เปรียบเทียบโมเดล AI ชั้นนำ: DeepSeek, GPT, Qwen, Claude Gemini และ LLaMA

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวกระโดด เราได้เห็นการพัฒนาของโมเดล AI หลากหลายรูปแบบที่ตอบโจทย์การใช้งานแตกต่างกันไป วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับหกโมเดล AI ที่น่าสนใจ ได้แก่ DeepSeek, GPT-4.5 จาก OpenAI, Qwen จาก Alibaba Cloud, Claude 3.7 จาก Anthropic, Gemini 2.0 จาก Google และ LLaMA 3.3 จาก Meta พร้อมวิเคราะห์จุดเด่นและการประยุกต์ใช้งานของแต่ละโมเดล

DeepSeek: นวัตกรรม AI จากจีนที่ท้าทายยักษ์ใหญ่

DeepSeek เป็นบริษัท AI สตาร์ทอัพจากประเทศจีนที่ก่อตั้งขึ้นในเดือนพฤษภาคม 2023 โดย Liang Wenfeng 
บริษัทได้พัฒนาโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูงและต้นทุนต่ำ ท้าทายผู้นำตลาดอย่าง OpenAI, Google และ Meta

เทคโนโลยี: DeepSeek ใช้เทคนิค Mixture of Experts (MoE) ซึ่งเป็นเทคนิคที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI โดยจะใช้หลาย ๆ โมเดลย่อยที่เรียกว่า "ผู้เชี่ยวชาญ" เพื่อให้สามารถจัดการกับงานที่แตกต่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยจะเลือกผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละสถานการณ์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนในการคำนวณและเพิ่มความเร็วในการประมวลผล นอกจากนี้ยังใช้เทคนิค multi-head latent attention ในการพัฒนาโมเดล

โมเดลสำคัญ:

• DeepSeek-V3: โมเดลขนาด 671 พันล้านพารามิเตอร์ ที่ใช้สถาปัตยกรรม MoE เพื่อลดต้นทุนการคำนวณจากผลการทดสอบบน benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding) พบว่า DeepSeek-V3 มีคะแนนเฉลี่ย 80.5 ซึ่งสูงกว่า GPT-3.5 (70.1) แต่ยังต่ำกว่า GPT-4 (86.4)

ตัวอย่างการใช้งาน:

• พัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับบริการลูกค้าอัตโนมัติที่สามารถช่วยตอบคำถามหรือปัญหาของผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็ว โดยการนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเข้าใจบริบทของการสนทนา
• ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน เพื่อตรวจจับความผิดปกติและคาดการณ์แนวโน้มของตลาด

ข้อดี:

• ประสิทธิภาพสูง, ต้นทุนต่ำ

ข้อเสีย:

• ความถูกต้องของข้อมูลยังคงเป็นคำถาม ว่าเอาข้อมูลจากไหนมาเทรน และไม่สามารถตอบคำถามที่ sensitive เกี่ยวกับรัฐบาลจีนด้วย (ยกเว้นเวอร์ชั่นที่ Opensource)

GPT จาก OpenAI: ผู้นำด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP)

GPT-4.5 เป็นโมเดลล่าสุดจาก OpenAI ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 27 กุมภาพันธ์ 2025 โดยมีการพัฒนาที่สำคัญดังนี้:

ขนาดและประสิทธิภาพ:

• เป็นโมเดลที่ใหญ่ที่สุดและทรงพลังที่สุดของ OpenAI จนถึงปัจจุบัน มีจำนวนพารามิเตอร์มากกว่า 1.8 ล้านล้านพารามิเตอร์
• ความสามารถ:
  • รองรับการค้นหาแบบเรียลไทม์ (ผ่าน Bing Search API),
  • การอัปโหลดรูปภาพและไฟล์ (จำกัดขนาดไฟล์ไม่เกิน 100MB)
  • เก่งในการเขียน พวกเขียนบทความ แต่งนิยาย ต่างๆ
  • การเขียนโปรแกรม (รองรับภาษาโปรแกรมมิ่งมากกว่า 50 ภาษา)

ตัวอย่างการใช้งาน:

• สร้างเนื้อหา เช่น บทความหรือโพสต์ในโซเชียลมีเดียที่มีคุณภาพสูงและน่าสนใจ
• ช่วยนักพัฒนาในการเขียนโปรแกรมโดยการเสนอแนวทางหรือโค้ดตัวอย่างที่เหมาะสม รวมถึงการช่วยแก้ไขข้อผิดพลาด
• สร้างแชทบอทที่สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้ได้อย่างเป็นธรรมชาติและให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์

ข้อดี:

• ความเข้าใจบริบทดีเยี่ยม
• สนับสนุนหลายภาษา

ข้อเสีย:

• ราคาสูง

Qwen จาก Alibaba Cloud: โซลูชัน AI ที่ยืดหยุ่นสำหรับธุรกิจ

Qwen เป็นชุดโมเดล AI ที่พัฒนาโดย Alibaba Cloud ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลายในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและงานมัลติโมดัล

รุ่นต่างๆ:

• Qwen2.5
• Qwen 2.5-Max
• Qwen2.5-Coder
• Qwen2.5-Math

ความสามารถ:

• รองรับการทำงานหลายภาษาและการประมวลผลมัลติโมดัล (ภาพ, เสียง, ข้อความ)

ตัวอย่างการใช้งาน:

• สร้างระบบแปลภาษาอัตโนมัติที่สามารถแปลภาษาได้หลากหลายภาษาอย่างแม่นยำ
• สร้างระบบตอบคำถามสำหรับลูกค้าที่สามารถให้ข้อมูลและแก้ไขปัญหาได้ตลอด 24 ชั่วโมง
• ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลการขาย เพื่อระบุแนวโน้มและโอกาสทางธุรกิจ

ข้อดี:

• รองรับหลายภาษาและการประมวลผลมัลติโมดัล, ราคาที่แข่งขันได้

ข้อเสีย:

• เอกสารประกอบการใช้งานอาจไม่ละเอียดเท่าที่ควร

Claude  จาก Anthropic: AI ที่เน้นความปลอดภัยและจริยธรรม

Claude 3.7 Sonnet เป็นโมเดล AI ล่าสุดจาก Anthropic ที่มีการพัฒนาที่สำคัญดังนี้ 

โมเดลเหตุผลแบบไฮบริด:

• เป็นโมเดลแรกของ Anthropic ที่ใช้การให้เหตุผลแบบไฮบริด สามารถให้ทั้งคำตอบรวดเร็วและการวิเคราะห์แบบละเอียดทีละขั้นตอน

ความปลอดภัย:

• ได้รับการยอมรับว่าเป็นโมเดลที่ปลอดภัยที่สุดจากการทดสอบโดย Anthropic มีการใช้เทคนิค Constitutional AI ซึ่งเป็นแนวคิดในการพัฒนา AI ที่มุ่งเน้นให้โมเดลมีการปฏิบัติตามหลักการด้านจริยธรรม เพื่อหลีกเลี่ยงการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสม โดยการใช้พื้นฐานจากหลักการทางจริยธรรมในช่วงการเรียนรู้ของโมเดล

ตัวอย่างการใช้งาน:

• พัฒนาแอปพลิเคชันที่ต้องการการให้เหตุผลแบบละเอียด เช่น การสอนหรือการช่วยวิเคราะห์ปัญหาที่ซับซ้อน
• ใช้ในการสร้างระบบตรวจสอบเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมบนแพลตฟอร์มออนไลน์

ข้อดี:

• ความปลอดภัยสูง, การให้เหตุผลที่โปร่งใส

ข้อเสีย:

• ข้อจำกัดในการรองรับภาษาไทย

Gemini จาก Google: โมเดล AI มัลติโมดัลที่ทรงพลัง

Gemini 2.0 เป็นโมเดล AI ล่าสุดจาก Google ที่ออกแบบมาสำหรับ "ยุคของ AI ที่มีความเป็นตัวแทน" (agentic era)

ความสามารถมัลติโมดัล:

• สามารถประมวลผลและสร้างเนื้อหาได้หลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ และโค้ด

ประสิทธิภาพสูง:

• โมเดล Gemini 2.0 Flash มีความเร็วและประสิทธิภาพสูง เหมาะสำหรับงานประจำวันที่หลากหลาย

ตัวอย่างการใช้งาน:

• สร้างระบบวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรค
• สร้างระบบสร้างวิดีโอจากข้อความ ทำให้สามารถสร้างวิดีโอได้อย่างง่ายดาย
• ใช้ในการออกแบบผลิตภัณฑ์ โดยการสร้างแบบจำลอง 3 มิติจากข้อความหรือภาพ

ข้อดี:

• ความสามารถมัลติโมดัล, ประสิทธิภาพสูง ให้ response หรือ output ที่รวดเร็ว

LLaMA จาก Meta: โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบเปิดเผยซอร์สโค้ด

LLaMA 3.3 เป็นโมเดล AI ล่าสุดจาก Meta ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 6 ธันวาคม 2024 

โดยมีคุณสมบัติที่สำคัญดังนี้:

• ขนาดและการฝึกฝน: เป็นโมเดลขนาด 70 พันล้านพารามิเตอร์ ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยเวลา 39.3 ล้านชั่วโมง GPU บน NVIDIA H100 GPUs
• ประสิทธิภาพ: ให้ประสิทธิภาพเทียบเท่ากับโมเดล LLaMA 3.1 ขนาด 405 พันล้านพารามิเตอร์ แต่มีต้นทุนที่ต่ำกว่ามาก

ตัวอย่างการใช้งาน:

• สร้างแชทบอทโอเพนซอร์ส ที่นักพัฒนาสามารถนำไปปรับแต่งและใช้งานได้ฟรี
• สร้างระบบแปลภาษาสำหรับนักพัฒนา ที่สามารถแปลโค้ดจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งได้
• ใช้ในการวิจัยด้าน AI โดยการทดลองและพัฒนาต่อยอดโมเดล

ข้อดี:

• เปิดเผยซอร์สโค้ด, ใช้งานได้ฟรี จะโหลดโมเดลมาติดตั้งเองบนคอมเรา หรือใช้งานบนคลาวด์ผ่านหน้าเว็บไซต์ Meta AI

สรุปข้อดีข้อเสียของแต่ละโมเดล: 

ตารางเปรียบเทียบคุณสมบัติ

เลือกใช้อย่างไรให้เหมาะกับงานของคุณ

แต่ละโมเดลมีจุดแข็งที่แตกต่างกัน การเลือกใช้จึงขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของแต่ละงาน:

• DeepSeek เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการโซลูชัน AI ประสิทธิภาพสูงแต่ต้นทุนต่ำ และสามารถปรับแต่งได้ แต่ควรพิจารณาถึงความสามารถทางภาษาที่อาจยังไม่ครอบคลุมเท่าโมเดลอื่นๆ
• GPT จาก OpenAIโดดเด่นในด้านการสื่อสาร เข้าใจเราง่าย และสร้างเนื้อหาที่หลากหลาย ทั้งแบบข้อความและรูปภาพ (โมเดลภาพ DALL-E) เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความเข้าใจบริบทที่ซับซ้อน แต่มีราคาสูง
• Qwen เหมาะกับธุรกิจที่ต้องการโซลูชัน AI ที่ปรับแต่งได้ รองรับหลายภาษา และมีความสามารถเฉพาะทางด้านการเขียนโค้ดและคณิตศาสตร์ มีราคาที่แข่งขันได้
• Claude เหมาะสำหรับองค์กรที่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและจริยธรรมในการใช้งาน AI มีฟีเจอร์ที่ช่วยให้เข้าใจกระบวนการคิดของโมเดล
• Gemini  เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลหลายรูปแบบ (โยนไฟล์รูปภาพและวิดีโอให้มันได้) และต้องการใช้งานร่วมกับ Google Services ต่างๆ ได้อย่างสะดวกสบาย มีปุ่มให้กดในแอปเลย
• LLaMA เหมาะสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่ต้องการเข้าถึงโมเดล AI ขนาดใหญ่เพื่อการทดลองและพัฒนาต่อยอด มีต้นทุนต่ำ 

ในโลกของ AI ที่พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว การเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันทางธุรกิจ

สิ่งสำคัญคือการเข้าใจความต้องการของตนเองและศักยภาพของแต่ละโมเดลอย่างถ่องแท้ พร้อมทั้งติดตามการพัฒนาล่าสุดของเทคโนโลยี AI อยู่เสมอ

สุดท้าย หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์บ้างนะครับ 😊

แหล่งข้อมูลอ้างอิง

1. ข้อมูลเกี่ยวกับ Google Gemini:
   • Google Cloud Documentation: "Gemini for Google Cloud Release Notes"
   • Google AI Blog: "Introducing Gemini: Our largest and most capable AI model"
   • Google Developers: "Gemini API Release Notes"
2. การวิเคราะห์และรีวิว Gemini:
   • Google Gemini: Everything you need to know about the generative AI apps and models
3. ข้อมูลเกี่ยวกับ DeepSeek:
   • GPT vs. DeepSeek: The Ultimate AI Showdown – Performance, Power & Potential" 
4. ข้อมูลเกี่ยวกับ GPT (Generative Pre-trained Transformer):
   • OpenAI: "GPT-4 Technical Report" 7
5. ข้อมูลเกี่ยวกับ Qwen:
   • Alibaba Cloud: "Qwen: Large Language Model"  
6. การเปรียบเทียบและวิเคราะห์โมเดล AI:
   • arXiv: "A Survey of Large Language Models" 
   • What is a Foundation Model? An Explainer for Non-Experts

ถ้ามีข้อมูลใดผิดพลาดในบทความนี้ สามารถแจ้งมาได้เลยนะครับ อ่านหลายบทความมาแล้วตาลาย 😂