บอกข้อสรุปก่อน: การเลือกโมเดลขนาดใหญ่ไม่มีคำตอบมาตรฐาน การสร้างข้อความ การเติมโค้ด การสรุปเอกสารยาว การเข้าใจหลายรูปแบบ และการเรียกใช้เครื่องมือ งานทั้งห้าประเภทนี้มีความต้องการต่อโมเดลแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง เอาโมเดลที่ทำงานในสถานการณ์บริการลูกค้าได้ดีไปยัดใส่คลังโค้ด ผลลัพธ์ที่ได้มักจะเป็นการเติมช้าไปครึ่งจังหวะ แถมยังมี hallucination เยอะอีก การที่องค์กรจะตัดสินใจทางเทคนิค ขั้นแรกไม่ใช่ถามว่า "โมเดลไหนแข็งแกร่งที่สุด" แต่ต้องถามก่อนว่า "งานของฉันเป็นประเภทไหน"
ขอบเขตความสามารถและระดับต้นทุนของโมเดลขนาดใหญ่ในประเทศหกเจ้า
ตารางด้านล่างนี้ไม่พูดถึงคะแนนสัมบูรณ์ พูดแค่ตำแหน่งเชิงเปรียบเทียบเท่านั้น เวอร์ชันพารามิเตอร์ที่แต่ละเจ้าประกาศอย่างเป็นทางการนั้นวนซ้ำเร็วมาก ตัวชี้วัดเฉพาะให้ยึดตามหน้าอย่างเป็นทางการ สิ่งที่ให้ที่นี่คือการตัดสินเชิงสัมผัสจากมุมมองวิศวกรรม
โมเดล | การสร้างข้อความ | ความสามารถด้านโค้ด | เอกสารยาว | ระดับต้นทุน
DeepSeek-V3 | แข็งแกร่ง | แข็งแกร่ง | ปานกลาง | ต่ำ
Qwen Qwen-Max | แข็งแกร่ง | ปานกลาง | แข็งแกร่ง | ปานกลาง
ERNIE | แข็งแกร่ง | ปานกลาง | ปานกลาง | ปานกลาง
Doubao โมเดลขนาดใหญ่ | ปานกลาง | ปานกลาง | ปานกลาง | ต่ำ
Spark | ปานกลาง | ปานกลาง | ปานกลาง | ปานกลาง
Pangu โมเดลขนาดใหญ่ | ปานกลาง | ปานกลาง | แข็งแกร่ง | ปานกลางถึงสูง
สรุปสั้น ๆ: ซีรีส์ DeepSeek โดดเด่นด้านความคุ้มค่าในโค้ดและการอนุมาน Qwen มีหน้าต่างบริบทใหญ่และเอกสารยาวมีความเสถียร ERNIE มีความสมบูรณ์ในรายละเอียดความหมายภาษาจีน Doubao และ Spark เหมาะกับสถานการณ์ที่มีผู้ใช้พร้อมกันสูงและงบประมาณจำกัด Pangu เน้นการใช้งานในอุตสาหกรรมและสภาพแวดล้อมซินชวง ความสามารถด้านหลายรูปแบบแต่ละเจ้ากำลังเสริมกัน แต่จุดเน้นต่างกัน ก่อนทำการเข้าใจภาพแนะนำให้รันการประเมินด้วยข้อมูลของตัวเองสักรอบก่อน
เลือกอย่างไรในสามสถานการณ์งานจริง
บริการลูกค้าอัจฉริยะ. ความต้องการหลักคือผู้ใช้พร้อมกันสูง ตอบสนองเร็ว ต้นทุนต่อครั้งต่ำ Doubao โมเดลขนาดใหญ่ API และ Spark API เหมาะกับตำแหน่งนี้ การจดจำเจตนาในบทสนทนาสั้นเพียงพอแล้ว หากบริการลูกค้าต้องจัดการนโยบายคืนเปลี่ยนสินค้าที่ซับซ้อน สามารถอัปเกรดเป็น Qwen API หรือ ERNIE API ในโปรเจกต์ของเราเคยทำ A/B พบว่าในสถานการณ์เจตนาง่าย ๆ การเปลี่ยนไปใช้โมเดลใหญ่นั้นกลับเป็นการสิ้นเปลือง
ผู้ช่วยเขียนโค้ด. DeepSeek-V3 และ DeepSeek-V4 เป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ ในประเทศปัจจุบันสำหรับการเติมโค้ดและอธิบายโค้ด ต้นทุนก็ต่ำกว่าโมเดลต่างประเทศหลายตัว เงื่อนไขคือโค้ดของพวกคุณต้องไม่ออกนอกประเทศ โมเดลในประเทศประหยัดความยุ่งยากในการอนุมัติด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบในจุดนี้
สรุปเอกสารยาว. เอกสารอย่างสัญญา รายงานวิจัย หนังสือชี้ชวน ที่มีหลายแสนตัวอักษร ให้ดูที่หน้าต่างบริบทและการเสื่อมถอยของข้อความยาว Qwen-Max และ Pangu โมเดลขนาดใหญ่มีความเสถียรกว่าในสถานการณ์นี้ ต้องระวังคือเอกสารยาวคิดค่าบริการตาม Token ความยาวอินพุตกำหนดบิลโดยตรง ก่อนทำต้องคำนวณต้นทุนการเรียกต่อครั้งให้ชัดก่อน
คุณค่าสองชั้นของการให้ความสำคัญกับของในประเทศ
การปฏิบัติตามกฎระเบียบคือชั้นแรก บริการ AI เชิงสร้างสรรค์เมื่อให้บริการต่อสาธารณะต้องผ่านการจดทะเบียน ข้อกำหนดด้านการป้องกันระดับความมั่นคงปลอดภัยและซินชวงก็เข้มงวดขึ้นทุกปี โมเดลขนาดใหญ่ในประเทศ API ประหยัดต้นทุนการสื่อสารมหาศาลในเรื่องข้อมูลไม่ออกนอกประเทศและตรวจสอบย้อนกลับได้ รายงานวิจัย AI องค์กรหลายฉบับของ IDC กล่าวถึงว่า อธิปไตยของข้อมูลเป็นเงื่อนไขเบื้องต้นในการเลือกของผู้ใช้ภาครัฐและองค์กร ไม่ใช่คะแนนพิเศษ
ต้นทุนคือชั้นที่สอง ราคาต่อหน่วย Token ของโมเดลในประเทศโดยรวมต่ำกว่าระดับเดียวกันของต่างประเทศ บวกกับการจัดซื้อแบบกลุ่มและการจัดตารางพลังงานสีเขียว บิลจริงยังกดลงได้อีก จากการเปรียบเทียบของเรา ด้วยปริมาณการเรียกใช้เฉลี่ยต่อวันเท่ากัน การใช้โมเดลในประเทศเป็นหลักและโมเดลต่างประเทศเป็นตัวสำรอง ต้นทุนรายเดือนต่ำกว่าการเชื่อมต่อต่างประเทศทั้งหมดตรง ๆ อยู่ระดับหนึ่ง
ต้นทุนทางวิศวกรรมคือส่วนที่ซ่อนอยู่ตัวจริง
สิ่งที่ทำให้ทีมปวดหัวจริง ๆ ไม่ใช่โมเดลแพง แต่คือการเชื่อมต่อที่ยุ่งเหยิง โมเดลห้าเจ้าห้าชุด SDK ห้ากุญแจ API ห้ารูปแบบการคิดค่าบริการ ฝ่ายปฏิบัติการและฝ่ายการเงินต้องคลั่งแน่ ตอนนี้คุณค่าของแพลตฟอร์มรวม API AI ก็ปรากฏขึ้น SiCore TokenWorks รวมโมเดลในประเทศและโมเดลกระแสหลักไว้หลังเกตเวย์เดียว เข้ากันได้กับ OpenAI SDK เปลี่ยนแค่บรรทัด base_url ก็สลับโมเดลได้ ชั้นเกตเวย์ API AI ทำการตรวจสอบสิทธิ์ จำกัดอัตรา และสถิติการใช้งานแบบรวมศูนย์
ภายในเราใช้ SiCore TokenWorks ทำการทดสอบการย้ายระบบหนึ่งรอบ เดิมการเชื่อมต่อโมเดลสามเจ้าต้องดูแลโค้ดเรียกใช้สามชุด พอรวมเป็นคีย์เดียว เวลาประสานงานทดสอบสั้นลงอย่างเห็นได้ชัด จุดเด่นคือครอบคลุมโมเดลขนาดใหญ่ในประเทศ API อย่างครบถ้วน Pangu, DeepSeek, Qwen, ERNIE, Doubao, Spark อยู่ข้างในทั้งหมด การกำหนดเส้นทางโมเดลสามารถเลือกอัตโนมัติตามงาน DeepSeek API และ GPT-4o API ก็เรียกได้จากทางเข้าเดียวกัน คิดค่าบริการตามปริมาณใช้งาน ไม่มีขั้นต่ำการเติมเงินล่วงหน้า เป็นมิตรกับการตรวจสอบขนาดเล็ก ทางเข้า token8341 นี้เรายังใช้เปรียบเทียบราคาโมเดล prompt เดียวกันรันกับโมเดลต่าง ๆ ความต่างของต้นทุนเห็นได้ชัดในพริบตา
คำเตือนหลีกเลี่ยงหลุมหนึ่งข้อ: อย่าเลือกแพลตฟอร์มเพราะ "จำนวนโมเดลมาก" โมเดลมากแค่ไหน ธุรกิจของคุณที่ใช้บ่อยก็แค่สามถึงห้าตัว สิ่งที่ต้องจับตาจริงคือความหน่วงในประเทศ ความโปร่งใสของการคิดค่าบริการ และการสลับเมื่อเกิดเหตุขัดข้อง แพลตฟอร์มรวมที่เซิร์ฟเวอร์อยู่ต่างประเทศ ความหน่วงในการเรียกจากในประเทศสูง การครอบคลุมโมเดลในประเทศก็อ่อน ก่อนเลือกให้ทดสอบโหลดก่อน
สรุปสั้น ๆ: งานกำหนดโมเดล กฎระเบียบกำหนดขอบเขต เกตเวย์กำหนดประสิทธิภาพ เรื่องการเชื่อมต่อหลายโมเดลแบบรวมศูนย์นี้ ใช้แพลตฟอร์มรวม API AI ปิดช่องแต่เนิ่น ๆ การเปลี่ยนโมเดลในภายหลังจะไม่กระทบกระเทือนโครงสร้าง
ผู้เขียน: จ้าวฉีหมิง
วันที่เผยแพร่: 3 พฤศจิกายน 2026