည့်အရာမှ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်မဟုတ်ပါ။

5:37 ပြီးတော့ အစကတည်းက thread ။ Lynch က ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနဲ့ ပထမမူကြမ်းတွေကို Anthropic ရဲ့ coding tool ဖြစ်တဲ့ Claude Code နဲ့ ထုတ်လုပ်ခဲ့တယ်လို့ ရေးထားပါတယ်။ သူစမ်းသပ်ခဲ့တဲ့ chatbot နှစ်ခုထဲက တစ်ခုကလည်း Anthropic ရဲ့ ဖြစ်ပါတယ်။ ကျွန်တော့်ပြောတာကို နားထောင်မယ့်အစား ဖတ်ချင်တယ်ဆိုရင်တော့၊ The Diff က မနက်တိုင်း သင့် inbox ထဲကို အခမဲ့ ရောက်ရှိလာမှာပါ။ daily diff dot dev မှာ လင့်ခ်အောက်မှာပါ။ ဒါကြောင့် ဒီနေ့ရဲ့ စီရင်ချက်က NEEDS REVIEW ပါ။

### NEEDS REVIEW တံဆိပ် ဘာကြောင့်ရတာလဲ။

5:56 ကျွန်တော် ဒါကို ပြန်သုံးသပ်ရမှာက Anthropic ရဲ့ ဖိုင်တွဲမှာ စာရွက်ပေါ်မှာ အရှုံးရှိတယ်။ ချိန်ညှိထားတဲ့ တိုင်းတာမှုအရ အမြတ်အစွန်းရှိပြီး လစ်လပ်ချက်တွေ အများကြီးပါပဲ။ စျေးနှုန်းပုံပြင်က ဘလော့ဂါတစ်ယောက်ရဲ့ အနက်ဖွင့်ဆိုချက်အပေါ် အခြေခံပြီး အရေပြားကင်ဆာ စမ်းသပ်မှုကတော့ အမှုပေါင်း ၂၀၀ ကို တစ်ကြိမ်ပဲ လုပ်ဆောင်ခဲ့တာပါ။ ဒါကတော့ ဒီနေ့အတွက် The Diff ပါ။ ကျွန်တော် Axrisi က Niko ပါ။ တာဝန်ယူပြီး ပေါင်းစည်းပါ။

## ရင်းမြစ်များ

- [Anthropic, PBC Form S-1 (registration statement)](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2130357/000162828026067168/anthropicpbc-sx1.htm) — U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR)
- [EDGAR filing index for accession 0001628280-26-067168](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2130357/000162828026067168/0001628280-26-067168-index.htm) — U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR)
- [OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?](https://minimaxir.com/2026/10/cheap-llms/) — Max Woolf (minimaxir.com)
- [Advancing the price-performance frontier with GPT-5.6](https://openai.com/index/advancing-the-price-performance-frontier-with-gpt-5-6/) — OpenAI
- [Introducing GPT-6.1 Sol](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/) — OpenAI
- [Claude Opus 5.5](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5) — Anthropic
- [Fixing Tool-Call Accuracy in vLLM](https://www.ubicloud.com/blog/fixing-tool-call-accuracy-in-vllm) — Ubicloud
- [A 10-year-old CNN outperforms frontier LLMs for skin cancer diagnosis](https://lynchlab.net/llm-skin-cancer) — Dr Magnus Lynch (lynchlab.net)
- [Kimi K3.1 Pro](https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3.1-pro) — OpenRouter