โมเดล AI โอเพนซอร์สปิดช่องว่าง: DeepSeek, Qwen3 และ Llama 4 เทียบเท่า GPT-5 แล้ว
สรุป
ช่องว่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดล AI โอเพนซอร์สและโมเดลเชิงพาณิชย์ลดลงจาก 17.5 จุดเปอร์เซ็นต์เหลือเพียง 0.3% บนเกณฑ์มาตรฐานหลักในปี 2025 DeepSeek V3.2, Qwen3-235B และ Llama 4 Scout ตอนนี้แข่งขันกับ GPT-5.2 และ Claude Opus 4.5 ได้ด้วยต้นทุนเพียงเศษเสี้ยว—พร้อมความสามารถในการโฮสต์เองอย่างเต็มรูปแบบ สำหรับองค์กรที่ชั่งน้ำหนักระหว่างการพึ่งพา API กับการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน การคำนวณได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิง
เกิดอะไรขึ้น
เดือนธันวาคม 2025 เป็นจุดเปลี่ยนในภูมิทัศน์โมเดล AI โมเดลภาษาขนาดใหญ่โอเพนซอร์สได้บรรลุความเท่าเทียมกับระบบเชิงพาณิชย์ที่มีความสามารถมากที่สุดเกือบสมบูรณ์ ยุติช่วงเวลาหลายปีของการครองตลาดโดยโมเดลแบบปิด
ตัวเลขบอกเล่าเรื่องราว การวิเคราะห์ LLM ชั้นนำ 94 รายการแสดงให้เห็นว่าโมเดลโอเพนซอร์สอยู่ห่างจากระบบเชิงพาณิชย์เพียง 0.3 จุดเปอร์เซ็นต์ บน MMLU—ลดลงจากช่องว่าง 17.5 จุดเมื่อปีก่อน บน Chatbot Arena ซึ่งเป็นกระดานผู้นำความชอบของมนุษย์ที่ขับเคลื่อนโดยเสียงโหวตผู้ใช้มากกว่า 5 ล้านเสียง โมเดล open-weight ปิดช่องว่างจาก 8% เหลือ 1.7% ระหว่างมกราคม 2024 ถึงกุมภาพันธ์ 2025 ช่องว่างนั้นยังคงลดลงต่อเนื่อง
สามตระกูลโมเดลนำหน้าคลื่นโอเพนซอร์ส:
DeepSeek V3.2 เปิดตัวเมื่อวันที่ 1 ธันวาคม 2025 บรรลุ ความเท่าเทียมกับ GPT-5 บนเกณฑ์มาตรฐานการให้เหตุผลหลายรายการ สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ของห้องปฏิบัติการจีนเปิดใช้งานเพียง 37B จาก 671B พารามิเตอร์ต่อโทเค็น ทำให้ได้ประสิทธิภาพระดับแนวหน้าด้วยต้นทุนสินค้าโภคภัณฑ์
Qwen3-235B-A22B จาก Alibaba เทียบเท่าหรือเหนือกว่า GPT-4o บนเกณฑ์มาตรฐานสาธารณะส่วนใหญ่ในขณะที่เปิดใช้งาน 22B จาก 235B พารามิเตอร์ การอัปเดต thinking เดือนกรกฎาคม 2025 บรรลุผลลัพธ์ล้ำสมัยในหมู่โมเดลการให้เหตุผลโอเพนซอร์ส
Llama 4 Scout จาก Meta นำเสนอ หน้าต่างบริบท 10 ล้านโทเค็น—เพียงพอที่จะประมวลผล 7,500 หน้าในเซสชันเดียว—ในขณะที่ทำงานบน GPU H100 ตัวเดียวด้วยการควอนไทซ์ INT4
โมเดลโอเพนซอร์สตอนนี้เป็นตัวแทน 62.8% ของตลาดตามจำนวนโมเดล การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว สองปีก่อน โมเดลเชิงพาณิชย์ครองตลาด
ทำไมจึงสำคัญ
สำหรับองค์กรที่สร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI การบรรจบกันนี้กำหนดรูปแบบการคำนวณ build-versus-buy ใหม่
พลวัตต้นทุนได้กลับด้าน DeepSeek V3.2 มีราคา $0.26 ต่อล้านโทเค็นอินพุต—ถูกกว่า GPT-5.2 Pro ประมาณ 10 เท่า Mistral Medium 3 ให้ 90% ของประสิทธิภาพ Claude Sonnet 3.7 ในราคา $0.40 ต่อล้านโทเค็น ถูกกว่า GPT-4 8 เท่า องค์กรรายงาน ROI สูงขึ้น 25% ด้วยแนวทางโอเพนซอร์สเมื่อเทียบกับกลยุทธ์เชิงพาณิชย์เพียงอย่างเดียว
การควบคุมข้อมูลเป็นไปได้ การโฮสต์เองเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้ภายในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรทั้งหมด บริษัทด้านสุขภาพสามารถรันคำค้นข้อมูลผู้ป่วยในสถานที่โดยไม่มี ความเสี่ยงการละเมิด HIPAA จากการส่งข้อมูลภายนอก สถาบันการเงินรักษาการควบคุมเต็มที่เหนืออัลกอริทึมการซื้อขายและข้อมูลลูกค้า
ความยืดหยุ่นในการปรับใช้ขยายตัว Mistral Medium 3 ทำงานบน เพียงสี่ GPU Llama 4 Scout พอดีกับ H100 ตัวเดียว โมเดลเหล่านี้สามารถปรับใช้ในสภาพแวดล้อมไฮบริด ศูนย์ข้อมูลในสถานที่ หรือตำแหน่ง edge—เป็นไปไม่ได้กับบริการเชิงพาณิชย์แบบ API-only
Vendor lock-in ละลาย โมเดลที่โฮสต์เองไม่ล้าสมัยเมื่อผู้ให้บริการยกเลิกเวอร์ชันเก่า องค์กรควบคุมกำหนดการอัปเกรด รักษาความสม่ำเสมอของโมเดล และหลีกเลี่ยงความผันผวนของราคาตามการใช้งานที่ ทำให้ตลาด PPA เป็นประโยชน์ต่อผู้ขายมากขึ้น
รายละเอียดทางเทคนิค
ข้อมูลจำเพาะโมเดล
| โมเดล | พารามิเตอร์รวม | พารามิเตอร์ใช้งาน | บริบท | ต้นทุนอินพุต/M | ต้นทุนเอาต์พุต/M |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 671B | 37B | 128K | $0.26 | $0.39 |
| Qwen3-235B | 235B | 22B | 256K | $0.20 | $1.20 |
| Llama 4 Scout | 109B | 17B | 10M | $0.08 | $0.30 |
| Mistral Medium 3 | — | — | 131K | $0.40 | $2.00 |
| Mistral Large 3 | 675B | 41B | 256K | — | — |
ประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐาน
การเขียนโค้ด: DeepSeek V3.2 แสดง ความสามารถพิเศษในงาน long-tail agent โดยผสาน thinking เข้ากับการใช้เครื่องมือโดยตรง Qwen3-235B บรรลุ 74.8 บน LiveCodeBench v6 Llama 4 Scout ทำได้ 38.1% บน LiveCodeBench แซงหน้า 32.3% ของ GPT-4o
การให้เหตุผล: Qwen3-235B ทำคะแนน 85.7 บน AIME24 และ 81.5 บน AIME25 ในโหมด thinking มันถึง 92.3 บน AIME25 DeepSeek V3.2-Speciale บรรลุ ความเท่าเทียมกับ Gemini-3.0-Pro และประสิทธิภาพระดับเหรียญทองที่ IOI 2025, ICPC World Final 2025, IMO 2025 และ CMO 2025
บริบทยาว: หน้าต่างบริบท 10M ของ Llama 4 Scout ช่วยให้ ประมวลผลเอกสารกฎหมายทั้งหมด คอลเลกชันเอกสารวิจัย หรือที่เก็บซอฟต์แวร์ ในเซสชันเดียว
นวัตกรรมสถาปัตยกรรม
DeepSeek V3.2 เปิดตัว DeepSeek Sparse Attention (DSA) บรรลุ sparse attention แบบละเอียด เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพบริบทยาวอย่างมากในขณะที่รักษาคุณภาพเอาต์พุตของโมเดล
โหมด thinking ไฮบริด ของ DeepSeek V3.1 สลับระหว่างการให้เหตุผล chain-of-thought และคำตอบโดยตรง ผ่านการเปลี่ยนแปลง chat template—โมเดลเดียวครอบคลุมทั้งกรณีใช้งานทั่วไปและที่เน้นการให้เหตุผล
ไลน์ Ministral ของ Mistral 3 นำเสนอโมเดล dense เก้าตัวที่ 3B, 8B และ 14B พารามิเตอร์ แต่ละตัวในรูปแบบ Base, Instruct และ Reasoning โมเดล reasoning 14B บรรลุ 85% บน AIME 2025 ทำงานบน GPU ตัวเดียว
ข้อกำหนดการโฮสต์เอง
| โมเดล | ฮาร์ดแวร์ขั้นต่ำ | แนะนำ |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 8x H100 80GB | 16x H100 |
| Qwen3-235B | 8x H100 80GB | 8x H200 |
| Llama 4 Scout | 1x H100 (INT4) | 2x H100 |
| Mistral Medium 3 | 4x GPU | 8x A100/H100 |
| Ministral 3 14B | 1x GPU ผู้บริโภค | 1x A100 |
เครื่องมืออย่าง OpenLLM ช่วยให้รันโมเดลโอเพนซอร์สใดๆ เป็น API endpoints ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ด้วยคำสั่งง่ายๆ Ray Serve และ Hugging Face TGI ทำให้การปรับใช้ Kubernetes ง่ายขึ้น
อะไรต่อไป
โมเมนตัมโอเพนซอร์สไม่แสดงสัญญาณการชะลอตัว ประสิทธิภาพการฝึกอบรมของ DeepSeek—180K ชั่วโมง GPU H800 ต่อล้านล้านโทเค็น—บ่งบอกถึงการทำซ้ำอย่างรวดเร็วอย่างต่อเนื่อง การอัปเดต thinking ของ Qwen3 เดือนกรกฎาคม 2025 แสดงให้เห็นว่า การปรับปรุงหลังการฝึกอบรมยังคงขยายตัว
คาดหวังสำหรับ Q1 2026: - การขยายหน้าต่างบริบทเพิ่มเติมเกิน 10M โทเค็นของ Llama 4 Scout - ความสามารถ agentic ที่ปรับปรุงแล้วเมื่อการใช้เครื่องมือเติบโต - โมเดลที่เล็กกว่าและมีประสิทธิภาพมากขึ้นบรรลุประสิทธิภาพแนวหน้าปัจจุบัน
สำหรับองค์กรที่ยังประเมินกลยุทธ์ API-only หน้าต่างสำหรับ lock-in เชิงพาณิชย์กำลังปิดลง ด้วย 89% ขององค์กรที่ใช้ AI โอเพนซอร์สแล้ว คำถามได้เปลี่ยนจาก "จะใช้หรือไม่" เป็น "โมเดลไหนและเร็วแค่ไหน"
มุมมอง Introl
การโฮสต์เองโมเดลโอเพนซอร์สระดับแนวหน้าต้องการโครงสร้างพื้นฐาน GPU จำนวนมาก ระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพ และความเชี่ยวชาญในการดำเนินงาน วิศวกรภาคสนาม 550 คนที่เชี่ยวชาญด้าน HPC ของ Introl ปรับใช้และดูแลรักษาคลัสเตอร์ accelerator ที่โมเดลเหล่านี้ต้องการ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพื้นที่ครอบคลุมของเรา
เผยแพร่: 18 ธันวาคม 2025
