Qwen3.8-Max ปะทะ GPT-5.6: โมเดล 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ ท้าชิงเรือธง OpenAI

Pricing and benchmark pressure on OpenAI's GPT-5.6 builds as Alibaba's Qwen3.8-Max lands and Chinese models take 46% of U.S. enterprise tokens. (Image: Shutterstock)
Pricing and benchmark pressure on OpenAI's GPT-5.6 builds as Alibaba's Qwen3.8-Max lands and Chinese models take 46% of U.S. enterprise tokens. (Image: Shutterstock)

Alibaba เปิดตัว Qwen3.8-Max โมเดลขนาด 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ ในสัปดาห์นี้ ท่ามกลางกระแสที่ระบบปัญญาประดิษฐ์จากจีนกวาดส่วนแบ่งทราฟฟิกโทเคนขององค์กรในสหรัฐฯ ไปได้สูงสุดถึง 46% กดดัน GPT-5.6 ของ OpenAI อย่างจัง

ประเด็นสำคัญ

  • Qwen3.8-Max ของ Alibaba ระบุว่ามีจำนวนพารามิเตอร์รวม 2.4 ล้านล้านตัว แต่จะเปิดใช้งานจริงต่อคำขอเพียง 95,000 ล้านพารามิเตอร์ พร้อมประกาศให้ “เปิดเวท” ภายในสัปดาห์หน้า
  • GPT-5.6 Sol ยังครองแชมป์บนเบนช์มาร์กด้านโค้ดดิ้งเชิงเอเจนต์ที่ Alibaba เผยแพร่ แต่ช่องว่างค่อนข้างแคบและยังไม่มีห้องแลบอิสระยืนยันผล
  • OpenAI หั่นราคาชั้นบริการที่ถูกที่สุดลงถึง 80% เมื่อวันที่ 30 ก.ค. เพียงสามสัปดาห์หลังเปิดตัว GPT-5.6 ขณะโมเดลจีนเร่งแย่งปริมาณการใช้งาน

เบนช์มาร์ก Qwen3.8-Max วัดกันตรงๆ กับ GPT-5.6 Sol

Alibaba เปิดตัว Qwen3.8-Max อย่างเป็นทางการเมื่อ 3 ส.ค. ในฐานะระบบแบบ mixture-of-experts ที่แบกพารามิเตอร์รวม 2.4 ล้านล้านตัว แต่จะเปิดใช้งานจริงเพียง 95,000 ล้านตัว ต่อการประมวลผลหนึ่งคำขอ

บริษัทระบุว่าจะปล่อยน้ำหนักโมเดล (open weights) ของรุ่นเรือธง และรุ่นเล็กขนาด 27,000 ล้านพารามิเตอร์ลงในคลังสาธารณะภายในสัปดาห์หน้า ถือเป็นการหันกลับมาเปิดโมเดลระดับท็อป หลังช่วงหนึ่งเน้นปล่อยเวอร์ชันปิด นอกจากนี้ Alibaba ยังได้เผยแพร่ ตารางผลเบนช์มาร์กแบบเต็มชุด

ตัวเลขดังกล่าวทำให้ Qwen3.8-Max ทำคะแนน 86.6 บน Terminal-Bench 2.1 ซึ่งเป็นแบบทดสอบด้านการโค้ดเชิงเอเจนต์ โดยที่ GPT-5.6 Sol ของ OpenAI ยังนำอยู่ที่ 88.8 ส่วนบน SWE-bench Pro โมเดลของ Alibaba ทำได้ 67.7 เทียบกับ 80.0 ของ Claude Fable 5 จาก Anthropic ขณะที่การทดสอบ OSWorld-Verified ซึ่งวัดความสามารถใช้งานคอมพิวเตอร์เชิงเอเจนต์ Qwen3.8-Max เคลม คะแนนไว้ที่ 86.1 เหนือ Sol ที่ 83.2

อย่างไรก็ดี ยังไม่มีห้องปฏิบัติการอิสระรายใดทำซ้ำผลทดสอบเหล่านี้ได้ ทาง Alibaba ระบุว่าโมเดลใช้เวลาราว 16 วันในการสร้างเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง (CLI) แบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ตั้งแต่รับคำขอผู้ใช้ แปลงเป็นโค้ด ไปจนถึงรันทดสอบเองโดยไม่ใช้แรงมนุษย์ นักพัฒนาบางส่วน ตั้งคำถาม ทั้งต่อเดโมดังกล่าวและเงื่อนไขสัญญาอนุญาตของโมเดล

อ่านต่อ: iPhone 18 Pro Max อาจเป็นรุ่นแรกที่ใช้ชิป 2nm ของ Apple เร็วขึ้น 15%

มุมมอง Ion Stoica ต่อช่องว่างที่แคบลงของจีน

Ion Stoica นักวิทยาการคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ และผู้ร่วมก่อตั้งแพลตฟอร์มเบนช์มาร์ก Arena ประเมิน เมื่อปลายเดือนก.ค. ว่า โมเดลแบบเปิดน้ำหนักจากจีนในวันนี้ ตามหลังห้องแลบระดับแนวหน้าของสหรัฐฯ เพียงราว 2–3 เดือน จากเดิมที่เขาเคยมองว่าช่องว่างอยู่ที่ 6–9 เดือน ซึ่งสอดรับกับปีแห่งการออกโมเดลแบบเปิดของ DeepSeek และไลน์ GLM ของ Z.ai

“ตอนนี้ราคาเป็นตัวทำเกม” Harpreet Arora ผู้ดูแลโครงสร้างพื้นฐานด้านเอเจนต์ของ Vercel กล่าว พร้อมอธิบายว่าทีมวิศวกรรมจำนวนมากกำลังเปลี่ยนงานทั่วไปไปใช้โมเดลที่ถูกที่สุด ตราบใดที่ผ่านเกณฑ์คุณภาพ Justin Summerville จาก OpenRouter วัดผล แล้วพบว่า โมเดลเปิดจากจีนมีต้นทุนถูกกว่ารุ่นอเมริกันราว 60% ถึง 90% เส้นทางการจัดสรรงานจึงเดินไปตามตัวเลขต้นทุนอย่างตรงไปตรงมา

กลยุทธ์ราคา GPT-5.6 ป้องกันฐานปริมาณใช้งาน

OpenAI ประกาศลดราคา แพ็กเกจ Luna ลงถึง 80% เมื่อวันที่ 30 ก.ค. เพียงสามสัปดาห์หลังตระกูล GPT-5.6 เปิดตัว เหลือ 0.20 ดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ 1.20 ดอลลาร์ต่อโทเคนเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคน ด้านแพ็กเกจ Terra ลดลง 20% ขณะที่รุ่นเรือธง Sol ยังตรึงราคาที่ 5 ดอลลาร์ และ 30 ดอลลาร์ตามลำดับ

โครงสร้างราคาดังกล่าวสะท้อนยุทธศาสตร์รักษาพรีเมียมของรุ่นท็อป ขณะปล่อยให้รุ่นล่างลงมาแข่งดุ เพื่อป้องกันปริมาณใช้งาน ที่ห้องแลบจีนรุกไล่มาตลอดทั้งปี

โมเดลสายพันธุ์จีน ไต่ระดับ ส่วนแบ่งโทเคนจากแพลตฟอร์มรูตติ้งรายใหญ่แห่งหนึ่งในสหรัฐฯ จากเพียง 4.5% ในครึ่งแรกของปี 2025 ขึ้นมาเกิน 30% ทุกสัปดาห์นับแต่เดือนก.พ. และเคยพุ่งสูงสุดถึง 46% ด้านนักวิจัยจาก Stanford University บันทึกไว้ ว่าความได้เปรียบด้านคะแนนเบนช์มาร์กของโมเดลอเมริกันชั้นนำ หดจากช่องว่างสูงสุด 31.6 จุดในปี 2023 เหลือเพียง 2.7% ในเดือนมี.ค. ที่ผ่านมา

อ่านถัดไป: Bitcoin อาจเปลี่ยนภาวะ “กลัวสุดขีด” เป็นเชื้อเพลิงดันราคาแตะ 75,000 ดอลลาร์

Alexey Bondarev profile photo

Alexey Bondarev

Alexey Bondarev เป็นหัวหน้าฝ่ายคอนเทนต์ที่ Yellow.com โดยทำข่าวเกี่ยวกับคริปโตมาเป็นเวลากว่า 10 ปี เขาเชี่ยวชาญงานเขียนเชิงวิจัยเชิงลึกและบทความแนวเรียนรู้ โดยเน้นการรายงานเชิงวิเคราะห์ การจัดบริบทในอุตสาหกรรม และการอธิบายพลังขับเคลื่อนขนาดใหญ่ที่กำลังเปลี่ยนแปลงโลกคริปโต ตั้งแต่ยุค AI และเทคโนโลยีด้านความปลอดภัย ไปจนถึงนวัตกรรมฟินเทค เขาเชื่อว่าทุกสิ่งที่เป็นดิจิทัลจะเข้ามาแทนที่ทุกสิ่งที่เป็นอะนาล็อกในอนาคตอันใกล้ และกำลังทำงานอย่างหนักเพื่อให้สิ่งนั้นกลายเป็นจริง

ข้อจำกัดความรับผิดชอบและคำเตือนความเสี่ยง: ข้อมูลที่ให้ไว้ในบทความนี้มีไว้เพื่อการศึกษาและการให้ข้อมูลเท่านั้น และอิงตามความเห็นของผู้เขียน ไม่ถือเป็นคำแนะนำทางการเงิน การลงทุน กฎหมาย หรือภาษี สินทรัพย์คริปโตมีความผันผวนสูงและมีความเสี่ยงสูง รวมถึงความเสี่ยงในการสูญเสียเงินลงทุนทั้งหมดหรือส่วนใหญ่ การซื้อขายหรือการถือครองสินทรัพย์คริปโตอาจไม่เหมาะสมสำหรับนักลงทุนทุกคน ความเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นของผู้เขียนเท่านั้น และไม่ได้แทนนโยบายหรือตำแหน่งอย่างเป็นทางการของ Yellow ผู้ก่อตั้ง หรือผู้บริหาร ควรทำการวิจัยอย่างละเอียดด้วยตนเอง (D.Y.O.R.) และปรึกษาผู้เชี่ยวชาญทางการเงินที่ได้รับใบอนุญาตก่อนตัดสินใจลงทุนใดๆ เสมอ
ข่าวล่าสุด
แสดงข่าวทั้งหมด
ข่าวที่เกี่ยวข้อง
บทความวิจัยที่เกี่ยวข้อง
บทความการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้อง
Qwen3.8-Max ปะทะ GPT-5.6: โมเดล 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ ท้าชิงเรือธง OpenAI | Yellow