ทำไมต้องเปรียบเทียบ AI Model?

ต้นปี 2569 เป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ที่ Leaderboard แตกเป็นหลายสาย — ไม่มี Model ตัวเดียวครองแชมป์ทุก Benchmark อีกต่อไป คำถาม "ตัวไหนดีที่สุด?" จึงไม่มีคำตอบเดียว ต้องถามว่า "ดีที่สุดสำหรับงานอะไร?"

ปัจจัยสำคัญที่ต้องพิจารณา:

• ประสิทธิภาพ (Performance) — แต่ละ Model ครองแชมป์คนละ Benchmark
• ราคา (Cost) — ค่า API แตกต่างกันมากถึง 100 เท่า ($0.20 vs $25 per MTok)
• Context Window — ตั้งแต่ 128K ไปจนถึง 10 ล้าน tokens (Llama 4 Scout)
• ความเป็นส่วนตัว (Privacy) — Closed-Source ส่งข้อมูลไป Cloud / Open Source Host เองได้
• ภาษาไทย — Typhoon 2 และ OpenThaiGPT R1 ยกระดับภาษาไทยขึ้นอีกขั้น
• Agentic Capability — ความสามารถในการทำงานแบบ Agent (ใช้เครื่องมือ, วางแผน, ทำงานหลายขั้นตอน)

Closed-Source Models (ผ่าน API)

โมเดลกลุ่มนี้ ไม่เปิดเผย Weight ต้องใช้งานผ่าน API ของผู้พัฒนาเท่านั้น ข้อดีคือประสิทธิภาพสูงสุดในตลาด ไม่ต้องจัดการ Infrastructure เอง แต่ข้อเสียคือข้อมูลถูกส่งไปประมวลผลบน Cloud ของผู้ให้บริการ

GPT-5.2 (OpenAI)

OpenAI ปล่อย GPT-5.2 เมื่อธันวาคม 2568 ตามด้วย GPT-5.3-Codex ในกุมภาพันธ์ 2569 — เป็น Flagship Model ที่มี 3 โหมด: Instant (เร็ว), Thinking (วิเคราะห์ลึก) และ Pro (งานหนัก)

• Context Window: 400K tokens (Thinking mode: 196K)
• จุดเด่น: Multimodal ดีที่สุดในตลาด, ARC-AGI-1 ทะลุ 90% เป็นตัวแรก, Ecosystem ใหญ่ที่สุด (Plugin, GPTs, Codex), Long-Context เข้าใจเอกสาร 256K+ tokens ได้แม่นยำ
• จุดด้อย: Context Window น้อยกว่า Gemini และ Llama 4, Coding ยังตามหลัง Claude Opus ใน SWE-bench
• ราคา API: $1.75 / $14 per MTok (input/output)
• เหมาะกับ: งาน Multimodal, องค์กรที่ใช้ Ecosystem ของ OpenAI, งานที่ต้องการ Thinking Mode

Claude Opus 4.6 / Claude Sonnet 4.6 (Anthropic)

Anthropic ปล่อย Claude Opus 4.6 เมื่อ 5 กุมภาพันธ์ 2569 ตามด้วย Sonnet 4.6 อีก 12 วันหลังจากนั้น — เน้น Coding, Agentic Workflow และ AI Safety ที่ดีที่สุดในตลาด

• Context Window: 200K tokens (1M beta), Output สูงสุด 128K tokens
• จุดเด่น: Coding เก่งที่สุด (SWE-bench 74.4%), Adaptive Thinking ปรับระดับการคิดอัตโนมัติ, Agent Teams ทำงานแบบทีม, Context Compaction ย่อบทสนทนายาวอัตโนมัติ, Fast Mode เร็วขึ้น 2.5x
• จุดด้อย: ไม่สร้างภาพ/วิดีโอ, ราคาสูงกว่า GPT-5.2 เล็กน้อย, 1M context ยังเป็น Beta
• ราคา API: $5 / $25 per MTok (Opus), $1 / $5 per MTok (Sonnet)
• เหมาะกับ: งาน Coding ระดับสูง, Agentic Workflow, วิเคราะห์เอกสารยาว, องค์กรที่ต้องการ AI Safety

Gemini 3 Pro / Gemini 3 Flash (Google)

Google DeepMind ปล่อย Gemini 3 Pro เมื่อกลางกุมภาพันธ์ 2569 พร้อม Gemini 3 Flash ที่เป็น Default ใน Gemini App — ทั้งสองรุ่นรองรับ Thinking Mode แบบปรับระดับได้

• Context Window: 1M tokens (Pro), 200K tokens (Flash)
• จุดเด่น: Context Window 1M tokens, Multimodal ชั้นนำ (ข้อความ, เสียง, ภาพ, วิดีโอ, PDF, Code), Thinking Level ปรับ low/high, เชื่อมกับ Google Ecosystem ทั้ง Search/Workspace/Cloud, Flash ราคาถูกมาก
• จุดด้อย: Coding ไม่แข็งเท่า Claude Opus, Deep Think variant จำกัดเฉพาะ AI Ultra subscribers
• ราคา API: ปานกลาง (Pro), ถูกมาก (Flash)
• เหมาะกับ: งานที่ต้องประมวลผลข้อมูลมหาศาล, องค์กรที่ใช้ Google Workspace, งาน Multimodal

Grok 3 (xAI)

xAI ก่อตั้งโดย Elon Musk เปิดตัว Grok 3 พร้อม API ที่มี Built-in Tools — Web Search, X Search, Code Execution และ Document Search ในตัว

• Context Window: 131K tokens (Grok 3), 2M tokens (Grok 4.1 Fast)
• จุดเด่น: Built-in Web Search + X/Twitter Search ใน API, Real-Time Data, ราคา API ถูกมาก (Grok 4.1 Fast: $0.20/$0.50), Free Credits $25 สำหรับผู้ใช้ใหม่
• จุดด้อย: ประสิทธิภาพโดยรวมยังตามหลัง GPT-5.2 และ Claude Opus, ภาษาไทยปานกลาง
• ราคา API: $3 / $15 per MTok (Grok 3)
• เหมาะกับ: งานที่ต้องการข้อมูล Real-Time, Social Media Analysis, Budget จำกัด (Grok 4.1 Fast)

Open-Source Models (ฟรี / Self-Host ได้)

ปี 2569 เป็นยุคทองของ Open-Source AI — โมเดลเปิดหลายตัว แข่งได้กับ Closed-Source แล้ว โดยเฉพาะ Llama 4 และ DeepSeek ข้อดีคือ ข้อมูลไม่ต้องออกจากองค์กร ปรับแต่ง (Fine-Tune) ได้ตามต้องการ

Llama 4 Maverick / Llama 4 Scout (Meta)

Meta เปิดตัว Llama 4 เป็น Open-Weight Model แบบ Mixture of Experts (MoE) ที่มี 2 รุ่น — Scout สำหรับ Context ยาวมาก และ Maverick สำหรับประสิทธิภาพสูง ทั้งคู่เป็น Natively Multimodal ตั้งแต่ออกแบบ

• Scout: 109B total (17B active), 16 experts, Context 10M tokens (ยาวที่สุดในโลก), รันได้บน H100 ตัวเดียว (Int4)
• Maverick: 400B total (17B active), 128 experts, Context 1M tokens, ประสิทธิภาพสูงกว่า Scout
• จุดเด่น: Natively Multimodal, Context ยาวที่สุดในตลาด, MoE ทำให้ใช้ GPU น้อยกว่าที่คิด, Community ใหญ่มาก, Train บน 40 ล้านล้าน tokens
• จุดด้อย: ภาษาไทยปานกลาง, Maverick ต้องใช้ H100 host เต็ม
• เหมาะกับ: องค์กรที่ต้องการ Host AI เอง, งาน Context ยาวมาก, งาน Multimodal แบบ Open-Source

DeepSeek V3.1 / DeepSeek R1 (DeepSeek)

DeepSeek สตาร์ทอัพจากจีนที่เขย่าวงการด้วย DeepSeek R1 — โมเดลที่เน้น Reasoning ผ่าน Reinforcement Learning ตามด้วย V3.1 ที่รวมความแข็งแกร่งของ V3 + R1 เข้าด้วยกัน

• สถาปัตยกรรม: 671B total (37B active), MoE + Multi-head Latent Attention (MLA)
• Context Window: 128K tokens
• จุดเด่น: Reasoning ชั้นนำ (Chain-of-Thought ยาวมาก), ราคา API ถูกมาก, Open-Weight, Train บน 14.8 ล้านล้าน tokens, ประสิทธิภาพเทียบเคียง GPT-4o
• จุดด้อย: ภาษาไทยพอใช้, Context Window สั้นกว่าคู่แข่ง, ต้องใช้ GPU หลายตัวสำหรับ Self-Host
• เหมาะกับ: งาน Reasoning/วิเคราะห์, งานที่ต้องการ Open-Source + ประสิทธิภาพสูง, Budget จำกัด

Mistral Large 3 (Mistral AI)

Mistral AI สตาร์ทอัพจากฝรั่งเศสเปิดตัว Mistral Large 3 — MoE Model ตัวแรกของ Mistral นับจาก Mixtral ดั้งเดิม Train บน NVIDIA H200 จำนวน 3,000 ตัว ออกภายใต้ Apache 2.0 License

• จุดเด่น: Apache 2.0 License (เสรีเต็มที่), Multilingual ดีที่สุดใน Open-Source, MoE ประหยัด GPU, มีรุ่น Codestral สำหรับ Coding (Context 256K)
• จุดด้อย: ภาษาไทยปานกลาง, Community เล็กกว่า Llama
• เหมาะกับ: องค์กรที่ต้องการ License เสรี, งาน Multilingual, สตาร์ทอัพที่ Budget จำกัด

Qwen 3.5 (Alibaba)

Alibaba ปล่อย Qwen 3.5 เมื่อ 17 กุมภาพันธ์ 2569 — MoE Model ขนาด 397B (17B active) ที่รองรับ 201 ภาษา (เพิ่มจาก 82 ภาษาใน Qwen 3)

• สถาปัตยกรรม: 397B total (17B active), MoE
• Context Window: 256K (base), 1M (Plus/hosted)
• จุดเด่น: 201 ภาษา, Coding ดีเยี่ยม, MoE ประหยัด GPU, รองรับ Agentic Workflow, มีรุ่น Plus ที่ Context 1M
• จุดด้อย: ภาษาไทยปานกลาง-ดี (ดีกว่า Llama แต่สู้ Typhoon ไม่ได้), License บางรุ่นมีเงื่อนไข
• เหมาะกับ: งาน Multilingual, Coding, Agentic AI, องค์กรที่รองรับหลายภาษาเอเชีย

Typhoon 2 / Typhoon 2.1 (SCB 10X)

SCB 10X เปิดตัว Typhoon 2 โมเดลภาษาไทยที่ได้รับความนิยมสูงสุด — ตามด้วย Typhoon 2.1 Gemma ที่ Fine-Tune จาก Google Gemma 3 12B รองรับ Multimodal (ข้อความ, เสียง, ภาพ, OCR, Text-to-Speech)

• Context Window: 128K tokens (เพิ่มจาก 8K ใน Typhoon 1)
• จุดเด่น: ภาษาไทยดีที่สุดใน Open-Source, Multimodal (Text + Audio + Image + OCR + TTS), เข้าใจบริบทไทย (วัฒนธรรม, สำนวน, ราชการ), พัฒนาโดยคนไทย, มี Typhoon Isan สำหรับภาษาอีสาน
• จุดด้อย: ประสิทธิภาพภาษาอังกฤษสู้ Llama 4/Qwen 3.5 ไม่ได้, Community เล็กกว่า, Coding ไม่เด่น
• เหมาะกับ: Chatbot ภาษาไทย, วิเคราะห์เอกสารราชการ, Customer Service, งานภาครัฐไทย

OpenThaiGPT R1 (AIEAT)

OpenThaiGPT พัฒนาโดยสมาคม AIEAT ปล่อย OpenThaiGPT R1 32B — โมเดล Reasoning ภาษาไทยที่ แม้มีขนาดแค่ 32B แต่ทำคะแนนดีกว่า DeepSeek R1 70B และ Typhoon R1 70B

• จุดเด่น: Reasoning ภาษาไทยดีเยี่ยม, ขนาดเล็ก (32B) แต่ประสิทธิภาพสูง, Open Source 100%, OpenThaiEval 78.70 (SOTA), Fine-Tune จาก Qwen 2.5
• จุดด้อย: ขนาดเล็กกว่าจึงจำกัดในงาน General-Purpose, Community เล็ก, ภาษาอังกฤษสู้ Llama ไม่ได้
• เหมาะกับ: งาน Reasoning ภาษาไทย, วิเคราะห์ข้อสอบ/เอกสารไทย, R&D ด้าน Thai NLP

ตารางเปรียบเทียบ AI Model (ก.พ. 2569)

สรุปทุกโมเดลในตารางเดียว เพื่อให้เห็นภาพรวมและเปรียบเทียบได้ง่าย:

เลือก AI Model อย่างไร — Decision Framework

แทนที่จะเลือกโมเดล "ที่ดีที่สุด" ให้เลือกโมเดล "ที่เหมาะที่สุด" กับสถานการณ์ของคุณ:

1. ต้องการความเป็นส่วนตัวสูงสุด

หากข้อมูลขององค์กรเป็นความลับสุดยอด ไม่ต้องการส่งข้อมูลออกนอกองค์กรเลย:

2. ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด

หากต้องการคุณภาพคำตอบดีที่สุด ไม่ว่าจะเป็น Coding, วิเคราะห์, หรือสร้างเนื้อหา:

3. Budget จำกัด

หากต้องการลดค่าใช้จ่ายให้น้อยที่สุดแต่ยังได้คุณภาพที่ยอมรับได้:

4. ภาษาไทยเป็นหลัก

หากงานส่วนใหญ่ใช้ภาษาไทย เช่น Chatbot, Customer Service, วิเคราะห์เอกสารไทย:

5. ต้องประมวลผลข้อมูลมหาศาล

หากต้องใส่ข้อมูลจำนวนมาก เช่น หนังสือทั้งเล่ม, Codebase ทั้งโปรเจค, ข้อมูลหลายร้อยหน้า:

6. ต้องการ Agentic Workflow

หากต้องการให้ AI ทำงานแบบ Agent — ใช้เครื่องมือ, วางแผน, ทำงานหลายขั้นตอนอัตโนมัติ:

Benchmark ที่ควรรู้ — วัดกันอย่างไร?

เวลาเปรียบเทียบ AI Model จะมี Benchmark มาตรฐานที่ใช้วัดผล — ควรรู้ว่าแต่ละตัววัดอะไร:

Benchmark	วัดอะไร	สำคัญสำหรับ
MMLU	ความรู้ทั่วไป 57 หมวดวิชา (Massive Multitask Language Understanding)	วัดความฉลาดรอบด้าน
HumanEval	ความสามารถในการเขียนโค้ด (Python) ให้ถูกต้อง	นักพัฒนา / Coding
HellaSwag	ความเข้าใจบริบทและ Common Sense Reasoning	งานเขียน / สรุปเนื้อหา
MATH / GSM8K	ความสามารถในการแก้โจทย์คณิตศาสตร์	งานคำนวณ / วิเคราะห์
Thai Exam (เช่น ThaiExam, WangchanBenchmark)	ความเข้าใจภาษาไทย วัฒนธรรมไทย ข้อสอบไทย	องค์กรไทย / งานภาษาไทย
MT-Bench / Chatbot Arena	คุณภาพการสนทนา วัดโดยมนุษย์ (Human Eval)	Chatbot / Customer Service

Saeree ERP กับ AI — แผนพัฒนาในอนาคต

ปัจจุบัน Saeree ERP ยังไม่มีฟีเจอร์ AI ในตัวระบบ แต่ทีมพัฒนากำลังศึกษาและวางแผนการนำ AI มาเสริมประสิทธิภาพในอนาคต เช่น:

• AI ช่วยวิเคราะห์แนวโน้มยอดขายและพยากรณ์ Demand
• AI ช่วยตรวจสอบความผิดปกติในรายการบัญชี (Anomaly Detection)
• AI ช่วยแนะนำจุดสั่งซื้อสินค้าใหม่ (Reorder Point)
• AI Chatbot สำหรับ Help Desk ภายในระบบ

อย่างไรก็ตาม องค์กรสามารถใช้ AI Model ที่กล่าวมาข้างต้น ร่วมกับ Saeree ERP ได้อยู่แล้ว เช่น ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลที่ Export จากระบบ ERP ใช้ AI ช่วยร่างเอกสาร หรือใช้ Typhoon 2 / OpenThaiGPT R1 สร้าง Chatbot ภาษาไทยสำหรับลูกค้า

สรุป — ก.พ. 2569 ยุคที่ไม่มี Model เดียวครองแชมป์

กุมภาพันธ์ 2569 เป็นจุดเปลี่ยนของวงการ AI — Leaderboard แตกเป็นหลายสาย ไม่มี Model ตัวเดียวที่ชนะทุก Benchmark อีกต่อไป กุญแจสำคัญคือ เข้าใจความต้องการของตัวเอง แล้วเลือกโมเดลที่ตอบโจทย์ได้ดีที่สุด

• ต้องการ Coding + Agentic → Claude Opus 4.6
• ต้องการ Multimodal + รอบด้าน → GPT-5.2
• ต้องการ ภาษาไทย → Typhoon 2 (Open Source) / Claude Opus 4.6 (Closed-Source)
• ต้องการ Reasoning ไทย → OpenThaiGPT R1
• ต้องการ ความเป็นส่วนตัว + Self-Host → Llama 4 Scout หรือ Typhoon 2
• ต้องการ ราคาถูก → Gemini 3 Flash / Grok 4.1 Fast / DeepSeek
• ต้องการ Context ยาวมาก → Llama 4 Scout (10M) / Gemini 3 Pro (1M)
• ต้องการ Multilingual 201 ภาษา → Qwen 3.5

ในยุคที่ AI Model ออกมาใหม่เกือบทุกสัปดาห์ สิ่งที่สำคัญที่สุดไม่ใช่การเลือกตัวที่ "ดีที่สุด" แต่คือการเลือกตัวที่ "เหมาะที่สุด" กับงาน งบ และข้อจำกัดขององค์กรคุณ — ลองใช้จริง วัดผลจริง แล้วค่อยตัดสินใจ

- ทีมพัฒนา Saeree ERP

หากองค์กรของคุณต้องการคำปรึกษาเรื่องการนำ AI มาใช้ร่วมกับระบบ ERP หรือสนใจระบบ Saeree ERP สามารถนัดหมาย Demo หรือติดต่อทีมที่ปรึกษาเพื่อพูดคุยเพิ่มเติม