โมเดล AI โอเพนซอร์สไล่ตามทัน: DeepSeek, Qwen3 และ Llama 4 เทียบเท่า GPT-5 แล้ว

สรุปสั้น

ช่องว่างประสิทธิภาพระหว่างโมเดล AI โอเพนซอร์สและโมเดลเชิงพาณิชย์หดตัวลงจาก 17.5 เปอร์เซ็นต์เหลือเพียง 0.3% บน benchmark สำคัญในปี 2025 ตอนนี้ DeepSeek V3.2, Qwen3-235B และ Llama 4 Scout สามารถแข่งขันกับ GPT-5.2 และ Claude Opus 4.5 ได้ในราคาที่ถูกกว่ามาก—พร้อมความสามารถในการ self-host เต็มรูปแบบ สำหรับองค์กรที่กำลังชั่งน้ำหนักระหว่างการพึ่งพา API กับการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน สมการได้เปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิงแล้ว

เกิดอะไรขึ้น

เดือนธันวาคม 2025 เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในภูมิทัศน์ของโมเดล AI โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์สได้บรรลุประสิทธิภาพใกล้เคียงกับระบบเชิงพาณิชย์ที่มีความสามารถสูงสุด ยุติช่วงเวลาหลายปีที่โมเดลแบบปิดครองตลาด

ตัวเลขบอกเล่าเรื่องราว การวิเคราะห์ LLM ชั้นนำ 94 ตัวแสดงให้เห็นว่าโมเดลโอเพนซอร์สตอนนี้อยู่ห่างจากระบบเชิงพาณิชย์เพียง 0.3 เปอร์เซ็นต์ บน MMLU—ลดลงจากช่องว่าง 17.5 จุดเมื่อปีที่แล้ว บน Chatbot Arena ซึ่งเป็น leaderboard ที่วัดจากความชอบของผู้ใช้จริงกว่า 5 ล้านโหวต โมเดล open-weight ลดช่องว่างจาก 8% เหลือ 1.7% ระหว่างเดือนมกราคม 2024 ถึงกุมภาพันธ์ 2025 และช่องว่างนั้นยังคงหดตัวลงอย่างต่อเนื่อง

โมเดลโอเพนซอร์สสามตระกูลนำหน้าอยู่:

DeepSeek V3.2 เปิดตัววันที่ 1 ธันวาคม 2025 บรรลุ ประสิทธิภาพเทียบเท่า GPT-5 ใน benchmark การใช้เหตุผลหลายตัว สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ของแล็บจากจีนนี้เปิดใช้งานเพียง 37B จากพารามิเตอร์ทั้งหมด 671B ต่อ token ทำให้ได้ประสิทธิภาพระดับแนวหน้าในต้นทุนที่เข้าถึงได้

Qwen3-235B-A22B จาก Alibaba เทียบเท่าหรือเหนือกว่า GPT-4o ในเกือบทุก public benchmark ในขณะที่เปิดใช้งานเพียง 22B จากพารามิเตอร์ทั้งหมด 235B การอัปเดต thinking mode ในเดือนกรกฎาคม 2025 ทำผลงานได้ดีที่สุดในบรรดาโมเดลโอเพนซอร์สด้านการใช้เหตุผล

Llama 4 Scout จาก Meta เสนอ context window ขนาด 10 ล้าน token—เพียงพอที่จะประมวลผล 7,500 หน้าในเซสชันเดียว—ในขณะที่ทำงานบน GPU H100 เครื่องเดียวด้วย INT4 quantization

โมเดลโอเพนซอร์สตอนนี้คิดเป็น 62.8% ของตลาดตามจำนวนโมเดล การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว เมื่อสองปีก่อน โมเดลเชิงพาณิชย์ยังครองตลาดอยู่

ทำไมจึงสำคัญ

สำหรับองค์กรที่กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI การบรรจบกันนี้เปลี่ยนแปลงการคำนวณระหว่างการสร้างเองกับการซื้อ

พลวัตด้านต้นทุนกลับด้าน DeepSeek V3.2 มีราคา $0.26 ต่อล้าน input token—ถูกกว่า GPT-5.2 Pro ประมาณ 10 เท่า Mistral Medium 3 ให้ 90% ของประสิทธิภาพ Claude Sonnet 3.7 ในราคา $0.40 ต่อล้าน token ถูกกว่า GPT-4 ถึง 8 เท่า องค์กรรายงาน ROI สูงขึ้น 25% จากแนวทางโอเพนซอร์สเมื่อเทียบกับกลยุทธ์ที่ใช้เฉพาะโมเดลเชิงพาณิชย์

การควบคุมข้อมูลเป็นไปได้ การ self-host ทำให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอยู่ภายในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรทั้งหมด บริษัทด้านสุขภาพสามารถรัน query ข้อมูลผู้ป่วยภายในองค์กรโดยไม่มี ความเสี่ยงละเมิด HIPAA จากการส่งข้อมูลออกภายนอก สถาบันการเงินยังคงควบคุมอัลกอริทึมการเทรดและข้อมูลลูกค้าได้อย่างเต็มที่

ความยืดหยุ่นในการ deploy ขยายตัว Mistral Medium 3 ทำงานบน GPU เพียง 4 ตัว Llama 4 Scout พอดีกับ H100 ตัวเดียว โมเดลเหล่านี้สามารถ deploy ในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด ศูนย์ข้อมูลภายในองค์กร หรือตำแหน่ง edge—สิ่งที่เป็นไปไม่ได้กับบริการเชิงพาณิชย์ที่ให้บริการผ่าน API เท่านั้น

การผูกติดกับผู้ให้บริการหมดไป โมเดลที่ self-host ไม่ล้าสมัยเมื่อผู้ให้บริการยุติเวอร์ชันเก่า องค์กรควบคุมไทม์ไลน์การอัปเกรดของตัวเอง รักษาความสม่ำเสมอของโมเดล และหลีกเลี่ยงความผันผวนของราคาตามการใช้งานที่ ทำให้ตลาด PPA เอื้อประโยชน์ต่อผู้ขายมากขึ้น

รายละเอียดทางเทคนิค

ข้อมูลจำเพาะของโมเดล

ประสิทธิภาพ Benchmark

การเขียนโค้ด: DeepSeek V3.2 แสดง ความชำนาญยอดเยี่ยมในงาน agent แบบ long-tail โดยผสานการคิดเข้ากับการใช้เครื่องมือโดยตรง Qwen3-235B ทำได้ 74.8 บน LiveCodeBench v6 Llama 4 Scout ทำได้ 38.1% บน LiveCodeBench เหนือกว่า GPT-4o ที่ 32.3%

การใช้เหตุผล: Qwen3-235B ทำคะแนนได้ 85.7 บน AIME'24 และ 81.5 บน AIME'25 ใน thinking mode ทำได้ถึง 92.3 บน AIME25 DeepSeek V3.2-Speciale บรรลุ ประสิทธิภาพเทียบเท่า Gemini-3.0-Pro และประสิทธิภาพระดับเหรียญทองที่ IOI 2025, ICPC World Final 2025, IMO 2025 และ CMO 2025

Long Context: context window ขนาด 10M ของ Llama 4 Scout ช่วยให้ ประมวลผลเอกสารกฎหมายทั้งฉบับ คอลเลกชันงานวิจัย หรือ software repository ในเซสชันเดียวได้

นวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรม

DeepSeek V3.2 แนะนำ DeepSeek Sparse Attention (DSA) บรรลุ fine-grained sparse attention เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ long-context อย่างมากในขณะที่รักษาคุณภาพ output ของโมเดล

hybrid thinking mode ของ DeepSeek V3.1 สลับระหว่างการใช้เหตุผลแบบ chain-of-thought และคำตอบโดยตรง ผ่านการเปลี่ยน chat template—โมเดลเดียวครอบคลุมทั้งการใช้งานทั่วไปและงานที่ต้องใช้เหตุผลหนัก

Ministral lineup ของ Mistral 3 เสนอโมเดล dense เก้าตัวในขนาด 3B, 8B และ 14B พารามิเตอร์ แต่ละตัวมีรุ่น Base, Instruct และ Reasoning โมเดล reasoning 14B ทำได้ 85% บน AIME 2025 ทำงานบน GPU ตัวเดียว

ข้อกำหนดสำหรับ Self-Hosting

เครื่องมืออย่าง OpenLLM ช่วยให้รันโมเดลโอเพนซอร์สใดๆ เป็น API endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ด้วยคำสั่งเดียว Ray Serve และ Hugging Face TGI ทำให้การ deploy บน Kubernetes ง่ายขึ้น

อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป

โมเมนตัมของโอเพนซอร์สไม่มีทีท่าจะชะลอตัว ประสิทธิภาพการฝึกของ DeepSeek—180K H800 GPU hours ต่อหนึ่งล้านล้าน token—บ่งชี้ว่าจะมีการพัฒนาอย่างรวดเร็วต่อไป การอัปเดต thinking ของ Qwen3 ในเดือนกรกฎาคม 2025 แสดงให้เห็นว่า การปรับปรุงหลังการฝึกยังคง scale ได้

คาดว่าในไตรมาส 1 ปี 2026 จะมี: - การขยาย context window เพิ่มเติมเกินกว่า 10M token ของ Llama 4 Scout - ความสามารถ agentic ที่ดีขึ้นเมื่อการใช้เครื่องมือพัฒนาขึ้น - โมเดลที่เล็กลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้นที่บรรลุประสิทธิภาพระดับแนวหน้าในปัจจุบัน

สำหรับองค์กรที่ยังคงประเมินกลยุทธ์ API-only หน้าต่างสำหรับการผูกติดกับผู้ให้บริการเชิงพาณิชย์กำลังปิดลง เมื่อ 89% ขององค์กรตอนนี้ใช้ AI โอเพนซอร์ส คำถามได้เปลี่ยนจาก "จะใช้หรือไม่" เป็น "จะใช้โมเดลไหนและเร็วแค่ไหน"

มุมมองจาก Introl

การ self-host โมเดลโอเพนซอร์สระดับแนวหน้าต้องการโครงสร้างพื้นฐาน GPU จำนวนมาก ระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพ และความเชี่ยวชาญด้านปฏิบัติการ วิศวกรภาคสนามเฉพาะทาง HPC 550 คนของ Introl deploy และดูแลรักษาคลัสเตอร์ accelerator ที่โมเดลเหล่านี้ต้องการ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพื้นที่ให้บริการของเรา

เผยแพร่: 18 ธันวาคม 2025