10 โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ดีที่สุด ( LLMs ) ในปี 2568

OpenAI

OpenAI เป็นบริษัทที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT และ GPT ซีรีส์ ทีมส่วนใหญ่สร้างด้วย LLMs ในปัจจุบันไม่ว่าจะใช้โมเดลของพวกเขาโดยตรงหรือแข่งขันกับพวกเขา 

OpenAI ดำเนินการทั้งในรูปแบบห้องปฏิบัติการวิจัยและแพลตฟอร์มเชิงพาณิชย์ โดยเสนอโมเดลต่างๆ ผ่าน API และการบูรณาการผลิตภัณฑ์

OpenAI มุ่งเน้นการสร้างแบบจำลอง GPT chatbo อเนกประสงค์ที่มีขีดความสามารถที่กว้างขวาง เช่น GPT -4o ยังคงมีอิทธิพลต่อภูมิทัศน์ปัจจุบันทั้งในด้าน AI เชิงพาณิชย์และด้านนักพัฒนา

Anthropic

Anthropic เป็นบริษัท AI ที่มีสำนักงานใหญ่อยู่ในเมืองซานฟรานซิสโก ก่อตั้งในปี 2021 โดยกลุ่มอดีต OpenAI นักวิจัย รวมถึงพี่น้อง ดาริโอ และดาเนียลา อโมเดอิ

ทีมงานมุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจำลองภาษาที่ปลอดภัย ควบคุมได้ ตีความได้ และเชื่อถือได้ในการสนทนาที่ยาวนาน

ครอบครัว Claude ของพวกเขามีชื่อเสียงในเรื่องการปฏิบัติตามคำแนะนำอย่างเข้มงวดและการจดจำบริบท ซึ่งเป็นคุณค่าที่แสดงออกมาอย่างชัดเจนในวิธีที่นางแบบจัดการกับคำเตือนที่ละเอียดอ่อนและการสนทนาหลายประเด็น

กูเกิล ดีพมายด์

DeepMind คือแผนกวิจัยปัญญาประดิษฐ์ของ Google ซึ่งเดิมมีชื่อเสียงจากการพัฒนาเกมและการเรียนรู้แบบเสริมแรง

ปัจจุบันเป็นทีมงานที่อยู่เบื้องหลังโมเดลตระกูล Gemini ซึ่งเป็นพลังขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์ AI จำนวนมากของ Google

โมเดล Gemini ถูกสร้างขึ้นสำหรับการใช้เหตุผลหลายโหมดและงานบริบทระยะยาว และรวมเข้ากับระบบนิเวศน์ เช่น การค้นหา YouTube ไดรฟ์ และ Android แล้ว

เมต้า

Meta เป็นบริษัทที่อยู่เบื้องหลังโมเดล LLaMA ซึ่งเป็นรุ่นที่มีน้ำหนักเบาที่สุดรุ่นหนึ่ง LLMs มีจำหน่ายแล้ววันนี้.

แม้ว่าการเข้าถึงจะมีการจำกัดภายใต้ใบอนุญาต แต่โมเดลต่างๆ ก็สามารถดาวน์โหลดได้อย่างเต็มรูปแบบและมักใช้สำหรับการใช้งานแบบส่วนตัวและการทดลอง

จุดเน้นของ Meta อยู่ที่การเปิดตัวโมเดลที่มีความสามารถซึ่งชุมชนที่กว้างขึ้นสามารถปรับแต่ง โฮสต์ หรือสร้างลงในระบบได้โดยไม่ต้องพึ่งพา API ภายนอก

ดีพซีค

DeepSeek เป็นบริษัท AI ที่มีฐานอยู่ในประเทศจีนซึ่งได้รับความสนใจอย่างรวดเร็วจากการเปิดตัวโมเดลน้ำหนักเปิดที่มีการแข่งขันสูง โดยเน้นที่การใช้เหตุผลและการดึงข้อมูล

โมเดลเหล่านี้ได้รับความนิยมในหมู่นักพัฒนาที่มองหาความโปร่งใสและการควบคุมเกี่ยวกับวิธีการสร้างและใช้งานระบบของพวกเขา

เอไอ

xAI เป็นบริษัท AI ที่มีตำแหน่งเป็นกลุ่มวิจัยและพัฒนาอิสระซึ่งทำงานอย่างใกล้ชิดกับ X (เดิมคือ Twitter)

โมเดล Grok ถูกรวมเข้าไว้ในผลิตภัณฑ์ X และมีเป้าหมายเพื่อผสานความสามารถในการสนทนากับการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์

มิสทรัล

Mistral คือบริษัทสตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีฐานอยู่ในปารีส ซึ่งเป็นที่รู้จักจากการเปิดตัวโมเดลน้ำหนักเปิดประสิทธิภาพสูง  

งานของพวกเขามุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพและการเข้าถึง โดยมักใช้โมเดลในการปรับใช้ในพื้นที่หรือที่มีความหน่วงต่ำ

1.GPT4o ภาษาไทย

แท็ก: AI เชิงสนทนา, เสียงแบบเรียลไทม์, อินพุตแบบหลายโหมด, แหล่งข้อมูลปิด

GPT -4o คือ OpenAI รุ่นเรือธงล่าสุดของ เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2024 และถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญในวิธีการ LLMs จัดการการโต้ตอบแบบเรียลไทม์หลายโหมด

สามารถรับข้อความ ไฟล์ รูปภาพ และเสียงเป็นอินพุต และตอบสนองในรูปแบบใดๆ ก็ได้เหล่านี้

ฉันได้ใช้ ความเข้าใจภาษาที่กว้างขวางของ GPT -4o เพื่อฝึกฝนภาษาฝรั่งเศสเมื่อเร็ว ๆ นี้ และมันก็ยากที่จะเอาชนะได้

การตอบสนองด้วยเสียงจะเกิดขึ้นแทบจะทันที (ประมาณ 320 มิลลิวินาที) และยังสะท้อนโทนและอารมณ์ในลักษณะที่ให้ความรู้สึกเป็นมนุษย์อย่างน่าประหลาดใจ

แม้ว่าจะเป็นหนึ่งในแชทบอทที่ได้รับการใช้มากที่สุดบนอินเทอร์เน็ต แต่ยังเป็นแชทบอทที่องค์กรต่างๆ ชื่นชอบมากที่สุดด้วย เนื่องจากมีคุณลักษณะและเครื่องมือเพิ่มเติมที่มากับ OpenAI ระบบนิเวศ 

2. คล็อด 4 โซเน็ต

แท็ก: AI เชิงสนทนา, หน่วยความจำบริบทระยะยาว, พร้อมสำหรับองค์กร, แหล่งข้อมูลปิด

คล็อด ซอนเนต์ 4 คือ Anthropic โมเดล AI เชิงสนทนา ใหม่ล่าสุด เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม พ.ศ. 2568

ได้รับการออกแบบมาสำหรับการสนทนาตามธรรมชาติที่ให้ความรู้สึกไตร่ตรองโดยไม่เสียสละความเร็ว และทำได้ดีเป็นพิเศษในการตั้งค่าแชทขององค์กร

มันช่วยรองรับบริบทได้ดีในการแลกเปลี่ยนข้อมูลระยะยาว ปฏิบัติตามคำแนะนำได้อย่างน่าเชื่อถือ และปรับตัวได้อย่างรวดเร็วตามการเปลี่ยนแปลงของหัวข้อหรือจุดประสงค์ของผู้ใช้

เมื่อเทียบกับเวอร์ชันก่อนหน้าเช่น Claude 3.7 Sonnet 4 ให้คำตอบที่ตรงจุดมากขึ้นและควบคุมความละเอียดได้เข้มงวดยิ่งขึ้น โดยไม่สูญเสียความสอดคล้อง

3. กร็อก 3 (xAI)

แท็ก: AI เชิงสนทนา, การรับรู้แบบเรียลไทม์, อารมณ์ขัน, แหล่งข้อมูลปิด

Grok 3 ให้ความรู้สึกเหมือนคนออนไลน์มานานเกินไป เนื่องจากเชื่อมต่อกับ X จึงไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อกับ API อินเทอร์เน็ตเพื่อติดตามข่าวสาร

LLM อารมณ์ขันมักจะเป็นเรื่องเศร้า แต่อย่างน้อย Grok ก็รู้ว่ามันกำลังเล่าเรื่องตลก บางครั้งมันก็เข้าท่า บางครั้งมันก็วนเวียนไปมา ไม่ ว่าจะด้วยวิธีใดก็ตาม มันก็ยังคงพูดต่อไป

ทำงานได้ดีที่สุดในพื้นที่ที่มีเสียงดังและตอบสนองเร็ว สถานที่ต่างๆ เช่น การแชทแบบกลุ่มที่ล่มสลายในระหว่างการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ หรือบ็อทของสื่อที่คอยวิพากษ์วิจารณ์พาดหัวข่าวแบบเรียลไทม์

บางครั้งคุณอาจเห็น Grok หรือฝาแฝดที่แสนวุ่นวายของมันอย่าง " Gork " แอบซ่อนอยู่ในเธรด X เพื่อช่วยใครบางคนยืนยันว่าโลกกลมหรือไม่ ดังนั้นโปรดคอยสังเกต

4. OpenAI โอ3

แท็ก: การใช้เหตุผล LLM , ห่วงโซ่แห่งความคิด, พร้อมสำหรับตัวแทน, แหล่งปิด

OpenAI o3 เป็นโมเดลที่เน้นการใช้เหตุผลซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้การคิดอย่างมีโครงสร้าง

โดดเด่นในด้านต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และการแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ โดยใช้เทคนิคลำดับความคิดที่สืบทอดมาจาก OpenAI o1 เพื่อแบ่งปัญหาออกเป็นขั้นตอนที่จัดการได้

OpenAI ใช้ แนวทางที่รอบคอบ ในการวางแผนการดำเนินการให้ดีขึ้น โดยแบบจำลองจะตรวจสอบการตัดสินใจของตนเองกับแนวทางด้านความปลอดภัยก่อนดำเนินการต่อไป

จากสิ่งที่เราได้เห็น OpenAI มีแนวโน้มที่จะผสานส่วนที่ดีที่สุดของทั้งสองเข้าด้วยกันด้วยการผสมผสานสมองของ o3 กับความยืดหยุ่นของ 4o เข้าใน GPT -5

5. คล็อด 4 โอปุส

แท็ก: การใช้เหตุผล LLM หน่วยความจำบริบทยาว พร้อมสำหรับองค์กร ซอร์สปิด

Claude 4 Opus คือ Anthropic รุ่นเรือธงของ Sonnet แม้ว่าจะช้ากว่าและมีราคาแพงกว่าอย่างเห็นได้ชัด

การเป็นนางแบบที่ใหญ่ที่สุด Anthropic ได้รับการฝึกอบรมมาจนถึงตอนนี้ โมเดลสามารถมุ่งเน้นที่อินพุตที่ยาว และยึดตามตรรกะเบื้องหลังแต่ละขั้นตอนได้

ใช้งานได้ดีกับวัสดุที่มีความหนาแน่น คุณสามารถให้รายงานฉบับสมบูรณ์หรือเอกสารกระบวนการแก่มันได้ และมันจะอธิบายรายละเอียดพร้อมบริบทและการอ้างอิง

นั่นถือเป็นเรื่องใหญ่สำหรับทีมองค์กรที่สร้างระบบ AI ที่สามารถใช้เหตุผลได้ในพื้นที่ทำงานขนาดใหญ่

6. เจมินี่ 2.5 โปร

แท็ก: การใช้เหตุผล LLM งานในบริบทระยะยาว ความสามารถในการวางแผน แหล่งข้อมูลปิด

Gemini 2.5 Pro ถือเป็นรุ่นที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของ DeepMind — หากคุณใช้งานในสถานที่ที่ถูกต้อง

ภายใน AI Studio ที่มีการเปิดใช้งาน Deep Research ตอบสนองด้วยชุดเหตุผลเต็มรูปแบบและสรุปการตัดสินใจด้วยตรรกะที่ชัดเจน

การใช้เหตุผลนี้ทำให้มีข้อได้เปรียบในเวิร์กโฟลว์แบบหลายขั้นตอนและระบบตัวแทน

Gemini 2.5 Pro จะแสดงประสิทธิภาพได้ดีที่สุดเมื่อมีพื้นที่ให้คิดและมีเครื่องมือให้ดึงมาใช้ ซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับทีมที่สร้างแอปพลิเคชันที่เน้นตรรกะและมีเหตุผลซึ่งต้องการโครงสร้างเพื่อการขยายขนาด

7. ดีพซีค R1

แท็ก: การใช้เหตุผล LLM , บริบทยาว, เน้นการวิจัย, โอเพนซอร์ส

DeepSeek R1 ร่วงลงมาพร้อมกับน้ำหนักแบบเปิด และทำผลงานได้ดีกว่า Claude และ o1 ในเกณฑ์มาตรฐานการใช้เหตุผลหลัก ทำให้เกิดความตื่นตระหนกอย่างรุนแรงในหลายทีมที่กำลังเร่งพัฒนาเพื่อเปิดตัวแบบปิด

ความได้เปรียบมาจากสถาปัตยกรรม R1 มุ่งเน้นไปที่โครงสร้างโดยเน้นที่การจัดการโทเค็นที่สะอาด และความรู้สึกที่ชัดเจนว่าควรให้ความสำคัญกับการสนทนาอย่างไรเมื่อการสนทนายาวนานขึ้น

หากคุณกำลังสร้างตัวแทนที่ต้องใช้ตรรกะในการลงจอดและขั้นตอนในการยึด R1 จะทำให้คุณสามารถรันประสิทธิภาพระดับพื้นฐานได้อย่างง่ายดายตามเงื่อนไขของคุณเอง และฮาร์ดแวร์เป็นโมเดลโอเพ่นซอร์สเพียงโมเดลเดียวในบรรดาโมเดลการใช้เหตุผลทั้งหมด

8. เจมม่า 3 (4B)

แท็ก: น้ำหนักเบา LLM การใช้งานบนอุปกรณ์ โอเพนซอร์ส

Gemma 3 (4B) มาจากสายผลิตภัณฑ์ Gemma ขนาดใหญ่กว่าของ Google โดยตัดพารามิเตอร์เหลือสี่พันล้านตัวเพื่อให้ทำงานบนฮาร์ดแวร์ขนาดเล็กโดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับระบบคลาวด์

มันยังคงความมีวินัยในการปฏิบัติตามคำสั่งของรุ่นหลักแต่ยังตอบสนองด้วยความเร็วที่คุณต้องการสำหรับตัวแทนมือถือหรือวิดเจ็ตแชทแบบออฟไลน์

วางไว้ในเวิร์กโฟลว์ภายในเครื่องแล้วมันจะเริ่มทำงานอย่างรวดเร็วและมีเสถียรภาพภายใต้ขีดจำกัดหน่วยความจำที่เข้มงวด

9. มิสทรัล สมอล 3.1

แท็ก: น้ำหนักเบา LLM การใช้งานบนอุปกรณ์ โอเพนซอร์ส

Mistral Small 3.1 สร้างขึ้นจากซีรีย์ Mistral Small ก่อนหน้านี้ แต่ ยังคงขนาดที่เบาพอที่จะทำงานบน GPU สำหรับผู้บริโภคเพียงตัวเดียว ขณะที่ยังคงมี หน้าต่างจำนวน 128 k-token

สตรีมได้ประมาณ 150 โทเค็นต่อวินาที และจัดการทั้งข้อความและข้อความพื้นฐาน ซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับเลเยอร์แชทแบบเอจหรือตัวแทนแบบฝังตัว

10. คิวเวน 3 (4B)

แท็ก: น้ำหนักเบา LLM , หลายภาษา, โอเพนซอร์ส

Qwen 3 4B ลดขนาดสถาปัตยกรรม Qwen-3 ของ Alibaba ให้เล็กลงเหลือเพียงโมเดล ที่มีพารามิเตอร์ 4 พันล้านตัว ซึ่งยังคงสามารถเข้าใจ ภาษาต่างๆ ได้มากกว่า 100 ภาษา และเชื่อมต่อกับกรอบการทำงานที่เรียกใช้เครื่องมือได้อย่างไม่มีปัญหา

มีน้ำหนักแบบเปิดภายใต้ใบอนุญาตสไตล์ Apache ทำงานบน GPU ที่ไม่ซับซ้อน และได้รับความสนใจสำหรับงานตัวแทนที่นักพัฒนาต้องการการใช้เหตุผลอย่างรวดเร็ว

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดขอบเขตและบทบาทของตัวแทนของคุณ

ก่อนที่จะเปิดแพลตฟอร์ม คุณต้องชัดเจนก่อนว่าบอทควรมีบทบาทอย่างไร

แนวทางที่ดีคือเริ่มต้นด้วยงานสองสามอย่าง ดูความเป็นไปได้และการนำไปใช้ แล้วค่อยสร้างต่อจากนั้น

การเริ่มต้นเล็กๆ น้อยๆ ด้วยแชทบอท FAQ สามารถช่วยให้คุณเข้าใจว่าข้อมูลของคุณถูกใช้ไปอย่างไร และพารามิเตอร์ที่มีโครงสร้างกำลังเคลื่อนตัวอย่างไรระหว่าง LLMs หรือเครื่องมือ

ขั้นตอนที่ 2: สร้างตัวแทนฐาน

ใน Botpress สตูดิโอ เปิดบอทใหม่และเขียน คำแนะนำ ที่ชัดเจนสำหรับตัวแทน

นี่บอกให้รู้ว่า LLM ว่ามันต้องประพฤติตัวอย่างไรและกำลังพยายามทำหน้าที่อะไร ตัวอย่างชุดคำสั่งสำหรับ แชทบอททางการตลาด มีดังนี้:

“คุณเป็นผู้ช่วยฝ่ายการตลาดของบริษัท ช่วยให้ผู้ใช้เรียนรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของเรา ตอบคำถามทั่วไป และสนับสนุนให้พวกเขาจองการสาธิตหรือลงทะเบียนเพื่อรับการอัปเดตทางอีเมล จงพูดจาชัดเจน ให้ความช่วยเหลือ และกระตือรือร้น”

ขั้นตอนที่ 3: เพิ่มเอกสารสำคัญและเว็บไซต์

อัพโหลดหรือเขียนข้อมูลลงใน ฐานความรู้ เพื่อให้แชทบอทสามารถตอบคำถามได้ เช่น:

• การเปรียบเทียบสินค้า
• การแยกรายละเอียดราคา
• URL หน้าปลายทาง
• CTA ที่สำคัญ (ตัวอย่าง ทดลองใช้ ลิงก์แบบฟอร์มติดต่อ)

ยิ่งเนื้อหาสอดคล้องกับช่องทางของคุณมากเท่าใด บอทก็จะทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น

ขั้นตอนที่ 4: สลับไปยังสิ่งที่คุณต้องการ LLM

เมื่อตั้งค่าบอททั่วไปแล้ว ตอนนี้คุณสามารถเปลี่ยนแปลงได้ LLMs ที่ใช้สำหรับการปฏิบัติการเฉพาะในแชทบอท

คุณสามารถสลับระหว่างทั้งสองได้โดยไปที่ การตั้งค่าบอท ที่ด้านซ้ายของแดชบอร์ด

มุ่งหน้าลงไป LLM ตัวเลือกและจากที่นี่คุณสามารถเลือกสิ่งที่คุณต้องการได้ LLM -

Botpress รองรับ OpenAI - Anthropic Google, Mistral, DeepSeek และอื่นๆ เพื่อให้คุณสามารถปรับสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและงบประมาณได้ตามต้องการ

ขั้นตอนที่ 5: ปรับใช้ไปยังช่องทางที่คุณเลือก

หลังจากตัดสินใจเลือกสิ่งที่สมบูรณ์แบบแล้ว LLM สำหรับตัวแทน AI ของคุณ คุณสามารถปรับใช้แชทบอทได้ เนื่องจากแชทบอททำงานบนแพลตฟอร์มต่างๆ พร้อมกัน

สามารถแปลง Chatbot ให้เป็น Chatbot Whatsapp หรือ Telegram ได้อย่างง่ายดายเพื่อเริ่มสนับสนุนผู้ใช้ในโดเมนใดๆ ก็ได้

ความแตกต่างระหว่างโฮสต์และโอเพ่นซอร์สคืออะไร LLMs เกินกว่าโครงสร้างพื้นฐาน?

โฮสต์ LLMs ใช้งานง่ายผ่าน API และไม่ต้องตั้งค่าใดๆ แต่ทำงานเป็นระบบปิดที่มีการควบคุมจำกัด ในทางตรงกันข้าม โอเพนซอร์ส LLMs อนุญาตให้มีความโปร่งใส ปรับแต่ง และฝึกอบรมใหม่ได้อย่างสมบูรณ์ ทำให้เหมาะสมมากขึ้นสำหรับกรณีการใช้งานที่ต้องมีคำอธิบาย

ฉันสามารถปรับแต่งโฮสต์ได้ LLMs ชอบ GPT -4o หรือ Claude 3.5 สำหรับข้อมูลของฉันเอง?

ในกรณีส่วนใหญ่ โมเดลที่โฮสต์ไว้ไม่รองรับการปรับแต่งแบบเต็มรูปแบบ อย่างไรก็ตาม โมเดลเหล่านี้มักมีตัวเลือกการกำหนดค่า เช่น คำสั่งระบบ วิศวกรรมพร้อมท์ และการสร้างเสริมการเรียกค้น (RAG) เพื่อปรับการตอบสนองโดยไม่ต้องฝึกอบรมโมเดลใหม่

ทำอย่างไร LLMs เมื่อเปรียบเทียบกับระบบ NLP ตามกฎแบบดั้งเดิมได้อย่างไร

NLP ตามกฎเกณฑ์ก็เหมือนกับการให้สคริปต์ที่เข้มงวดมากกับคอมพิวเตอร์ ในขณะที่ LLMs มีลักษณะเหมือนนักแสดงด้นสดมากกว่า พวกเขาเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลจำนวนมาก และสามารถจัดการกับภาษาที่คลุมเครือและเปิดกว้างมากขึ้นได้

ทำ LLMs เก็บความจำของการโต้ตอบก่อนหน้าและจัดการอย่างไร?

นอกกรอบส่วนใหญ่ LLMs ไม่ต้องจำการแชทที่ผ่านมา หน่วยความจำจะต้องได้รับการจัดการด้วยตนเองด้วยการติดตามเซสชันหรือเพิ่มบริบท แต่บางแพลตฟอร์ม (เช่น GPT พร้อมคุณสมบัติหน่วยความจำ (Register Memory) เริ่มมีการรองรับหน่วยความจำในตัว

เกณฑ์วัดที่สำคัญที่สุดในการประเมินคืออะไร LLM เพื่อการใช้งานทางธุรกิจใช่ไหม?

ลองพิจารณาถึงความแม่นยำ (ให้คำตอบที่ถูกต้องหรือไม่) ความล่าช้า (เร็วแค่ไหน) ต้นทุน (ราคา API สูงขึ้น!) และความปลอดภัย (หลีกเลี่ยงผลลัพธ์ที่แปลกหรือเสี่ยงได้หรือไม่) คะแนนโบนัสสำหรับสิ่งต่างๆ เช่น การรองรับหลายภาษาหรือความสะดวกในการบูรณาการ