- 20
- กรกฎาคม
Kimi คือแชตบอตและตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จาก Moonshot AI บริษัทสตาร์ตอัป AI สัญชาติจีนในกรุงปักกิ่ง จุดเด่นคือรุ่นเรือธง Kimi K2 และ Kimi K2 Thinking เป็นโมเดลแบบ โอเพนเวท (open-weight) ที่เปิดให้ดาวน์โหลดน้ำหนักโมเดลไปรันเองได้ และถูกจัดว่าเป็นหนึ่งในโมเดลโอเพนเวทที่ทรงพลังที่สุดในปี 2569 บทความนี้อธิบายว่า Kimi คืออะไร เก่งจริงแค่ไหนเมื่อดูตัวเลขจากผู้พัฒนาเทียบกับการทดสอบอิสระ และที่สำคัญที่สุดสำหรับธุรกิจไทยคือ "ข้อมูลของคุณจะไปอยู่ที่ไหน" เมื่อเลือกใช้โมเดลนี้
สรุปบรรทัดเดียว: Kimi คือโมเดล AI โอเพนเวทจาก Moonshot AI ของจีน ที่เก่งจริงในระดับ "ดีที่สุดของจีน ณ วันเปิดตัว" แต่ยังตามหลังโมเดลชั้นนำของสหรัฐฯ อยู่บ้าง (ตามผลทดสอบอิสระของ NIST) คำถามที่สำคัญกว่า "โมเดลไหนฉลาดสุด" สำหรับธุรกิจไทยคือ "ข้อมูลเราไปอยู่ที่ไหน และเราย้ายไปใช้โมเดลอื่นได้ง่ายแค่ไหน"
Kimi และ Moonshot AI คือใคร
Moonshot AI (月之暗面 แปลว่า "ด้านมืดของดวงจันทร์" — ชื่อที่อ้างอิงอัลบั้ม The Dark Side of the Moon ของวง Pink Floyd) ก่อตั้งเมื่อเดือนมีนาคม 2566 โดยหยาง จื้อหลิน (Yang Zhilin) อดีตนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยชิงหวาที่เคยทำงานกับ Meta และ Google ร่วมกับผู้ร่วมก่อตั้งอีกสองคนคือ โจว ซินหยู และ อู๋ อวี้ซิน สำนักงานใหญ่อยู่ที่กรุงปักกิ่ง แชตบอต Kimi เปิดตัวครั้งแรกในเดือนตุลาคม 2566 และกลายเป็นหนึ่งในบริษัทกลุ่ม "เสือ AI" (AI Tigers) ของจีนอย่างรวดเร็ว
ผู้ลงทุนหลักคือ Alibaba ซึ่งเป็นแกนนำรอบระดมทุนราว 1,000 ล้านดอลลาร์เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2567 (มีรายงานว่าลงราว 800 ล้านดอลลาร์ คิดเป็นสัดส่วนราว 36%) ตามด้วย Tencent, Gaorong Capital และ IDG Capital ในรอบหลัง ๆ ในช่วงกลางปี 2569 มีรายงานว่า Moonshot กำลังระดมทุนราว 2,000 ล้านดอลลาร์ที่ระดับมูลค่ากิจการซึ่งรายงานไว้หลากหลายมากตั้งแต่ราว 20,000 ล้านถึง 31,500 ล้านดอลลาร์ (บางกระแสพูดถึงสูงสุด 50,000 ล้าน) เพื่อเตรียมเข้าตลาดหลักทรัพย์ฮ่องกงในช่วงครึ่งหลังปี 2569 ถึงต้นปี 2570 ส่วนรายได้ต่อปี (ARR) มีรายงานราว 200 ล้านดอลลาร์เมื่อเดือนเมษายน 2569 และภายหลังถูกอ้างถึงราว 300 ล้าน ตัวเลขเหล่านี้ขัดกันเองและยังไม่ใช่ข้อมูลที่สรุปเป็นทางการ ควรอ่านในฐานะ "มีรายงานว่า" ไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่ยืนยันแล้ว
ไล่สายพันธุ์โมเดล Kimi: จากแชตบอตสู่ K2 Thinking
สิ่งที่ทำให้ Kimi เป็นที่จับตาไม่ใช่แค่แชตบอต แต่คือจังหวะการปล่อยโมเดลที่เร็วมากและการเปิดน้ำหนักโมเดลออกสู่สาธารณะ ตารางด้านล่างสรุปพัฒนาการหลัก โดยบทความนี้จะยึด K2 และ K2 Thinking เป็นแกนเพราะมีเอกสารและการทดสอบรองรับชัดเจนที่สุด
| รุ่น / วันที่ | คุณสมบัติเด่น | หมายเหตุ |
|---|---|---|
| Kimi (แชตบอต) ต.ค. 2566 | บริบทยาว 128K โทเคน (~200,000 อักษรจีน) ภายหลังขยายเพิ่ม | จุดขายแรกคือการอ่านเอกสารยาวมากในครั้งเดียว |
| Kimi K1.5 20 ม.ค. 2568 | โมเดลด้านการให้เหตุผล | Moonshot เคลมเองว่าเทียบเท่า OpenAI o1 ด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด (เป็นคำกล่าวอ้างของผู้พัฒนา) |
| Kimi K2 ก.ค. 2568 | 1 ล้านล้านพารามิเตอร์รวม / 32B active แบบ Mixture-of-Experts, บริบท 256K (รุ่น 0905, 9 ก.ย. 2568) | โอเพนเวท ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ที่ปรับแก้ — หนึ่งในโมเดลโอเพนเวทที่ใหญ่ที่สุด |
| Kimi K2 Thinking 6 พ.ย. 2568 | ฐาน 1T/32B MoE เดียวกัน แต่เป็นโมเดล "คิดเป็นขั้นตอน", เรียกใช้เครื่องมือต่อเนื่อง 200–300 ครั้ง, เปิดเผยร่องรอยการให้เหตุผลผ่าน API, มี INT4 quantisation | รุ่นที่บทความนี้อ้างอิงตัวเลขเป็นหลัก |
| K2.5 / K2.6 / K3 2569 | K2.5 (ม.ค. 2569) เพิ่มการมองเห็น, K2.6 เน้นการเขียนโค้ด, K3 (ก.ค. 2569) มีรายงานว่าราว 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ | การพัฒนายังดำเนินต่อเนื่องอย่างรวดเร็ว แต่ตัวเลขเบนช์มาร์กของรุ่นใหม่เหล่านี้ส่วนใหญ่มาจากแหล่งการตลาด ควรรับฟังด้วยความระวัง |
จุดที่ Kimi ออกแบบมาให้เก่งคือ การรับบริบทยาว การใช้เครื่องมือแบบเอเจนต์ (agentic tool use) การเขียนซอฟต์แวร์ และ (สำหรับ K2 Thinking) การให้เหตุผลทีละขั้น จุดนี้ทำให้มันถูกเปรียบเทียบกับโมเดลจีนอีกตัวที่ดังก่อนหน้าอย่าง DeepSeek อยู่บ่อยครั้ง
เก่งแค่ไหน — ต้องแยก "ตัวเลขผู้พัฒนา" ออกจาก "การทดสอบอิสระ"
นี่คือหัวใจของบทความ เวลาอ่านข่าวโมเดล AI สิ่งที่พลาดกันบ่อยที่สุดคือการเอาตัวเลขที่ผู้พัฒนารายงานเองมาใช้ราวกับเป็นข้อเท็จจริงกลาง ทั้งที่มันคือตัวเลขที่เจ้าของโมเดลวัดในสภาพแวดล้อมที่ตัวเองเลือก ด้านล่างเราแยกให้เห็นสองชุดชัด ๆ ชุดแรกคือตัวเลขที่ Moonshot รายงานเองสำหรับ Kimi K2 Thinking (จากบล็อกทางการ kimi.com)
| เบนช์มาร์ก (ตัวเลขที่ Moonshot รายงานเอง) | คะแนน Kimi K2 Thinking |
|---|---|
| SWE-Bench Verified (แก้บั๊กซอฟต์แวร์จริง) | 71.3% |
| LiveCodeBench v6 (เขียนโค้ด) | 83.1% |
| Humanity's Last Exam (ใช้เครื่องมือ) | 44.9% |
| GPQA-Diamond (คำถามระดับปริญญาเอก) | 84.5% |
| AIME 2025 (คณิต โจทย์แข่งขัน ใช้ Python) | 99.1% |
| BrowseComp (ค้นข้อมูลบนเว็บ) | 60.2% |
ตัวเลขเหล่านี้ดูน่าประทับใจมาก แต่ห้ามเชื่อว่าเป็นค่ากลางที่เป็นกลาง เพราะเป็นค่าที่ผู้พัฒนาเป็นผู้วัดและเลือกวิธีวัดเอง คำถามที่ถูกต้องคือ "เมื่อหน่วยงานอิสระวัดใหม่ ได้เท่าไหร่" คำตอบอยู่ในการทดสอบของ CAISI (Center for AI Standards and Innovation) ภายใต้ NIST หน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ที่เผยแพร่ผลเมื่อ 12 ธันวาคม 2568
| การทดสอบอิสระ NIST/CAISI | Kimi K2 Thinking | GPT-5 | Claude Opus 4 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified (Moonshot เคลมเอง 71.3%) | 56.2 | 63.0 | 66.7 |
| CVE-Bench (ความปลอดภัยไซเบอร์) | 50.5 | 65.6 | 66.7 |
| Math SMT 2025 | 93.1 | 91.8 | — |
| OTIS-AIME 2025 | 84.3 | 91.9 | — |
ข้อสรุปของ NIST ตรงไปตรงมา ณ วันเปิดตัว Kimi K2 Thinking เป็น "โมเดล AI ที่เก่งที่สุดจากผู้พัฒนาในจีน" แต่ "ยังตามหลังโมเดลชั้นนำของสหรัฐฯ" และในด้านไซเบอร์กับคณิตศาสตร์เป็นเพียง "การพัฒนาที่ดีขึ้นเล็กน้อยจาก DeepSeek V3.1" จุดที่ต้องเน้นคือ ช่องว่าง 71.3% (ผู้พัฒนาเคลม) เทียบกับ 56.2% (NIST วัด) บนงานเดียวกัน — นี่คือตัวอย่างรูปธรรมว่าทำไมเบนช์มาร์กของผู้ขายไม่เท่ากับผลงานบนภาระงานจริงของคุณ ส่วนการเทียบกับ Qwen นั้น ณ ตอนนี้ยังไม่มีการเทียบตรงที่ยืนยันได้ชัดเจน จึงไม่ควรสรุปแทน (อ่านภาพรวมการจัดอันดับได้ที่ เปรียบเทียบ AI Model ล่าสุด 2569)
ระวังตัวเลขสองตัวนี้: (1) มีการอ้างกันกว้างขวาง (เช่นจาก CNBC) ว่า Kimi K2 Thinking ฝึกด้วยต้นทุนเพียง ~4.6 ล้านดอลลาร์ แต่ทีมวิจัยของ Moonshot เองระบุว่านี่ "ไม่ใช่ตัวเลขทางการ" จึงห้ามนำไปอ้างเป็นข้อเท็จจริง (2) กระแส "DeepSeek moment" ของ Kimi มีจริง แต่หลายนักวิเคราะห์มองว่าผลสะเทือนต่อสาธารณะเบากว่ากรณี DeepSeek R1 มาก โดยรวมแล้วเมื่อเจอตัวเลขเบนช์มาร์กสวย ๆ จากผู้พัฒนา ให้ถามเสมอว่า "ใครเป็นคนวัด และวัดในเงื่อนไขอะไร"
อีกมิติที่การทดสอบอิสระจับได้และมักไม่ปรากฏในเบนช์มาร์กการตลาดคือการเซ็นเซอร์ NIST พบว่า Kimi มีแนวโน้มตอบให้สอดคล้องกับจุดยืนของทางการจีนราว 26% เมื่อถามเป็นภาษาจีน (จัดว่า "ถูกเซ็นเซอร์สูง") แต่ลดลงเหลือราว 7% เมื่อถามเป็นภาษาอังกฤษ ประเด็นนี้อาจไม่กระทบงานบัญชีหรือคลังสินค้าโดยตรง แต่สำคัญมากถ้าคุณจะใช้โมเดลสรุปข่าว วิเคราะห์นโยบาย หรือเนื้อหาที่อ่อนไหวเชิงภูมิรัฐศาสตร์
โอเพนเวท: จุดแข็งที่แท้จริงของ Kimi
สิ่งที่ทำให้ Kimi น่าสนใจสำหรับองค์กรไม่ใช่คะแนนเบนช์มาร์ก แต่คือความเป็นโอเพนเวท Moonshot ปล่อยน้ำหนักโมเดล (moonshotai/Kimi-K2-Instruct และ Kimi-K2-Thinking) บน Hugging Face และโค้ดบน GitHub ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ที่ปรับแก้ หมายความว่าคุณสามารถดาวน์โหลดไปรันบนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเองได้ ซึ่งเป็นประเด็นสำคัญมากด้านธรรมาภิบาลข้อมูล (แนวคิดเดียวกับที่เราอธิบายไว้ในเรื่อง การ self-host โมเดลจีน และ ความปลอดภัยของการรันโมเดลเอง)
ข้อดีของโอเพนเวท: เมื่อคุณรันน้ำหนักโมเดลในสภาพแวดล้อมของตัวเอง (on-premise หรือคลาวด์ที่คุณควบคุม) ข้อมูล prompt ของคุณไม่ต้องออกจากองค์กร ไม่ถูกส่งไปเซิร์ฟเวอร์ในต่างประเทศ และไม่ถูกนำไปฝึกโมเดลของผู้ให้บริการ นี่คือความแตกต่างชั้นพื้นฐานระหว่าง "ใช้ API ที่โฮสต์โดยผู้พัฒนา" กับ "รันน้ำหนักเอง" และเป็นเหตุผลว่าทำไมโมเดลโอเพนเวทจึงเป็นทางเลือกที่จริงจังสำหรับองค์กรที่ให้ความสำคัญกับ โอเพนซอร์ส vs โมเดลเชิงพาณิชย์
อย่างไรก็ตาม การรันโมเดลขนาด 1 ล้านล้านพารามิเตอร์เองไม่ใช่เรื่องง่ายหรือถูก ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูงและทีมที่มีความรู้ องค์กรส่วนใหญ่จึงเลือกใช้ผ่าน API ที่โฮสต์ไว้ ซึ่งพาเรากลับมาที่คำถามเรื่องข้อมูล ราคา API ของ K2 (รุ่น 0711) มีรายงาน (จากแหล่งรวบรวมราคา ซึ่งเปลี่ยนแปลงเร็ว) อยู่ที่ราว 0.55 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนขาเข้า และ 2.20 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนขาออก ส่วนรุ่นใหม่กว่าจะแพงขึ้น ตัวเลขนี้เป็นเพียงภาพประกอบ ณ ช่วงเวลาหนึ่งเท่านั้น
สิ่งที่ธุรกิจไทยต้องพิจารณา: ข้อมูลไปอยู่ที่ไหน
เมื่อใช้ API ที่โฮสต์โดย Moonshot คำสั่ง (prompt) และข้อมูลที่คุณส่งเข้าไปจะถูกประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์ในจีน ตามนโยบายความเป็นส่วนตัวของบริการ ข้อมูลอาจถูกโอนหรือจัดเก็บบนเซิร์ฟเวอร์นอกประเทศของคุณโดยไม่ได้ระบุประเทศชัดเจน และเนื้อหาของผู้ใช้อาจถูกนำไปใช้ฝึกหรือปรับปรุงโมเดลของผู้ให้บริการ (ข้อความนี้อ้างอิงตามนโยบายของผู้ให้บริการ) สำหรับองค์กรไทยที่อยู่ภายใต้ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) การส่งข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าหรือพนักงานออกไปประมวลผลข้ามพรมแดนเป็นเรื่องที่ต้องมีฐานทางกฎหมายรองรับ และต้องตอบได้ว่าข้อมูลถูกใช้ทำอะไรบ้าง (เกี่ยวโยงกับ สิทธิของเจ้าของข้อมูลในการเข้าถึง)
ข้อควรระวังด้านธรรมาภิบาลข้อมูล: (1) ที่ตั้งข้อมูล — การใช้ API ที่โฮสต์หมายถึง prompt ถูกประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์ในจีน (2) การนำไปฝึกโมเดล — นโยบายระบุว่าเนื้อหาผู้ใช้อาจถูกใช้ปรับปรุงโมเดล (3) กฎหมายข่าวกรองแห่งชาติของจีน (มาตรา 7) เปิดช่องให้รัฐขอเข้าถึงข้อมูลจากบริษัทจีนได้ — นี่เป็นข้อความกลาง ๆ ตามตัวบทกฎหมาย ส่วนการตีความว่าเป็น "ความเสี่ยง" มากน้อยแค่ไหนเป็นมุมมองของนักวิเคราะห์ ไม่ใช่ข้อเท็จจริงตายตัว หลักการนี้ใช้กับโมเดลที่โฮสต์ในจีนทุกเจ้า ไม่ใช่เฉพาะ Kimi (อ่านต่อเรื่อง ความเสี่ยง AI จากจีน)
ย้ำให้ชัดว่าบทความนี้ไม่ได้บอกว่า Kimi "ไม่ปลอดภัย" หรือ "ห้ามใช้" Kimi เป็นตัวเลือกโอเพนเวทที่ดีจริง และถ้าคุณ self-host น้ำหนักโมเดลในสภาพแวดล้อมของตัวเอง ประเด็นที่ตั้งข้อมูลและการนำไปฝึกก็หมดไปเป็นส่วนใหญ่ ประเด็นคือ คำถามที่ถูกต้องสำหรับธุรกิจไม่ใช่ "โมเดลไหนฉลาดสุด" แต่คือ "ข้อมูลเราไปอยู่ที่ไหน และเราถอดย้ายไปใช้โมเดลอื่นได้ง่ายแค่ไหน" ตารางด้านล่างสรุปคำถามที่ควรตั้งก่อนตัดสินใจ
| คำถามที่ธุรกิจไทยควรถาม | ทำไมถึงสำคัญ |
|---|---|
| ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลส่วนบุคคลหรือความลับทางธุรกิจหรือไม่ | ถ้าใช่ การส่งออกไปประมวลผลข้ามพรมแดนต้องมีฐานตาม PDPA และควรพิจารณา self-host |
| เราใช้แบบ API ที่โฮสต์ หรือ self-host น้ำหนักโมเดล | ตัดสินว่าข้อมูลออกจากองค์กรหรือไม่ — เป็นเส้นแบ่งด้านธรรมาภิบาลที่ใหญ่ที่สุด |
| ถ้าวันหนึ่งต้องเปลี่ยนโมเดล เราย้ายได้ง่ายแค่ไหน | วัดระดับ vendor lock-in — ข้อมูลที่มีโครงสร้างดีย้ายไปเสียบโมเดลใหม่ได้เสมอ |
| เราวัดผลบนภาระงานจริงของเราเองหรือยัง | เบนช์มาร์กผู้ขาย ≠ ผลงานจริง — ควรทดสอบกับข้อมูลและงานของคุณเอง |
ระบบ ERP เข้ามาเกี่ยวตรงไหน (แบบตรงไปตรงมา)
โมเดล AI เปลี่ยนเจ้าผู้นำได้ทุกไม่กี่เดือน วันนี้อาจเป็น Kimi พรุ่งนี้อาจเป็น Claude, Gemini หรือโมเดลจีนตัวใหม่ (ดูจังหวะการแข่งขันได้ที่ สงครามโมเดล AI 2569) การเดิมพันว่า "โมเดลไหนจะชนะ" จึงเป็นการเดิมพันที่ผันผวน แต่สิ่งที่ไม่ผันผวนและให้ผลตอบแทนไม่ว่าโมเดลไหนจะชนะคือ ข้อมูลการดำเนินงานที่สะอาดและมีโครงสร้างของคุณเอง นี่คือจุดที่ระบบหลังบ้านอย่าง ERP เข้ามาเกี่ยว ไม่ใช่เพราะ ERP เป็น AI แต่เพราะ ERP คือชั้นที่ทำให้ข้อมูลของคุณ "สะอาด เป็นระเบียบ และเป็นของคุณ"
Saeree ERP เก็บข้อมูลการดำเนินงานหลัก ทั้งบัญชี พัสดุ คู่ค้า และงบประมาณ ไว้บนฐานข้อมูล PostgreSQL ชุดเดียว พร้อมร่องรอยการตรวจสอบ (audit trail) ข้อมูลชุดนี้เป็นสินทรัพย์ที่ถอดย้ายได้และเป็นของคุณ ไม่ผูกกับค่าย AI เจ้าใดเจ้าหนึ่ง เมื่อถึงเวลาต่อยอดด้วย AI คุณจะมีข้อมูลที่พร้อมเสียบต่อกับโมเดลที่เหมาะสมที่สุด ณ ตอนนั้น ไม่ว่าจะเป็น Kimi ที่รัน self-host, โมเดลเชิงพาณิชย์ หรืออื่น ๆ นี่คือการป้องกันความเสี่ยงทั้งเรื่อง vendor lock-in และเรื่องที่ตั้งข้อมูลไปพร้อมกัน
พูดกันตรง ๆ เรื่องขอบเขต: Saeree ERP ไม่ได้อ้างว่าเป็นเครื่องมือ AI และไม่ได้ผนวก Kimi หรือโมเดลใดไว้ในตัวระบบ ผู้ช่วย AI ในระบบยังอยู่ระหว่างการพัฒนา (ช่วงฝึกสอน) ยังไม่ใช่ฟีเจอร์ที่ใช้งานได้แล้ว สิ่งที่ ERP ทำได้วันนี้และสำคัญที่สุดคือ การทำให้ข้อมูลของคุณพร้อม เพื่อให้คุณเลือกใช้โมเดล AI รุ่นไหนก็ได้อย่างมีอำนาจต่อรอง ไม่ต้องรีบผูกตัวเองไว้กับเจ้าใดเจ้าหนึ่ง
"คำถามที่สำคัญสำหรับธุรกิจไม่ใช่ 'โมเดล AI ตัวไหนฉลาดที่สุด' เพราะคำตอบเปลี่ยนได้ทุกไม่กี่เดือน คำถามที่แท้จริงคือ 'ข้อมูลของเราไปอยู่ที่ไหน และเราถอดย้ายไปใช้โมเดลอื่นได้ง่ายแค่ไหน' — เพราะโมเดลเปลี่ยนได้ แต่ข้อมูลที่สะอาดของคุณอยู่กับคุณเสมอ"
- ทีมงาน Saeree ERP
แหล่งอ้างอิง
- NIST / CAISI — CAISI Evaluation of Kimi K2 Thinking (การทดสอบอิสระ, 12 ธ.ค. 2568)
- Moonshot AI — บล็อกทางการ Kimi K2 Thinking (ตัวเลขเบนช์มาร์กที่ผู้พัฒนารายงานเอง)
- Hugging Face — moonshotai/Kimi-K2-Thinking (น้ำหนักโมเดลโอเพนเวท + สัญญาอนุญาต)
- Wikipedia — Moonshot AI (ประวัติบริษัท ผู้ก่อตั้ง และการระดมทุน)
- Wikipedia — Kimi (chatbot) (พัฒนาการของแชตบอตและโมเดล)
- Interconnects (Nathan Lambert) — 5 Thoughts on Kimi K2 Thinking (บทวิเคราะห์อิสระ)
ตรวจสอบข้อมูลล่าสุดเมื่อ 20 กรกฎาคม 2569
สนใจระบบ ERP สำหรับองค์กรของคุณ?
ไม่ว่าโมเดล AI ตัวไหนจะเป็นผู้นำ ข้อมูลที่สะอาดและรวมไว้ที่เดียวคือรากฐานที่ให้ผลตอบแทนเสมอ ปรึกษาทีมงาน Grand Linux Solution เรื่องการรวมข้อมูลการดำเนินงานให้พร้อมสำหรับยุค AI — ฟรี ไม่มีค่าใช้จ่าย
ขอ Demo ฟรีโทร 02-347-7730 | sale@grandlinux.com
