Google Gemini 3.5 (Snow Bunny) หลุดแล้ว: ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้

Google กำลังทดสอบรุ่นภายในตัวใหม่ของตระกูล Gemini อย่างเงียบ ๆ — มีรายงานเรียกกันว่า “Gemini 3.5” และใช้รหัสภายในที่ชวนให้สนใจว่า “Snow Bunny.” ภายใต้รหัส "Snow Bunny" เช็คพอยต์ภายในนี้มีรายงานว่าสร้างสถิติใหม่ ทำลายเกณฑ์มาตรฐานเดิม ๆ พร้อมแสดงความสามารถที่ไม่เคยมีมาก่อนในการสร้างแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ทั้งชุด—ได้มากถึง 3,000 บรรทัดของโค้ดที่ใช้งานได้จริง—จากพรอมป์ตเดียว

ขณะที่ซิลิคอนแวลลีย์เร่งตรวจสอบข้อมูล รายงานระยะแรกบ่งชี้ว่า Google ได้บรรลุความก้าวหน้าในด้านการให้เหตุผลแบบ "System 2" ทำให้ Gemini 3.5 สามารถหยุด คิด และออกแบบสถาปัตยกรรมระบบที่ซับซ้อนได้อย่างเชี่ยวชาญ จนแซงหน้าผู้นำปัจจุบันอย่าง GPT-5.2 และ Claude Opus 4.5

Gemini 3.5 "Snow Bunny" คืออะไร?

Gemini 3.5 ซึ่งภายในเรียกด้วยรหัส "Snow Bunny" ดูเหมือนจะเป็นคำตอบโดยตรงของ Google ต่อภาวะชะงักงันด้านความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดลที่สังเกตเห็นในช่วงปลายปี 2025 แตกต่างจากรุ่นก่อนที่เน้นความเข้าใจแบบมัลติโหมดและขนาดหน้าต่างบริบทเป็นหลัก Gemini 3.5 เป็นการขยับสู่กระบวนทัศน์ใหม่ที่ให้ความสำคัญกับทั้ง ขอบเขตการคิดที่ยืดขยาย และ สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติ

สถาปัตยกรรม “Snow Bunny”

ชื่อเล่น “Snow Bunny” น่าจะอ้างถึงเช็คพอยต์ของโมเดลประสิทธิภาพสูงที่กำลังถูกทดสอบแบบ A/B บนแพลตฟอร์ม Vertex AI และ AI Studio ของ Google การรั่วไหลชี้ว่านี่ไม่ใช่แค่การอัปเดตระดับ "Pro" หรือ "Ultra" แต่เป็นการอัปเกรดเชิงสถาปัตยกรรมขั้นพื้นฐานที่ผนวกความสามารถ "Deep Think" เข้าด้วยกัน

รุ่นย่อยเฉพาะทาง

ข้อมูลรั่วไหลระบุว่า “Snow Bunny” อาจเป็นตระกูลของโมเดลเฉพาะทางหลายตัว ไม่ใช่โมเดลเดี่ยว มีรุ่นย่อยสองตัวที่ถูกระบุในเอกสารที่รั่วไหลออกมา:

• Fierce Falcon: รุ่นที่ปรับแต่งเพื่อความเร็วเชิงคำนวณและการอนุมานเชิงตรรกะ เน้นการเขียนโปรแกรมเชิงแข่งขันและการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็ว
• Ghost Falcon: พลังสร้างสรรค์สำหรับ “vibe coding” จัดการงานออกแบบ UI/UX การสร้าง SVG การสังเคราะห์เสียง และเอฟเฟ็กต์ภาพด้วยความเที่ยงตรงสูง

การให้เหตุผลแบบ System 2: โหมด “Deep Think”

คุณสมบัติชูโรงของ Gemini 3.5 คือเครื่องยนต์การให้เหตุผลแบบ "System 2" โดยได้รับแรงบันดาลใจจากจิตวิทยาความคิดของมนุษย์ ระบบนี้ทำให้โมเดลสามารถ “หยุดคิด” ก่อนตอบคำถามที่ซับซ้อน แทนที่จะทำนายโทเคนถัดไปในทันที โมเดลจะมีโซ่ความคิดที่ซ่อนอยู่ ประเมินเส้นทางการดำเนินการหลายแบบสำหรับโค้ดหรือปริศนาเชิงตรรกะ ตัวสวิตช์ "Deep Think" นี้มีรายงานว่าช่วยดันคะแนนเกณฑ์มาตรฐานให้ไปสู่ดินแดนที่ไม่เคยมีมาก่อน

---

ใครเป็นผู้เผยข่าวนี้?

การมีอยู่ของ Gemini 3.5 ถูกเปิดเผยผ่านชุดการรั่วไหลที่ประสานกันบนแพลตฟอร์มโซเชียล X (เดิม Twitter) และบล็อกเทคนิคในช่วงปลายเดือนมกราคม 2026

• แหล่งข้อมูลหลัก: ข่าวใหญ่เริ่มจากบล็อกเกอร์และวงในสายเทคโนโลยี Pankaj Kumar ซึ่งแชร์ภาพหน้าจอและล็อกของโมเดล "Snow Bunny" ที่กำลังทำงาน โพสต์ของเขาระบุความสามารถของโมเดลในการทำงานวิศวกรรมที่ซับซ้อนแบบ “one-shot”
• การยืนยันเกณฑ์ทดสอบ: ผู้ใช้ชื่อ "Leo" ผู้ดูแลเกณฑ์ทดสอบการให้เหตุผลแนวข้าง Hieroglyph ได้ยืนยันข้อมูลรั่วไหล เขาโพสต์ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่า "Snow Bunny" รุ่นหนึ่งทำคะแนนความสำเร็จได้ 80-88% ในงานคิดเชิงข้าง—แบบทดสอบที่โมเดลส่วนใหญ่รวมถึง GPT-5.2 มักไม่ทะลุ 55%
• การยืนยันทางเทคนิค: ความน่าเชื่อถือยิ่งเพิ่มขึ้นเมื่อมีการพบตัวแปร "gemini-for-google-3.5" ปรากฏในโค้ดแบ็กเอนด์ของบริการ API ของ Google ซึ่งบ่งชี้ว่าโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการเปิดตัวสาธารณะพร้อมแล้ว

อะไรทำให้ 3.5 แตกต่างจาก 3.0 / 3 Flash?

จากรายงานการรั่วไหล ตัวแยกแยะหลักคือ:

• การสังเคราะห์โค้ดระดับระบบขนาดใหญ่: ความสามารถในการคงสถานะระดับโกลบอลและสถาปัตยกรรมตลอดหลายพันบรรทัด (ไม่ใช่แค่การสร้างฟังก์ชันเดี่ยว ๆ)
• การสร้างอาร์ติแฟกต์มัลติโหมดแบบรวมศูนย์: ในเซสชันเดียวกันสามารถผลิตโค้ด กราฟิกเวกเตอร์ และเสียงแบบเนทีฟได้ในเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อมโยงเป็นหนึ่งเดียว
• ตัวควบคุมการให้เหตุผลแบบละเอียด: สวิตชันทดลอง (เช่น “Deep Think” / “System2”) เพื่อแลกความหน่วงกับการค้นหาเชิงโซ่ความคิดที่ลึกขึ้นภายใน

สิ่งเหล่านี้ฟังดูเป็นพัฒนาการวิศวกรรมแบบไล่ระดับ มากกว่าจะเป็นสถาปัตยกรรมใหม่หมด แต่หากยืนยันได้ในสเกลใหญ่ ก็อาจเปลี่ยนวิธีที่ทีมสร้างต้นแบบและส่งมอบอาร์ติแฟกต์ของผลิตภัณฑ์

คุณสมบัติและประสิทธิภาพเปรียบเทียบกันอย่างไร?

ตัวเลขที่รั่วไหลออกมาวาดภาพของโมเดลที่มีความสามารถมากขึ้นและเร็วกว่าโมเดลร่วมสมัยอย่างมีนัยสำคัญ

ปาฏิหาริย์โค้ด 3,000 บรรทัด

ข้ออ้างที่ไวรัลที่สุดจากข้อมูลรั่วไหลคือความสามารถของ Gemini 3.5 ในการสร้าง โค้ดที่รันได้ 3,000 บรรทัด จากพรอมป์ตระดับสูงเพียงครั้งเดียว ตัวอย่างเฉพาะที่ยกมาคือผู้ใช้ขอให้โมเดลสร้าง อีมูเลเตอร์ Nintendo Game Boy

ในเวิร์กโฟลว์มาตรฐานกับ GPT-4 หรือ Gemini 1.5 งานนี้จะต้องใช้พรอมป์ตหลายสิบครั้ง: แยกย่อยสถาปัตยกรรม CPU กำหนดแผนที่หน่วยความจำ จัดการการเรนเดอร์กราฟิก และดีบักแบบวนซ้ำ แต่มีรายงานว่า Gemini 3.5 "Snow Bunny" ได้พ่นโค้ดสำหรับทั้งฐานโค้ด—รวมทั้งชุดคำสั่ง CPU การจำลอง GPU และการจัดการหน่วยความจำ—ออกมาเป็นสตรีมเดียวต่อเนื่อง โดยต้องปรับแก้ด้วยมือเพียงเล็กน้อยเพื่อบูต ROM จริง

เกณฑ์ทดสอบประสิทธิภาพ: Gemini 3.5 vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5

ความเร็วที่ 218 โทเคนต่อวินาที นั้นสร้างแรงกดดันอย่างยิ่งต่อคู่แข่ง

สำหรับโมเดลที่มีความลึกในการให้เหตุผลระดับนี้ยังคงวิ่งได้เร็วมากเช่นนี้ บ่งชี้ถึงการเพิ่มประสิทธิภาพครั้งใหญ่ในโครงสร้างพื้นฐาน TPU v6 ของ Google หรือความก้าวหน้าในสถาปัตยกรรมโมเดลแบบสแปร์ส

ตัวอย่างโค้ด: ความสามารถแบบ “One-Shot”

เพื่อแสดงความซับซ้อนของสิ่งที่ “โค้ด 3,000 บรรทัด” หมายถึง โปรดพิจารณาว่าโมเดลไม่ได้แค่เขียนสคริปต์ง่าย ๆ แต่มันกำลังร่างสถาปัตยกรรมของระบบ

ด้านล่างคือสแนปช็อตเชิงแนวคิดว่าด้วยวิธีที่ Gemini 3.5 อาจโครงสร้าง หน่วยจัดการหน่วยความจำ (MMU) ของอีมูเลเตอร์ Game Boy ที่รั่วไหลได้อย่างครบถ้วนในครั้งเดียว

หมายเหตุ: ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างที่แทนประเภทของลอจิกระดับล่างที่ "Snow Bunny" สร้างขึ้นอัตโนมัติ

python

class GameBoyMMU:
    def __init__(self, bios_path):
        self.bios = self.load_bios(bios_path)
        self.rom = bytearray(0x8000)  # คาร์ทริดจ์ 32k
        self.vram = bytearray(0x2000) # วิดีโอ RAM 8k
        self.wram = bytearray(0x2000) # Working RAM 8k
        self.zram = bytearray(0x80)   # RAM หน้า Zero-page
        self.in_bios = True

    def load_bios(self, path):
        try:
            with open(path, 'rb') as f:
                return bytearray(f.read())
        except FileNotFoundError:
            return bytearray(256)

    def read_byte(self, address):
        # การแมป BIOS
        if self.in_bios and address < 0x0100:
            return self.bios[address]
        elif address == 0x0100:
            self.in_bios = False
        
        # การกำหนดเส้นทางหน่วยความจำ
        if 0x0000 <= address < 0x8000:
            return self.rom[address]
        elif 0x8000 <= address < 0xA000:
            return self.vram[address - 0x8000]
        elif 0xC000 <= address < 0xE000:
            return self.wram[address - 0xC000]
        elif 0xFF80 <= address < 0xFFFF:
            return self.zram[address - 0xFF80]
        # ... (การจัดการเพิ่มเติมสำหรับรีจิสเตอร์ I/O, อินเทอร์รัปต์, Echo RAM)
        return 0xFF

    def write_byte(self, address, value):
        # การเขียน VRAM (บล็อกระหว่างโหมดเรนเดอร์หากจำเป็น)
        if 0x8000 <= address < 0xA000:
            self.vram[address - 0x8000] = value
        # ทริกเกอร์การถ่ายโอน DMA
        elif address == 0xFF46:
            self.dma_transfer(value)
        # ... (ลอจิกที่ซับซ้อนสำหรับแบงก์กิง การควบคุมไทเมอร์ รีจิสเตอร์เสียง)
        
    def dma_transfer(self, source_high):
        # การทำงานของ DMA จำลองรอบเวลา 160ms
        source_addr = source_high << 8
        for i in range(0xA0):
            byte = self.read_byte(source_addr + i)
            self.write_byte(0xFE00 + i, byte) # เขียนไปยัง OAM

โดยทั่วไปผู้ใช้จะพรอมป์ตเพียงว่า: "สร้างอีมูเลเตอร์ Game Boy ที่ใช้งานได้ครบถ้วนด้วย Python ซึ่งรองรับการโหลด BIOS การแมปหน่วยความจำ และชุดคำสั่ง CPU เบื้องต้น" จากนั้น Gemini 3.5 จะสร้างคลาสข้างต้น พร้อมด้วยคลาส CPU, PPU (Pixel Processing Unit) และลูปการทำงานหลัก โดยยังคงความสอดคล้องกันตลอดหลายพันบรรทัด

จะเปิดตัวเมื่อใด?

แม้ Google ยังไม่ยืนยันวันเปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่การบรรจบกันของข้อมูลรั่วไหลบ่งชี้ว่าการประกาศน่าจะใกล้เข้ามาแล้ว

• ไทม์ไลน์: ตัวแปรทดสอบภายในและเช็คพอยต์ "Snow Bunny" ดูเหมือนอยู่ในช่วงการตรวจสอบขั้นสุดท้าย มีการคาดเดาว่าอาจ “ปล่อยแบบเงียบ ๆ” หรือเปิดตัวใหญ่ในช่วง กุมภาพันธ์ 2026 เพื่อชิงจังหวะคู่แข่ง
• สถานะปัจจุบัน: โมเดลอยู่ใน เบต้าแบบส่วนตัว เปิดให้เฉพาะผู้ทดสอบที่เชื่อถือได้และพาร์ตเนอร์องค์กรบน Vertex AI

---

รายละเอียดราคาและต้นทุนเป็นอย่างไร?

ด้านราคายังคงเป็นหนึ่งในกลยุทธ์ที่ดุดันที่สุดของ Gemini มีข่าวลือว่า Google ตั้งใจจะตัดราคาตลาดอย่างมีนัยสำคัญ โดยใช้ประโยชน์จากการผสานฮาร์ดแวร์ (TPU) และซอฟต์แวร์ในแนวดิ่ง

• Gemini 3.5 Flash: ราคาที่รั่วไหลระบุประมาณ $0.50 ต่อโทเคนอินพุต 1 ล้านโทเคน ซึ่งถูกกว่ารุ่น “สมาร์ต” ที่เทียบเคียงจากคู่แข่งราว 70%
• Gemini 3.5 Pro/Ultra: คาดว่าจะตั้งราคาแข่งขันได้ อาจแนะนำโมเดลสมัครสมาชิกแบบแบ่งระดับสำหรับความสามารถ "Deep Think"
• ค่าธรรมเนียม Deep Think เพิ่มเติม: มีการคาดการณ์ว่าโหมดการให้เหตุผล "System 2" อาจมีค่าบริการต่อโทเคนสูงขึ้น เนื่องจากต้องใช้เวลาคำนวณเพิ่มเพื่อให้โมเดล “คิด” ก่อนตอบ

บทสรุป

หากข้อมูลรั่วไหลของ "Snow Bunny" เป็นจริง Google Gemini 3.5 ไม่ใช่แค่อัปเดตแบบค่อยเป็นค่อยไป แต่เป็นคำประกาศถึงการครองความเป็นผู้นำอย่างแข็งกร้าว ด้วยการแก้ปัญหา “การเขียนโค้ดแบบผิวเผิน” และทำให้การสร้างโค้ดจำนวนมากที่สอดคล้องกันเป็นไปได้ Google อาจกำลังพลิกบทบาทของนักพัฒนา จากผู้เขียนโค้ดไปเป็นสถาปนิกระบบ ขณะที่เรารอคีย์โนตอย่างเป็นทางการ สิ่งหนึ่งที่ชัดเจน: การแข่งขันด้าน AI ได้เร่งความเร็วสู่ระดับไฮเปอร์โซนิกแล้ว

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง  Gemini 3 Flash และ Gemini 3 Pro CometAPI โมเดลล่าสุดที่แสดงอยู่เป็นข้อมูล ณ วันที่บทความเผยแพร่ เพื่อเริ่มต้น สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API เพื่อคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับคีย์ API แล้ว CometAPI มีราคาเสนอที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการเพื่อช่วยให้คุณผสานรวมได้ง่ายขึ้น

พร้อมลุยหรือยัง?→ สมัครใช้ Gemini 3 วันนี้ !

หากต้องการเคล็ดลับ คู่มือ และข่าวสารด้าน AI เพิ่มเติม ติดตามเราได้บน VK, X และ Discord!