Gemini 2.5 เทียบกับ OpenAI o3: ตัวไหนดีกว่า

Gemini 2.5 ของ Google และ o3 ของ OpenAI ถือเป็นแนวหน้าของ AI เชิงสร้างสรรค์ ซึ่งแต่ละอันต่างก็ขยายขอบเขตของการใช้เหตุผล ความเข้าใจแบบหลายโหมด และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา Gemini 2.5 ซึ่งเปิดตัวเมื่อต้นเดือนพฤษภาคม 2025 ถือเป็นการเปิดตัวการใช้เหตุผลที่ทันสมัย ​​หน้าต่างบริบทที่ขยายได้มากถึง 1 ล้านโทเค็น และการรองรับข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และโค้ดแบบดั้งเดิม ซึ่งทั้งหมดนี้รวมอยู่ในแพลตฟอร์ม AI Studio และ Vertex AI ของ Google o3 ของ OpenAI ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 16 เมษายน 2025 สร้างขึ้นจาก "o-series" โดยเชื่อมโยงขั้นตอนการคิดภายในเพื่อจัดการกับงาน STEM ที่ซับซ้อน โดยได้คะแนนสูงสุดในเกณฑ์มาตรฐาน เช่น GPQA และ SWE-Bench พร้อมทั้งเพิ่มการท่องเว็บ การใช้เหตุผลในรูปแบบภาพ และการเข้าถึงเครื่องมือทั้งหมด (เช่น การเรียกใช้โค้ด การตีความไฟล์) สำหรับผู้ใช้ ChatGPT Plus และ Pro ทั้งสองแพลตฟอร์มนำเสนอ API และเส้นทางการรวมที่แข็งแกร่ง แต่แตกต่างกันในด้านโครงสร้างต้นทุน แนวทางการจัดตำแหน่ง และความสามารถเฉพาะทาง ซึ่งเป็นการเปรียบเทียบที่แสดงให้เห็นถึงการแข่งขันในปัจจุบันเพื่อมุ่งสู่ระบบ AI ที่มีความสามารถหลากหลายและปลอดภัยมากขึ้น

Gemini 2.5 ของ Google คืออะไร?

ที่มาและการเปิดตัว

Google เปิดตัว Gemini 2.5 เมื่อวันที่ 6 พฤษภาคม 2025 โดยจัดวางตำแหน่งให้เป็น “โมเดล AI อัจฉริยะที่สุดของเรา” พร้อมด้วย “2.5 Pro” รุ่นทดลองและรุ่นเรือธง Gemini 2.5 Pro ปรากฏตัวครั้งแรกในรุ่นทดลองเมื่อวันที่ 28 มีนาคม 2025 ก่อนที่จะเปิดตัวอย่างเป็นทางการในวันที่ 9 เมษายน และเปิดตัวอย่างเป็นทางการในวันที่ 6 พฤษภาคม การประกาศดังกล่าวมีขึ้นก่อนงาน Google I/O 2025 โดยเน้นที่การเข้าถึงล่วงหน้าสำหรับนักพัฒนาผ่าน Google AI Studio, Vertex AI และแอป Gemini

ความสามารถหลัก

Gemini 2.5 นำเสนอการใช้เหตุผลขั้นสูงในเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ เป็นผู้นำเทคนิคการรวมกลุ่มในเวลาทดสอบในงาน GPQA และ AIME 2025 โดยไม่ต้องมีการทดสอบ ในการเขียนโค้ด Gemini 63.8 ได้คะแนน 2.0% ในการประเมินตัวแทนที่ผ่านการตรวจสอบโดย SWE-Bench ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดครั้งสำคัญจาก Gemini 2.5 และยังมี "รสนิยม" ด้านสุนทรียศาสตร์สำหรับการพัฒนาเว็บอีกด้วย โดยสามารถควบคุมอัตโนมัติเพื่อสร้าง UI ที่ตอบสนองได้จากพรอมต์เดียว Gemini 1 Pro รองรับโทเค็นได้มากถึง 2 ล้านโทเค็น (โดยจะมี XNUMX ล้านโทเค็นในเร็วๆ นี้) ทำให้สามารถดึงฐานโค้ดทั้งหมด เอกสารยาว และสตรีมข้อมูลแบบมัลติโหมดได้

การปรับใช้และความพร้อมใช้งาน

นักพัฒนาสามารถเรียกใช้ Gemini 2.5 Pro ผ่าน Gemini API ใน Google AI Studio หรือ Vertex AI โดยเวอร์ชัน I/O จะพร้อมใช้งานทันทีและจะพร้อมใช้งานทั่วไปในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า Google ได้บูรณาการ Gemini เข้ากับระบบนิเวศทั้งหมด ตั้งแต่ Android Auto และ Wear OS ไปจนถึง Google TV และ Android XR โดยกำหนดเป้าหมายผู้ใช้กว่า 250 ล้านคนเพื่อประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ราบรื่น แม้ว่าผู้สมัครสมาชิก Gemini Advanced จะได้รับปริมาณงานที่มากขึ้นและบริบทที่ยาวนานขึ้น แต่ Google เพิ่งสร้างความประหลาดใจให้กับผู้ใช้ด้วยการทำให้เวอร์ชันหลัก 2.5 Pro ฟรี แม้ว่าจะมีข้อจำกัดอัตราสำหรับผู้ที่ไม่ได้สมัครสมาชิกก็ตาม

o3 ของ OpenAI คืออะไร?

ที่มาและการเปิดตัว

OpenAI เปิดตัว o3 และ o4‑mini ซึ่งเป็นรุ่นที่มีน้ำหนักเบากว่าเมื่อวันที่ 16 เมษายน 2025 ซึ่งถือเป็นวิวัฒนาการครั้งต่อไปของ "o‑series" เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้าอย่าง o1 โดย o3‑mini ที่มีขนาดเล็กกว่าเปิดตัวเมื่อวันที่ 31 มกราคม 2025 โดยให้เหตุผลสำหรับงาน STEM ที่คุ้มต้นทุน โดยมี "ความพยายามในการให้เหตุผล" สามระดับเพื่อสร้างสมดุลระหว่างเวลาแฝงและความลึก แม้ว่าจะมีแผนที่จะยกเลิก o3 ก่อนหน้านี้ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 แต่ OpenAI ก็เปลี่ยนมาใช้ o3 ร่วมกับ o4‑mini โดยเลื่อนการเปิดตัว "GPT‑5" ออกไปในภายหลัง

ความสามารถหลัก

จุดเด่นของ O3 คือกลไก "ห่วงโซ่ความคิดส่วนตัว" ซึ่งโมเดลจะพิจารณาขั้นตอนการให้เหตุผลแบบกลางๆ ก่อนให้คำตอบ ทำให้ประสิทธิภาพใน GPQA, AIME และชุดข้อมูลของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะบุคคลดีขึ้นกว่า o1 ถึงสองหลัก ในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ o3 มีอัตราการผ่าน SWE-Bench Verified ที่ 71.7% และคะแนน Elo ที่ 2727 ใน Codeforces ซึ่งแซงหน้า o1 ที่มีคะแนน 48.9% และ 1891% ตามลำดับ นอกจากนี้ o3 ยัง "คิด" ด้วยภาพโดยตรง เช่น การซูม การหมุน และการวิเคราะห์ภาพร่าง และรองรับชุดเครื่องมือ ChatGPT เต็มรูปแบบ ได้แก่ การท่องเว็บ การดำเนินการ Python การตีความไฟล์ และการสร้างภาพ

การปรับใช้และความพร้อมใช้งาน

ผู้ใช้ ChatGPT Plus, Pro และ Team สามารถเข้าถึง o3 ได้ทันที โดย o3‑pro จะพร้อมให้ใช้งานในเร็วๆ นี้สำหรับการผสานรวมระดับองค์กร นอกจากนี้ OpenAI API ยังเปิดเผยพารามิเตอร์ o3 ขีดจำกัดอัตรา และนโยบายการเข้าถึงเครื่องมือ โดยองค์กรที่ผ่านการตรวจสอบจะปลดล็อกความสามารถที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น การกำหนดราคาจะสอดคล้องกับระดับที่เปิดใช้งานเครื่องมือ และโมเดลเก่าๆ (o1 เวอร์ชันย่อที่เก่ากว่า) จะค่อยๆ เลิกใช้ไปในที่สุด

สถาปัตยกรรมและการออกแบบโมเดลของพวกเขาเปรียบเทียบกันได้อย่างไร?

กลไกการใช้เหตุผล

Gemini 2.5 ใช้สถาปัตยกรรม "การคิด" ที่เผยให้เห็นห่วงโซ่ความคิดก่อนจะตอบ ซึ่งคล้ายกับห่วงโซ่ส่วนตัวของ OpenAI สำหรับ o3 อย่างไรก็ตาม การใช้เหตุผลของ Gemini ดูเหมือนจะถูกผสานรวมเข้ากับกระบวนการอนุมานหลัก โดยเพิ่มประสิทธิภาพทั้งความแม่นยำและเวลาแฝงโดยไม่ต้องมีการลงคะแนนเสียงจากภายนอกหรือกลุ่มเสียงข้างมาก ในทางตรงกันข้าม O3 เปิดเผยระดับความพยายามในการใช้เหตุผลหลายระดับอย่างชัดเจน และสามารถปรับความลึกของการพิจารณาต่อคำขอได้ โดยแลกการคำนวณกับความแม่นยำ

หน้าต่างบริบท

Gemini 2.5 Pro มอบโทเค็นมากถึง 1 ล้านโทเค็น และมีแผนที่จะขยายเป็น 2 ล้านโทเค็น ทำให้เป็นผู้นำในการวิเคราะห์ฐานโค้ดทั้งหมด ทรานสคริปต์ที่ยาว และอินพุตมัลติโหมดที่ขยายออกไป O3 รองรับความยาวบริบทแบบทั่วไป (ในระดับ 100 โทเค็น) ซึ่งเหมาะสำหรับงานแชทและเอกสารส่วนใหญ่ แต่ไม่ค่อยเหมาะสำหรับการใช้เหตุผลในรูปแบบยาวมากหรือการนำรหัสเข้าคลังข้อมูลไฟล์เดียวมาใช้

แบบจำลองขนาดและการฝึกอบรม

แม้ว่า Google จะยังไม่ได้เปิดเผยจำนวนพารามิเตอร์ที่แน่นอนสำหรับ Gemini 2.5 แต่ข้อบ่งชี้จากการจัดอันดับของ LMArena และการครอบงำเกณฑ์มาตรฐานบ่งชี้ว่าแบบจำลองมีมาตราส่วนที่สามารถเทียบเคียงได้กับ GPT‑4.1 ซึ่งน่าจะมีพารามิเตอร์มากถึงหลายร้อยพันล้านตัว การ์ดที่ OpenAI เผยแพร่สำหรับ o3‑mini อธิบายถึงขนาดที่เล็กกว่าซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับการอนุมานที่มีค่าหน่วงเวลาต่ำ ในขณะที่ o3 เองก็ตรงกับมาตราส่วนของ GPT‑4.1 (~175 พารามิเตอร์ B) ด้วยการปรับแต่งสถาปัตยกรรมเฉพาะทางสำหรับการใช้เหตุผล

เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพของพวกเขาแตกต่างกันอย่างไร?

เกณฑ์มาตรฐานการใช้เหตุผล

Gemini 2.5 Pro เป็นผู้นำในการทดสอบประสิทธิภาพ WAN เช่น Humanity's Last Exam โดยมีคะแนน 18.8% ในกลุ่มรุ่นที่ไม่ต้องใช้เครื่องมือ และเหนือกว่า GPQA และ AIME 2025 โดยไม่ต้องเพิ่มคะแนนรวม O3 รายงานอัตราการผ่าน 87.7% ในการทดสอบประสิทธิภาพ GPQA Diamond และได้เปรียบในคำถามวิทยาศาสตร์ที่ออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงกระบวนการคิดเชิงเหตุผลอันล้ำลึก

ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด

จากการทดสอบ SWE‑Bench Verified Gemini 2.5 Pro ทำคะแนนได้ 63.8% โดยใช้การตั้งค่าตัวแทนแบบกำหนดเอง ในขณะที่ o3 ทำคะแนนได้ 71.7% ในงาน SWE‑Bench มาตรฐาน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแก้ไขปัญหาโค้ดที่แข็งแกร่งกว่า คะแนน Elo ของ Codeforces แสดงให้เห็นช่องว่างนี้เพิ่มเติม: o3 อยู่ที่ 2727 เมื่อเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน Gemini ก่อนหน้านี้ที่ประมาณไว้ที่ 2500‑2600 โดยผู้ที่ชื่นชอบ LMArena

ความเข้าใจหลายรูปแบบ

คอร์มัลติโหมดดั้งเดิมของ Gemini จัดการข้อความ เสียง รูปภาพ วิดีโอ และโค้ดด้วยสถาปัตยกรรมแบบรวมศูนย์ โดยทำคะแนนได้ 84.8% ในการทดสอบประสิทธิภาพ VideoMME และขับเคลื่อนแอป "Video to Learning" ใน AI Studio การใช้เหตุผลทางภาพของ O3 ซึ่งรวมถึงการตีความภาพร่าง การปรับแต่งรูปภาพ และการผสานรวมกับเครื่องมือรูปภาพของ ChatGPT ถือเป็นครั้งแรกสำหรับ OpenAI แต่ยังตามหลังเล็กน้อยในการทดสอบประสิทธิภาพวิดีโอเฉพาะทาง ซึ่ง Gemini เป็นผู้นำ

พวกเขาจะจัดการกับการขนส่งหลายรูปแบบอย่างไร?

การบูรณาการหลายรูปแบบของ Gemini

ตั้งแต่เริ่มต้น โมเดล Gemini ได้รวมเอาโหมดต่างๆ ไว้ในขั้นตอนการฝึกอบรมเบื้องต้น ทำให้สามารถข้ามจากการสรุปข้อความไปสู่การทำความเข้าใจวิดีโอได้อย่างราบรื่น ด้วยเวอร์ชัน 2.5 การแคชและสตรีมแบบซ่อนเร้นจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโฟลว์มัลติโหมดแบบเรียลไทม์ใน AI Studio และ Vertex AI นักพัฒนาสามารถป้อนไฟล์วิดีโอทั้งหมดหรือที่เก็บโค้ด และรับการตอบสนองตามบริบทและการจำลอง UI ได้ภายในไม่กี่วินาที

การใช้เหตุผลทางภาพของ OpenAI

O3 ขยายขีดความสามารถของ ChatGPT: ผู้ใช้สามารถอัปโหลดรูปภาพ สั่งให้โมเดลซูม หมุน หรือใส่คำอธิบาย และรับขั้นตอนการให้เหตุผลที่อ้างอิงถึงคุณลักษณะภาพ การผสานรวมนี้ใช้กรอบงาน "เครื่องมือ" เดียวกันกับการท่องเว็บและการทำงานของ Python ซึ่งช่วยให้เกิดเชนมัลติโมดัลที่ซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์แผนภูมิแล้วเขียนโค้ดเพื่อสร้างแผนภูมิขึ้นมาใหม่

ระบบนิเวศของนักพัฒนาและการสนับสนุน API มีโครงสร้างอย่างไร?

API และระบบนิเวศ Gemini

Google นำเสนอ Gemini 2.5 Pro ผ่านอินเทอร์เฟซเว็บของ AI Studio และ RESTful API พร้อมไลบรารีไคลเอนต์สำหรับ Python, Node.js และ Java การผสานรวม Vertex AI มอบ SLA ระดับองค์กร การสนับสนุน VPC-SC และระดับราคาเฉพาะสำหรับการจ่ายตามการใช้งานหรือการใช้งานตามสัญญา แอป Gemini เองมีคุณลักษณะต่างๆ เช่น Canvas สำหรับการระดมความคิดด้วยภาพและการสร้างโค้ด ทำให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้พัฒนาเข้าถึงได้อย่างเสรีมากขึ้น

API และเครื่องมือ OpenAI

API ของ OpenAI เปิดเผย o3 พร้อมพารามิเตอร์สำหรับความพยายามในการใช้เหตุผล การเรียกใช้ฟังก์ชัน การสตรีม และการกำหนดเครื่องมือแบบกำหนดเอง API ของ Chat Completions และ Function Calling ช่วยให้สามารถผสานรวมเครื่องมือของบุคคลที่สามได้อย่างราบรื่น สถานะองค์กรที่ผ่านการตรวจสอบจะปลดล็อกขีดจำกัดอัตราที่สูงขึ้นและการเข้าถึงตัวแปรโมเดลใหม่ก่อนใคร ระบบนิเวศยังรวมถึง LangChain, AutoGPT และเฟรมเวิร์กอื่นๆ ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับจุดแข็งในการใช้เหตุผลของ o3

กรณีการใช้งานและแอปพลิเคชันคืออะไร?

กรณีการใช้งานระดับองค์กร

• การวิเคราะห์ข้อมูลและ BI:ความเข้าใจบริบทและวิดีโอที่ยาวนานของ Gemini นั้นเหมาะสมกับระบบวิเคราะห์ข้อมูลเชิงเข้มข้น ในขณะที่แนวคิดส่วนตัวของ o3 ช่วยให้มั่นใจในความสามารถในการตรวจสอบในด้านการเงินและการดูแลสุขภาพ
• การพัฒนาซอฟต์แวร์:ทั้งสองโมเดลสร้างและตรวจสอบโค้ดพลัง แต่คะแนน SWE‑Bench ที่สูงกว่าของ o3 ทำให้โมเดลนี้เป็นที่นิยมสำหรับการแก้ไขจุดบกพร่องที่ซับซ้อน ในขณะที่ Gemini โดดเด่นในการสร้างต้นแบบเว็บแบบเต็มสแต็ก

กรณีการใช้งานของผู้บริโภคและสร้างสรรค์

• การศึกษา:แอป “วิดีโอสู่การเรียนรู้” ที่ใช้ Gemini 2.5 เปลี่ยนการบรรยายเป็นการสอนแบบโต้ตอบ; การใช้เหตุผลภาพของ o3 ทำให้สามารถสร้างแผนภาพแบบไดนามิกได้
• การสร้างเนื้อหา:เครื่องมือแคนวาสหลายรูปแบบจาก Gemini ช่วยในการตัดต่อวิดีโอและสร้างสตอรี่บอร์ด ปลั๊กอิน ChatGPT ของ o3 รองรับการตรวจสอบข้อเท็จจริงแบบเรียลไทม์และเวิร์กโฟลว์การเผยแพร่มัลติมีเดีย

เปรียบเทียบกันในด้านความปลอดภัยและการจัดตำแหน่งอย่างไร?

กรอบการทำงานด้านความปลอดภัย

Google ใช้หลักการ Responsible AI โดยทำการทดสอบอคติในภาษาต่างๆ ประเมินความทนทานของฝ่ายตรงข้าม และวงจรข้อเสนอแนะผ่านการรายงานในเบราว์เซอร์ของ AI Studio OpenAI ใช้ประโยชน์จากกรอบการทำงานความพร้อมที่อัปเดต การทดสอบทีมสีแดง และช่องทาง "ที่ตรวจสอบแล้ว" สำหรับการใช้งานที่มีความเสี่ยงสูง ควบคู่ไปกับรายงานความโปร่งใสสำหรับการใช้งานเครื่องมือและการเปิดเผยข้อมูลตามลำดับความคิดบน o3‑mini

ความโปร่งใสและการอธิบายได้

Gemini เปิดเผยขั้นตอนการให้เหตุผลเมื่อมีการร้องขอ โดยอนุญาตให้ผู้พัฒนาสามารถตรวจสอบการตัดสินใจได้ ความพยายามในการใช้เหตุผลที่กำหนดค่าได้ของ o3 ทำให้การแลกเปลี่ยนมีความชัดเจน แม้ว่าลำดับความคิดจะยังคงเป็นส่วนตัวตามค่าเริ่มต้นเพื่อปกป้อง IP และกลยุทธ์การจัดตำแหน่ง

ทิศทางและแผนงานในอนาคตจะเป็นอย่างไร?

เมถุน

Google วางแผนขยายบริบทโทเค็น 2 ล้านโทเค็น บูรณาการที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นกับอุปกรณ์ Android และ Wear OS และขยายเกณฑ์มาตรฐานมัลติโมดัลสำหรับภาพถ่ายดาวเทียมและข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ Vertex AI จะได้รับตัวแทนที่จัดการโดยสร้างขึ้นบน Gemini และ "Agentspace" ที่กำลังจะเปิดตัวจะช่วยให้องค์กรต่างๆ ปรับใช้ไปป์ไลน์มัลติเอเจนต์ในโมเดลต่างๆ ได้

OpenAI

OpenAI เผยโฉม GPT-5 ซึ่งคาดว่าจะเปิดตัวในช่วงปลายปี 2025 ซึ่งอาจรวมการใช้เหตุผลแบบ o-series ให้เป็นแบบจำลองเดียวที่มีการปรับขนาดแบบไดนามิก ชุดเครื่องมือที่ขยายสำหรับหุ่นยนต์ การแปลแบบเรียลไทม์ และการวางแผนขั้นสูงอยู่ระหว่างการพัฒนาอย่างแข็งขัน เช่นเดียวกับการผสานรวม o3 เข้ากับข้อเสนอ Azure AI ของ Microsoft ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น

โดยสรุป

Gemini 2.5 และ OpenAI o3 ต่างก็เป็นก้าวสำคัญสู่ AI ที่ชาญฉลาดและอเนกประสงค์มากขึ้น Gemini มุ่งเน้นไปที่การปรับขนาด - หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่และการผสานรวมหลายโหมดดั้งเดิม - ในขณะที่ o3 เน้นที่การใช้เหตุผลและความยืดหยุ่นของเครื่องมือที่ปรับปรุงใหม่ ทั้งสองแพลตฟอร์มนำเสนอระบบนิเวศที่แข็งแกร่งและมาตรการด้านความปลอดภัย ซึ่งสร้างเวทีสำหรับแอปพลิเคชัน AI รุ่นต่อไปตั้งแต่การศึกษาไปจนถึงระบบอัตโนมัติขององค์กร เมื่อแผนงานทั้งสองมาบรรจบกันเพื่อกรอบงานตัวแทนแบบรวมและขอบเขตบริบทที่กว้างขึ้น นักพัฒนาและองค์กรจะได้รับประโยชน์จากการเลือกโมเดลที่สอดคล้องกับความต้องการด้านประสิทธิภาพ การตั้งค่าการรวม และลำดับความสำคัญของการจัดตำแหน่งมากที่สุด

ใช้ Grok 3 และ O3 ใน CometAPI

โคเมทเอพีไอ เสนอราคาต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ เอพีไอ โอ3 (ชื่อรุ่น: o3/ o3-2025-04-16) and API เจมินี่ 2.5 โปร  (ชื่อรุ่น: gemini-2.5-pro-preview-03-25; gemini-2.5-pro-preview-05-06) และคุณจะได้รับ $1 ในบัญชีของคุณหลังจากลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบ! ยินดีต้อนรับสู่การลงทะเบียนและสัมผัสประสบการณ์ CometAPI

ในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด โปรดทราบว่านักพัฒนาบางคนอาจจำเป็นต้องตรวจสอบองค์กรของตนก่อนใช้โมเดลนี้

การกำหนดราคาใน CometAPI มีโครงสร้างดังนี้: