Llama 3.3 70B vs Llama 4

รุ่นส่งท้ายของเจเนอเรชันเดิม สู่รุ่นแรกของยุคถัดไป

Llama 3.3 70B เปิดตัวโดย Meta เมื่อวันที่ 6 ธันวาคม 2024 เป็นโมเดลสุดท้ายของตระกูล Llama 3 ขณะที่ Llama 4 ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 5 เมษายน 2025 ได้เริ่มต้นยุคใหม่ด้วยสองโมเดล ได้แก่ Scout และ Maverick การก้าวกระโดดในครั้งนี้มีความเปลี่ยนแปลงมากกว่าแค่ตัวเลขเวอร์ชัน เพราะ Llama 4 ปรับเปลี่ยนสถาปัตยกรรมใหม่หมด รองรับรูปภาพ ขยายบริบท (context) ได้ยาวขึ้น และอัปเดตชุดข้อมูลฝึกฝนให้ทันสมัยยิ่งขึ้น ถึงกระนั้น Llama 3.3 70B ก็ยังคงเป็นที่นิยมอย่างแพร่หลาย และเป็นหนึ่งในสี่โมเดลที่มีให้ใช้งานในระบบแช็ตของเรา มาดูกันว่าทั้งสองรุ่นมีจุดเด่นและข้อแตกต่างกันอย่างไร

เปรียบเทียบ Llama 3.3 กับ Llama 4 โดยสรุป

อ้างอิงราคาจาก OpenRouter ณ เดือนตุลาคม 2026

โครงสร้างแบบ Dense เทียบกับ Mixture of Experts

Llama 3.3 70B เป็นโมเดลแบบ Dense หมายความว่าพารามิเตอร์ทั้งหมด 7 หมื่นล้านตัวจะถูกประมวลผลพร้อมกันในทุกๆ โทเคน ในขณะที่ Llama 4 ใช้สถาปัตยกรรมแบบ Mixture of Experts (MoE) ซึ่งประกอบด้วยเครือข่ายย่อยที่เชี่ยวชาญเฉพาะทางหลายชุด และจะเลือกดึงมาประมวลผลเพียงบางส่วนเท่านั้น (ประมาณ 1.7 หมื่นล้านพารามิเตอร์ต่อหนึ่งโทเคน) ส่งผลให้ Llama 4 บรรจุองค์ความรู้รวมได้มหาศาลกว่ามาก (1.09 แสนล้านพารามิเตอร์สำหรับ Scout และ 4 แสนล้านพารามิเตอร์สำหรับ Maverick) แต่กลับใช้การประมวลผลต่อโทเคนน้อยกว่า Llama 3.3 ทาง Meta จึงชูจุดเด่นว่า Maverick ให้คำตอบที่มีคุณภาพสูงกว่า Llama 3.3 70B ในต้นทุนการรันระบบที่ประหยัดกว่า

สำหรับคุณในฐานะผู้ใช้งาน สิ่งนี้หมายความว่าคำตอบจาก Llama 4 มักจะมีความลึกซึ้งและครบถ้วนกว่า ทั้งยังเป็นโมเดลที่คุ้มค่าสำหรับผู้ให้บริการระบบในการเปิดให้ใช้งาน

การประมวลผลรูปภาพ ภาษา และคลังความรู้

ความแตกต่างที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดในการใช้งานจริงคือเรื่องรูปภาพ Llama 3.3 70B อ่านได้เฉพาะข้อความเท่านั้น ส่วนโมเดล Llama 4 ทั้งสองรุ่นรองรับรูปภาพในตัว คุณจึงสามารถส่งรูปถ่าย แผนภูมิ ภาพหน้าจอ หรือเอกสารต่างๆ เพื่อสอบถามได้ทันที ในระบบแช็ตของเรา หากคุณแนบรูปภาพขณะที่เลือกใช้งาน Llama 3.3 อยู่ ระบบจะสลับไปยัง Maverick ให้โดยอัตโนมัติ

นอกจากนี้ Llama 4 ยังขยายการรองรับภาษาอย่างเป็นทางการจาก 8 ภาษา (อังกฤษ, เยอรมัน, ฝรั่งเศส, อิตาลี, โปรตุเกส, ฮินดี, สเปน และไทย) เพิ่มขึ้นเป็น 12 ภาษา โดยเพิ่มภาษาอาหรับ, อินโดนีเซีย, ตากาล็อก และเวียดนาม อีกทั้งยังได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลจนถึงเดือนสิงหาคม 2024 ซึ่งใหม่กว่า Llama 3.3 ถึงแปดเดือน (สิ้นสุดเดือนธันวาคม 2023) อย่างไรก็ตาม ทั้งสองรุ่นไม่สามารถค้นหาข้อมูลสดบนอินเทอร์เน็ตผ่านระบบแช็ตของเราได้

กรณีที่ Llama 3.3 ยังคงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสม

Llama 3.3 70B เป็นโมเดลประมวลผลข้อความที่มีความเสถียรและเป็นที่เข้าใจอย่างถ่องแท้ในหมู่นักพัฒนา มีให้ใช้งานมาตั้งแต่ปลายปี 2024 จึงมีแอปพลิเคชัน พรอมต์ และคู่มือจำนวนมากที่สร้างขึ้นรองรับไว้แล้ว ในแง่ของสัญญาอนุญาตก็มีความเรียบง่ายกว่าในจุดหนึ่ง นั่นคือไม่ได้เป็นโมเดลแบบ Multimodal จึงไม่ต้องอยู่ภายใต้ข้อจำกัดของสหภาพยุโรป (EU) เหมือนอย่างโมเดลประมวลผลภาพของ Llama 4 นอกจากนี้ ด้วยความเป็นโมเดลแบบ Dense ที่ใช้ 7 หมื่นล้านพารามิเตอร์ทำงานคงที่ตลอดเวลา จึงช่วยให้วางแผนการใช้งานหน่วยความจำและคาดการณ์พฤติกรรมของระบบได้ง่าย

ค่าบริการ API ก็อยู่ในระดับที่ประหยัดมาก โดยบน OpenRouter คิดค่าบริการ input อยู่ที่ $0.10 และ output ที่ $0.32 ต่อหนึ่งล้านโทเคน ซึ่งใกล้เคียงกับ Scout และคิดเป็นประมาณครึ่งหนึ่งของ Maverick ($0.1875 และ $0.6525 ตามราคา OpenRouter ณ เดือน ต.ค. 2026) ดังนั้นแม้ Meta จะระบุว่าต้นทุนการรันของ MoE จะถูกกว่า แต่สำหรับผู้ให้บริการรายนี้ Maverick กลับมีราคาสูงกว่า

การติดตั้งและรันโมเดลด้วยตนเอง

การจะรันโมเดลแบบ Dense ขนาด 70B จำเป็นต้องใช้เวิร์กสเตชันที่มีประสิทธิภาพสูง โดย Ollama ระบุว่าโมเดล Llama 3.1 70B ที่ใกล้เคียงกันมีขนาดไฟล์ดาวน์โหลดถึง 43 GB ส่วน Llama 4 Scout มีขนาด 67 GB และ Maverick สูงถึง 245 GB ทั้งนี้ Meta ระบุว่า Scout สามารถทำงานบน GPU การ์ดเดี่ยวระดับ H100 ได้เมื่อใช้การบีบอัดแบบ Int4 สำหรับอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ทั่วไปตามบ้าน โมเดลเหล่านี้จึงถือว่าหนักเกินไป แนะนำให้เลือกใช้ Llama 3.1 8B ซึ่งเป็นตัวเลือกที่มีน้ำหนักเบากว่าแทน อ่านเพิ่มเติมได้ที่คู่มือ การรัน Llama บนเครื่องตัวเอง

สัญญาอนุญาตของทั้งคู่มีความคล้ายคลึงกัน Llama 3.3 อยู่ภายใต้ Llama 3.3 Community License ส่วน Llama 4 อยู่ภายใต้ Llama 4 Community License ทั้งสองรุ่นอนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ได้ โดยต้องใส่ข้อความระบุที่มา "Built with Llama" และปฏิบัติตามนโยบายการใช้งานที่ยอมรับได้ของ Meta คุณสามารถดูรายละเอียดทั้งหมดได้ที่ คู่มือสัญญาอนุญาต ของเรา

ทดลองใช้งานเปรียบเทียบกัน

เรามีทั้งสามโมเดลให้คุณเลือกใช้ในระบบแช็ต วิธีเปรียบเทียบที่ดีที่สุดคือการลองถามคำถามเดียวกันกับแต่ละโมเดล นี่คือตัวอย่างโจทย์ที่ช่วยให้เห็นความแตกต่างได้อย่างชัดเจน:

• งานเขียนที่ต้องการสไตล์เฉพาะของคุณ เช่น ร่างอีเมลสั้นๆ หรือเขียนคำบรรยายสินค้า แล้วลองเปรียบเทียบน้ำเสียงและการเลือกใช้คำ
• การอธิบายแนวคิดที่ซับซ้อน เช่น หลักการทำงานของสินเชื่อบ้าน หรือโมเดลแบบ Mixture of Experts คืออะไร แล้วเปรียบเทียบความชัดเจนและการจัดโครงสร้างคำตอบ
• คำถามในหนึ่งในสี่ภาษาใหม่ที่เพิ่มเข้ามาใน Llama 4 เช่น ภาษาเวียดนามหรือภาษาอินโดนีเซีย ซึ่ง Llama 4 รองรับอย่างเป็นทางการ แต่ Llama 3.3 ไม่ได้รองรับในระดับเดียวกัน
• การวิเคราะห์รูปภาพหรือภาพหน้าจอ มีเพียง Llama 4 เท่านั้นที่ตอบได้ หากคุณเลือก Llama 3.3 อยู่ ระบบจะสลับไปเป็น Maverick ให้โดยอัตโนมัติ
• เรื่องราวหรือเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในปี 2024 เช่น ข่าวสารในช่วงฤดูใบไม้ผลิปี 2024 ซึ่ง Llama 4 จะมีข้อมูลครอบคลุม แต่ Llama 3.3 จะไม่มี และทั้งสองรุ่นจะไม่ทราบเหตุการณ์หลังจากนั้น

เพียงเลือกโมเดลที่ต้องการจากเมนู ส่งคำถาม จากนั้นสลับโมเดลแล้วลองถามอีกครั้ง ประวัติการแช็ตของคุณจะถูกเก็บไว้ในเบราว์เซอร์เท่านั้น ระบบของเราไม่มีการจัดเก็บข้อความที่คุณส่ง

เลือกใช้ Llama 3.3 หากคุณ…

• ทำงานกับข้อความล้วนเท่านั้น
• ต้องการหลีกเลี่ยงข้อกำหนดของ EU ที่เกี่ยวข้องกับโมเดลแบบ Multimodal
• ต้องการโมเดลแบบ Dense สำหรับการนำไปติดตั้งใช้งานบนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเอง
• มีระบบหรือชุดคำสั่งเดิมที่ออกแบบและปรับจูนมาสำหรับโมเดลนี้อยู่แล้ว

แช็ตกับ Llama 3.3 70B

เลือกใช้ Llama 4 หากคุณ…

• ต้องการส่งรูปภาพเพื่อให้โมเดลช่วยวิเคราะห์
• จำเป็นต้องใช้งานหนึ่งในสี่ภาษาที่เพิ่งได้รับการรองรับเพิ่มเติม
• ต้องการข้อมูลฝึกฝนที่มีความสดใหม่มากกว่า
• ต้องการประมวลผลบริบทขนาดยาวผ่าน API หรือบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง

แช็ตกับ Llama 4 Maverick

หากต้องการเจาะลึกโมเดลตระกูลเดียวกัน อ่านเพิ่มเติมได้ที่ เปรียบเทียบ Maverick กับ Scout หรือศึกษาภาพรวมของทั้งตระกูลได้ที่ ประวัติความเป็นมาของ Llama รวมถึงหน้ารายละเอียดของ Llama 3.3 70B และ Llama 4 Maverick

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Llama 4 ดีกว่า Llama 3.3 หรือไม่?

สำหรับงานส่วนใหญ่ ถือว่าดีกว่า เพราะ Llama 4 เป็นโมเดลรุ่นใหม่กว่า สามารถอ่านรูปภาพได้ และรองรับภาษาได้หลากหลายขึ้น แต่ Llama 3.3 ก็ยังคงเป็นโมเดลประมวลผลข้อความที่มีประสิทธิภาพยอดเยี่ยม

มีโมเดล Llama 3.3 8B หรือไม่?

Meta เปิดตัว Llama 3.3 เฉพาะรุ่นขนาด 70B เท่านั้น หากต้องการโมเดลขนาดเล็ก แนะนำให้เลือกใช้ Llama 3.1 8B แทน

สามารถสลับเปลี่ยนโมเดลในระบบแช็ตได้หรือไม่?

ได้ คุณสามารถเลือกใช้งานได้ทั้งสามโมเดลจากเมนู ได้แก่ Llama 3.3 70B, Llama 4 Scout และ Llama 4 Maverick

Llama 3.3 รู้ข้อมูลเหตุการณ์ที่ใหม่กว่า Llama 4 หรือไม่?

ไม่ ข้อมูลฝึกฝนของ Llama 3.3 สิ้นสุดลงในเดือนธันวาคม 2023 ในขณะที่ Llama 4 มีข้อมูลจนถึงเดือนสิงหาคม 2024