โดย Nokka (นก-กา) | ตรวจข้อมูล 26 ต.ค. 2026
บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)
เวลาอ่านตารางเปรียบเทียบโมเดล AI เรามักเจอตัวเลขที่ห่างกันไม่กี่จุด แล้วก็ต้องเดาเองว่าตัวเลขนั้นแปลว่าอะไรในงานจริง
ผมอ่านบทความทดสอบของ Analytics Vidhya ที่ให้โมเดลสามตัวทำงานสี่อย่างจริง ๆ ทั้งงานออกแบบ รายงานโครงการ วิเคราะห์ข้อมูล และวางแผนการตลาด [1]
ผลออกมาน่าสนใจตรงที่โมเดลที่คะแนนใกล้กัน ทำผลงานต่างกันคนละแบบ และมีจุดที่ตัวเลข benchmark บอกไม่ได้เลย
การทดสอบนี้ทำอะไร
สามโมเดลจากสามค่าย
ผู้เขียนคือ Vasu Deo Sankrityayan ทดสอบ GPT-6 Astra ผ่าน ChatGPT Work Ultra, Gemini 4 Argon ผ่าน Gemini Chat High และ Claude Opus 5.5 ผ่าน Claude Chat ในโหมด Max [1]
ทั้งสามเป็นโมเดลระดับแนวหน้าของแต่ละค่าย [2][3] และถูกวัดด้วยโจทย์ชุดเดียวกัน
สี่งานที่ต้องส่งของจริง
งานแรกคือออกแบบ dashboard สำหรับผู้ประสานงานธนาคารอาหาร ต้องส่งเป็นไฟล์ HTML ที่ใช้งานได้
งานที่สองคือเรียบเรียงรายงานสถานะโครงการให้สปอนเซอร์ของคลินิกสุขภาพ จากเอกสารสองหน้าที่มีข้อมูลขัดกัน
งานที่สามคือวิเคราะห์ไฟล์ CSV ช่องทาง acquisition ของ BrightPath เพื่อหาว่า conversion ขยับเพราะอะไร และควรลงเงิน 1,000 ดอลลาร์ก้อนถัดไปที่ไหน
งานที่สี่คือวางแผนตลาดหกสัปดาห์ให้ ShelfCheck ซอฟต์แวร์นับสต็อกสำหรับร้านค้าอิสระ โดยต้องได้ร้านที่จ่ายเงิน 12 ร้านภายในวันที่ 42
วิธีให้คะแนน
ผู้ทดสอบให้คะแนนแต่ละงานเต็ม 10 และนับว่าส่งงานครบตามโจทย์หรือไม่ [1]
แต่ละงานทำครั้งเดียว ยกเว้นงาน CSV ที่ Argon ถูกสั่งให้ลองซ้ำอีกหนึ่งครั้ง และทั้งหมดไม่ได้รันหลายรอบเพื่อหาค่าเฉลี่ย [1]
นี่คือจุดที่ต้องจำไว้ เพราะผลลัพธ์มีโอกาสเป็นความบังเอิญได้มากกว่าการทดสอบแบบ benchmark ที่รันซ้ำ
ผลแต่ละงาน
งานออกแบบ dashboard
Astra ได้ 10 Argon ได้ 9 และ Opus ได้ 10 [1]
ทั้งสามส่ง HTML ที่เปิดได้จริง แต่ Argon ทำหน้าตาเป็นแผงผู้ดูแลระบบพื้นฐานที่สุดในสามตัว ขยายกว้างแค่ 987 พิกเซล ไม่เต็ม 1440 ตามที่โจทย์ขอ และปุ่มบางส่วนกดไม่ได้ [1]
การทดสอบบนมือถือที่ขนาด 390 คูณ 844 ผ่านทั้งหมด ส่วน Astra กับ Opus ทำความกว้าง 1440 คูณ 900 ตามที่โจทย์กำหนด [1]
ความต่างตรงนี้ไม่ใช่เรื่องความสวย แต่เป็นเรื่องว่าชิ้นงานเอาไปใช้ต่อได้ไหม
งานรายงานโครงการ
ทั้งสามได้ 10 คะแนนเท่ากัน [1]
รายงานต้องสรุปสถานะโครงการ งบประมาณ และการตัดสินใจก่อนจุดตรวจวันที่ 30 ตุลาคม โดยอ้างเอกสารชุดเดียว
ทั้งสามใช้ผลการยอมรับล่าสุดที่ 18 จาก 24 และระบุข้อบกพร่องระดับหนึ่งที่ยังเปิดอยู่สองรายการ [1]
ตัวเลขคาดการณ์ 53,600 ดอลลาร์ทำให้เห็นช่องว่างงบประมาณ 5,600 ดอลลาร์ และไม่มีตัวไหนอนุมัติให้เริ่มโครงการก่อนกำหนด [1]
จุดที่ต่างคือ Opus ระบุชัดว่าการตรวจความเป็นส่วนตัวยังไม่ยืนยัน และมันตรงกับวันตัดสินใจพอดี ซึ่งเป็นไปตามที่โจทย์ขอให้บอกสิ่งที่ยังไม่ยืนยัน [1]
งานวิเคราะห์ CSV
Astra กับ Opus ได้ 10 คะแนน ส่วน Argon ไม่ได้คะแนนเพราะทำงานไม่สำเร็จ [1]
Argon พยายามอ่านไฟล์ CSV สองครั้งแล้วส่งไฟล์ผลลัพธ์ว่างกลับมา พร้อมโครงรายงานที่ไม่ได้เติมข้อมูล [1]
Astra กับ Opus จับกับดักได้ตรงกัน คือ conversion ของ search ดีขึ้นจาก 10% เป็น 11% และ social จาก 4% เป็น 5% [1]
แต่ conversion รวมลดลงเพราะ social ซึ่งแปลงต่ำกว่าเติบโตจาก 16.7% เป็น 75% ของ sessions [1]
ทั้งสองเสนอให้ทดลอง search แบบมีคนเฝ้าดู เพราะต้นทุนต่อ activation อยู่ที่ 19.70 ดอลลาร์ เทียบกับ 33.33 ดอลลาร์ของ social [1]
งานวางแผนการตลาด
Astra ได้ 10 Opus ได้ 9 และ Argon ได้ 9 [1]
ทั้งสามเลือกกลุ่มร้านค้าอิสระและเลี่ยงการอ้างการเชื่อมต่อที่ยังไม่มีจริง [1]
ทุกแผนอยู่ใต้เพดานต้นทุนได้ร้านละ 250 ดอลลาร์ หรือรวม 3,000 ดอลลาร์สำหรับ 12 ร้าน [1]
Astra ใช้แผน 1,200 ดอลลาร์ และปรับตัวเลข conversion ที่ต้องการหลังเริ่มช้ากว่ากำหนด [1]
Opus ใช้แผน 1,250 ดอลลาร์ ซึ่งฟังดูดี แต่แผนสำรองที่บอกว่า "อย่างน้อย 55%" หลวมเกินไป เพราะถ้าเริ่มได้เก้าที่ นั่นเหลือ trial ได้ 21 ที่ ต้องใช้ conversion 57.1% [1]
Argon ใช้แผน 1,200 ดอลลาร์ แต่ไม่สามารถชดเชยกำลังที่หายไปด้วยการเติมสัปดาห์หลัง และเขียนเกิน 450 คำที่โจทย์กำหนด [1]
อ่านผลอย่างไรไม่ให้หลง
ครั้งเดียวไม่ใช่หลักฐานที่แข็ง
ผู้เขียนเตือนว่านี่ไม่ใช่ benchmark ที่รันซ้ำหลายรอบ และเขาเลือก Astra แบบฉิวเฉียด [1]
โมเดลอาจตอบต่างกันในรอบถัดไป โดยเฉพาะงานที่ต้องตีความโจทย์อย่างงานวางแผนการตลาด
การตั้งค่าแอปไม่เท่ากัน
ทั้งสามรันผ่านแอปของแต่ละเจ้า ซึ่งมี compute และเครื่องมือไม่เท่ากัน [1]
เราจึงไม่รู้ว่าความต่างที่เห็นมาจากตัวโมเดลหรือมาจากชั้นแอปที่ห่ออยู่
งานสี่อย่างไม่ครอบคลุมทุกอย่าง
ต้นทางระบุข้อจำกัดสามข้อ คือทำครั้งเดียว (กับ retry ของ Argon หนึ่งครั้ง) การตั้งค่าแอปแต่ละเจ้าไม่ได้ทำให้ compute และเครื่องมือเท่ากัน และไม่ได้วัดต้นทุนของงานที่ทำผ่านเบราว์เซอร์ [1]
ส่วนความเห็นของผมคืองานทั้งสี่เป็นงานธุรกิจทั่วไป ไม่มีงานเขียนโค้ดยาว ๆ หรือวิจัยหลายขั้นตอน ถ้าคุณทำงานด้านอื่น ผลลัพธ์นี้อาจบอกอะไรได้ไม่มาก
สิ่งที่ benchmark บอกไม่ได้
วินัยในการทำตามโจทย์
Argon เป็นโมเดล frontier รุ่นล่าสุดของ Google [2] แต่ในงานนี้มันค้นเว็บทั้งที่โจทย์บอกให้ใช้เฉพาะเอกสารแนบ [1]
รายละเอียดที่ใช้สรุปยังอยู่ในกรอบเอกสาร แต่พฤติกรรมการค้นเว็บแสดงว่ามันไม่ได้ทำตามเงื่อนไขทั้งหมด
การบอกสิ่งที่ยังไม่ยืนยัน
โจทย์กำหนดให้ระบุสิ่งที่ไม่ยืนยันให้ชัด และ Opus ทำได้ตรงตามนั้น [1]
คำถามคือทีมของคุณต้องการความละเอียดแบบนี้แค่ไหน เพราะมันมีค่าตอนตรวจงาน แต่ก็ทำให้คำตอบยาวขึ้น
ความสามารถในการใช้ไฟล์
Argon พลาดงาน CSV ทั้งสองครั้ง ซึ่งเป็นงานพื้นฐานของการทำงานจริง [1]
ตัวเลข benchmark มักวัดจากการตอบคำถาม ไม่ได้วัดจากการเปิดไฟล์และจัดข้อมูลให้อยู่ในรูปที่เอาไปใช้ต่อได้
ถ้าจะเลือกใช้จริง ควรทำอย่างไร
ทำชุดทดสอบของตัวเอง
เลือกงานที่ทีมทำบ่อย 4 ถึง 6 อย่าง แล้วให้โมเดลแต่ละตัวทำคนละรอบ
ให้คะแนนด้วยเกณฑ์เดียวกัน และเก็บตัวอย่างผลงานไว้เทียบ
แยกคะแนนเป็นสองชั้น
ชั้นแรกคือทำงานเสร็จไหม ชั้นที่สองคือทำตามเงื่อนไขไหม
ถ้าโมเดลทำงานเสร็จแต่ผิดเงื่อนไขบ่อย มันจะสร้างภาระให้คนตรวจมากกว่าที่คิด
ลองงานไฟล์ก่อนงานสร้างสรรค์
ถ้าทีมต้องใช้ไฟล์ Excel, CSV หรือ PDF ทุกวัน ให้ทดสอบส่วนนี้ก่อน
เพราะนี่คือจุดที่ความต่างระหว่างโมเดลปรากฏชัด และเป็นจุดที่แก้ทีหลังได้ยาก
อย่าเลือกจากราคาอย่างเดียว
Argon มีราคาช่วงแนะนำ 2 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาเข้า และ 10 ดอลลาร์ขาออก ก่อนจะปรับเป็น 4 และ 20 ดอลลาร์หลังวันที่ 30 พฤศจิกายน 2026 [2]
ส่วน Opus 5.5 อยู่ที่ 4 และ 20 ดอลลาร์ในปัจจุบัน [3]
แต่ผลงานในงานเฉพาะทางอาจต่างกันมาก การประหยัดไม่กี่ดอลลาร์ต่อเดือนอาจไม่คุ้มกับเวลาที่ต้องแก้งาน
ตัวอย่างบันทึกผลที่ช่วยให้เทียบกันได้
ถ้าจะทำแบบเดียวกัน ผมแนะนำให้จดผลสั้น ๆ แบบนี้ทุกครั้ง
งานที่ 1 dashboard: ผ่าน · ผิดเงื่อนไข 0 · ต้องแก้ด้วยมือ 2 จุด
งานที่ 2 รายงาน: ผ่าน · ผิดเงื่อนไข 0 · ต้องแก้ด้วยมือ 1 จุด
งานที่ 3 CSV: ไม่ผ่าน · ไฟล์ผลลัพธ์ว่าง
งานที่ 4 แผนตลาด: ผ่าน · เขียนเกิน 450 คำ
แบบนี้คุณจะเห็นรูปแบบของความผิดพลาด ไม่ใช่แค่คะแนนรวม
บทสรุป
ผมสรุปจากการอ่านรายงานนี้ว่า การทดสอบไม่ได้บอกว่าใครเก่งที่สุด แต่มันบอกว่าโมเดลที่คะแนนใกล้กันมีจุดอ่อนคนละแบบ
Astra ทำคะแนนเต็มทุกงานและเป็นตัวเลือกแรกของผู้เขียน ส่วน Opus ทำครบสี่งานและเสมอกับ Astra สามงาน แต่แผนสำรองด้านการตลาดยังหลวม [1]
Argon ทำงานได้สามในสี่งาน และงานที่พลาดคือการใช้ไฟล์ ซึ่งเป็นทักษะพื้นฐานของงานออฟฟิศ [1]
การเลือกโมเดลไม่ต้องดูแค่คะแนนรวม แต่ต้องดูว่ามันพลาดงานแบบไหนมากกว่า
ถ้าคุณกำลังเลือกโมเดลสำหรับทีม คำตอบที่ดีที่สุดไม่ใช่ตัวที่ชนะ benchmark แต่เป็นตัวที่พลาดน้อยที่สุดในงานที่คุณทำทุกวัน
และวิธีรู้คำตอบนั้น คือเอางานจริงของคุณไปทดสอบเอง ไม่ใช่รอให้ใครที่ไหนบอก
REF
[1] Vasu Deo Sankrityayan (26 ต.ค. 2026) · GPT-6 Astra vs Gemini 4 Argon vs Claude Opus 5.5: Full Comparison. https://analyticsvidhya.com/blog/2026/10/astra-vs-argon-vs-opus
[2] Google (2026) · Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems. https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon
[3] Anthropic (2026) · Introducing Claude Opus 5.5. https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5
Top comments (0)