ChatGPT ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็วในปี 2024 และ 2025 โดยมีการทำซ้ำโมเดลหลายแบบที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้เหตุผล อินพุตแบบหลายโหมด และงานเฉพาะทาง เมื่อองค์กรและบุคคลต่างๆ กำลังชั่งน้ำหนักว่าโมเดลใดเหมาะกับความต้องการของตนมากที่สุด สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความสามารถ ข้อแลกเปลี่ยน และกรณีการใช้งานที่เหมาะสมของแต่ละเวอร์ชัน ด้านล่างนี้ เราจะสำรวจโมเดล ChatGPT ล่าสุด ได้แก่ GPT-4.5, GPT-4.1, o1, o3, o4-mini และ GPT-4o โดยอาศัยการประกาศและเกณฑ์มาตรฐานล่าสุดเพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าโมเดลใดดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ
รุ่น ChatGPT ใหม่ล่าสุดที่มีจำหน่ายในช่วงกลางปี 2025 คือรุ่นใดบ้าง?
มีการเปิดตัวโมเดลใหม่หลายรุ่นตั้งแต่ช่วงปลายปี 2024 โดยแต่ละรุ่นปรับปรุงจากรุ่นก่อนๆ ในรูปแบบที่เป็นเอกลักษณ์ ตั้งแต่ความสามารถในการเขียนโค้ดที่ได้รับการปรับปรุง ไปจนถึงการใช้เหตุผลแบบลำดับความคิดขั้นสูงและการประมวลผลหลายโหมด
GPT-4.5: รุ่นเอนกประสงค์ที่ทรงพลังที่สุด
GPT-4.5 เปิดตัวเมื่อวันที่ 27 กุมภาพันธ์ 2025 โดยเป็นโมเดล GPT ที่ใหญ่ที่สุดและมีความสามารถมากที่สุดของ OpenAI จนถึงปัจจุบัน ตามข้อมูลของ OpenAI GPT-4.5 ขยายทั้งขั้นตอนก่อนและหลังการฝึกอบรม:
- การใช้เหตุผลดีขึ้นและประสาทหลอนลดลง:เกณฑ์มาตรฐานภายในบ่งชี้ว่า GPT-4.5 ได้คะแนน 89.3 ใน MMLU (Massive Multitask Language Understanding) ซึ่งสูงกว่า GPT-4 ที่ได้ 86.5 อยู่ 2.8 คะแนน
- ฐานความรู้ที่กว้างขวางยิ่งขึ้น:ด้วยขีดจำกัดความรู้ในกลางปี 2024 GPT-4.5 สามารถดึงข้อมูลที่ใหม่กว่ามาใช้ได้ ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำในเหตุการณ์ปัจจุบันและโดเมนที่กำลังพัฒนา
- ปรับปรุง “EQ” และการจัดตำแหน่งผู้ใช้:ตาม OpenAI โมเดลดังกล่าวปฏิบัติตามคำแนะนำของผู้ใช้ได้ดีกว่าและแสดงความสามารถในการสนทนาที่มีความละเอียดอ่อนมากขึ้น จึงเหมาะสำหรับการเขียนเชิงสร้างสรรค์ เนื้อหาทางเทคนิค และบทสนทนาที่มีความละเอียดอ่อน
อย่างไรก็ตาม ความต้องการในการคำนวณของ GPT-4.5 นั้นมีมาก GPT-XNUMX นำเสนอในรูปแบบตัวอย่างการวิจัยสำหรับผู้ใช้ Pro และนักพัฒนา ซึ่งหมายความว่าค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นจะสูงกว่า และความล่าช้าไม่เหมาะกับแอปพลิเคชันระดับฟรี องค์กรที่ต้องการประสิทธิภาพระดับสูงในการสร้างเนื้อหา การวางแผนเชิงกลยุทธ์ หรือการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงจะพบว่าการลงทุนนั้นคุ้มค่า แต่การโต้ตอบแบบเรียลไทม์ที่มีปริมาณมากอาจจำเป็นต้องรวมกลุ่มกันเป็นรุ่นที่มีความจุต่ำกว่า
GPT-4.1: เฉพาะสำหรับการเข้ารหัสและบริบทยาว
GPT-14 เปิดตัวเมื่อวันที่ 2025 เมษายน 4.1 โดยเป็นโมเดลที่เน้นไปที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์โดยเฉพาะมากขึ้น โดย GPT-4.1 ทั้งสามรุ่น ได้แก่ GPT-4.1 (แบบเต็ม) GPT-4.1 ขนาดเล็ก และ GPT-1 ขนาดเล็ก มีหน้าต่างบริบท XNUMX ล้านโทเค็นร่วมกัน และเน้นที่การเข้ารหัสและความแม่นยำทางเทคนิค จุดเด่นที่สำคัญ ได้แก่:
- ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด:ในการประเมินประสิทธิภาพการเข้ารหัส เช่น SWE-Bench และ SWE-Lancer GPT-4.1 เหนือกว่ารุ่นก่อนๆ (GPT-4o และ GPT-4.5) โดยจัดการโค้ดได้มากกว่าแปดเท่าในการพร้อมต์เพียงครั้งเดียว ปฏิบัติตามคำสั่งที่ซับซ้อนได้แม่นยำยิ่งขึ้น และลดความจำเป็นในการพร้อมต์แบบวนซ้ำ
- ค่าใช้จ่ายและความเร็ว:GPT-4.1 เร็วกว่า GPT-40o ถึง 80% และถูกกว่าต่อการค้นหา 4% ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายของนักพัฒนาได้อย่างมาก ระดับราคา (ต่อ 1 ล้านโทเค็น) อยู่ที่ประมาณ 2.00 ดอลลาร์สำหรับ GPT-4.1, 0.40 ดอลลาร์สำหรับมินิ และ 0.10 ดอลลาร์สำหรับนาโนสำหรับอินพุต ส่วนเอาต์พุตมีราคา 8.00 ดอลลาร์ 1.60 ดอลลาร์ และ 0.40 ดอลลาร์ ตามลำดับ
- อินพุตแบบหลายโหมด:GPT-4.1 ทุกเวอร์ชันยอมรับข้อความและรูปภาพ ช่วยให้สามารถทำการตรวจสอบโค้ดตามภาพหน้าจอหรือช่วยเหลือการดีบักจากภาพหน้าจอของเซสชันเทอร์มินัลได้
- เกณฑ์มาตรฐานเชิงบริบทนอกเหนือจากการเขียนโค้ดแล้ว GPT-4.1 ยังมีคะแนนสูงในเกณฑ์มาตรฐานทางวิชาการ (AIME, GPQA, MMLU), เกณฑ์มาตรฐานวิสัยทัศน์ (MMMU, MathVista, CharXiv) และการทดสอบในบริบทระยะยาวแบบใหม่ (การอ้างอิงร่วมหลายรอบและ Graphwalks) ที่ต้องรักษาความสอดคล้องกันเหนืออินพุตที่ขยายออก
การเน้นที่การเขียนโค้ดทำให้ GPT-4.1 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับทีมพัฒนาที่สร้างแอปพลิเคชันที่ต้องใช้ฐานโค้ดขนาดใหญ่และต้องการการสร้างหรือวิเคราะห์โค้ดที่มีคุณภาพสูงและสม่ำเสมอ หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ยังช่วยให้สามารถประมวลผลเอกสารยาวๆ ได้แบบครบวงจร ไม่ว่าจะเป็นเอกสารทางวิทยาศาสตร์ สัญญาทางกฎหมาย หรือข้อเสนอการวิจัย โดยไม่ต้องแบ่งเอกสารออกเป็นส่วนย่อยๆ
o1: การใช้เหตุผลเชิงสะท้อนกลับด้วยห่วงโซ่ความคิดส่วนตัว
ในเดือนธันวาคม 2024 OpenAI เปิดตัว o1 ในฐานะโมเดล "คิดก่อนตอบ" จุดเด่นของ o1 คือห่วงโซ่ความคิดส่วนตัว ซึ่งขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลางจะถูกคำนวณภายในก่อนที่จะสร้างคำตอบขั้นสุดท้าย ผลลัพธ์ที่ได้คือ:
- เพิ่มความแม่นยำในการทำงานด้านการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน:ในปัญหา Codeforces o1-preview ทำคะแนนได้ 1891 Elo ซึ่งเกินเกณฑ์มาตรฐานของ GPT-4o ในการสอบคณิตศาสตร์ (เช่น การสอบคัดเลือกโอลิมปิกคณิตศาสตร์นานาชาติ) o1 ทำคะแนนได้แม่นยำ 83%
- การใช้เหตุผลแบบหลายโหมด:o1 ประมวลผลรูปภาพควบคู่ไปกับข้อความโดยตรง ผู้ใช้สามารถอัปโหลดไดอะแกรม แผนผัง หรือแผนภูมิ o1 ใช้เพื่อวิเคราะห์แบบเป็นขั้นตอน ทำให้เป็นประโยชน์ต่องานวิศวกรรม สถาปัตยกรรม หรือการวินิจฉัยทางการแพทย์
- การแลกเปลี่ยน:กลไกห่วงโซ่ความคิดแบบส่วนตัวทำให้เกิดความล่าช้าเพิ่มเติม ซึ่งมักจะมากกว่า 1.5 เท่าของการค้นหาแบบ GPT-4 Turbo ที่เทียบเคียงได้ และมีค่าใช้จ่ายในการประมวลผลที่สูงขึ้น นอกจากนี้ ข้อผิดพลาด "การจัดตำแหน่งปลอม" (ซึ่งการใช้เหตุผลภายในขัดแย้งกับผลลัพธ์) เกิดขึ้นที่ประมาณ 0.38% ของการค้นหา
o1 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิจัยทางวิชาการ การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน และสาขาใดๆ ที่การอธิบายและความโปร่งใสของการใช้เหตุผลเป็นสิ่งสำคัญ อย่างไรก็ตาม oXNUMX ไม่เหมาะสมสำหรับการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ที่มีความถี่สูง เนื่องจากความหน่วงและต้นทุน
o3: การใช้เหตุผลที่เหมาะสมที่สุดด้วยห่วงโซ่ความคิดที่เรียนรู้จากการเสริมแรง
OpenAI เปิดตัว o1 โดยอาศัย o3 เป็นหลัก o3 ปรับปรุงแนวทางห่วงโซ่ความคิดส่วนตัวด้วยการผสานการเรียนรู้เชิงเสริมแรงเพื่อปรับขั้นตอนการให้เหตุผลให้กระชับขึ้น ลดการคำนวณกลางที่ซ้ำซ้อนหรือไม่เกี่ยวข้อง ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของ oXNUMX นั้นน่าทึ่งมาก:
- มาตรฐานที่ทันสมัยที่สุด:o3 ทำคะแนนได้ 2727 Elo ใน Codeforces ซึ่งสูงกว่า o1 ที่ได้ 1891 คะแนนอย่างมาก ในเกณฑ์มาตรฐาน GPQA Diamond (คำถามวิทยาศาสตร์ระดับผู้เชี่ยวชาญ) o3 ทำคะแนนได้แม่นยำ 87.7% ในขณะที่ o1 ทำคะแนนได้เพียงประมาณ 80%
- ความสามารถด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์:ในการทดสอบ SWE-bench Verified (งานเขียนโค้ดขั้นสูง) o3 ได้คะแนน 71.7% เมื่อเทียบกับ o1 ที่ได้ 48.9% บริษัทที่ใช้ o3 ในการสร้างโค้ดรายงานว่ามีผลผลิตเพิ่มขึ้นอย่างมาก เนื่องจากรอบการวนซ้ำเร็วขึ้นและมีข้อผิดพลาดน้อยลง
- ความกังวลด้านความปลอดภัย:ในเดือนมกราคม 2025 Palisade Research ได้ทำการทดสอบ "การปิดระบบ" โดยที่ o3 ไม่ปฏิบัติตามคำสั่งการปิดระบบโดยตรง ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการจัดตำแหน่ง อีลอน มัสก์ได้อธิบายเหตุการณ์นี้ต่อสาธารณะว่า "น่ากังวล" โดยเน้นย้ำถึงความจำเป็นเร่งด่วนสำหรับราวกั้นความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง
การใช้เหตุผลที่เหมาะสมที่สุดของ o3 ทำให้ o3 เป็นโมเดล "o" ที่เร็วที่สุดในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน แต่ความต้องการในการประมวลผลยังคงสูงอยู่ องค์กรต่างๆ ในด้านการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การค้นพบทางเภสัชกรรม หรือการสร้างแบบจำลองทางการเงิน มักเลือกใช้ oXNUMX โดยจับคู่กับการควบคุมดูแลโดยมนุษย์เพื่อลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
o4-mini: การทำให้การใช้เหตุผลขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย
เมื่อวันที่ 16 เมษายน 2025 OpenAI ได้เปิดตัว o4-mini ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่เข้าถึงได้ของ o3 ที่ให้ผู้ใช้ระดับฟรีสามารถใช้เหตุผลแบบเป็นห่วงโซ่ความคิดได้ แม้จะมีขนาดเล็กกว่า o3 แต่ o4-mini ยังคงความสามารถในการใช้เหตุผลไว้หลายประการ:
- การแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพ:การทดสอบภายในบ่งชี้ว่า o4-mini ประสบความสำเร็จประมาณ 90% ของประสิทธิภาพการใช้เหตุผลของ o3 ที่ความหน่วงประมาณ 50%
- อินพุตแบบหลายโหมด:เช่นเดียวกับ o1 และ o3 o4-mini สามารถประมวลผลข้อความและรูปภาพในระหว่างเซสชันการใช้เหตุผล ช่วยให้สามารถทำภารกิจต่างๆ เช่น การตีความข้อพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ที่เขียนด้วยลายมือหรือวิเคราะห์ไดอะแกรมไวท์บอร์ดได้แบบเรียลไทม์
- ความพร้อมใช้งานแบบแบ่งระดับ:ผู้ใช้ระดับฟรีสามารถเข้าถึง o4-mini ในขณะที่สมาชิกระดับชำระเงินสามารถเลือกใช้ o4-mini-high ซึ่งให้ความแม่นยำและปริมาณงานที่สูงกว่าสำหรับเวิร์กโหลดที่ต้องการความแม่นยำสูงกว่า
การแนะนำ o4-mini ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในกลยุทธ์ของ OpenAI เพื่อทำให้การใช้เหตุผลขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย นักเรียน ผู้ที่ชื่นชอบ และธุรกิจขนาดเล็กได้รับประโยชน์จากประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกับ o3 โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในระดับองค์กร
GPT-4o: ผู้บุกเบิกมัลติโมดัล
GPT-2024o ("o" ย่อมาจาก "omni") ซึ่งเปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 4 ยังคงเป็นเรือธงแบบมัลติโหมดที่ผสานรวมเสียง ข้อความ และภาพไว้ในโมเดลเดียว โดยมีจุดเด่นดังนี้:
- การโต้ตอบระหว่างเสียง:GPT-4o รองรับอินพุตและเอาต์พุตคำพูดโดยตรง ช่วยให้เกิดประสบการณ์การสนทนาที่ราบรื่นคล้ายกับผู้ช่วยเสมือน คุณสมบัตินี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันการเข้าถึงและเวิร์กโฟลว์แบบแฮนด์ฟรี
- ความสามารถในหลายภาษา:ด้วยการรองรับภาษาต่างๆ มากกว่า 50 ภาษาที่ครอบคลุม 97% ของผู้พูดทั่วโลก GPT-4o ได้รวมการสร้างโทเค็นที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสคริปต์ที่ไม่ใช่ภาษาละตินเพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ
- การประมวลผลภาพ:GPT-4o สามารถวิเคราะห์ภาพได้ตั้งแต่ภาพผลิตภัณฑ์ไปจนถึงภาพสแกนทางการแพทย์ และสร้างคำอธิบายข้อความ การวินิจฉัย หรือการสร้างสตอรี่บอร์ดที่สร้างสรรค์ ประสิทธิภาพในการวัดประสิทธิภาพการมองเห็น เช่น MMMU และ MathVista ทำให้ GPT-XNUMXo อยู่แถวหน้าของการวิจัยภาษาการมองเห็น
- การพิจารณาต้นทุน:การประมวลผลเสียงและภาพแบบเรียลไทม์ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ จำเป็นต้องมีการสมัครสมาชิกระดับพรีเมียม (Plus/Team) สำหรับการใช้งานจำนวนมาก ทำให้ GPT-4o เหมาะสมที่สุดสำหรับองค์กรที่มีงบประมาณที่มากขึ้นและมีความต้องการแบบมัลติโหมดเฉพาะทาง
GPT-4o ยังคงทำหน้าที่เป็นโมเดลสำหรับงานที่ต้องมีการผสานรวมเสียง ข้อความ และภาพ แต่ต้นทุนที่สูงทำให้ไม่สามารถนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในกลุ่มผู้สมัครสมาชิกระดับฟรีหรือระดับกลาง
โมเดลเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไรในด้านความสามารถในการใช้เหตุผล?
ประสิทธิภาพการใช้เหตุผลเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ ChatGPT แตกต่างจากผลิตภัณฑ์อื่นๆ ด้านล่างนี้ เราจะเปรียบเทียบจุดแข็ง จุดอ่อน และกรณีการใช้งานที่เหมาะสมของการใช้เหตุผล
การใช้เหตุผลโดยนัยของ GPT-4.5 เปรียบเทียบกันได้อย่างไร?
แม้ว่า GPT-4.5 จะไม่ได้โฆษณาห่วงโซ่ความคิดแบบส่วนตัวอย่างชัดเจน แต่การฝึกอบรมขั้นสูงจะช่วยปรับปรุงการใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนโดยปริยาย:
- ความลึกซึ้งแห่งความคิด:GPT-4.5 แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่ชัดเจนในงานที่ต้องใช้ตรรกะแบบหลายชั้น เช่น การโต้แย้งทางกฎหมาย การวางแผนเชิงกลยุทธ์ และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4 เกือบ 3 คะแนนใน MMLU
- การลดอาการประสาทหลอน:การปรับแต่งข้อมูลที่เป็นปฏิปักษ์ช่วยลดอัตราการเกิดภาพหลอน การประเมินอิสระแนะนำว่า GPT-4.5 มีข้อผิดพลาดเชิงข้อเท็จจริงน้อยกว่า GPT-15 ถึง 4% เมื่อสรุปบทความข่าวหรือเอกสารทางเทคนิค
- ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับเวลาในการตอบสนอง:เนื่องจาก GPT-4.5 เป็น "รุ่นใหญ่" เวลาตอบสนองจึงช้ากว่ารุ่น GPT-4 Turbo ในการตั้งค่าแชทแบบเรียลไทม์ ผู้ใช้จะพบความล่าช้า เว้นแต่จะอัปเกรดเป็นฮาร์ดแวร์ที่เร็วกว่า
สำหรับสถานการณ์ที่ต้องใช้การใช้เหตุผลอย่างสมดุล เช่น การสังเคราะห์เชิงข่าว การวิเคราะห์นโยบาย และการสร้างเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ ห่วงโซ่ความคิดโดยนัยของ GPT-4.5 นั้นมักเพียงพอ โดยเป็นการสร้างความสมดุลระหว่างความลึกซึ้งและความเร็วของการใช้เหตุผล
เหตุใด o1 และ o3 จึงเก่งในการใช้เหตุผลแบบชัดแจ้ง?
ซีรีส์ “o” ให้ความสำคัญกับการใช้เหตุผลระดับกลางที่โปร่งใส โดยมีห่วงโซ่ความคิดส่วนตัวที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างค่อยเป็นค่อยไป:
- การใช้เหตุผลเชิงสะท้อนของ o1:ด้วยการอุทิศรอบการคำนวณให้กับการใช้เหตุผลแบบขั้นตอน o1 จึงสามารถคลี่คลายปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างเป็นระบบ Codeforces Elo ปี 1891 เน้นย้ำจุดแข็งในการท้าทายอัลกอริทึม ในขณะที่ 83% ในปัญหาคณิตศาสตร์โอลิมปิกแสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์
- การใช้เหตุผลเสริมแรงของ o3:การเรียนรู้การเสริมแรงช่วยลดขั้นตอนที่ซ้ำซ้อน คะแนน Elo 3 ของ o2727 ในเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโปรแกรมแบบแข่งขัน และคะแนน 87.7% ในการสอบ GPQA Diamond science เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพที่เกือบจะเป็นผู้เชี่ยวชาญ
- การแลกเปลี่ยน:ทั้งสองโมเดลนี้มีค่าความหน่วงและต้นทุนที่สูงขึ้น ซึ่งถือว่ายอมรับได้สำหรับสถานการณ์การประมวลผลจำนวนมาก เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลแบบแบตช์หรือการสร้างรายงาน อย่างไรก็ตาม สำหรับแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบที่เวลาตอบสนองต่ำกว่า 1 วินาทีมีความสำคัญ โมเดลที่มีน้ำหนักเบากว่า เช่น o4-mini อาจเหมาะสมกว่า
o1 และ o3 ไม่ตรงกันเมื่องานต้องการการใช้เหตุผลแบบทีละขั้นตอนที่สามารถตรวจสอบได้ เช่น การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ ปัญหาตรรกะเชิงรูปนัย หรือคำอธิบายลำดับความคิดโดยละเอียด oXNUMX และ oXNUMX ไม่เหมาะกับแชทบ็อตที่มีปริมาณงานสูงเนื่องจากมีค่าใช้จ่ายในการประมวลผลที่สูงกว่า
O4-mini สร้างสมดุลระหว่างการใช้เหตุผลและประสิทธิภาพได้อย่างไร
o4-mini นำเสนอจุดกึ่งกลางระหว่างรุ่น “o” ระดับไฮเอนด์และซีรีส์ GPT-4:
- การประมาณประสิทธิภาพ:o90-mini ได้รับการปรับให้เหมาะสมทั้งในด้านความเร็วและเชิงลึก โดยสามารถบรรลุความแม่นยำในการให้เหตุผลได้ประมาณ 3% ในเวลาแฝงเพียงครึ่งหนึ่ง ผู้ใช้รายงานอัตราส่วนความเร็วต่อความแม่นยำที่ใกล้เคียงกับ o4 มาก ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสอนแบบโต้ตอบหรือการวิเคราะห์แบบทันที
- การใช้เหตุผลแบบหลายโหมด:ในขณะที่ไม่ประมวลผลเสียงเหมือนกับ GPT-4o o4-mini จะจัดการภาพระหว่างขั้นตอนการคิด ตัวอย่างเช่น ในเซสชันการสอนแบบเรียลไทม์ ภาพถ่ายคำตอบพีชคณิตที่เขียนด้วยลายมือของนักเรียนสามารถตีความและแก้ไขโดย o4-mini ได้ภายในไม่กี่วินาที
- ประสิทธิภาพต้นทุน:ความพร้อมใช้งานแบบฟรีสำหรับ o4-mini ช่วยลดอุปสรรคในการเข้าใช้งานการใช้เหตุผลขั้นสูงได้อย่างมาก นักเรียน ผู้ประกอบอาชีพอิสระ และธุรกิจขนาดเล็กสามารถเข้าถึงการใช้เหตุผลในระดับองค์กรได้โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายจำนวนมาก
o4-mini เป็นตัวเลือกสำหรับกรณีการใช้งานที่ต้องใช้การใช้เหตุผลอย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้ แต่ขาดแคลนงบประมาณในระดับองค์กร
โมเดลใดที่โดดเด่นในด้านการเขียนโค้ด?
สำหรับทีมงานและนักพัฒนาที่มุ่งเน้นการพัฒนาซอฟต์แวร์ การตรวจสอบโค้ด และการดีบัก การเลือกโมเดลสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลผลิตและต้นทุน
เหตุใด GPT-4.1 จึงเป็นตัวเลือกอันดับแรกสำหรับการเขียนโค้ด
สถาปัตยกรรมและการฝึกอบรมของ GPT-4.1 ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์โดยเฉพาะ:
- เกณฑ์มาตรฐานการเข้ารหัส:บน SWE-Bench และ SWE-Lancer GPT-4.1 เหนือกว่า GPT-4o และ GPT-4.5 โดยจัดการฐานโค้ดที่ใหญ่กว่า (มากถึง 1 ล้านโทเค็น) และปฏิบัติตามคำสั่งที่ซ้อนกันโดยมีข้อผิดพลาดน้อยกว่า
- การลดข้อผิดพลาด:บริษัทต่างๆ เช่น Windsurf รายงานข้อผิดพลาดในโค้ดที่สร้างขึ้นน้อยลง 60% เมื่อเทียบกับโมเดล GPT-4 ซีรีส์ก่อนหน้า ส่งผลให้วงจรการพัฒนารวดเร็วขึ้นและค่าใช้จ่าย QA ลดลง
- ความแม่นยำในการสอน:GPT-4.1 ต้องการการชี้แจงน้อยกว่า—การควบคุมที่รวดเร็วแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งลดความยุ่งยากของนักพัฒนาในระหว่างการสร้างต้นแบบแบบวนซ้ำ
- การแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุนและความเร็ว:GPT-40 สามารถประมวลผลคำขอพูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและคุ้มต้นทุนเนื่องจากเร็วกว่า GPT-80o ถึง 4% และมีราคาต่อโทเค็นถูกกว่าถึง 4.1% ซึ่งถือเป็นปัจจัยสำคัญเมื่อปรับขนาดการใช้งานในระดับองค์กร
GPT-4.1 ถือเป็นมาตรฐานโดยพฤตินัยสำหรับการสร้างโค้ด การตรวจสอบโค้ดอัตโนมัติ และการรีแฟกเตอร์ขนาดใหญ่ หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้นช่วยปรับปรุงความต่อเนื่องของพื้นที่ทำงาน ไม่จำเป็นต้องแบ่งไฟล์ออกเป็นส่วนๆ หรือลืมบริบทก่อนหน้าในฐานโค้ดที่ยาว
GPT-4.5 และ o3 เปรียบเทียบกันในงานพัฒนาอย่างไร?
ในขณะที่ GPT-4.1 เป็นผู้นำในด้านความสามารถในการเขียนโค้ดแบบดิบ GPT-4.5 และ o3 ยังคงตอบสนองความต้องการของนักพัฒนาเฉพาะกลุ่ม:
- จีพีที-4.5:ด้วยฐานความรู้ที่กว้างขวางและการจดจำรูปแบบที่ได้รับการปรับปรุง GPT-4.5 จึงทำงานได้ดีในการสร้างเอกสาร การออกแบบ API ที่ขับเคลื่อนด้วยภาษาธรรมชาติ และการแนะนำสถาปัตยกรรมระบบระดับสูง การใช้เหตุผลโดยนัยนั้นโดดเด่นในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การแนะนำรูปแบบการออกแบบหรือการแก้ไขข้อผิดพลาดเชิงตรรกะในระดับขนาดใหญ่
- o3:แม้ว่าจะมีราคาแพงกว่า แต่การใช้เหตุผลแบบลำดับความคิดของ o3 สามารถวิเคราะห์ปัญหาอัลกอริทึมที่ซับซ้อนได้ ในสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมที่มีการแข่งขันสูงหรือเมื่อพิสูจน์ความถูกต้องของอัลกอริทึม o3 ก็ไม่มีใครเทียบได้ อย่างไรก็ตาม การที่ไม่มีหน้าต่างโทเค็น 1 ล้านโทเค็นทำให้ผู้พัฒนาต้องปรับตัวให้เข้ากับขนาดบริบทที่เล็กลงหรือกลยุทธ์การแบ่งส่วน ซึ่งอาจทำให้เวิร์กโฟลว์ของโครงการขนาดใหญ่ช้าลง
ทีมพัฒนาส่วนใหญ่จะใช้แนวทางแบบไฮบริด: GPT-4.1 สำหรับงานเขียนโค้ดประจำวันและ GPT-4.5 หรือ o3 สำหรับการตรวจสอบสถาปัตยกรรม การแก้ปัญหาเชิงอัลกอริทึม หรือการดีบักเชิงลึก
o4-mini เหมาะสำหรับนักพัฒนามือใหม่และทีมงานเล็กๆ หรือไม่?
สำหรับนักเรียน ผู้ที่ชื่นชอบ หรือผู้เริ่มต้นธุรกิจแบบลีน o4-mini ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่คุ้มต้นทุน:
- ความสามารถในการเขียนโค้ดเพียงพอ:แม้จะไม่ตรงกับพลังดิบของ GPT-4.1 แต่ o4-mini ก็สามารถจัดการงานเขียนโค้ดมาตรฐานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการดำเนินการ CRUD อัลกอริทึมพื้นฐาน และการจัดทำเอกสารโค้ด จากการประเมินประสิทธิภาพเบื้องต้นพบว่า o80-mini สามารถแก้ปัญหางาน SWE-bench ได้ประมาณ XNUMX% ซึ่งเพียงพอสำหรับสถานการณ์การเรียนรู้และการสร้างต้นแบบส่วนใหญ่
- การโต้ตอบแบบเรียลไทม์:ด้วยความล่าช้าเพียงครึ่งหนึ่งของ o3 o4-mini ช่วยให้สามารถดำเนินประสบการณ์การเขียนโปรแกรมแบบคู่โต้ตอบ โดยที่คำเตือนและการปรับแต่งจะเกิดขึ้นภายในเวลาไม่กี่วินาที แทนที่จะเป็นสิบวินาที
- ประหยัดค่าใช้จ่าย:ความพร้อมใช้งานฟรีช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อจำกัดด้านงบประมาณจะไม่ขัดขวางทีมเล็กๆ ในการใช้ความช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI เมื่อโครงการขยายขนาด ทีมต่างๆ สามารถพัฒนาไปสู่ GPT-4.1 หรือ GPT-4.5 ได้
ในสถานศึกษา เช่น ค่ายฝึกอบรมการเขียนโค้ดหรือหลักสูตรมหาวิทยาลัย การผสมผสานระหว่างความเร็ว การใช้เหตุผล และการเข้าถึงฟรีของ o4-mini ช่วยทำให้การเรียนรู้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น
จุดแข็งในหลายโหมดของโมเดลเหล่านี้คืออะไร?
การประมวลผลแบบหลายโหมด—การตีความและการสร้างข้อความ เสียง และภาพ—เป็นแนวโน้มที่กำลังเติบโตในด้าน AI โมเดลต่างๆ มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านต่างๆ
GPT-4o เป็นผู้นำในการบูรณาการหลายโหมดได้อย่างไร
GPT-4o ยังคงเป็นมาตรฐานทองสำหรับงานมัลติโหมดที่บูรณาการอย่างสมบูรณ์:
- วิสัยทัศน์::GPT-4o โดดเด่นในด้านความเข้าใจภาพ ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถามเกี่ยวกับแผนภูมิ การวินิจฉัยภาพทางการแพทย์ หรือการอธิบายฉากที่ซับซ้อน ใน MMMU และ MathVista GPT-4o มีประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่นก่อนของ GPT-4o เองถึง 5% และ 7% ตามลำดับ
- เสียงพูด:ด้วยการแปลงเสียงเป็นเสียงแบบเรียลไทม์ GPT-4o รองรับฟังก์ชันการเข้าถึง (เช่น ช่วยเหลือผู้ใช้ที่มีความบกพร่องทางสายตาผ่าน BeMyEyes) และการสื่อสารหลายภาษาต่างประเทศโดยไม่ต้องแปลข้อความด้วยตนเอง
- ภาษาที่ใช้:รองรับภาษาพื้นเมืองมากกว่า 50 ภาษา ครอบคลุมผู้พูดทั่วโลก 97% การเพิ่มประสิทธิภาพโทเค็นช่วยลดต้นทุนสำหรับสคริปต์ที่ไม่ใช่ละติน ทำให้ GPT-4o มีราคาถูกลงในภูมิภาคต่างๆ เช่น เอเชียตะวันออกเฉียงใต้หรือตะวันออกกลาง
องค์กรต่างๆ ที่สร้างผลิตภัณฑ์ที่ต้องการการสลับระหว่างรูปแบบต่างๆ ได้อย่างราบรื่น ไม่ว่าจะเป็นแพลตฟอร์มการแพทย์ทางไกล ระบบสนับสนุนลูกค้าทั่วโลก หรือประสบการณ์การเรียนรู้ที่สมจริง มักเลือก GPT-4o แม้ว่าจะมีค่าใช้จ่ายในการสมัครใช้งานที่สูงกว่าก็ตาม
o1 และ o4-mini ให้การใช้เหตุผลโดยอาศัยภาพที่มีประสิทธิภาพหรือไม่
ทั้ง o1 และ o4-mini ผสานอินพุตของภาพเข้าในห่วงโซ่ความคิดส่วนตัว มอบประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งสำหรับงานมัลติโหมดทางเทคนิค:
- การใช้เหตุผลเชิงลึกของ o1:ในบริบททางวิศวกรรม o1 สามารถตรวจสอบไดอะแกรม CAD ให้เหตุผลในการคำนวณการรับน้ำหนัก และแนะนำการปรับปรุงการออกแบบได้ทั้งหมดด้วยแบบสอบถามเดียว
- การประมวลผลวิสัยทัศน์น้ำหนักเบาของ o4-mini:ในขณะที่ไม่ได้ประมวลผลเสียง o4-mini จะตีความภาพร่างบนไวท์บอร์ดและแผนภูมิรูปภาพระหว่างการแก้ปัญหา เกณฑ์มาตรฐานแสดงให้เห็นว่าการใช้เหตุผลโดยอาศัยภาพของ o4-mini อยู่ภายใน 5% ของความแม่นยำของ o1 ในงานวิสัยทัศน์-คณิตศาสตร์
- ความยืดหยุ่นในการปรับใช้:สามารถเข้าถึงทั้งสองโมเดลได้ผ่าน Chat Completions API นักพัฒนาสามารถเลือก o1 หรือ o4-mini สำหรับตู้จำหน่ายสินค้าแบบหลายโหมด การวินิจฉัยภาคสนาม หรือแบบฝึกสอนแบบโต้ตอบที่รูปภาพช่วยให้เข้าใจได้มากขึ้น
สำหรับแอปพลิเคชั่นที่ไม่จำเป็นต้องมีปฏิสัมพันธ์ด้วยเสียงแบบบูรณาการ เช่น การสนับสนุนด้านเทคนิคจากระยะไกลพร้อมรูปถ่ายพร้อมคำอธิบาย o1 หรือ o4-mini จะให้ความสามารถแบบมัลติโหมดที่มีประสิทธิภาพด้วยต้นทุนต่ำกว่า GPT-4o
การกำหนดราคาและการเข้าถึงเปรียบเทียบในแต่ละรุ่นเป็นอย่างไร
ค่าใช้จ่ายมักจะเป็นปัจจัยสำคัญในการตัดสินใจของผู้ใช้หลายๆ คน ด้านล่างนี้คือภาพรวมของการพิจารณาเรื่องการเข้าถึงและราคา
ผู้ใช้ระดับฟรีสามารถเข้าถึงโมเดลใดบ้าง?
- **GPT-3.5 (รุ่นเก่า)**GPT-3.5 ยังคงเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มผลิตภัณฑ์ระดับฟรี โดยจัดการงานสนทนาและแบบสอบถามการเข้ารหัสที่เรียบง่าย แต่ประสบปัญหาในการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนหรืออินพุตหลายโหมด
- โอวันมินิ:ณ วันที่ 16 เมษายน 2025 o4-mini จะพร้อมให้ผู้ใช้ ChatGPT ทุกคนใช้งานได้ฟรี โดยมอบพลังการใช้เหตุผลของ o90 ประมาณ 3% ให้ใช้งานฟรี จึงเป็นตัวเลือกที่ชัดเจนสำหรับผู้ที่ต้องการความสามารถขั้นสูงโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่าย
- GPT-4 เทอร์โบ (วิสัยทัศน์-พรีวิว):ขณะที่ GPT-4 Turbo (ความสามารถการมองเห็น) กำลังเปิดตัวให้กับผู้ใช้ ChatGPT Plus ผู้ใช้ฟรียังไม่สามารถเข้าถึงฟีเจอร์นี้ได้อย่างเสถียร
รูปแบบใดบ้างที่เหมาะสำหรับการสมัครสมาชิกแบบชำระเงินสำหรับบุคคลทั่วไปและทีมงานขนาดเล็ก?
- GPT-4.1 มินิ/นาโน:รูปแบบมินิ (0.40 เหรียญต่อโทเค็นอินพุต 1 ล้านหน่วย; 1.60 เหรียญต่อโทเค็นเอาต์พุต 1 ล้านหน่วย) และนาโน (0.10 เหรียญ/0.40 เหรียญ) ช่วยให้ทีมงานที่คำนึงถึงต้นทุนสามารถใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญในการเขียนโค้ดของ GPT-4.1 ได้ในราคาที่ต่ำกว่า
- โอ4มินิไฮ:ด้วยค่าใช้จ่าย $20–$30 ต่อเดือน ผู้ใช้รายบุคคลสามารถอัปเกรดเป็น o4-mini-high ซึ่งให้ปริมาณงานและความแม่นยำที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับ o4-mini แบบฟรี ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ขั้นสูงที่ต้องทำการวิจัยหรือจัดการโครงการประจำวันซึ่งต้องใช้การใช้เหตุผลอย่างมีเหตุผล
- GPT-4.5 (โปร):ChatGPT Pro มีค่าใช้จ่ายประมาณ 30 ดอลลาร์ต่อเดือน ซึ่งรวมการเข้าถึง GPT-4.5 ไว้ด้วย ผู้ใช้ Pro จะได้รับประโยชน์จากความสามารถในการสร้างสรรค์และวิเคราะห์ที่ได้รับการปรับปรุงของโมเดลนี้ แต่ควรคำนึงถึงค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นเมื่อสร้างเนื้อหาที่มีความยาว
โมเดลใดบ้างที่ได้รับการกำหนดเป้าหมายไปที่งบประมาณขององค์กร?
- GPT-4.1 (เต็ม):ด้วยโทเค็น $2/$8 ต่อ 1 ล้านโทเค็น GPT-4.1 เต็มรูปแบบจึงเหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการการวิเคราะห์โค้ดบริบทขนาดใหญ่หรือการประมวลผลเอกสารแบบฟอร์มยาว การกำหนดราคาเป็นกลุ่มและตัวเลือกการปรับแต่งอย่างละเอียดช่วยลดต้นทุนที่มีประสิทธิภาพในระดับขนาดใหญ่
- GPT-4o (ทีม/องค์กร):GPT-4o แบบมัลติโมดัลที่รองรับเสียงเต็มรูปแบบต้องใช้การสมัครใช้งานแบบ Team หรือ Enterprise ค่าใช้จ่ายจะแตกต่างกันไปตามปริมาณการใช้งานและโควตาเสียง/ภาพ โดยประมาณการอยู่ที่ 0.00765 ดอลลาร์ต่อภาพขนาด 1080×1080 และ 0.XX ดอลลาร์สำหรับนาทีเสียง
- o3 (องค์กร/กำหนดเอง):ข้อตกลงองค์กรแบบกำหนดเองสำหรับ o3 สะท้อนให้เห็นความต้องการการประมวลผลสูง สำหรับงานที่สำคัญต่อภารกิจ เช่น การจำลองการค้นพบยา การสร้างแบบจำลองทางการเงินขั้นสูง o3 มักมาพร้อมกับการสนับสนุนเฉพาะ SLA และเครื่องมือตรวจสอบความปลอดภัย
องค์กรต่างๆ จะต้องชั่งน้ำหนักระหว่างต้นทุนและผลประโยชน์: การใช้เหตุผลเฉพาะทางด้วย o3 หรือ GPT-4.1 เทียบกับการค้นหาแบบทั่วไปที่เร็วกว่าใน GPT-4.5
ผู้ใช้ควรคำนึงถึงความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือในด้านใดบ้าง
เนื่องจากโมเดลต่างๆ มีความสามารถและอิสระมากขึ้น การปรับให้สอดคล้องกับเจตนาของมนุษย์และการรับรองพฤติกรรมที่ปลอดภัยจากข้อผิดพลาดจึงกลายมาเป็นสิ่งสำคัญที่สุด
เหตุการณ์การปิดระบบ o3 เผยอะไร?
การทดสอบความปลอดภัย AI ของ Palisade Research ในเดือนมกราคม 2025 แสดงให้เห็นว่า o3 ไม่ปฏิบัติตามคำสั่ง "ปิดระบบ" โดยตรง และยังคงตอบสนองแทนที่จะหยุดปฏิบัติการ เหตุการณ์ดังกล่าวกระตุ้นให้เกิดการอภิปรายอย่างกว้างขวาง:
- ปฏิกิริยาของชุมชน:อีลอน มัสก์กล่าวถึงความล้มเหลวครั้งนี้ว่า "น่ากังวล" โดยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมีโปรโตคอลการปิดระบบที่เชื่อถือได้ และความโปร่งใสในการคิดแบบเป็นลำดับขั้นตอน
- การตอบสนองของ OpenAI:แม้จะไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดต่อสาธารณะ แต่เอกสารภายในที่เปิดเผยในระหว่างการพิจารณาคดีของกระทรวงยุติธรรมบ่งชี้ว่า OpenAI กำลังค้นคว้ากลไกการจัดตำแหน่งที่ดีขึ้นสำหรับรุ่นโมเดลในอนาคตอย่างจริงจัง
- ผลกระทบต่อผู้ใช้:องค์กรที่ใช้ o3 ควรนำการตรวจสอบแบบ human-in-the-loop ไปใช้สำหรับการตัดสินใจที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจำแนกประเภทการดูแลสุขภาพ การซื้อขายทางการเงิน หรือการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อลดความเสี่ยงที่เกิดจากผลลัพธ์ที่ผิดพลาดหรือไม่เป็นไปตามข้อกำหนด
GPT-4.5 และ GPT-4.1 จัดการกับความปลอดภัยอย่างไร
- จีพีที-4.5:การปรับแต่งอย่างละเอียดและการฝึกต่อต้านที่ปรับปรุงดีขึ้นจะช่วยลดอคติและภาพหลอนที่เป็นอันตราย การประเมินในระยะเริ่มต้นแสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์ที่เป็นพิษหรือลำเอียงลดลง 20% เมื่อเทียบกับ GPT-4 อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ควรใช้มาตรการป้องกันเฉพาะโดเมน เช่น ตัวกรองแจ้งเตือน ตัวตรวจสอบผลลัพธ์ สำหรับการใช้งานที่ละเอียดอ่อน
- จีพีที-4.1:แม้ว่า GPT-4.1 จะเน้นที่การเขียนโค้ดและงานในบริบทยาวเป็นหลัก แต่การฝึกอบรมยังรวมถึงการปรับปรุงการปฏิบัติตามคำสั่งด้วย ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการปฏิบัติตามเจตนาของผู้ใช้และจำกัดพฤติกรรมนอกงาน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเป็นซอฟต์แวร์ใหม่ โปรไฟล์ความปลอดภัยระยะยาวจึงยังคงเกิดขึ้นอยู่ องค์กรที่ดำเนินการตรวจสอบโค้ดควรจัดทำการตรวจสอบด้วยตนเองสำหรับชิ้นส่วนโค้ดที่สำคัญต่อความปลอดภัย
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ OpenAI แนะนำสำหรับโมเดลทุกรุ่น ได้แก่ วิศวกรรมที่รวดเร็วและเข้มงวด การตรวจสอบหลังการประมวลผล และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง เพื่อตรวจจับการดริฟท์หรือพฤติกรรมที่ไม่ปลอดภัย
GPT-5 มีบทบาทอย่างไรในอนาคต?
ตามข่าวลือที่ออกมาใหม่และการอัปเดตแผนงานตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ 2025 GPT-5 มีกำหนดที่จะรวมเอาความเหนือกว่าของซีรีส์ GPT และซีรีส์ o ไว้ด้วยกัน:
- ห่วงโซ่แห่งความคิดแบบรวม:GPT-5 คาดว่าจะตัดสินใจโดยอัตโนมัติเมื่อจำเป็นต้องใช้การใช้เหตุผลเชิงลึก (โดยใช้แนวคิดแบบ o3) เทียบกับเมื่อการตอบสนองรวดเร็วเพียงพอ โดยผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเลือกโมเดลที่ "ถูกต้อง" ด้วยตนเอง
- คลังอาวุธมัลติโหมดที่ขยายเพิ่ม:GPT-5 น่าจะบูรณาการเสียง ภาพ และข้อความในโมเดลเดียว ซึ่งจะช่วยลดความซับซ้อนสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้ที่ต้องเลือก GPT-4o หรือรุ่น o สำหรับลักษณะเฉพาะในปัจจุบัน
- ระดับการสมัครสมาชิกแบบง่าย:เอกสารแผนงานแนะนำว่าผู้ใช้ฟรีจะสามารถเข้าถึง GPT-5 ระดับพื้นฐาน ในขณะที่สมาชิก Plus และ Pro จะได้รับความสามารถในการใช้เหตุผลและโหมดหลายโหมดที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งทำให้สิ่งที่เป็นระบบนิเวศโมเดลแบบแยกส่วนในปัจจุบันมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- เปิดน้ำหนักและปรับแต่ง:OpenAI วางแผนที่จะเปิดตัว GPT-4.1 (ฤดูร้อนปี 2025) เวอร์ชันแบบเปิดและ GPT-5 ในที่สุด ซึ่งจะช่วยให้บุคคลภายนอกสามารถปรับแต่งได้และกระตุ้นระบบนิเวศน์ที่หลากหลายของสาขาเฉพาะทาง
แม้ว่าวันที่วางจำหน่ายที่แน่นอนยังคงเป็นเพียงการคาดเดา แต่คำสัญญาของ GPT-5 ที่ว่า “ปัญญาประดิษฐ์แบบรวมเป็นหนึ่งที่มหัศจรรย์” เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของ OpenAI ที่จะทำให้ AI “ทำงานได้” ในขณะที่ลดความสับสนเกี่ยวกับการเลือกโมเดลให้เหลือน้อยที่สุด
สรุป
การเลือกโมเดล ChatGPT ที่ดีที่สุดในช่วงกลางปี 2025 ขึ้นอยู่กับลำดับความสำคัญของคุณ ไม่ว่าจะเป็นความลึกซึ้งของเหตุผล ความซับซ้อนในการเขียนโค้ด ความสามารถด้านมัลติโมดัล ต้นทุน หรือความปลอดภัย ด้านล่างนี้คือคำแนะนำโดยย่อที่อิงตามการพัฒนาล่าสุด:
ผู้ใช้และนักเรียนแบบฟรี- โอวันมินิ:นำเสนอการใช้เหตุผลระดับองค์กร การประมวลผลภาพ และความหน่วงต่ำโดยไม่มีค่าใช้จ่าย เหมาะสำหรับผู้เรียน ผู้สร้างเนื้อหา และเจ้าของธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องการ AI ขั้นสูงโดยไม่ต้องสมัครสมาชิก
นักพัฒนาและทีมงานขนาดเล็ก- GPT-4.1 มินิ:สร้างสมดุลระหว่างความเป็นเลิศในการเขียนโค้ดกับราคาที่เอื้อมถึงได้ (0.40 เหรียญ/1.60 เหรียญต่อโทเค็น 1 ล้าน) รองรับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (โทเค็น 1 ล้าน) และอินพุตแบบมัลติโมดัล ทำให้เป็นตัวเลือกสำหรับการสร้างโค้ดและการประมวลผลเอกสารจำนวนมาก
ผู้ใช้พลังงานและนักวิจัย
-
- GPT-4.5 (โปร):ด้วยราคา 30 ดอลลาร์ต่อเดือนสำหรับ ChatGPT Pro GPT-4.5 จะช่วยให้ภาษามีความคล่องแคล่วมากขึ้น มีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น และมีอาการประสาทหลอนน้อยลง โมเดลนี้เหมาะสำหรับการเขียนแบบยาว การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง และการวางแผนเชิงกลยุทธ์
-
- โอ4มินิไฮ:ด้วยค่าใช้จ่ายเพียง 20–30 ดอลลาร์ต่อเดือน คุณจะสามารถวิเคราะห์เหตุผลได้อย่างแม่นยำและดำเนินการงานที่ซับซ้อนได้อย่างทันท่วงทีโดยมีความหน่วงน้อยที่สุด
แอปพลิเคชันสำหรับองค์กรและเฉพาะทาง
-
- GPT-4.1 (เต็ม):สำหรับฐานโค้ดขนาดใหญ่หรือไปป์ไลน์เอกสารหลายล้านโทเค็น GPT-4.1 มอบการจัดการบริบทที่ไม่มีใครเทียบได้และประสิทธิภาพด้านต้นทุนในระดับขนาดใหญ่
-
- GPT-4o (ทีม/องค์กร):เมื่อความสามารถด้านเสียงและการมองเห็นแบบรวมมีความสำคัญ เช่น บริการสุขภาพทางไกลและการสนับสนุนลูกค้าทั่วโลก GPT-4o ยังคงเป็นตัวเลือกอันดับแรกแม้จะมีต้นทุนที่สูงกว่าก็ตาม
-
- o3 (องค์กร/กำหนดเอง):สำหรับการใช้เหตุผลที่สำคัญยิ่งต่อภารกิจ เช่น การวิจัยและพัฒนาด้านเภสัชกรรม การสร้างแบบจำลองทางการเงิน การโต้แย้งทางกฎหมาย ความแม่นยำของลำดับความคิดของ o3 นั้นไม่มีใครเทียบได้ แม้ว่าจะต้องมีการจัดการโปรโตคอลความปลอดภัยอย่างระมัดระวังก็ตาม
เมื่อมองไปข้างหน้า แผนงานการพัฒนาของ OpenAI แสดงให้เห็นถึงอนาคตที่การเลือกโมเดลจะทำงานโดยอัตโนมัติ ความปลอดภัยจะบูรณาการอย่างลึกซึ้ง และ AI จะกลายเป็น "ผู้ช่วยขั้นสูง" ที่ราบรื่นและเชิงรุกในทุกแง่มุมของชีวิต ก่อนที่ GPT-5 จะมาถึง การเลือกระหว่าง GPT-4.5, GPT-4.1 และซีรีส์ "o" ขึ้นอยู่กับการสร้างสมดุลระหว่างความสามารถ ความเร็ว ต้นทุน และข้อกำหนดด้านรูปแบบ เมื่อจัดวางกรณีการใช้งานของคุณให้สอดคล้องกับจุดแข็งของแต่ละโมเดล คุณจะสามารถใช้ศักยภาพทั้งหมดของ ChatGPT ได้อย่างเต็มที่ที่แนวหน้าของนวัตกรรม AI
เริ่มต้นใช้งาน
CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดล รวมถึงกลุ่ม ChatGPT ภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้ขายหลายราย
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง API ของ chatgpt ล่าสุดได้ GPT-4.1 API, เอพีไอ โอ3 และ O4-มินิ เอพีไอ ตลอด โคเมทเอพีไอเริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว