อัปเดตเทคโนโลยี ChatGPT ไตรมาสแรก ปี 2568: เสียง ภาพ และ AI ที่ฉลาดขึ้น

ผู้เขียนรวบรวมการอัปเดตสำคัญ ๆ ของ OpenAI ในช่วงระหว่างเดือนมกราคมถึงมีนาคม 2568 เพื่อเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับการศึกษาเทคโนโลยีตามความสนใจส่วนตัว นึก ๆ ไปว่า ถ้าวางไว้ใน Blog มีคุณผู้อ่านท่านอื่นที่สนใจเรื่องเดียวกันอยู่ได้ใช้ประโยชน์ด้วยก็คงจะดี คิดได้อย่างนี้แล้วก็จัดไป ... เรียบเรียง สรุป เป็นบทความตามนี้ครับ

ไตรมาสแรกของปี 2568 OpenAI ได้ประกาศอัปเดตเทคโนโลยีที่สำคัญหลายรายการให้กับแพลตฟอร์ม ChatGPT ซึ่งครอบคลุมทั้งการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ เช่น Advanced Voice Mode และ GPT-4o Image Generation การพัฒนาโมเดลภาษาใหม่อย่าง GPT-4.5 และ o3-mini รวมถึงการเปลี่ยนแปลง API และเครื่องมือใหม่สำหรับนักพัฒนาอย่าง Responses API และ Agents SDK บทความนี้นำเสนอการวิเคราะห์เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด ซึ่งบ่งชี้แนวโน้มการพัฒนา AI ที่มุ่งเน้นความสามารถเฉพาะทาง ความเข้าใจโดยสัญชาตญาณ การตอบสนองเชิงภาพและเสียง ตลอดจนการสนับสนุนนักพัฒนาในการสร้าง AI agents ที่ใช้งานได้จริง ทั้งหมดนี้แสดงให้เห็นถึงบทบาทของ ChatGPT ในการขับเคลื่อนนวัตกรรมด้าน AI เชิงสนทนาในยุคปัจจุบัน

---

การเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่และการปรับปรุงฟังก์ชันการทำงาน

Advanced Voice Mode (มีนาคม 2568)

OpenAI ได้อัปเดต Advanced Voice Mode เมื่อวันที่ 24 มีนาคม 2568 เพื่อปรับปรุงการตอบสนอง ลดการขัดจังหวะ และเสริมบุคลิกของ AI โดยใช้โมเดล GPT-4o ผู้ใช้งานแบบชำระเงินจะได้สัมผัสประสบการณ์การสนทนาที่เป็นธรรมชาติ กระชับ และสร้างสรรค์มากขึ้น ทั้งนี้ ยังสะท้อนถึงการแข่งขันในตลาด AI voice assistant ที่เพิ่มสูงขึ้น โดย OpenAI มุ่งพัฒนาให้ AI มีบุคลิกที่น่าสนใจ ใช้งานสนุก และสามารถเชื่อมโยงกับผู้ใช้งานได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

การสร้างภาพด้วย GPT-4o (มีนาคม 2568)

วันที่ 25 มีนาคม 2568 OpenAI เปิดตัวความสามารถสร้างภาพผ่าน ChatGPT โดยใช้ GPT-4o ผู้ใช้งานสามารถพิมพ์คำอธิบายเพื่อสร้างภาพ พร้อมรองรับคำสั่งซับซ้อน อัตราส่วนภาพ รหัสสี และการสร้างภาพแบบหลายรอบ มีการเรียนรู้ตามบริบทจากภาพที่อัปโหลด และฝัง meta data แบบ C2PA เพื่อความโปร่งใส ฟีเจอร์นี้เปิดให้ผู้ใช้งานฟรีใช้งานได้ พร้อมการเข้าถึงขั้นสูงสำหรับผู้ใช้ Plus และ Pro เป็นการผลักดันการใช้งาน AI เชิงสร้างสรรค์ในชีวิตจริง เช่น การทำโลโก้และไดอะแกรม

เครื่องมือใหม่สำหรับการสร้าง Agents (มีนาคม 2568)

เมื่อวันที่ 11 มีนาคม OpenAI ได้เปิดตัวชุดเครื่องมือใหม่สำหรับนักพัฒนา ซึ่งรวมถึง Responses API และ Agents SDK ฟีเจอร์เหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง AI agents ที่ทำงานอัตโนมัติได้ง่ายขึ้น Responses API ผสานความสามารถของ Chat Completions และ Assistants API เข้าด้วยกัน ขณะที่ Agents SDK ช่วยจัดการเวิร์กโฟลว์ของ agent ได้ทั้งแบบเดี่ยวและหลายตัว พร้อมเครื่องมือในตัวอย่างการค้นหาเว็บ การค้นหาไฟล์ และการใช้งานคอมพิวเตอร์

Operator (มกราคม 2568)

OpenAI ได้เปิดตัว Operator เมื่อวันที่ 23 มกราคม 2568 สำหรับผู้ใช้ Pro ในสหรัฐอเมริกา เป็น AI agent ที่สามารถทำงานบนเว็บได้จริง เช่น การจอง จัดตาราง หรือซื้อสินค้า โดยขับเคลื่อนด้วยโมเดล CUA (Computer-Using Agent) ที่สามารถโต้ตอบกับ GUI ได้ Operator ถือเป็นการก้าวข้ามจาก AI ที่ตอบโต้ข้อความ ไปสู่ระบบอัตโนมัติที่ใช้งานเว็บแทนมนุษย์ และมีแผนจะเปิด API ให้นักพัฒนาใช้งานในไตรมาสที่ 3 ปี 2568

---

การอัปเดตโมเดลภาษา

GPT-4.5 (กุมภาพันธ์ 2568)

GPT-4.5 หรือชื่อรหัส "Orion" เปิดให้ผู้ใช้ Pro ทดสอบเมื่อวันที่ 27 กุมภาพันธ์ 2568 โดยเน้นความสามารถด้านการสนทนา ความคิดสร้างสรรค์ และ EQ ที่ดีขึ้น แม้ไม่เด่นเรื่องการให้เหตุผลเชิงลึกเท่า o-series แต่ก็เป็นก้าวสำคัญของโมเดลที่เรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

ประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับโมเดลอื่น:

เกณฑ์	GPT-4.5	GPT-4o	o3-mini
วิทยาศาสตร์ (GPQA)	71.4%	53.6%	79.7%
คณิตศาสตร์ (AIME '24)	36.7%	9.3%	87.3%
หลายภาษา (MMMLU)	85.1%	81.5%	81.1%
หลายรูปแบบ (MMMU)	74.4%	69.1%	-
การเขียนโค้ด (SWE-Bench Verified)	38.0%	30.7%	61.0%

o3-mini (มกราคม 2568)

โมเดล o3-mini เปิดตัวเมื่อวันที่ 31 มกราคม 2568 พัฒนาต่อยอดจาก o1-mini โดยเน้น reasoning เชิง STEM และประสิทธิภาพด้านต้นทุน รองรับ structured output, function calling และการสตรีม API พร้อมรองรับภาพ (multimodal) และสามารถปรับระดับ reasoning ได้ (ต่ำ กลาง สูง)

เมื่อเทียบกับ o1-mini:

• ตอบสนองเร็วขึ้น 24%

• ลด latency แรกลงได้ 2.5 วินาที

---

การอัปเดตและการเปลี่ยนแปลง API

โมเดลเสียงใหม่ใน API (มีนาคม 2568)

OpenAI ได้เปิดตัวโมเดลเสียงใหม่ เช่น gpt-4o-mini-tts, gpt-4o-transcribe และ whisper-1 ซึ่งรองรับทั้งการแปลงข้อความเป็นเสียง (TTS) และการถอดเสียง (STT) การเพิ่มรุ่น mini ทำให้เหมาะกับผู้พัฒนาแอปที่ต้องการประสิทธิภาพต้นทุนต่ำ

การอัปเดต Responses API และเครื่องมือในตัว

โมเดลใหม่เช่น gpt-4o-search-preview และ computer-use-preview ถูกเพิ่มใน Responses API พร้อมเครื่องมือในตัวที่ช่วยให้ agents โต้ตอบกับระบบได้หลากหลายมากขึ้น เช่น การค้นหาเว็บหรือใช้งานคอมพิวเตอร์

โมเดลเวอร์ชันเฉพาะ

OpenAI ได้ปล่อยเวอร์ชันใหม่ของ o3-mini (o3-mini-2025-01-31) และ o1-pro รวมถึงเปิดให้ใช้ gpt-4o audio completions บน Azure แสดงถึงความตั้งใจในการกระจายความสามารถสู่แพลตฟอร์มต่าง ๆ

---

ประสบการณ์ผู้ใช้งานและความคิดเห็นจากผู้เชี่ยวชาญ

เสียงสะท้อนจากผู้ใช้งาน

มีผู้ใช้งานบางรายรายงานว่า:

• ChatGPT ฉลาดน้อยลงในบางมิติ

• โมเดลบางรุ่นตอบสั้นลงหรือไม่ลึกซึ้ง

• ความคิดสร้างสรรค์ลดลง

• ความสามารถในการสร้างภาพบางช่วงหายไป

อย่างไรก็ตาม ความสามารถใหม่ เช่น GPT-4.5 และการสร้างภาพจาก GPT-4o ก็ได้รับคำชมว่า “ว้าว” และมีประโยชน์จริง

มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ

• Advanced Voice Mode ถูกมองว่าเป็นก้าวกระโดดของ AI voice assistant

• Operator ถูกยกให้เป็น Game-Changer ด้านระบบอัตโนมัติ

• เครื่องมือใหม่ลดอุปสรรคการสร้าง AI agents อย่างมาก

• GPT-4.5 ถือเป็นการพัฒนาโมเดลแบบไม่มีผู้สอนที่ก้าวหน้า

• o3-mini เป็นโมเดล reasoning ที่ประสิทธิภาพสูงและคุ้มต้นทุน

---

บทสรุป

ช่วงต้นปี 2568 ถือเป็นการก้าวกระโดดของ ChatGPT ทั้งในด้านประสบการณ์ผู้ใช้งาน (เสียงและภาพ), การพัฒนาโมเดลเฉพาะทางที่ตอบโจทย์เฉพาะด้าน, และการเสริมพลังให้นักพัฒนาด้วยเครื่องมือที่สร้าง AI agents ได้ง่ายขึ้น แม้จะมีเสียงสะท้อนทั้งเชิงบวกและข้อกังวล แต่ ChatGPT ก็ยังคงรักษาตำแหน่งผู้นำในโลกของ AI เชิงสนทนาได้อย่างมั่นคง

---

แหล่งข้อมูลสำคัญ:

1. OpenAI News

2. FoneArena – GPT‑4o Image Generation

3. PYMNTS – Tools for AI Agents

4. AI Agents Directory – Operator Launch

---

Grok 3 มาแล้ว!

source : AI Today

เมื่อคืนวันจันทร์ที่ผ่านมา xAI ของ Elon Musk ได้เปิดตัว Grok 3 ซึ่งเป็นแชทบ็อต Grok เวอร์ชันที่สาม เช่นเดียวกับ Grok เวอร์ชันก่อนหน้า Grok 3 อ้างอิงถึงกลุ่มของ Large Language Model (LLMs) แต่แตกต่างจากแชทบ็อตเวอร์ชันก่อน ๆ xAI เรียกมันว่า "AI ที่ฉลาดที่สุดในโลก" และเชื่อว่ามันเป็นรุ่นที่ดีที่สุด

รายละเอียด: Musk กล่าวว่า Grok 3 ได้รับการพัฒนาด้วยพลังการประมวลผล "10 เท่า" ของ Grok 2 โดย Grok 3 ได้รับการฝึกฝนที่ศูนย์ข้อมูล Memphis ของ xAI ซึ่งมี GPU ประมาณ 200,000 ตัว

“Grok 3 มีความสามารถมากกว่า Grok 2 เป็นอย่างมาก” เขากล่าวระหว่างการสาธิตแชทบ็อตแบบไลฟ์สตรีมเมื่อวันจันทร์ “[มันคือ] AI ที่แสวงหาความจริงสูงสุด แม้ว่าความจริงนั้นบางครั้งจะขัดแย้งกับสิ่งที่ถูกต้องทางการเมือง” 

• และสอดคล้องกับแนวอุตสาหกรรมที่ได้รับความนิยมมากขึ้น Grok 3 ถูกสร้างขึ้นโดยการใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังกับโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า Jimmy Ba หัวหน้าฝ่ายวิจัยของ xAI กล่าวระหว่างการสาธิตว่า “การฝึกฝนล่วงหน้าไม่เพียงพอที่จะสร้าง AI ที่ดีที่สุด AI ที่ดีที่สุดจำเป็นต้องคิดเหมือนมนุษย์”

• ดังนั้น ส่วนหนึ่งของตระกูลโมเดล Grok 3 จึงรวมถึงโมเดล 'การให้เหตุผล' ซึ่งคล้ายกับ o-series ของ OpenAI หรือ R1 ของ DeepSeek ซึ่งใช้การให้เหตุผลแบบ Chain-of-Thought ระหว่างการอนุมานเพื่อตอบคำถามได้ดีขึ้น xAI ยังประกาศเปิดตัว 'agent' ตัวแรก ซึ่งเป็นเครื่องมือวิจัยที่เรียกว่า "Deep Search" ซึ่งเป็นการเล่นคำที่ชัดเจนใน Deep Research ของ OpenAI

เช่นเดียวกับ OpenAI มัสก์กล่าวว่า “xAI กำลัง 'บดบังแนวคิดบางอย่าง' เพื่อไม่ให้โมเดลของเราถูกลอกเลียนแบบในทันที มีอะไรมากกว่า 'แนวคิด' ที่แสดงให้เห็น"

ดังนั้น เราจึงมี Grok 3 ปกติ, Grok 3 mini, Grok 3 Advanced Reasoning และ Grok 3 Deep Search ซึ่งเป็นกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่มีให้บริการผ่าน X หรือผ่านการสมัครสมาชิกแยกต่างหากโดยตรงไปยังเว็บไซต์หรือแอป Grok ผลิตภัณฑ์เหล่านี้หลายรายการยังอยู่ในขั้นทดสอบเบต้า แม้ว่า Musk กล่าวว่าทีมงานของเขาจะปรับปรุงการจัดส่งอย่างต่อเนื่อง โดยจะมีโหมดเสียงมาถึงภายในหนึ่งสัปดาห์

เกณฑ์มาตรฐาน: ตามที่ทีมงานกล่าว Grok 3 เอาชนะคู่แข่งทั้งหมดในเกณฑ์มาตรฐานจำนวนหนึ่ง โดยครองตำแหน่งสูงสุดในเกณฑ์มาตรฐาน "chatbot arena" ที่ได้รับความนิยมด้วยคะแนน 1400 ในขณะเดียวกันก็เอาชนะ OpenAI, DeepSeek, Google และ Anthropic ในด้านคณิตศาสตร์ การเข้ารหัส วิทยาศาสตร์ และเหตุผล เกณฑ์มาตรฐาน

แต่ข้อมูลเหล่านี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างอิสระ ดังนั้นจึงไม่มีความหมายอะไรมาก แม้จะนำข้อมูลเกณฑ์มาตรฐานมาพิจารณา Grok ก็มีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่ง แต่ด้วยส่วนต่างที่น้อยมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่น่าสังเกตเมื่อพิจารณาจากข้อเท็จจริงที่ว่า xAI สร้าง Grok ด้วย "การฝึกมากกว่าโมเดลที่ดีที่สุดในปัจจุบันถึง 10 เท่า" ตามที่วิศวกรซอฟต์แวร์ Paul Klein เขียน “เมื่อทุกคนบอกว่าพวกเขา (ล้ำสมัย) ในการประเมิน คุณก็เริ่มตั้งคำถามกับการประเมิน”

สิ่งอื่น ๆ ที่ควรทราบ: Musk กล่าวว่า xAI จะเปิด Grok 2 แบบโอเพ่นซอร์สในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า หลังจาก Grok 3 มีความเสถียร เขายังกล่าวอีกว่าบริษัทได้เริ่มดำเนินการในกลุ่มศูนย์ข้อมูลแห่งต่อไป ซึ่งจะมีความต้องการพลังงานมากกว่าคลัสเตอร์ปัจจุบันถึงห้าเท่า (ประมาณ 1.2 กิกะวัตต์)

• Andrej Karpathy อดีตผู้อำนวยการฝ่าย AI ของ Tesla ใช้เวลาในการทดสอบ Grok 3 และพบว่าโมเดลนี้ “มีความสามารถอยู่ในระดับ o1-pro และเหนือกว่า DeepSeek-R1 แม้ว่าแน่นอนว่าเราจำเป็นต้องมองไปที่การประเมินจริง ๆ”

• Karpathy กล่าวเสริมว่าโมเดลนี้ “น่าทึ่ง” เมื่อพิจารณาจากเวลาอันสั้นที่ xAI ใช้ในการสร้างมันขึ้นมา Karpathy ตั้งข้อสังเกตว่า “โมเดลต่างๆ เป็นแบบสุ่มและอาจให้คำตอบที่แตกต่างกันเล็กน้อยในแต่ละครั้ง และมันยังเร็วมาก ดังนั้น เราจะต้องรอการประเมินอีกมากมายในช่วงสองสามวัน/สัปดาห์ข้างหน้า”

ดูเหมือนว่าจะเป็นโมเดลที่ดี แต่สิ่งที่น่าประทับใจที่สุดคือความเร็ว

ความเห็นของ THE DEEP VIEW

ทุกอย่างดูเหมือนจะเท่าเทียมกัน

ผมคิดว่ามันน่าสังเกตอย่างไม่น่าเชื่อว่า ด้วยปริมาณการคำนวณที่ xAI กำลังเผชิญอยู่นั้น มันทำงานได้เกือบเท่ากับ (หรืออาจจะสูงกว่าเล็กน้อย) สิ่งที่ล้ำสมัย ซึ่งไม่สอดคล้องกับแนวคิดที่ว่าการปรับขนาดการคำนวณเป็นสิ่งที่คุณต้องทำ ทั้งหมดที่ต้องทำเพื่อสร้างแบบจำลองที่ทรงพลังยิ่งขึ้น

ผมยังพบว่าเป็นที่น่าสังเกตว่าอุตสาหกรรมทั้งหมดดูเหมือนจะติดอยู่บนเส้นทางเดียวกัน — 'Agent' การวิจัย การใช้เหตุผลแบบ Chain-of-Thought เพื่อเพิ่มการคำนวณเวลาทดสอบ การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โมเดลขนาดใหญ่ที่สร้างจากข้อมูลที่รวบรวมจากอินเทอร์เน็ต ฯลฯ ไม่มีอะไรที่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างสิ่งนี้กับโมเดลอื่น ๆ ในตอนนี้

Deep Search ของ xAI หรือ Deep Research ของ OpenAI หรือ Deep Research ของ Perplexity … o3 ของ OpenAI หรือ R1 ของ DeepSeek หรือ Flash Thinking ของ Google หรือ Claude ของ Anthropic หรือ Grok 3 ของ xAI สิ่งที่คุณมีคือบริษัทที่ได้รับทุนจำนวนมากซึ่งโดยพื้นฐานแล้ว ผลิตผลิตภัณฑ์เดียวกัน ด้วยบรรจุภัณฑ์ที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นประเด็นที่นักลงทุนดูเหมือนจะไม่เข้าใจ

ดูเหมือนว่าไม่มีห้องปฏิบัติการรายใหญ่แห่งใดที่กำลังดำเนินการตามแนวทางเฉพาะหรือแอปพลิเคชันเฉพาะ ทั้งหมดเป็นแชทบ็อตและ 'Agent' พร้อมหมายเหตุว่าคุณควรเพิกเฉยต่อภาพหลอนและใช้งานต่อไป เราเข้าสู่การแข่งขันนี้มาสองปีแล้ว และเรายังไม่มีแอปนักฆ่า (ที่ไม่ใช่แชทบ็อต) เราแค่มีบริษัทต่างๆ ที่ถูกล็อคไว้ในการแข่งขัน ด้วยมาตรฐานและขนาด ซึ่งหมายถึงศูนย์ข้อมูลมากขึ้นและประสิทธิภาพลดลง ศูนย์ข้อมูลเมมฟิสที่ Musk ภูมิใจมากได้มีส่วนทำให้เกิดปัญหามลพิษทางอากาศของเมืองอย่างเห็นได้ชัดมาเป็นเวลาหลายเดือน และเห็นได้ชัดว่าทั้งหมดนี้ทำให้ Grok 3 ได้คะแนน 1402 จาก 1385 ของ Gemini ใน Chatbot Arena …

ตามปกติ เราไม่ทราบข้อมูลการฝึกอบรม เราไม่ทราบรายละเอียดเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมของโมเดลหรือระบบ เราไม่ทราบความเข้มของพลังงานและการปล่อยก๊าซคาร์บอนที่เกี่ยวข้องกับทั้งการฝึกอบรมและการใช้งานโมเดล และเราไม่มีการตรวจสอบคะแนนมาตรฐาน

ดังนั้น อีกวันหนึ่ง อีกแบบจำลองหนึ่ง

การแข่งขันดำเนินต่อไป

วิธีใช้งานและเข้าถึง GPT-4o และเวอร์ชันอื่น ๆ ได้ง่าย ๆ

ในยุคที่ AI กำลังเปลี่ยนโลกไปอย่างรวดเร็ว OpenAI เองก็มีการพัฒนาโมเดลอย่างต่อเนื่องและรวดเร็วเช่นกัน โดยมีหลายโมเดลให้เลือกใช้ตามความต้องการ หลายคนอาจสงสัยว่า "แล้วเราจะเข้าถึงโมเดล GPT-4 รุ่นล่าสุดได้อย่างไร?" วันนี้ผู้เขียนจะพาผู้อ่านมาทำความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการเข้าถึงโมเดล GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o และ GPT-4o Mini กัน

1. เข้าถึงผ่าน OpenAI API

หากผู้อ่านต้องการนำ GPT-4 ไปใช้งานเชิงพาณิชย์หรือพัฒนาแอปพลิเคชัน สามารถเข้าถึงได้ผ่าน OpenAI API (Application Programming Interface) ซึ่งก็คือชุดคำสั่งที่ช่วยให้นักพัฒนาเข้าถึงความสามารถของ AI และนำไปใช้ในแอปพลิเคชัน เว็บไซต์ หรือบริการต่าง ๆ โดยมีรายละเอียดดังนี้:

• GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o: ผู้อ่านต้องทำการชำระเงินอย่างน้อย $5 เพื่อปลดล็อก Usage Tier 1 ซึ่งจะเปิดให้ใช้งานโมเดลเหล่านี้ได้เต็มที่
• GPT-4o Mini: เป็นเวอร์ชันที่เปิดให้ใช้งานสำหรับผู้ใช้ทุกคน โดยสามารถเรียกใช้งานผ่าน Chat Completions API, Assistants API และ Batch API ได้เลย

2. เข้าถึงผ่าน ChatGPT

สำหรับผู้ที่ต้องการใช้งาน GPT-4o ผ่าน ChatGPT สามารถเข้าถึงได้ง่าย ๆ โดยมีตัวเลือกสำหรับผู้ใช้ทุกระดับ ได้แก่:

• GPT-4o: เปิดให้บริการสำหรับทุกคน ไม่ว่าผู้อ่านจะเป็นผู้ใช้ Free, Plus, Pro, Team หรือ Enterprise ก็สามารถเลือกโมเดล GPT-4o จากเมนูโมเดลด้านซ้ายบนของหน้าต่าง ChatGPT ได้ทันที
• GPT-4o Mini: เปิดให้ใช้งานฟรีสำหรับทุกคนเช่นกัน แต่จะมีข้อจำกัดบางอย่าง เช่น ไม่สามารถใช้เครื่องมือขั้นสูงได้เหมือนเวอร์ชันเต็ม

3. เปรียบเทียบ GPT-4 Turbo กับ GPT-4o

OpenAI ได้เปิดตัว GPT-4o เมื่อเดือนพฤษภาคม 2024 เพื่อเป็นเวอร์ชันที่พัฒนามาจาก GPT-4 Turbo และมีจุดเด่นที่เหนือกว่าในหลายด้าน ดังนี้:

• ราคาถูกลง: GPT-4o มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า GPT-4 Turbo ประมาณ 50%
• ขีดจำกัดการใช้งานสูงขึ้น: GPT-4o สามารถรองรับการประมวลผลได้สูงสุดถึง 10 ล้านโทเค็นต่อนาที มากกว่า GPT-4 Turbo ถึง 5 เท่า
• เร็วขึ้น: GPT-4o ทำงานได้เร็วกว่า GPT-4 Turbo ประมาณ 2 เท่า
• มองเห็นภาพได้ดีกว่า: GPT-4o มีการประมวลผลภาพที่แม่นยำและรวดเร็วขึ้น
• รองรับหลายภาษาได้ดีขึ้น: GPT-4o สามารถเข้าใจและสื่อสารในภาษาต่าง ๆ ได้ดีขึ้นกว่ารุ่นก่อนหน้า

นอกจากนี้ GPT-4o ยังมี context window สูงถึง 128,000 โทเค็น ซึ่งหมายความว่าสามารถจดจำและประมวลผลข้อมูลจากบทสนทนาได้ยาวขึ้นกว่ารุ่นก่อน ๆ และยังมีข้อมูลอัปเดตล่าสุดถึงเดือนตุลาคม 2023 อีกด้วย

สรุป

สำหรับคุณผู้อ่านที่ใช้งาน AI ที่เป็นผลิตภัณฑ์ของ OpenAI และกำลังมองหาโมเดลที่ใช้งานได้ดีกว่า ในราคาที่ถูกลง GPT-4o ถือเป็นตัวเลือกในขณะนี้ โดยสามารถใช้งานได้ผ่านทั้ง ChatGPT และ OpenAI API แล้วแต่ความต้องการของแต่ละคน หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจและเลือกใช้โมเดล AI ได้ตรงกับความต้องการนะครับ!

ข้อมูลอ้างอิง

https://help.openai.com/en/articles/7102672-how-can-i-access-gpt-4-gpt-4-turbo-gpt-4o-and-gpt-4o-mini

Alibaba Cloud ปล่อย Qwen: LLM ประสิทธิภาพขั้นเทพ ราคาสบายกระเป๋า

AI จีนมาแรง! กระแส Deepseek ยังไม่ทันจางหาย Alibaba Cloud ก็เปิดตัว Qwen 2.5 MAX เขย่าวงการ AI อีกครั้ง การทดสอบเบื้องต้นเผยให้เห็นประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ ไม่ว่าจะเป็นความแม่นยำ ความเร็ว หรือความสามารถในการเข้าใจภาษา แถมยังราคาประหยัดกว่า OpenAI อีกด้วย งานนี้ทำเอาหลายคนเริ่มลังเลใจว่าจะต่ออายุ OpenAI ดีไหม? ถ้าอยากรู้จัก Qwen ให้มากขึ้น ตามมาอ่าน Blog นี้ได้เลยครับ

LLMs คืออะไร? ทำไมถึงสำคัญ?

Large Language Models หรือ LLMs คือ โมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลขนาดมหาศาล ทำให้สามารถเข้าใจและประมวลผลภาษาธรรมชาติได้อย่างลึกซึ้ง LLMs มีความสามารถหลากหลาย ตั้งแต่การสร้างข้อความ การแปลภาษา การตอบคำถาม การสรุปเนื้อหา ไปจนถึงการเขียนโค้ด

ในปัจจุบัน LLMs มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาเทคโนโลยีต่างๆ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ๆ LLMs ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การบริการลูกค้า การศึกษา การแพทย์ และการเงิน

Qwen คืออะไร?

Qwen คือ LLMs ที่พัฒนาโดย Alibaba Cloud ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการใช้งานด้านภาษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งภาษาจีนและภาษาอังกฤษ Qwen มีความสามารถในการประมวลผลภาษาที่แม่นยำ รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพสูง Qwen มีหลายเวอร์ชั่น เช่น Qwen-7B และ Qwen-14B ซึ่งหมายถึงจำนวนพารามิเตอร์ 7 พันล้านตัว และ 14 พันล้านตัวตามลำดับ ยิ่งมีจำนวนพารามิเตอร์มากเท่าไหร่ โมเดลก็จะยิ่งมีความสามารถในการเรียนรู้และประมวลผลภาษาได้ซับซ้อนมากขึ้นเท่านั้น

Qwen ได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย ซึ่งประกอบด้วย ข้อมูลจากเว็บไซต์สาธารณะ บทความวิชาการ หนังสือ รหัส และโค้ด [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud] การฝึกฝนบนข้อมูลที่หลากหลายนี้ ช่วยให้ Qwen สามารถเข้าใจและประมวลผลภาษาได้อย่างลึกซึ้ง และมีความสามารถในการทำงานที่หลากหลาย

ประวัติของ Qwen

Alibaba เปิดตัว Qwen รุ่นเบต้าครั้งแรกในเดือนเมษายน 2023 ภายใต้ชื่อ Tongyi Qianwen โมเดลนี้มีพื้นฐานมาจาก LLM Llama ที่พัฒนาโดย Meta AI โดยมีการปรับเปลี่ยนต่างๆ และได้รับการเผยแพร่สู่สาธารณะในเดือนกันยายน 2023 หลังจากได้รับอนุมัติจากรัฐบาลจีน ในเดือนธันวาคม 2023 Alibaba ได้เปิดตัวโมเดล 72B และ 1.8B เป็นโอเพ่นซอร์ส ในขณะที่ Qwen 7B เปิดตัวเป็นโอเพ่นซอร์สในเดือนสิงหาคม ในเดือนมิถุนายน 2024 Alibaba ได้เปิดตัว Qwen 2 และในเดือนกันยายนได้เปิดตัวโมเดลบางรุ่นเป็นโอเพ่นซอร์ส ในขณะที่ยังคงรักษาโมเดลที่ทันสมัยที่สุดไว้เป็นกรรมสิทธิ์ Qwen 2 ใช้ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ ในเดือนพฤศจิกายน 2024 QwQ-32B-Preview ซึ่งเป็นโมเดลที่เน้นการให้เหตุผลคล้ายกับ o1 ของ OpenAI ได้รับการเผยแพร่ภายใต้ Apache 2.0 License แม้ว่าจะมีการเผยแพร่น้ำหนักเท่านั้น ไม่ใช่ชุดข้อมูลหรือวิธีการฝึกอบรม QwQ มีความยาวบริบท 32,000 โทเค็น และทำงานได้ดีกว่า o1 ในเกณฑ์มาตรฐานบางรายการ ในเดือนมกราคม 2025 Alibaba ได้เปิดตัว Qwen 2.5-Max ซึ่งเป็นโมเดลล่าสุดและทรงพลังที่สุดจนถึงปัจจุบัน

ความสามารถของ Qwen

Qwen มีความสามารถที่หลากหลาย เช่น:

• การสร้างข้อความ: Qwen สามารถสร้างข้อความที่เป็นธรรมชาติ สละสลวย และมีความหมาย เช่น บทความ บทกวี บทสนทนา สคริปต์วิดีโอ และเนื้อหาโฆษณา ตัวอย่างเช่น เมื่อได้รับคำสั่งให้ "แต่งนิทานสั้นเกี่ยวกับกระต่ายกับเต่า" Qwen สามารถสร้างนิทานที่มีโครงเรื่อง ตัวละคร และบทสนทนาที่สมบูรณ์แบบได้ [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud]

• การแปลภาษา: Qwen สามารถแปลภาษาได้อย่างแม่นยำ รองรับภาษาต่างๆ เช่น จีน อังกฤษ และภาษาอื่นๆ อีกมากมาย [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud] โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Qwen มีความสามารถในการแปลภาษาจีนเป็นภาษาอังกฤษ และภาษาอังกฤษเป็นภาษาจีนได้อย่างยอดเยี่ยม

• การตอบคำถาม: Qwen สามารถตอบคำถามได้อย่างถูกต้อง ครบถ้วน และตรงประเด็น แม้คำถามจะมีความซับซ้อน เช่น หากถาม Qwen ว่า "ใครคือผู้ประดิษฐ์หลอดไฟ" Qwen จะสามารถตอบได้อย่างถูกต้องว่า "โทมัส เอดิสัน" พร้อมทั้งให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับประวัติและผลงานของเอดิสันได้อีกด้วย [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud]

• การสรุปเนื้อหา: Qwen สามารถสรุปเนื้อหาจากบทความ เอกสาร หรือเว็บไซต์ ให้กระชับ เข้าใจง่าย และได้ใจความสำคัญ ตัวอย่างเช่น หากนำบทความวิชาการเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศมาให้ Qwen สรุป Qwen จะสามารถสรุปประเด็นสำคัญของบทความ เช่น สาเหตุ ผลกระทบ และแนวทางแก้ไขปัญหา ได้อย่างกระชับและชัดเจน [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud]

• การเขียนโค้ด: Qwen สามารถเขียนโค้ดโปรแกรมในภาษาต่างๆ เช่น Python, Java และ C++ [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud] ตัวอย่างเช่น หากต้องการเขียนโปรแกรม Python ง่ายๆ สำหรับคำนวณพื้นที่ของรูปสามเหลี่ยม สามารถสั่งให้ Qwen เขียนโค้ดให้ได้ และ Qwen จะสามารถสร้างโค้ดที่ถูกต้องและทำงานได้จริง

Qwen’s Performance

Qwen มีความสามารถในการประมวลผลภาษาที่โดดเด่น โดยเฉพาะอย่างยิ่งภาษาจีนและภาษาอังกฤษ จากการทดสอบประสิทธิภาพโดยใช้ชุดข้อมูลมาตรฐาน เช่น CLUE (Chinese Language Understanding Evaluation) และ GLUE (General Language Understanding Evaluation) พบว่า Qwen มีคะแนนสูงกว่า LLMs อื่นๆ ในหลายๆ ด้าน [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud] ตัวอย่างเช่น ในด้านการทำความเข้าใจการอ่านภาษาจีน Qwen มีคะแนนสูงกว่า ERNIE 3.0 Titan ซึ่งเป็น LLM ที่พัฒนาโดย Baidu

จุดเด่นของ Qwen

Qwen มีจุดเด่นที่น่าสนใจหลายประการ เช่น:

• ความสามารถในการประมวลผลภาษาจีน: Qwen ถูกพัฒนาโดย Alibaba ซึ่งเป็นบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำของจีน จึงมีความเชี่ยวชาญในการประมวลผลภาษาจีนเป็นอย่างดี [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud] Qwen ได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลภาษาจีนขนาดใหญ่ ทำให้สามารถเข้าใจ แปล และสร้างข้อความภาษาจีนได้อย่างเป็นธรรมชาติ และถูกต้องตามหลักไวยากรณ์

• ความแม่นยำ: Qwen ผ่านการฝึกฝนบนข้อมูลขนาดมหาศาล ทำให้มีความแม่นยำสูงในการประมวลผลภาษา [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud] ไม่ว่าจะเป็นการสร้างข้อความ การแปลภาษา หรือการตอบคำถาม Qwen สามารถให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง และน่าเชื่อถือได้

• ความเร็ว: Qwen ได้รับการออกแบบให้มีประสิทธิภาพสูง สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud] ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมาก สำหรับการใช้งานที่ต้องการความรวดเร็ว เช่น การแปลภาษาแบบเรียลไทม์ หรือการตอบคำถามลูกค้าในระบบแชทบอท

• ความยืดหยุ่น: Qwen สามารถปรับแต่งให้เหมาะสมกับงานต่างๆ ตามความต้องการของผู้ใช้งาน [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud] เช่น สามารถปรับแต่ง Qwen ให้มีความเชี่ยวชาญ ในด้านการแพทย์ เพื่อนำไปใช้ ในการวินิจฉัยโรค หรือ การตอบคำถามผู้ป่วย

Qwen เทียบกับ LLMs อื่นๆ

แม้ว่าในปัจจุบันจะมี LLMs หลายตัวที่ได้รับความนิยม แต่ Qwen ก็มีจุดเด่นที่แตกต่าง และน่าสนใจไม่แพ้กัน [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud] LLM แต่ละตัวมีจุดแข็งและจุดอ่อนต่างกันไป ขึ้นอยู่กับการออกแบบ ขนาดของโมเดล และข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน

คุณสมบัติ	Qwen	GPT-3	GPT-4o	GPT-o1	Deepseek R1
ผู้พัฒนา	Alibaba Cloud	OpenAI	OpenAI	OpenAI	Deepseek
ขนาด (จำนวนพารามิเตอร์)	7B, 14B	175B	ไม่เปิดเผย	ไม่เปิดเผย	67B
ความเชี่ยวชาญด้านภาษา	จีน, อังกฤษ	อังกฤษ	อังกฤษ	อังกฤษ	จีน, อังกฤษ
การเข้าถึง	ผ่าน Alibaba Cloud	ผ่าน OpenAI API	ผ่าน OpenAI API	ผ่าน OpenAI API	ไม่ทราบ

จากตารางข้างต้น จะเห็นได้ว่า Qwen มีขนาดเล็กกว่า GPT-3, GPT-4o, GPT-o1 และ LaMDA แต่ก็มีความสามารถในการประมวลผลภาษาที่เทียบเคียงได้ [อ้างอิงเอกสารภายใน Alibaba Cloud] นอกจากนี้ Qwen ยังมีความเชี่ยวชาญด้านภาษาจีน ซึ่งเป็นจุดเด่นที่ GPT-3, GPT-4o, GPT-o1 และ LaMDA ไม่มี ในขณะที่ Deepseek R1 ก็มีความสามารถในการประมวลผลภาษาจีนเช่นเดียวกัน

ค่าใช้จ่ายในการใช้งาน Qwen

Alibaba Cloud มีแพ็คเกจการใช้งาน Qwen ที่หลากหลาย ให้เลือกตามความต้องการ โดยมีราคาที่แข่งขันได้ เมื่อเทียบกับ LLMs อื่นๆ เช่น OpenAI และ Deepseek [อ้างอิงเว็บไซต์ Alibaba Cloud] ผู้ใช้งานสามารถเลือกแพ็คเกจที่เหมาะสมกับงบประมาณ และปริมาณการใช้งานของตนเองได้

โมเดล	ราคาต่อล้านโทเค็น (Input)	ราคาต่อล้านโทเค็น (Output)
Qwen 2.5	$0.38	$0.40
DeepSeek 2.5	$0.14	$0.28
GPT-4o	$5.0	$15.0
Claude 3.5 Sonnet	$3.0	$15.00

จากตารางข้างต้น จะเห็นได้ว่า Qwen 2.5 และ DeepSeek 2.5 มีราคาถูกกว่า GPT-4o และ Claude 3.5 Sonnet อย่างมาก นอกจากนี้ Qwen ยังมีประสิทธิภาพในการบีบอัดโทเค็นที่ดีกว่า ทำให้สามารถทำงานให้เสร็จสิ้นได้โดยใช้โทเค็นน้อยลงเมื่อเทียบกับ GPT-4 หรือ Claude

บทสรุป

Qwen เป็น LLMs ที่มีความสามารถสูง พัฒนาโดย Alibaba Cloud เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการใช้งานด้านภาษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งภาษาจีนและภาษาอังกฤษ Qwen มีจุดเด่น เช่น ความแม่นยำ ความเร็ว และความยืดหยุ่น นอกจากนี้ Qwen ยังมีราคาที่แข่งขันได้เมื่อเทียบกับ LLMs อื่นๆ ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้งาน ทั้งในประเทศจีน และทั่วโลก

Qwen มีศักยภาพในการนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การบริการลูกค้า การศึกษา การแพทย์ และการเงิน การพัฒนา LLMs เช่น Qwen เป็นก้าวสำคัญ ของวงการ AI ที่จะช่วยยกระดับ ประสิทธิภาพการทำงาน และสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ๆ ในอนาคต

ทดลองใช้ Qwen ได้ที่ https://chat.qwenlm.ai/

รายการอ้างอิง

1. Qwen - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Qwen

2. The Best Open-Source LLMs for Enterprise https://www.enterprisebot.ai/blog/the-best-open-source-llms-for-enterprise

3. Qwen 2.5 vs DeepSeek 2.5, Claude 3.5 Sonnet, and More https://blog.getbind.co/2024/10/16/qwen-2-5-overview-comparison-with-deepseek-claude-and-more/

4. Qwen/QVQ-72B-Preview: A Deep Dive into the State-of-the-Art LLM | by Sebastian Petrus https://sebastian-petrus.medium.com/qwen-qvq-72b-preview-a-deep-dive-into-the-state-of-the-art-llm-6cb25604e91d

DeepSeek: เทคโนโลยี AI สุดล้ำจากแดนมังกร

ภาพจาก AOL.com

สวัสดีครับผู้อ่านทุกท่าน กลับมาพบกันอีกครั้งใน ARTHIT’s Space Blog ปีใหม่ 2568 นี้ ผู้เขียนได้มีโอกาสสัมผัสกับเทคโนโลยี AI สุดล้ำจากแดนมังกร ที่เรียกว่า DeepSeek ต้องบอกเลยว่าแค่สัปดาห์แรกของปี ผู้เขียนก็รู้สึกตื่นเต้นกับ DeepSeek มากๆ เพราะจากรายงานผลการทดสอบ DeepSeek ทำผลงานได้อย่างยอดเยี่ยม แถมบางด้านยังดูจะเหนือกว่า ChatGPT และ Gemini เสียด้วยซ้ำ!

ที่สำคัญ DeepSeek ยังเป็น โอเพ่นซอร์ส ทำให้สามารถนำไปใช้งานได้ฟรี หรือเสียค่าใช้จ่ายน้อยกว่า AI เจ้าอื่นๆ ในท้องตลาดเยอะเลยครับ งานนี้บอกเลยว่า AI สัญชาติจีนมาแรงแซงทางโค้งจริงๆ!

เอาล่ะครับ เพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา เราไปทำความรู้จักกับ DeepSeek ให้มากขึ้นกันเลยดีกว่า

DeepSeek คืออะไร?

DeepSeek คือ แพลตฟอร์ม AI สัญชาติจีน ที่พัฒนา Large Language Model (LLM) หรือ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่มีความสามารถหลากหลาย ตั้งแต่การสร้างโค้ด แก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ ไปจนถึงการตอบคำถามเชิงลึก DeepSeek เปิดตัวครั้งแรกในเดือนธันวาคม 2024 ด้วยโมเดล DeepSeek-V3 และล่าสุดในเดือนมกราคม 2025 ได้เปิดตัว DeepSeek-R1 ซึ่งเป็นโมเดลที่เน้นความสามารถด้านการใช้เหตุผล 1 2

DeepSeek โดดเด่นอย่างไร?

DeepSeek มีจุดเด่นที่น่าสนใจหลายประการ ดังนี้

• ประสิทธิภาพสูง: DeepSeek-Coder-Base-33B โมเดลสำหรับการเขียนโค้ด มีประสิทธิภาพสูงกว่าโมเดลโอเพ่นซอร์สอื่นๆ อย่างเห็นได้ชัด โดยมีคะแนนนำ CodeLlama-34B ถึง 7.9% ใน HumanEval Python, 9.3% ใน HumanEval Multilingual, 10.8% ใน MBPP และ 5.9% ใน DS-1000 3

• ใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ: DeepSeek ใช้ Mixture-of-Experts (MoE) architecture ซึ่งจะเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียงบางส่วนสำหรับแต่ละงาน ทำให้ลดต้นทุนการประมวลผลลงได้อย่างมาก 1 4

• รองรับ Context ยาวๆ: DeepSeek รองรับ Context ได้ยาวถึง 128K tokens ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้ เหมาะสำหรับงานที่ต้องใช้ข้อมูลเชิงลึก เช่น การเขียนโค้ด หรือการวิเคราะห์ข้อมูล 4 5

• ราคาเข้าถึงได้: DeepSeek มีราคา API ที่ถูกกว่าคู่แข่งมาก เช่น DeepSeek-R1 มีราคาเพียง $0.55 ต่อล้าน input tokens และ $2.19 ต่อล้าน output tokens ในขณะที่ OpenAI API มีราคา $15 และ $60 ตามลำดับ 1

• โอเพ่นซอร์ส: DeepSeek เป็นโอเพ่นซอร์ส ทำให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีและงานวิจัยได้ ช่วยส่งเสริมความร่วมมือและนวัตกรรมในชุมชน AI 6

เทคนิคเบื้องหลัง DeepSeek

DeepSeek ใช้เทคนิคที่น่าสนใจหลายอย่างในการพัฒนาโมเดล AI เช่น

• Reinforcement Learning (RL): DeepSeek ใช้ RL ในการฝึกฝนโมเดล ทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก และพัฒนาตัวเองผ่านรางวัลจากอัลกอริทึม 1

• Multi-Head Latent Attention (MLA): DeepSeek-V3 ใช้ MLA เพื่อเพิ่มความสามารถในการประมวลผลข้อมูล โดยการระบุความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน และจัดการกับข้อมูลหลายด้านพร้อมกัน 1

• Distillation: DeepSeek ใช้เทคนิค distillation เพื่อถ่ายทอดความรู้และความสามารถจากโมเดลขนาดใหญ่ไปยังโมเดลขนาดเล็ก ทำให้ AI ที่ทรงพลังสามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้น 1

เจาะลึก Mixture of Experts (MoE)

Mixture of Experts (MoE) คือสถาปัตยกรรมแบบหนึ่งที่ใช้ในการพัฒนาโมเดล AI โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Large Language Model (LLM) 10 MoE จะแบ่งโมเดลขนาดใหญ่ออกเป็นโมเดลย่อยๆ ที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เรียกว่า "Expert" 11 เมื่อได้รับคำสั่ง โมเดลจะเลือก Expert ที่เหมาะสมที่สุดมาประมวลผล ทำให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรมากเกินไป 4

ข้อดีของ MoE:

• ประหยัดทรัพยากร: DeepSeek ใช้ MoE ในการเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียงบางส่วนสำหรับแต่ละงาน ทำให้ลดต้นทุนการประมวลผลลงได้อย่างมาก 4

• เพิ่มความแม่นยำ: DeepSeek สามารถจัดการกับข้อมูลที่หลากหลายด้วยความแม่นยำที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละงาน 4

• ปรับขนาดได้ง่าย: MoE ช่วยให้ DeepSeek สามารถปรับขนาดได้ง่าย โดยการเพิ่ม Expert ใหม่ๆ เข้าไปในระบบโดยไม่ต้องฝึกฝนโมเดลใหม่ทั้งหมด 10

• เพิ่มความเร็วในการประมวลผล: เนื่องจาก DeepSeek เปิดใช้งานเฉพาะ Expert ที่จำเป็น ทำให้สามารถประมวลผลได้รวดเร็วขึ้น 10

DeepSeek ใช้งานอะไรได้บ้าง?

DeepSeek มีความสามารถหลากหลาย สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในหลายด้าน เช่น

• การพัฒนาซอฟต์แวร์: DeepSeek ช่วยนักพัฒนาในการเขียนโค้ด ตรวจสอบโค้ด และแก้ไขข้อผิดพลาด 4 3

• การดำเนินธุรกิจ: DeepSeek ช่วยปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ และวิเคราะห์ข้อมูล 4

• การศึกษา: DeepSeek ช่วยในการเรียนรู้แบบเฉพาะบุคคล และให้คำติชม 4

• การวิจัย: DeepSeek ช่วยนักวิจัยในการค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ 7

ข้อจำกัดของ DeepSeek

แม้ DeepSeek จะมีข้อดีมากมาย แต่ก็ยังมีข้อจำกัดบางประการ เช่น

• ข้อจำกัดด้านภาษา: DeepSeek-R1 ยังมีข้อจำกัดในการประมวลผลภาษาอื่นๆ นอกเหนือจากภาษาอังกฤษและภาษาจีน 8

• ข้อจำกัดด้านการใช้งานฟรี: แพลตฟอร์มแชทของ DeepSeek มีข้อจำกัดในการใช้งานฟรี โดยจำกัดจำนวนข้อความสูงสุด 50 ข้อความต่อวันในโหมด "Deep Think" 9 8

บทสรุป

DeepSeek เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่น่าจับตามอง ด้วยความสามารถที่หลากหลาย ประสิทธิภาพสูง และราคาที่เข้าถึงได้ DeepSeek มีศักยภาพในการพัฒนาไปอีกมากในอนาคต และคาดว่าจะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตของเรา ผู้เขียนหวังว่า Blog นี้จะเป็นประโยชน์สำหรับผู้อ่านที่สนใจเทคโนโลยี AI นะครับ

แหล่งข้อมูลที่อ้างอิง

1. All About DeepSeek - The Chinese AI Startup Challenging The US Big Tech - Forbes  https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2025/01/26/all-about-deepseekthe-chinese-ai-startup-challenging-the-us-big-tech/

2. DeepSeek and the Strategic Limits of U.S. Sanctions - The Wire China  https://www.thewirechina.com/2025/01/26/deepseek-and-the-strategic-limits-of-u-s-sanctions/

3. DeepSeek Coder  https://deepseekcoder.github.io/

4. DeepSeek: Everything you need to know about this new LLM in one place - Daily.dev  https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place

5. DeepSeek Review: Features, Pros, Cons, & Alternatives - 10Web  https://10web.io/ai-tools/deepseek/

6. DeepSeek-R1: The Open-Source AI Changing the Game in Technology - Medium  https://medium.com/@soaltinuc/deepseek-r1-the-open-source-ai-changing-the-game-in-technology-15132b99b9d7

7. How DeepSeek AI Helped Me Create Maps Effortlessly - YouTube  https://www.youtube.com/watch?v=b_adtnYAwow

8. DeepSeek-R1: Features, o1 Comparison, Distilled Models & More | DataCamp  https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1

9. Reddit  https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1i9jre5/the_browser_version_of_deepseek_r1_allows_for/

10. DeepSeek-V3: Efficient and Scalable AI with Mixture-of-Experts | by My Social - Medium  https://medium.com/aimonks/deepseek-v3-efficient-and-scalable-ai-with-mixture-of-experts-8bd945b5ea3f

11. DeepSeek-V3 — Advances in MoE Load Balancing and Multi-Token Prediction Training  https://medium.com/yugen-ai-technology-blog/deepseek-v3-advances-in-moe-load-balancing-and-multi-token-prediction-training-f6d68c59749c