Meta Muse Spark 1.1 बनाम Google Gemini 3.6 Flash: कौन सा बेहतर? कीमत, स्कोर और Google की लेट फ्लैगशिप की पूरी कहानी

साल 2026 के मध्य में, मिड-टियर AI मॉडल्स की दुनिया में दो नाम सबसे ज्यादा चर्चा में हैं: Meta का Muse Spark 1.1 और Google का Gemini 3.6 Flash। दोनों मॉडल बेंचमार्क और कीमत के मामले में एक-दूसरे को टक्कर दे रहे हैं। लेकिन असली कहानी शायद Google के अब तक लॉन्च न हुए फ्लैगशिप मॉडल Gemini 3.5 Pro की है।

स्कोर तुलना: कांटे की टक्कर

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 के अनुसार , Meta का Muse Spark 1.1 लगभग 50.6 स्कोर के साथ आगे है, जबकि Google के Gemini 3.6 Flash (हाई रीज़निंग) का स्कोर लगभग 50.1 है । यह अंतर बहुत ही मामूली है। शुरुआती रिपोर्ट्स में Muse Spark 1.1 का स्कोर 51 और Gemini 3.6 Flash का 50 बताया गया था । BenchAlign एग्रीगेट स्कोर पर भी दोनों मॉडल बराबरी पर हैं ।

दोनों मिड-टियर पैक में सबसे ऊपर हैं, लेकिन Anthropic के Claude Fable 5 (59.9) और OpenAI के GPT-5.6 Sol (58.9) जैसे फ्रंटियर मॉडल्स से काफी पीछे हैं ।

कीमत तुलना: Muse Spark है काफी सस्ता

मेट्रिक	Gemini 3.6 Flash	Muse Spark 1.1
इनपुट कॉस्ट प्रति मिलियन टोकन	$1.50	$1.25
आउटपुट कॉस्ट प्रति मिलियन टोकन	$7.50	$4.25

Muse Spark 1.1, आउटपुट टोकन के मामले में Gemini 3.6 Flash से लगभग 1.6 गुना सस्ता है ।

प्रतिस्पर्धी माहौल: सोशल मीडिया पर जंग

जब Meta के सबसे ज्यादा कमाई करने वाले कर्मचारी Alexandr Wang ने एक लीडरबोर्ड शेयर किया, जिसमें Muse Spark 1.1 सभी Google मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन कर रहा था, तो यह तुलना सुर्खियों में आ गई। इसके बाद Google के CEO के साथ एक हाई-प्रोफाइल एक्सचेंज भी हुआ ।

Google के लेट हुए Gemini 3.5 Pro फ्लैगशिप की कहानी

Gemini 3.5 Pro अब तक रिलीज़ नहीं हुआ है और उसने लगातार तीन डेडलाइन मिस कर दी हैं:

• 19 मई, 2026 (I/O कॉन्फ्रेंस): CEO सुंदर पिचाई ने मंच पर मॉडल की घोषणा की और दर्शकों से कहा, "हमें अगले महीने तक का समय दें" — जिसका मतलब जून लॉन्च था ।
• जून डेडलाइन मिस: मॉडल केवल सीमित Vertex AI एंटरप्राइज प्रीव्यू में आया; पब्लिक लॉन्च जुलाई तक खिसक गया ।
• 17 जुलाई डेडलाइन भी मिस: रीबिल्ट मॉडल, जिसे लंबे प्री-ट्रेनिंग साइकिल के साथ फिर से शुरू किया गया था, अभी भी हैलुसिनेशन और असंगत आउटपुट से जूझ रहा है, जो इसे रिलायबिलिटी स्टैंडर्ड को पार करने से रोकता है । Google ने अपने मूल बेस मॉडल को पूरी तरह से छोड़ दिया और गहन प्री-ट्रेनिंग साइकिल अपना ली ।