โลก AI กำลังคึกคัก: OpenAI กำลังพัฒนาตัวต่อยอดจาก GPT-5 (ซึ่งมักถูกเรียกในสื่อและโพสต์โซเชียลมีเดียว่า "GPT-6" หรือเรียกแบบติดตลกว่า "GPT-6-7") และห้องปฏิบัติการคู่แข่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง DeepMind/Google กำลังเตรียมพร้อมสำหรับการอัปเกรดครั้งใหญ่ครั้งต่อไป (Gemini 3.0) เมื่อพิจารณาโดยรวมแล้ว สัญญาณต่างๆ เหล่านี้บ่งชี้ให้เห็นสิ่งหนึ่งอย่างชัดเจน นั่นคือ โมเดลขนาดใหญ่รุ่นใหม่ที่มีลักษณะการทำงานแบบเอเจนต์มากขึ้น ใช้งานได้หลายโหมด และผสานรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และสแต็กระดับองค์กร กำลังจะเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้
GPT-6 กำลังจะมาเร็วๆ นี้ จะมีฟีเจอร์อะไรบ้าง?
บทสนทนาในที่สาธารณะและในแวดวงอุตสาหกรรมตลอดปีที่ผ่านมาได้บรรจบกันที่ความคาดหวังเดียว นั่นคือ เวอร์ชันหลักถัดไปหลังจาก GPT-5 (GPT-6” ที่กำลังอยู่ในกระแสข่าวและกระแสวิพากษ์วิจารณ์จากชุมชน) จะถูกกำหนดโดยคุณสมบัติที่ทำให้โมเดลมีประโยชน์อย่างต่อเนื่อง ปรับแต่งได้ตามความต้องการ และทำงานแบบเอเจนต์ได้อย่างน่าเชื่อถือ ความคาดหวังนี้ตั้งอยู่บนแนวโน้มที่เป็นรูปธรรมสามประการที่เราเห็นแล้ว ได้แก่ (1) การกำหนดเส้นทางโมเดลระดับระบบและตระกูลโมเดลไฮบริดใน GPT-5; (2) การสนทนาของอุตสาหกรรมและสัญญาณของบริษัทที่เน้นเรื่องหน่วยความจำ การปรับแต่งได้ตามความต้องการ และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์; และ (3) ความมุ่งมั่นด้านโครงสร้างพื้นฐานจากพันธมิตรคลาวด์รายใหญ่ ที่ทำให้ประสบการณ์การประมวลผลที่สูงขึ้นและความหน่วงต่ำเป็นจริง
1. หน่วยความจำระยะยาวและการปรับแต่งส่วนบุคคล
หนึ่งในส่วนเพิ่มเติมที่ถูกอ้างถึงบ่อยที่สุดใน GPT-6 คือความแข็งแกร่งและคำนึงถึงความเป็นส่วนตัว หน่วยความจำระยะยาว ระบบ ซึ่งแตกต่างจากหน้าต่างบริบทแบบเซสชันเดียวที่สั้น ฟังก์ชันนี้มีเป้าหมายเพื่อให้ผู้ช่วยสามารถเรียกดูการตั้งค่าของผู้ใช้ โปรเจกต์ที่กำลังดำเนินการอยู่ และบริบทขององค์กรในแต่ละเซสชันได้ ขณะเดียวกันก็ให้ผู้ใช้ควบคุมสิ่งที่จัดเก็บและเหตุผลได้อย่างโปร่งใส แนวคิดของอุตสาหกรรมเกี่ยวกับ "หน่วยความจำ + การปรับแต่ง" เป็นผลมาจากการผลักดันให้ผู้ช่วยรู้สึกเหมือนเป็นผู้ร่วมงานที่ทำงานร่วมกันมายาวนาน แทนที่จะเป็นผู้ตอบคำถามแบบไร้สถานะ
2. ความสามารถของตัวแทนและการทำงานอัตโนมัติ
พฤติกรรมแบบ "Agentic" ถือเป็นการอัปเกรดหลัก: GPT-6 คาดว่าจะแบ่งเป้าหมายที่ซับซ้อนออกเป็นแผนหลายขั้นตอน เชื่อมโยงเครื่องมือและ API เข้าด้วยกันโดยอัตโนมัติ และดำเนินงานให้เสร็จสมบูรณ์แบบครบวงจร หรือส่งต่อข้อมูลระหว่างกระบวนการให้กับผู้ใช้ นี่เป็นก้าวกระโดดเชิงคุณภาพจากผู้ช่วยที่คอยแนะนำขั้นตอนต่อไป ไปสู่ผู้ช่วยที่คอยควบคุม เช่น การวางแผนการวิจัย การค้นหา สรุปผลลัพธ์ เขียนร่าง และทำซ้ำ การเปลี่ยนแปลงไปสู่ AI แบบ agentic เห็นได้ชัดเจนในคำสั่ง OpenAI และในวิธีการประเมินโมเดลใหม่ๆ ในงาน "แบบวงจรปิด" แทนที่จะเป็นงานที่ทำเสร็จแบบแยกส่วน
3. การขยายมัลติโมดัลไปสู่วิดีโอที่สมจริงและเซ็นเซอร์ต่อเนื่อง
ในขณะที่ GPT-5 ขั้นสูงแบบมัลติโมดัล (ข้อความ + รูปภาพ + รหัส + เสียง) คาดว่า GPT-6 จะเพิ่ม การใช้เหตุผลวิดีโอที่มีความเที่ยงตรงสูง อินพุตเซนเซอร์ต่อเนื่อง และความเข้าใจเชิงเวลา สำหรับงานที่ต้องมีการเฝ้าดู สรุป หรือดำเนินการบนสตรีม (การประชุม ฟีดกล้องวงจรปิด การวัดระยะไกลของอุปกรณ์) สิ่งนี้จะมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับตัวแทนในโลกแห่งความเป็นจริงที่ต้องดำเนินการตรงเวลาและประสานงานระหว่างโหมดต่างๆ
4. การปรับแต่งแบบละเอียดและผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน
แนวโน้มการพัฒนาความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (ชุดเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา, โมเดลแนวตั้ง) จะเร่งตัวขึ้น GPT-6 น่าจะนำเสนอวิธีการที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้นในการโหลดหรือฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (กฎหมาย การแพทย์ วิทยาศาสตร์) ที่ทำงานภายใต้อินเทอร์เฟซแบบรวมศูนย์ แต่บังคับใช้ชั้นความปลอดภัยและการตรวจสอบเฉพาะด้าน สิ่งนี้ตอบโจทย์ทั้งความต้องการความแม่นยำขององค์กรและความต้องการแหล่งที่มาของหน่วยงานกำกับดูแล
5. ประสิทธิภาพ ความหน่วง และโหมดบนอุปกรณ์หรือที่ช่วยเหลือขอบ
วิศวกรรมประสิทธิภาพจะยังคงมีความสำคัญสูงสุด ได้แก่ การลดเวลาแฝงสำหรับการตอบสนองแบบ "ระดับการสนทนา" การกำหนดเส้นทางแบบไดนามิกระหว่างโมเดลการให้เหตุผลแบบเบาและแบบหนัก และการอนุมานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งช่วยให้สามารถปรับใช้แบบไฮบริดเอจ/คลาวด์ได้ เป้าหมายคือ ทำให้พฤติกรรมที่มีความสามารถสูงรู้สึกได้ทันที ขณะเดียวกันก็รักษาตัวเลือกในการยกระดับไปสู่การคิดเชิงลึกเมื่อจำเป็น
6. การใช้เหตุผล ข้อเท็จจริง และโหมด "การคิด" ที่ดีขึ้น
OpenAI ได้กล่าวซ้ำแล้วซ้ำเล่าว่าได้เรียนรู้บทเรียนจากการเปิดตัว GPT-5 และตั้งเป้าให้ GPT-6 ก้าวกระโดดด้านคุณภาพอย่างเห็นได้ชัด แทนที่จะค่อยๆ พัฒนาขึ้น นั่นหมายถึงการใช้เหตุผลแบบลำดับความคิดที่ดีขึ้น การปรับเทียบที่ละเอียดขึ้น (ความเชื่อมั่นที่ตรงกับความถูกต้อง) และโหมด "การคิด" หรือการไตร่ตรองที่ชัดเจน ซึ่งเผยให้เห็นขั้นตอนกลางที่แบบจำลองใช้เพื่อหาคำตอบ ทั้งเพื่อเพิ่มความโปร่งใสและช่วยในการกำกับดูแลโดยมนุษย์
GPT-6 จะใช้สถาปัตยกรรมใด
การคาดการณ์สถาปัตยกรรมที่แน่นอนหลายเดือนก่อนการเปิดตัวนั้นเป็นเพียงการคาดเดา แต่การอนุมานที่สมเหตุสมผลนั้นมาจากวิถีทางสถาปัตยกรรมที่ OpenAI และห้องปฏิบัติการอื่นๆ ได้ส่งสัญญาณไว้ GPT-6 น่าจะเป็น ระบบของแบบจำลอง แทนที่จะเป็นแบบจำลองเสาหินเดียวที่มีการปรับปรุงสามชั้น: ระบบการกำหนดเส้นทาง การเรียกค้น และหน่วยความจำของแบบจำลอง และส่วนประกอบผู้เชี่ยวชาญแบบโมดูลาร์
GPT-6 จะเป็นหม้อแปลงขนาดหรือเป็นอะไรที่ใหม่หรือเปล่า?
แนวโน้มของอุตสาหกรรมเป็นแบบไฮบริด: โครงหม้อแปลงขนาดใหญ่ยังคงเป็นรากฐานสำคัญ แต่ปัจจุบันมีการจับคู่กับระบบย่อยแบบโมดูลาร์มากขึ้น เช่น ระบบกู้คืน ระบบกราวด์ ออร์เคสเตรเตอร์เครื่องมือ และอาจรวมถึงส่วนประกอบทางประสาทสัญลักษณ์ GPT-6 จะรวมแกนหม้อแปลงเข้ากับการลงทุนอย่างหนักในเทคนิคเสริมการกู้คืน การปรับแต่งแบบละเอียดแบบ RLHF และอะแดปเตอร์เฉพาะทางสำหรับการจัดการโหมดต่างๆ (ภาพ เสียง วิดีโอ)
การออกแบบแบบโมดูลาร์ เบาบาง และคำนึงถึงประสิทธิภาพ
เพื่อให้บรรลุเป้าหมายทั้งด้านขนาดและประสิทธิภาพ GPT-6 อาจนำเอาเลเยอร์แบบผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MoE) ความเบาบาง และการคำนวณแบบมีเงื่อนไขมาใช้ เพื่อให้โมเดลสามารถกำหนดเส้นทางโทเค็นแบบไดนามิกผ่านซับโมดูลที่มีน้ำหนักเบาหรือหนักได้ วิธีนี้ช่วยให้ต้นทุน/ประสิทธิภาพดีขึ้น และช่วยให้สามารถเรียกใช้ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง (เช่น ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ ผู้เชี่ยวชาญด้านโค้ด) ได้เฉพาะเมื่อจำเป็นเท่านั้น ตัวอย่างทางเทคนิคหลายรายการในระบบนิเวศได้ชี้ให้เห็นแนวทางนี้ว่าเป็นวิธีที่ใช้งานได้จริงในการเพิ่มขีดความสามารถโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการประมวลผลที่สูงเกินไป
GPT-6 เปรียบเทียบกับ Gemini 3.0 ของ Google ได้อย่างไร?
เนื่องจากวันเปิดตัวของ GPT-6 และ Gemini 3.0 ของ Google ใกล้เข้ามาแล้ว และทั้งสองบริษัทเพิ่งเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับโมเดล AI รุ่นล่าสุดของตน การแข่งขันระหว่างโมเดลระดับท็อปทั้งสองนี้จึงหลีกเลี่ยงไม่ได้
การเปรียบเทียบ GPT-6 กับ Gemini 3.0 ของ Google (ตามที่อธิบายไว้ในตัวอย่างอุตสาหกรรม) จำเป็นต้องแยกข้อเท็จจริงเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการยืนยันออกจากการคาดการณ์ทางการตลาด Google ได้ส่งสัญญาณถึงการพัฒนาตระกูล Gemini รุ่นต่อไปที่เน้นการใช้เหตุผลและความสามารถด้านตัวแทนที่แข็งแกร่งขึ้น โดยระยะเวลาและรายละเอียดเฉพาะจะแตกต่างกันไปในแต่ละรายงาน
ท่าทางความสามารถ
ผู้จำหน่ายทั้งสองรายมุ่งหวังที่จะนำเสนอการใช้เหตุผลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น การใช้งานหลายรูปแบบที่ครอบคลุมมากขึ้น และระบบอัตโนมัติแบบเอเจนต์ ในอดีต OpenAI ให้ความสำคัญกับการผสานรวมผลิตภัณฑ์ (แพลตฟอร์ม ChatGPT, API, เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา) ขณะที่ Google ให้ความสำคัญกับโครงสร้างพื้นฐานของโมเดลและการผสานรวมการค้นหา/ผู้ช่วย ในทางปฏิบัติ:
- OpenAI (คาดหวัง GPT-6): เน้นที่หน่วยความจำ + การปรับแต่งส่วนบุคคล การกำหนดเส้นทางโมเดล และตัวแทนระดับองค์กรพร้อมเครื่องมือตรวจสอบ/ความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง ()
- Google (คาดหวัง Gemini 3.0): ความคาดหวังชี้ให้เห็นถึงการปรับปรุงในการใช้เหตุผลแบบหลายโหมดและโปรแกรมตัวอย่างของนักพัฒนาที่เชื่อมโยง Gemini เข้ากับ Google Cloud และระบบนิเวศการค้นหา ()
ปัจจัยการแยกความแตกต่าง
- การบูรณาการกับสแต็กที่มีอยู่: จุดแข็งของ Google คือการสามารถฝัง Gemini ลงใน Docs, Workspace และประสบการณ์การค้นหา ส่วนจุดแข็งของ OpenAI คือการเน้นที่แพลตฟอร์ม (ChatGPT + API + ระบบนิเวศของปลั๊กอิน)
- การใช้เหตุผลและลำดับความคิด: ทั้งสองโครงการต่างผลักดันการใช้เหตุผลขั้นสูง OpenAI เน้นการปรับปรุงแบบวนซ้ำจากการเปิดตัวครั้งก่อนๆ ขณะที่ Gemini ของ DeepMind เน้นโหมด "การคิดเชิงลึก" คาดว่าจะมีการแข่งขันกันอย่างดุเดือดในการทดสอบประสิทธิภาพที่การใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนมีความสำคัญ
- ข้อมูลและการต่อสายดิน: ทั้งสองจะเน้นที่การดึงข้อมูลและการลงกราวด์ แต่ความแตกต่างอาจเกิดขึ้นได้ในโมเดลความเป็นส่วนตัวเริ่มต้น การควบคุมขององค์กร และวิธีการแสดงหน่วยความจำ
- การยศาสตร์ของนักพัฒนา: ความยาวของบริบท ประสิทธิภาพการทำงานสำหรับงานเฉพาะ และที่สำคัญที่สุดคือต้นทุนการใช้งาน ถือเป็นส่วนที่นักพัฒนาให้ความสำคัญมากที่สุด
นัยทางการตลาด
การแข่งขันจะส่งผลดีต่อลูกค้า: ผู้จำหน่ายหลายรายที่แข่งขันกันเพื่อส่งมอบหน่วยความจำ เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ และประสบการณ์แบบมัลติโมดัล จะช่วยเร่งการส่งมอบฟีเจอร์ต่างๆ และเพิ่มความหลากหลาย เรามาติดตามการเปิดตัวโมเดลทั้งสองนี้กัน CometAPI จะผสานรวมโมเดลล่าสุดและเผยแพร่การเปรียบเทียบล่าสุดในเวลาที่เหมาะสม
ความคิดสุดท้าย
โมเดลพื้นฐานรุ่นต่อไป ไม่ว่าเราจะเรียกว่า GPT-6, GPT-6-7 หรือชื่ออื่นใด ล้วนมีความหมายมากกว่าแค่การขยายขนาด แต่คือการผสานรวมของหน่วยความจำถาวร การประสานการทำงานแบบเอเจนต์ และความเข้าใจแบบมัลติโมดัลในระบบต่างๆ ที่นักพัฒนาและองค์กรต่างๆ สามารถสร้างผลผลิตได้ สัญญาณสาธารณะของแซม อัลท์แมน ท่าทีขององค์กร OpenAI และแรงกดดันด้านการแข่งขันจากโครงการต่างๆ เช่น Gemini 3.0 ล้วนสร้างสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูง ซึ่งความก้าวหน้าทางเทคนิคต้องสอดคล้องกับการเปิดตัวและการกำกับดูแลอย่างรอบคอบ
โคเมทเอพีไอ สัญญาว่าจะติดตามพลวัตของโมเดลล่าสุด รวมถึง GPT-6 ซึ่งจะเผยแพร่พร้อมกันกับการเปิดตัวอย่างเป็นทางการ โปรดติดตามและให้ความสนใจกับ CometAPI ต่อไป ในระหว่างรอ คุณสามารถให้ความสนใจกับโมเดลอื่นๆ สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดูคำแนะนำโดยละเอียดในคู่มือ API นักพัฒนาสามารถเข้าถึง API GPT-5-โคเด็กซ์ ,GPT-5 โปร API ผ่านทาง CometAPI รุ่นล่าสุดของ cometAPI ที่ระบุไว้เป็นข้อมูล ณ วันที่เผยแพร่บทความ ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้วโคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ
พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !
หากคุณต้องการทราบเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราที่ VK, X และ ไม่ลงรอยกัน!