การเปรียบเทียบโมเดล AI กว่า 100 โมเดลจากผู้ให้บริการรายใหญ่ได้จุดประกายการถกเถียงอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับข้อเสนอคุณค่าที่แท้จริงของโมเดลภาษาระดับพรีเมียม กระดานอันดับประเมินโมเดลต่างๆ ในด้านความฉลาด ความเร็ว เวลาแฝง ราคา และขนาดหน้าต่างบริบท เผยให้เห็นผู้ชนะที่ไม่คาดคิดในหมวดราคาต่อประสิทธิภาพ
ผู้นำด้านความฉลาดมาพร้อมราคาพรีเมียม
การจัดอันดับด้านความฉลาดแสดงให้เห็น Grok 4 และ o3-pro ของ OpenAI นำหน้า ตามมาด้วย Gemini 2.5 Pro ของ Google และ o3 อย่างใกล้ชิด อย่างไรก็ตาม การอพยพของชุมชนเผยให้เห็นความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความคุ้มค่าในแง่ต้นทุนที่แท้จริงของโมเดลระดับท็อปเหล่านี้ นักพัฒนาหลายคนค้นพบว่าโมเดลพรีเมียมอย่าง Claude Opus 4 แม้จะมีพลังสำหรับงานเขียนโค้ด แต่สามารถเผาผลาญโทเค็นได้ในอัตราที่น่าตกใจ
นักพัฒนาคนหนึ่งแบ่งปันประสบการณ์การใช้ Claude Opus 4 สำหรับการเขียนโค้ดเป็นเวลา 5 ชั่วโมง ใช้โทเค็นอินพุตกว่า 3.6 ล้านโทเค็นและสร้างโทเค็นเอาต์พุต 92,000 โทเค็น ส่งผลให้เกิดค่าใช้จ่ายประมาณ 61.59 ดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งแปลเป็นประมาณ 12 ดอลลาร์สหรัฐต่อชั่วโมง หรือ 2.6 เซ็นต์ต่อบรรทัดโค้ดที่เสร็จสิ้น
โมเดลปัญญาประดิษฐ์ชั้นนำ:
- Grok 4 (ระดับความฉลาดสูงสุด)
- o3-pro (ระดับความฉลาดสูงสุด)
- Gemini 2.5 Pro
- o3
แชมป์ด้านความเร็วและประสิทธิภาพโผล่มา
โมเดลของ Google ครองหมวดความเร็ว โดย Gemini 2.5 Flash-Lite (Reasoning) ทำความเร็วได้ 635 โทเค็นต่อวินาที ทำให้เป็นโมเดลที่เร็วที่สุดในการทดสอบ สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการเวลาแฝงต่ำ Aya Expanse 8B ส่งผลตอบกลับในเวลาเพียง 0.14 วินาที ซึ่งเร็วกว่าคู่แข่งอย่างมีนัยสำคัญ
ภูมิทัศน์ด้านราคาแสดงให้เห็นความแตกต่างอย่างมาก โดยตัวเลือกที่เป็นมิตรกับงบประมาณอย่าง Gemma 3 4B และ Gemma 3n E4B มีราคาเพียง 0.03 ดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเค็น ความแตกต่างที่ชัดเจนนี้กับโมเดลพรีเมียมทำให้นักพัฒนาตั้งคำถามว่าการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพนั้นคุ้มค่ากับความแตกต่างของต้นทุนหรือไม่
แชมเปียนด้านความเร็ว:
- ความเร็วในการประมวลผล: Gemini 2.5 Flash-Lite (Reasoning) - 635 โทเค็นต่อวินาที
- เวลาแฝงต่ำที่สุด: Aya Expanse 8B - 0.14 วินาที
- โมเดลราคาถูกที่สุด: Gemma 3 4B และ Gemma 3n E4B - $0.03 USD ต่อโทเค็นหนึ่งล้านตัว
ชุมชนเปลี่ยนไปสู่ทางเลือกที่เน้นคุณค่า
การอภิปรายเผยให้เห็นแนวโน้มที่น่าสังเกตในหมู่นักพัฒนาที่พิจารณาทบทวนการเลือกโมเดลของตนตามอัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพ บางคนเปลี่ยนจากตัวเลือกที่มีชื่อเสียงอย่าง GPT-4.1 mini ไปสู่ทางเลือกที่ประหยัดกว่าอย่าง Grok 3 mini ซึ่งรายงานว่ามีอันดับสูงกว่าโมเดล GPT ที่เทียบเท่าในขณะที่เสนอคุณค่าที่ดีกว่า
ฉันตกใจที่ผู้คนลงทะเบียนเพื่อจ่ายค่าธรรมเนียมเหล่านี้เพื่อสร้างแอป CRUD ฉันรู้สึกถึงความแตกแยกอย่างสมบูรณ์ในอาชีพระหว่างคนที่ใช้สิ่งนี้และคนที่ไม่ใช้
การถกเถียงของชุมชนเน้นย้ำถึงความแตกแยกที่เพิ่มขึ้นระหว่างนักพัฒนาที่เต็มใจจ่ายราคาพรีเมียมสำหรับความช่วยเหลือจาก AI และผู้ที่แสวงหาโซลูชันที่คุ้มค่ากว่า คุณสมบัติขั้นสูงอย่าง flex processing ของ OpenAI สามารถลดต้นทุนได้ประมาณ 50% แต่แม้จะมีการปรับให้เหมาะสมเหล่านี้ ค่าใช้จ่ายก็ยังสะสมได้อย่างรวดเร็วสำหรับงานพัฒนาที่เข้มข้น
ตัวอย่างต้นทุนในโลกจริง:
- เขียนโค้ด 5 ชั่วโมงด้วย Claude Opus 4
- Input: 3,644,200 tokens
- Output: 92,349 tokens
- ต้นทุนรวม: ~$61.59 USD
- ต้นทุนต่อชั่วโมง: ~$12.31 USD
- ต้นทุนต่อบรรทัดโค้ดที่เสร็จสมบูรณ์: ~2.6 เซ็นต์
ความน่าเชื่อถือของเบนช์มาร์กถูกตรวจสอบ
แม้ว่ากระดานอันดับจะใช้เบนช์มาร์กที่ได้รับการยอมรับรวมถึง MMLU-Pro, GPQA Diamond และ LiveCodeBench แต่สมาชิกชุมชนได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับความแม่นยำของเบนช์มาร์ก คำถามเคมีและชีววิทยาบางข้อในเบนช์มาร์ก Humanity's Last Exam ถูกระบุว่าไม่ถูกต้องหรือทำให้เข้าใจผิด ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของการจัดอันดับด้านความฉลาด
ผู้นำด้านหน้าต่างบริบทรวมถึง Llama 4 Scout ที่มีความจุ 10 ล้านโทเค็นที่น่าประทับใจ และ MiniMax-Text-01 ที่มี 4 ล้านโทเค็น เสนอข้อได้เปรียบที่สำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเก็บรักษาบริบทที่กว้างขวาง
ขณะที่ภูมิทัศน์โมเดล AI ยังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว นักพัฒนาให้ความสำคัญกับเมตริกที่ใช้งานได้จริงอย่างต้นทุนต่อการทำงานให้เสร็จสิ้นมากกว่าคะแนนประสิทธิภาพดิบ ซึ่งบ่งบอกถึงความเป็นผู้ใหญ่ในวิธีที่ชุมชนประเมินและนำเครื่องมือที่ทรงพลังเหล่านี้มาใช้
อ้างอิง: LLM Leaderboard - Comparison of over 100 AI models from OpenAI, Google, DeepSeek & others