ตอบก่อน Gemini 4 ยังไม่ได้ประกาศอย่างเป็นทางการ และ Google ยังไม่ได้เผยแพร่ model card, ตัวระบุ API, ตารางราคา หรือรายงาน benchmark สำหรับรุ่นนี้ แคตตาล็อกรุ่นปัจจุบันของ Google ยังคงยึดที่ Gemini 3.x ดังนั้น มุมมองที่น่าเชื่อถือที่สุดจึงไม่ใช่การยกสเปกขึ้นมาเอง แต่เป็นภาพคาดการณ์บนหลักฐานว่ารุ่นถัดไปของ Google ควรปรับปรุงอะไร: เอเจนต์ระยะยาวที่เชื่อถือได้ การให้เหตุผลแบบปรับตัว การใช้คอมพิวเตอร์ที่แข็งแรงขึ้น มัลติโมดัลที่บูรณาการมากขึ้น และการใช้บริบทขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิผลยิ่งขึ้น
Gemini 4 คืออะไร?
Gemini 4 เป็นชื่อใช้งานชั่วคราวในบทความนี้สำหรับความเป็นไปได้ของเจเนอเรชันหลักถัดไปของรุ่น Gemini ของ Google Google ยังไม่ได้ประกาศ ดังนั้นคำนี้ยังไม่อ้างถึงโมเดลที่ได้รับการยืนยัน ตระกูลโมเดล ตัวระบุ API หรือแผนการปล่อยแต่อย่างใด ที่นี่ Gemini 4 เป็นการคาดการณ์บนหลักฐานที่สร้างจากแคตตาล็อกรุ่นอย่างเป็นทางการของ GeminiและขีดความสามารถของGemini 3.7 Flash
Google ประกาศ Gemini 4 อย่างเป็นทางการแล้วหรือไม่?
ยังไม่พบประกาศ Gemini 4 อย่างเป็นทางการในไดเรกทอรีรุ่นสำหรับนักพัฒนาของ Google หรือในไลน์อัป Gemini ปัจจุบันของ Google DeepMind แคตตาล็อก Gemini API อย่างเป็นทางการแสดงรุ่น Gemini 3 ที่เป็น stable และ preview ขณะที่ Google DeepMind ยังระบุว่าGemini 3.5 Pro กำลังมาเร็วๆ นี้ นั่นทำให้ไม่ปลอดภัยที่จะอธิบาย Gemini 4 ว่าเป็นการเปิดตัวระยะใกล้ที่ยืนยันแล้ว
ยังไม่มี model card ของ Gemini 4, ID รุ่นใน API, ขีดจำกัดบริบท, ตารางราคา, รายงานด้านความปลอดภัย หรือข้อมูลตาราง benchmark ที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ควรปฏิบัติต่อ Gemini 4 ว่าเป็นชื่อใช้งานสำหรับรุ่นถัดไปที่เป็นไปได้ จนกว่า Google จะเผยแพร่เอกสารปฐมภูมิอย่างเป็นทางการ ชื่อสุดท้ายและลำดับของรุ่นย่อย Gemini 3.x ระหว่างทางก็ยังอาจเปลี่ยนได้
ตารางที่ 1. ตรวจสอบสถานะสาธารณะตาม แคตตาล็อกรุ่นอย่างเป็นทางการของ Google
| รายการ | สถานะสาธารณะ |
|---|---|
| ประกาศ Gemini 4 อย่างเป็นทางการ | ไม่มี |
| model card ของ Gemini 4 | ไม่มี |
| ID รุ่นใน API | ไม่มี |
| หน้าต่างบริบท | ยังไม่เปิดเผย |
| ราคา | ยังไม่เปิดเผย |
| คะแนน benchmark | ยังไม่เปิดเผย |
| ตระกูลอย่างเป็นทางการปัจจุบัน | Gemini 3.x |
| รุ่น Pro ถัดไปที่ประกาศ | Gemini 3.5 Pro กำลังมาเร็วๆ นี้ |
คาดว่า Gemini 4 จะเป็นอะไร?
Gemini 4 น่าจะเป็นตระกูลของระบบมากกว่าจะเป็นโมเดลเดี่ยวขนาดใหญ่ พอร์ตโฟลิโอปัจจุบันของ Google แยกความสามารถธงด้านการให้เหตุผล การอนุมานแบบ throughput สูง การให้เหตุผลเชิงลึก การโต้ตอบแบบเรียลไทม์ และการสร้างสื่อ ออกเป็นโมเดลต่างๆ ตระกูลนี้รวมถึงGemini 3.1 Pro สำหรับการให้เหตุผลที่ซับซ้อนและเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ Gemini 3.7 Flash สำหรับงานเชิงเอเจนต์ที่มีประสิทธิภาพในสเกล และโหมด Deep Think แบบเฉพาะทางสำหรับวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และวิศวกรรม
รูปแบบนี้บ่งชี้ว่ารุ่นอนาคตอาจคงระดับ Pro, Flash และรุ่นเน้นประสิทธิภาพไว้ พร้อมเชื่อมประสานผ่านการจัดเส้นทางในระดับผลิตภัณฑ์ การเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ที่สุดอาจไม่ใช่ขนาดโมเดลโดยตรง แต่อาจเป็นระบบที่บูรณาการมากขึ้นซึ่งเลือกงบประมาณการให้เหตุผลที่เหมาะสม เรียกใช้เครื่องมือ จัดการหลายโมด และคงสถานะข้ามเวิร์กโฟลว์ที่ยาวขึ้น
สเปกที่คาดหมายของ Gemini 4
สเปกฐานที่ปลอดภัยที่สุดคือรุ่น Gemini 3.7 Flash ของ Google เอกสาร APIอย่างเป็นทางการระบุขีดจำกัดอินพุต 1,048,576 โทเคน เอาต์พุตสูงสุด 65,536 โทเคน รองรับอินพุตแบบมัลติโมดัลครอบคลุมข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF และเอาต์พุตเป็นข้อความ
การคาดการณ์อย่างรับผิดชอบควรใช้ความสามารถเหล่านั้นเป็นฐาน ไม่ใช่การแต่งหน้าต่างบริบท 2M, 5M หรือ 10M โดยไม่มีหลักฐาน เนื่องจาก Gemini 3.7 Flash รองรับบริบท 1M โทเคนและเอาต์พุต 64K อยู่แล้ว Gemini 4 จึงไม่จำเป็นต้องมีหน้าต่างบริบทใหญ่กว่าเพื่อให้ถือเป็นการอัปเกรดที่มีความหมาย การเรียกคืนอย่างมีประสิทธิผล ความลึกของการให้เหตุผล และการจัดการสถานะเครื่องมือจะสำคัญกว่า
ตารางที่ 2. ฐานยืนยันจากเอกสารของ Gemini 3.7 Flash;
ค่าของ Gemini 4 เป็นความคาดหวังเชิงวิเคราะห์ ไม่ใช่สเปกอย่างเป็นทางการ
| สเปก | ฐานอ้างอิง Gemini 3.7 Flash | ความคาดหวังสำหรับ Gemini 4 | ความเชื่อมั่น |
|---|---|---|---|
| บริบทอินพุต | 1,048,576 โทเคน | อย่างน้อย 1M พร้อมการเรียกคืนมีประสิทธิผลดีขึ้น | สูง |
| เอาต์พุตสูงสุด | 65,536 โทเคน | อย่างน้อย 64K | กลาง |
| โหมดอินพุต | ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง PDF | รองรับแบบเนทีฟเท่าเดิมหรือกว้างขึ้น | สูง |
| โหมดเอาต์พุต | ข้อความ | อาจรองรับการสร้างสื่อแบบเนทีฟที่หลากหลายขึ้น | กลาง |
| การให้เหตุผล | ระดับการคิดที่ปรับแต่งได้ | การจัดสรรการให้เหตุผลที่ปรับตัวได้มากขึ้น | สูง |
| การใช้เครื่องมือ | ฟังก์ชัน ค้นหา โค้ด ไฟล์ บริบทจาก URL | การรันหลายเครื่องมือที่เชื่อถือได้มากขึ้น | สูง |
| การใช้คอมพิวเตอร์ | การใช้คอมพิวเตอร์ (พรีวิว) | การรองรับระดับโปรดักชันที่กว้างขึ้น | กลาง |
| ตระกูลโมเดล | ชั้น Flash ในตระกูล Gemini 3 | ตระกูลแบบแบ่งชั้นที่คล้ายกัน | สูง |
| API ID | gemini-3.7-flash | ไม่ทราบ | ยืนยันว่าไม่ทราบ |
| ราคา | เผยแพร่แล้ว; โปรดตรวจสอบราคาปัจจุบัน | ไม่ทราบ | ยืนยันว่าไม่ทราบ |
อะไรอาจใหม่ใน Gemini 4?
เอเจนต์ระยะยาวที่เชื่อถือได้มากขึ้น
ปัจจุบัน Google วางกรอบ Gemini รอบ “การลงมือทำ” ควบคู่ “ความฉลาด” ภาพรวมความสามารถล่าสุดเน้นงานระยะยาว, การแก้ปัญหาหลายขั้นตอน, เอเจนต์สำหรับการโค้ด และเครื่องมือขั้นสูง รุ่นถัดไปจะถูกตัดสินน้อยลงจากการที่มัน “เขียนแผน” ได้ และมากขึ้นจากการที่มัน “ทำแผนให้สำเร็จ” โดยไม่ทำสถานะหาย ใช้สิทธิผิดพลาด หรือเรียกเครื่องมือผิดซ้ำๆ
สำหรับเอเจนต์ระดับโปรดักชัน ความคืบหน้าที่มีความหมายรวมถึงสถานะงานที่ทนทาน การกู้คืนหลังเครื่องมือผิดพลาด การกระจายงานให้ซับเอเจนต์ที่ดีขึ้น ด่านอนุมัติที่ชัดเจน และบันทึกการตรวจสอบที่อธิบายว่าระบบเปลี่ยนอะไรบ้าง นี่เป็นปัญหาระดับระบบ ดังนั้นผลิตภัณฑ์ Gemini 4 อาจผสานการปรับปรุงโมเดลเข้ากับโครงสร้างออร์เคสเตรตและหน่วยความจำที่แข็งแรงขึ้น
การให้เหตุผลที่แข็งแรงขึ้นและการคิดแบบปรับตัว
Google อธิบายว่า Gemini 3.7 Flash เพิ่มการปรับปรุงเชิงอัลกอริทึมบนฐานการให้เหตุผลและการตั้งค่าการคิดที่ปรับแต่งได้ซึ่งสมดุลคุณภาพ ต้นทุน และเวลา Gemini 4 อาจต่อยอดด้วยการอนุมานแบบปรับตัว: ใช้การให้เหตุผลตื้นสำหรับงานประจำ ใช้งบประมาณการให้เหตุผลมากขึ้นสำหรับงานยาก และตรวจสอบยืนยันก่อนการกระทำที่มีผลกระทบ
ความแตกต่างสำคัญคือระหว่างการตั้งค่าที่มองเห็นได้กับการจัดสรรจริง ผู้ใช้อาจยังเห็นเพียงตัวควบคุมความเร็วหรือระดับการคิดแบบง่าย ขณะที่ระบบจัดเส้นทางงานย่อยที่ยากไปยังการให้เหตุผลลึกหรือผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางแบบไดนามิก ยังไม่มีการยืนยันสถาปัตยกรรม จำนวนพารามิเตอร์ หรือการออกแบบแบบ mixture-of-experts ที่เฉพาะเจาะจง
ความฉลาดแบบมัลติโมดัลระดับเนทีฟที่ดีขึ้น
Gemini ประมวลผลข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF ในเวิร์กโฟลว์ร่วมกันอยู่แล้ว อย่างไรก็ตามGemini 3.7 Flash ยังผลิตเอาต์พุตเป็นข้อความ ขณะที่การสร้างรูปภาพ เสียง และวิดีโอถูกจัดการโดยโมเดลเฉพาะทาง รุ่นถัดไปอาจทำให้การประสานงานระหว่างส่วนประกอบเหล่านี้ราบรื่นขึ้น แม้ Google อาจยังคงเปิดเผยเป็น endpoint แยก
การปรับปรุงที่เป็นประโยชน์จะรวมถึงการให้เหตุผลด้านเวลาเหนือวิดีโอที่ยาวขึ้น การเข้าใจกราฟและอินเทอร์เฟซได้ดีขึ้น การให้เหตุผลเชิงพื้นที่ที่แม่นขึ้น และความสามารถในการคงข้อเท็จจริงและเอกลักษณ์เมื่อภารกิจเคลื่อนระหว่างข้อความ วิสัยทัศน์ เสียง และสื่อที่สร้าง Native media output ยังเป็นทิศทางที่เป็นไปได้ ไม่ใช่ฟีเจอร์ Gemini 4 ที่ยืนยันแล้ว
การใช้คอมพิวเตอร์และการรันเครื่องมือที่ดีขึ้น
ชุดเครื่องมือของ Gemini 3.7 Flashมีทั้งการเรียกฟังก์ชัน การรันโค้ด การยึดโยงด้วยการค้นหา การค้นหาไฟล์ การยึดโยงด้วย Maps บริบทจาก URL เอาต์พุตแบบโครงสร้าง และการใช้คอมพิวเตอร์แบบพรีวิว ขอบเขตความสามารถกว้างอยู่แล้ว; ความเชื่อถือได้คือก้าวถัดไปที่ยากกว่า
Gemini 4 จำเป็นต้องรู้จักสถานะอินเทอร์เฟซให้ดีขึ้น จัดการการกระทำความเสี่ยงสูงอย่างปลอดภัยขึ้น ฟื้นตัวได้ทนทานเมื่อหน้าเปลี่ยน และประสานระหว่างเครื่องมือ API กับอินเทอร์เฟซกราฟิกให้แน่นขึ้น เกณฑ์คอมพิวเตอร์ยูสชี้ว่าพื้นที่นี้ยังแข่งขันกันอยู่ ไม่ใช่ความสามารถที่แก้ได้แล้ว
การให้เหตุผลบนบริบทยาวอย่างมีประสิทธิผลมากขึ้น
หน้าต่างบริบทที่ใหญ่มีประโยชน์ก็ต่อเมื่อโมเดลดึงหลักฐานที่ถูกต้องและคงความสัมพันธ์ข้ามชุดงานทั้งหมดได้ ผลลัพธ์ MRCR ที่ 128K ของ Google ดีขึ้นจาก 91.8% บน Gemini 3.6 Flash เป็น 97.0% บน Gemini 3.7 Flash นั่นเป็นผลลัพธ์ที่แข็งแรง แต่ยังไม่แสดงคุณภาพการเรียกคืนใกล้ขีดจำกัด 1M โทเคน ดังนั้น “การเรียกคืนอย่างมีประสิทธิผล” จึงเป็นเป้าหมายที่มีความหมายกว่าการเพิ่มตัวเลขหน้าต่างบริบท
ประโยชน์สูงสุดจะปรากฏในเอเจนต์โค้ดระดับรีโพซิทอรีที่แกะรอยการพึ่งพา การตรวจหาความขัดแย้งข้ามเอกสาร การระบุตำแหน่งเหตุการณ์ในวิดีโอยาว และการประสานบริบทชั่วคราวกับหน่วยความจำถาวรของเอเจนต์ การแคชที่ดีขึ้นและประสิทธิภาพการใช้โทเคนก็จะลดต้นทุนของการคงชุดงานขนาดใหญ่ให้ทำงานอยู่ตลอด
ตระกูล Pro, Flash และโมเดลเฉพาะทางที่กว้างขึ้น
แคตตาล็อกของ Google แยกการให้เหตุผลธง Throughput เรียลไทม์ การสร้างภาพ เสียง วิดีโอ และหุ่นยนต์ไว้อยู่แล้ว ดังนั้น Gemini 4 อาจมาถึงแบบเป็นตระกูลตามลำดับ ไม่ใช่เปิดตัวพร้อมกัน Pro น่าจะเน้นความแม่นและการให้เหตุผลยาก Flash จะเหมาะกับ Throughput ระดับโปรดักชัน และโมเดลเฉพาะทางจะรับงานเรียลไทม์หรือสื่อหนัก
แนวทางแบบตระกูลทำให้การจัดเส้นทางแบบไดนามิกเป็นไปได้ แอปสามารถส่งคำขอส่วนใหญ่ไปยังโมเดลที่เร็ว และยกระดับเฉพาะส่วนที่ยากไปยังโมเดลให้เหตุผลที่มีต้นทุนสูงกว่า ประสบการณ์ผลิตภัณฑ์อาจสำคัญพอๆ กับชื่อของเช็คพอยต์เดี่ยว
ประสิทธิภาพ เวลาแฝง และเศรษฐศาสตร์การปรับใช้ที่ดีกว่า
Gemini 3.7 Flash แสดงความพยายามของ Google ที่จะนำความสามารถเชิงเอเจนต์มาสู่การปรับใช้ที่ต้นทุนต่ำและ Throughput สูง Gemini 4 จะต้องเพิ่ม “ความสามารถต่อ 1 ดอลลาร์” และ “ความสามารถต่อวินาที” ไม่ใช่แค่คะแนนบน benchmark จุดเน้นที่เป็นไปได้รวมถึงประสิทธิภาพการใช้โทเคน การแคชพรอมต์ วงจรเครื่องมือที่เร็วขึ้น การอนุมานแบบแบตช์ การอนุมานแบบจัดลำดับความสำคัญ และการใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Google ให้คุ้มค่ายิ่งขึ้น
ไม่ควรทำนายราคา Gemini 4 ก่อนที่หน้าราคาอย่างเป็นทางการจะปรากฏ ราคาอาจแตกต่างตามความยาวอินพุต โทเคนเอาต์พุต การแคช โมดัลิตี้ โหมดแบตช์ และระดับบริการ ดังนั้นการเดาตัวเลขเดียวจะสร้างความแม่นยำลวงตา
Benchmark อะไรจะสำคัญสำหรับ Gemini 4?
Gemini 4 ยังไม่มีผล benchmark ที่เผยแพร่ ดังนั้นการวิเคราะห์ที่เป็นประโยชน์ที่สุดคือการตั้ง “มาตรฐานปัจจุบัน” ตารางประสิทธิภาพของGemini 3.7 Flash จาก Google แสดงการก้าวหน้าโดยรวมเหนือ Gemini 3.6 Flash ในการโค้ด การดำเนินเอเจนต์ เวิร์กโฟลว์องค์กร การใช้คอมพิวเตอร์ บริบทยาว และงานมัลติโมดัล ขณะเดียวกันก็เผยให้เห็นพื้นที่ที่รุ่นถัดไปยังพัฒนาได้
ตารางที่ 3. คะแนนอย่างเป็นทางการจากตารางประสิทธิภาพของ Google DeepMind สำหรับ Gemini 3.7 Flash.
| Benchmark | Gemini 4 | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash | การเปลี่ยนแปลง |
|---|---|---|---|---|
| FrontierCode 1.1 Main | ยังไม่เผยแพร่ | 43.6% | 34.4% | +9.2 pts |
| DeepSWE v1.1 | ยังไม่เผยแพร่ | 65.3% | 48.6% | +16.7 pts |
| Code Arena | ยังไม่เผยแพร่ | 1588 Elo | 1538 Elo | +50 Elo |
| Terminal-Bench 2.1 | ยังไม่เผยแพร่ | 85.8% | 78.0% | +7.8 pts |
| AutomationBench | ยังไม่เผยแพร่ | 30.4% | 17.0% | +13.4 pts |
| GDP.pdf | ยังไม่เผยแพร่ | 34.0% | 22.0% | +12.0 pts |
| LVBench | ยังไม่เผยแพร่ | 85.4% | 84.2% | +1.2 pts |
| MRCR v2 ที่ 128K | ยังไม่เผยแพร่ | 97.0% | 91.8% | +5.2 pts |
| OSWorld 2.0 | ยังไม่เผยแพร่ | 47.9% | 33.8% | +14.1 pts |
| Agent's Last Exam | ยังไม่เผยแพร่ | 26.3% | 24.2% | +2.1 pts |
ผลลัพธ์ปัจจุบันบอกอะไร
- การให้เหตุผลและการค้นหาดีขึ้นชัดเจน ARC-AGI-2 เพิ่มขึ้น 46.0 คะแนน และ BrowseComp เพิ่มขึ้น 26.7 คะแนนภายใต้การตั้งค่าที่รายงานโดย Google
- เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ก็ก้าวหน้า MCP Atlas เพิ่ม 15.1 คะแนน และ Terminal-Bench 2.0 เพิ่ม 11.6 คะแนน
- ความก้าวหน้ามัลติโมดัลยังไม่สม่ำเสมอ MMMU-Pro ลดลง 0.5 คะแนน ดังนั้นรุ่นใหม่ยังมีช่องว่างในด้านการให้เหตุผลเชิงภาพ
- คุณภาพบริบทยาวมากยังยากอยู่ ผล 1M โทเคนของ MRCR ที่รายงานไม่ดีขึ้นระหว่างสองรุ่น
Gemini 4 เทียบกับ Gemini 3.7 Flash
การเปรียบเทียบที่ชัดเจนที่สุดไม่ใช่ตารางคะแนนคาดเดา แต่เป็นรายการ “เกณฑ์” ที่ควรผ่าน Gemini 4 ควรเหนือกว่า Gemini 3.7 Flash ในการให้เหตุผลยาก ขณะยังคงรองรับบริบท 1M ความกว้างของอินพุตแบบมัลติโมดัล และประสิทธิภาพระดับ Flash นอกจากนี้ ควรเปลี่ยนชุดเครื่องมือปัจจุบันให้เป็นการดำเนินการแบบปลายทางถึงปลายทางที่เชื่อถือได้มากขึ้น
• การให้เหตุผล: ปรับปรุง HLE, ARC-AGI-2, GPQA และการสอบเทียบ โดยไม่ต้องใช้คอมพิวต์สูงสุดกับทุกงาน
• การโค้ด: เพิ่มทั้งอัตราแก้ปัญหาระดับรีโพซิทอรีและการรันบนเทอร์มินัล ไม่ใช่แค่คุณภาพการสร้างโค้ด
• เอเจนต์: เพิ่มอัตราสำเร็จของงานใน MCP, การท่องเว็บ, การใช้คอมพิวเตอร์ และเวิร์กโฟลว์ยาว
• มัลติโมดัล: ปรับปรุงการอ่านกราฟ วิดีโอ อินเทอร์เฟซ พื้นที่ และการให้เหตุผลข้ามโมด
• บริบท: ส่งมอบการเรียกคืนและสังเคราะห์ที่ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญที่ปลายบนของหน้าต่างบริบท
• ประสิทธิภาพ: ลดต้นทุนและเวลาแฝงของการให้เหตุผลลึกผ่านการจัดเส้นทาง การแคช และการอนุมานแบบปรับตัว
Gemini 4 vs Gemini 3.7 Flash vs Claude Sonnet 5 vs GPT-5.6
ภาพรวม Gemini ปัจจุบันของ Google มีตารางข้ามโมเดลสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ บริบทยาว ความเข้าใจวิดีโอ การให้เหตุผลผู้เชี่ยวชาญ และงานเชิงเอเจนต์ การเปรียบเทียบที่ผู้ผลิตรายงานเหล่านี้ใช้ฮาร์เนสและการตั้งค่าเฉพาะ จึงควรอ่านเป็น “ภาพการแข่งขัน” มากกว่า “อันดับสากล”
มาตรฐาน benchmark ปัจจุบันจาก ตารางประสิทธิภาพของ Gemini
| มิติ | Gemini 4 | Gemini 3.7 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|---|---|
| FrontierCode 1.1 | ยังไม่เผยแพร่ | 43.6% | 42.7% | 41.3% |
| Terminal-Bench 2.1 | ยังไม่เผยแพร่ | 85.8% | 80.4% | 87.4% |
| LVBench | ยังไม่เผยแพร่ | 85.4% | 68.5% | 78.9% |
| MRCR v2, 128K | ยังไม่เผยแพร่ | 97.0% | 81.5% | 93.5% |
| HLE-Verified | ยังไม่เผยแพร่ | 53.6% | 31.0% | 51.1% |
| OSWorld 2.0 | ยังไม่เผยแพร่ | 47.9% | - | 50.2% |
| Agent's Last Exam | ยังไม่เผยแพร่ | 26.3% | 33.3% | 28.0% |
ข้อมูลจากภาพรวม Gemini ของ Google DeepMind ที่นี่
ผลการเปรียบเทียบแบบหลายมิติ
การโค้ด: Gemini 3.7 Flash นำอยู่ใน FrontierCode ที่ระบุ ขณะที่ GPT-5.6 Terra นำใน Terminal-Bench 2.1 Gemini 4 จึงต้องมีทั้งการสร้างโค้ดคุณภาพสูงและการรันเทอร์มินัลที่เชื่อถือได้เพื่ออ้างความได้เปรียบอย่างชัดเจน
บริบทยาว: Gemini 3.7 Flash นำในการเปรียบเทียบ MRCR ที่ 128K คำถามที่ยากกว่าคือ Gemini 4 จะรักษาความได้เปรียบใกล้ขีดจำกัดบริบทเต็มได้หรือไม่ ซึ่งผลที่รายงานของ Gemini 3.1 Pro ยังต่ำกว่ามาก
ความเข้าใจวิดีโอ: Gemini 3.7 Flash มีคะแนน LVBench สูงสุด ย้ำจุดแข็งด้านการให้เหตุผลบนวิดีโอมัลติโมดัลของ Google ที่ Gemini 4 ควรต่อยอด
การใช้คอมพิวเตอร์: GPT-5.6 Terra นำใน OSWorld 2.0 ตามตารางที่เผยแพร่ ดังนั้น Gemini 4 ต้องรู้จำสถานะหน้าจอ การเลือกการกระทำ และการกู้คืนหลังอินเทอร์เฟซเปลี่ยนโดยไม่คาดคิดให้ดียิ่งขึ้น
เอเจนต์เดสก์ท็อป: Claude Sonnet 5 นำใน Agent's Last Exam ในการเปรียบเทียบที่รายงาน ชี้ให้เห็นความต่างระหว่าง “มี API เครื่องมือ” กับ “ทำงานเดสก์ท็อปแบบปิดลูปให้สำเร็จได้อย่างเชื่อถือได้”
ผลโดยรวม: ตลาดปัจจุบันยังไม่มีผู้ชนะเดี่ยวในทุกมิติ เส้นทางสร้างความต่างที่น่าเชื่อถือที่สุดของ Gemini 4 คือการผสานจุดแข็งด้านบริบทยาวและวิดีโอของ Google เข้ากับการใช้คอมพิวเตอร์ การรันเทอร์มินัล และความน่าเชื่อถือระยะยาวที่แข็งแรงขึ้น
Gemini 4 อาจเด่นด้านใดที่สุด?
เอเจนต์โค้ดระดับรีโพซิทอรี
Gemini เจเนอเรชันที่แข็งแรงขึ้นอาจตรวจรีโพซิทอรีขนาดใหญ่ แกะรอยการพึ่งพา รันทดสอบ แก้ไฟล์หลายไฟล์ และยืนยันการแก้ไขผ่านเครื่องมือเทอร์มินัล การปรับปรุงที่มีมูลค่าสูงสุดคือ “ลดคำตอบครึ่งๆ กลางๆ” และมีบันทึกสิ่งที่เปลี่ยนและเหตุผลที่ชัดเจนกว่าเดิม
งานวิจัยและความรู้สำหรับองค์กร
Gemini 4 อาจผสานเอกสารยาว สเปรดชีต PDF ข้อมูลองค์กรส่วนตัว และการค้นคว้าเว็บแบบมี grounding สู่เวิร์กโฟลว์ที่สร้าง “การตัดสินใจ” มากกว่า “สรุป” การยอมรับในองค์กรจะขึ้นกับสิทธิ์การเข้าถึง การอ้างอิง ขอบเขตข้อมูล และการรันเครื่องมือที่ทำซ้ำได้พอๆ กับคุณภาพการให้เหตุผล
ปฏิบัติการแบบมัลติโมดัล
การใช้งานที่เป็นไปได้รวมถึงการรีวิววิดีโอ การทดสอบอินเทอร์เฟซ ปัญญาเอกสาร การวิเคราะห์กราฟ การคัดแยกลูกค้าสนับสนุน และเวิร์กโฟลว์ภาคสนามที่ผสานรูปภาพ เสียง วิดีโอ ข้อความ และข้อมูลโครงสร้าง ระบบนิเวศ Search, Maps, Workspace, Cloud และอุปกรณ์ของ Google อาจทำให้เวิร์กโฟลว์เหล่านี้เป็นตัวสร้างความต่างหลัก
วิทยาศาสตร์และวิศวกรรม
ทิศทาง Deep Think ปัจจุบันชี้ถึงการเน้นต่อเนื่องในคณิตศาสตร์ ฟิสิกส์ วัสดุ ชีววิทยา และวิศวกรรม รุ่นอนาคตอาจช่วยนักวิจัยสำรวจสมมติฐาน เขียนและรันโค้ด วิเคราะห์ข้อมูลทดลอง และสำรวจวรรณกรรม ได้ หากเอาต์พุตยังคงตรวจสอบย้อนกลับและอยู่ใต้การยืนยันของผู้เชี่ยวชาญ
ผู้ช่วยเรียลไทม์และการควบคุมคอมพิวเตอร์
รุ่นเวลาแฝงต่ำอาจขับเคลื่อนผู้ช่วยแบบเสียงเป็นหลักที่สังเกตหน้าจอ ตีความเอกสาร นำทางแอปพลิเคชัน และประสานเครื่องมือระหว่างการสนทนาแบบสด การควบคุมความปลอดภัยจะสำคัญทุกครั้งที่ผู้ช่วยสามารถส่งข้อความ แก้ไขไฟล์ อนุมัติการซื้อ หรือเปลี่ยนระบบธุรกิจได้
Gemini 4 จะออกเมื่อใด?
ยังไม่มีหลักฐานอย่างเป็นทางการเพียงพอที่จะกำหนดกรอบเวลาปล่อยของ Gemini 4 อย่างน่าเชื่อถือ Google ยังคงขยายตระกูล Gemini 3 และไลน์อัปสาธารณะปัจจุบันยังมีงานในรุ่น 3.x เพิ่มเติม ดังนั้นประกาศ Gemini 4 ควรถูกมองเป็นความเป็นไปได้ของรุ่นถัดไป มากกว่าการเปิดตัวระยะใกล้ที่ยืนยันแล้ว
สัญญาณการปล่อยที่แข็งแรงที่สุดจะไม่ใช่ข่าวลือหรือชื่อโมเดลโดดๆ แต่คือการปรากฏของประกาศอย่างเป็นทางการของ Google, model card, รายการใน Gemini API, หน้าราคา และเอกสาร benchmark ที่ทำซ้ำได้ จนกว่าจะมีสิ่งเหล่านี้ การคาดวันเปิดตัวควรระบุว่าเป็นการคาดเดาอย่างชัดเจน
นักพัฒนาจะเตรียมตัวสำหรับ Gemini 4 อย่างไร
นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องรอรุ่นอนาคตเพื่อเตรียมตัว แนวทางปฏิบัติคือแยก “ชื่อโมเดล” ออกจาก “ตรรกะแอปพลิเคชัน” กำหนดการทดสอบความสามารถ บันทึกการเรียกเครื่องมือ และคงเส้นทางสำรอง เวิร์กโฟลว์ปัจจุบันสามารถสร้างต้นแบบด้วยGemini 3.7 Flashสำหรับงานเชิงเอเจนต์ throughput สูง หรือใช้ Gemini 3.1 Pro สำหรับการให้เหตุผลที่ยากกว่า
ตัวอย่าง Python ต่อไปนี้ใช้อินเทอร์เฟซ chat-completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ผ่านCometAPI โดยจงใจใช้ ID รุ่นที่มีจริงในปัจจุบัน อย่าใส่ตัวระบุ gemini-4 ที่สมมุติขึ้นในโค้ดโปรดักชัน
ใช้สิ่งใดได้บ้างระหว่างรอ Gemini 4
คุณสามารถใช้ Gemini 3.7 Flash สำหรับการโค้ดเชิงเอเจนต์ที่ throughput สูง การวิเคราะห์มัลติโมดัล และงานความรู้ ขณะเดียวกัน Gemini 3.1 Pro ยังเป็นประโยชน์สำหรับงานให้เหตุผลยากและสร้างสรรค์ Claude Sonnet 5 และ GPT-5.6 Terra เป็นจุดเปรียบเทียบเพิ่มเติมเมื่อความหลากหลายผู้ให้บริการ ความครอบคลุมเส้นทางสำรอง หรือการจัดเส้นทางตาม benchmark มีความสำคัญ เก็บชื่อโมเดลไว้นอกตรรกะแอป ตั้งการทดสอบความสามารถ บันทึกการเรียกเครื่องมือ และคงเส้นทางสำรอง เพื่อให้สามารถประเมินรุ่น Gemini อนาคตได้โดยไม่ต้องเขียนอินทิเกรชันใหม่
ตัวอย่าง Python ต่อไปนี้ใช้อินเทอร์เฟซ chat-completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ผ่านCometAPI โดยจงใจใช้ ID รุ่นที่มีจริงในปัจจุบัน อย่าใส่ตัวระบุ gemini-4 ที่สมมุติขึ้นในโค้ดโปรดักชัน
Python
from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="YOUR_COMETAPI_KEY", base_url="https://api.cometapi.com/v1", ) response = client.chat.completions.create( model="gemini-3.7-flash", messages=[ { "role": "user", "content": "Analyze this task and return a structured execution plan." } ], ) print(response.choices[0].message.content)
ก่อนรันคำขอ ให้สร้างคีย์ CometAPIแล้วเก็บอย่างปลอดภัยแทนการฮาร์ดโค้ด ตรวจสอบเอกสาร APIสำหรับ endpoint และพารามิเตอร์ที่รองรับ เมื่อรุ่น Gemini อนาคตได้รับตัวระบุอย่างเป็นทางการ เลเยอร์นามธรรมที่ออกแบบดีควรทำให้แอปทดสอบและนำมาใช้ได้โดยไม่ต้องเขียนอินทิเกรชันใหม่ทั้งหมด
ข้อคิดทิ้งท้าย
Gemini 4 ยังไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่ยืนยันด้วยสเปกที่เผยแพร่ สิ่งที่ประเมินได้คือ “ทิศทางการพัฒนา” ตระกูล Gemini ปัจจุบันของ Google ผสานการให้เหตุผลระดับธง การอนุมานเชิงเอเจนต์ที่มีประสิทธิภาพ การคิดเชิงวิทยาศาสตร์เชิงลึก อินพุตแบบมัลติโมดัล หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ และการรองรับเครื่องมือที่กว้าง รุ่นถัดไปที่แท้จริงต้องเปลี่ยนองค์ประกอบเหล่านี้ให้เป็นระบบที่เชื่อถือได้และเป็นหนึ่งเดียวกันมากขึ้น
ความท้าทายด้าน benchmark ก็ชัดเจนเช่นกัน Gemini แสดงจุดแข็งใน “การเรียกคืนบริบทยาว”, “ความเข้าใจวิดีโอ”, “การค้นหา” และงานให้เหตุผลหลายด้าน แต่ “การใช้คอมพิวเตอร์”, “เอเจนต์เดสก์ท็อป”, “การเรียกคืนในบริบทยาวมาก” และ “การดำเนินการอย่างไว้วางใจได้สม่ำเสมอ” ยังแข่งขันกันอยู่ Gemini 4 จะมีความหมาย ถ้าพัฒนาผลลัพธ์เวิร์กโฟลว์จริงเหล่านั้น ไม่ใช่เพียงเพราะหมายเลขเวอร์ชันเปลี่ยน
จนกว่า Google จะเผยแพร่เอกสารปฐมภูมิ นักพัฒนาควรมองสเปก ราคา คะแนน และกำหนดการปล่อยของ Gemini 4 ว่า “ไม่ทราบ” ผู้ใช้ CometAPI สามารถทดสอบรุ่น Gemini ปัจจุบันต่อไป และสร้างไปป์ไลน์ประเมินที่ไม่ผูกกับผู้ให้บริการ เพื่อให้การนำรุ่นอนาคตมาใช้ตั้งอยู่บนหลักฐาน มากกว่ากระแสฮือฮา