Llama vs Qwen

Llama ของ Meta และ Qwen ของ Alibaba

Llama คือตระกูลโมเดล AI แบบเปิดค่าน้ำหนัก (open-weight) จาก Meta ส่วน Qwen คือตระกูลโมเดลจาก Alibaba ทั้งสองค่ายต่างเผยแพร่โมเดลให้ดาวน์โหลดบน Hugging Face และได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายในหมู่นักพัฒนาที่ต้องการรัน AI บนฮาร์ดแวร์ของตัวเอง ทว่าตั้งแต่ปี 2025 เป็นต้นมา ทั้งสองตระกูลเลือกเดินคนละเส้นทาง โมเดล Llama รุ่นล่าสุดของ Meta ยังคงเป็น Llama 4 ที่เปิดตัวเมื่อเดือนเมษายน 2025 ในขณะที่ Qwen เดินหน้าปล่อยโมเดลรุ่นใหม่อย่างต่อเนื่อง ซึ่งมีทั้งแบบเปิดค่าน้ำหนักและแบบให้บริการผ่านระบบโฮสต์เท่านั้น

หน้านี้จะพาคุณมาเปรียบเทียบทั้งสองตระกูล ณ เดือนตุลาคม 2026 เว็บไซต์ของเรารองรับเฉพาะโมเดล Llama เท่านั้น โดยไม่มีโมเดล Qwen ให้ใช้งานในระบบแช็ต

สรุปข้อแตกต่าง Llama vs Qwen

ราคาอ้างอิงจาก OpenRouter ณ เดือนตุลาคม 2026

โมเดลแบบเปิด: Llama 4 vs Qwen3.6

โมเดลเปิดค่าน้ำหนักรุ่นล่าสุดของ Qwen คือ Qwen3.6-35B-A3B และ Qwen3.6-27B ซึ่งเผยแพร่เมื่อเดือนเมษายน 2026 ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ข้อมูลใน model card ของ Qwen3.6-27B ระบุว่าเป็นโมเดลภาษาขนาด 27,000 ล้านพารามิเตอร์ที่มาพร้อม vision encoder รองรับ context แบบเนทีฟที่ 262,144 โทเค็น ขยายได้สูงสุดราว 1 ล้านโทเค็น พร้อมเน้นการเขียนโค้ดและงานด้าน agent โดยตัวอย่างใน model card รองรับทั้งภาพและวิดีโอ นอกจากนี้ โมเดลจะเข้าสู่โหมดคิดก่อนตอบเป็นค่าเริ่มต้น แต่นักพัฒนาสามารถปิดเพื่อรับคำตอบโดยตรงได้เช่นกัน

ด้าน Llama 4 Scout และ Maverick ใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) มีพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน (active parameters) อยู่ที่ 17,000 ล้านพารามิเตอร์ต่อโมเดล จากพารามิเตอร์ทั้งหมด 109,000 ล้าน และ 400,000 ล้านพารามิเตอร์ตามลำดับ ทั้งคู่ประมวลผลข้อความและภาพได้ รองรับ 12 ภาษาอย่างเป็นทางการ และมีชุดข้อมูลฝึกฝนจนถึงเดือนสิงหาคม 2024 แม้จะเปิดตัวก่อน Qwen3.6 ถึงหนึ่งปีเต็มและไม่มีโหมดคิดแยกต่างหาก

จุดแตกต่างสำคัญในการใช้งานจริงคือขนาดของโมเดล Qwen3.6-27B มีขนาดไฟล์ที่เล็กกว่า Llama 4 Scout มาก จึงรองรับฮาร์ดแวร์ทั่วไปได้ดีกว่าและยังสดใหม่กว่าด้วย ส่วน Llama 4 มีประสิทธิภาพความจุรวมสูงกว่าอย่างเห็นได้ชัดโดยเฉพาะรุ่น Maverick แต่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูงหากต้องการรันด้วยตนเอง

โมเดลบนระบบโฮสต์: Qwen3.7

โมเดล Qwen3.7 รุ่นล่าสุดของ Alibaba เปิดให้บริการผ่าน API เท่านั้น บน OpenRouter นั้น Qwen3.7 Max ถือเป็นโมเดลเรือธงสำหรับงานข้อความและงานด้าน agent ส่วน Qwen3.7 Plus เพิ่มการรองรับรูปภาพในราคาที่ประหยัดขึ้น และ Qwen3.7 Flash เป็นตัวเลือกราคาสุดคุ้มที่รองรับทั้งข้อความ ภาพ และวิดีโอ โดยทั้งสามโมเดลระบุขนาดบริบทไว้ที่ 1,000,000 โทเค็น ปัจจุบันยังไม่พบค่าน้ำหนักให้ดาวน์โหลดสำหรับ Qwen3.7 ขณะที่ Meta ยังไม่มี Llama รุ่นใหม่บนระบบโฮสต์มาเทียบเคียง เนื่องจากระบบ Llama API preview ได้ปิดตัวลงไปตั้งแต่กรกฎาคม 2026 และโมเดลรุ่นใหม่กว่านั้นใช้ชื่อว่า Muse ซึ่งไม่มีให้ทดลองในแช็ตของเราเช่นกัน

สัญญาอนุญาตการใช้งาน

สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ของโมเดลเปิด Qwen3.6 จัดเป็นมาตรฐานโอเพนซอร์สทั่วไปที่อนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์ได้อย่างอิสระ เพียงคงข้อความประกาศสิทธิ์เดิมไว้ ส่วน Llama 4 Community License แม้จะอนุญาตให้ใช้ในเชิงพาณิชย์ได้เช่นกัน แต่มีเงื่อนไขเพิ่มเติม ทั้งนโยบายการใช้งานที่ยอมรับได้ (acceptable use policy), การระบุเครดิต "Built with Llama", กฎการตั้งชื่อสำหรับโมเดลที่นำไปปรับแต่ง (fine-tune), ขีดจำกัดผู้ใช้งานรายเดือนที่ 700 ล้านคน (MAU) รวมถึงข้อจำกัดในสหภาพยุโรปสำหรับโมเดลแบบมัลติโมดัล คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้จาก คู่มือสัญญาอนุญาตฉบับเข้าใจง่าย ของเรา หากองค์กรต้องการความคล่องตัวทางกฎหมายสูงสุด โมเดลเปิดของ Qwen ย่อมตอบโจทย์ได้เรียบง่ายกว่า

การรองรับภาษา

Llama 4 รองรับอย่างเป็นทางการ 12 ภาษา ได้แก่ อังกฤษ, ไทย, เวียดนาม, อินโดนีเซีย, ตากาล็อก, อาหรับ, ฝรั่งเศส, เยอรมัน, ฮินดี, อิตาลี, โปรตุเกส และสเปน ทางฝั่ง Qwen ก็นิยมนำไปประยุกต์ใช้งานในหลากหลายภาษาเช่นกัน ไม่ว่าคุณจะใช้งานภาษาใด วิธีทดสอบที่แม่นยำที่สุดคือการป้อนโจทย์จริงโจทย์เดียวกันให้กับทั้งสองโมเดลเพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ ซึ่งคุณสามารถทดลองใช้งาน Llama ได้ฟรีทันทีบนระบบแช็ตของเรา

ค่าใช้จ่าย

สำหรับการใช้งานผ่านระบบโฮสต์ Qwen3.7 Flash มีอัตราค่าบริการอยู่ที่ $0.03 (Input) และ $0.13 (Output) ต่อ 1 ล้านโทเค็น ซึ่งจัดอยู่ในกลุ่มโมเดลที่คุ้มค่าที่สุด ส่วน Llama 4 Scout อยู่ที่ $0.10 และ $0.30 ขณะที่ Maverick อยู่ที่ $0.1875 และ $0.6525 ซึ่งเป็นราคาที่คั่นกลางระหว่าง Qwen3.7 Flash กับ Qwen3.7 Plus (ราคา $0.32 และ $1.28 บน OpenRouter ณ ต.ค. 2026) ทั้งนี้ การเปิดโหมดคิดจะสร้างโทเค็นเพิ่มเติมในแต่ละคำตอบ ซึ่งอาจส่งผลต่อค่าใช้จ่ายจริงได้ แต่หากเลือกรันโมเดลเปิดของทั้งสองค่ายบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง ก็จะไม่มีค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นแต่อย่างใด

วิธีตัดสินใจเลือกรุ่นที่ใช่

ลองเลือกงานจริงที่คุณต้องใช้มาทดสอบผ่านทั้งสองตระกูล หากต้องการรันระบบเอง (self-host) ให้เปรียบเทียบ Qwen3.6-27B กับ Llama 4 Scout บนฮาร์ดแวร์ของคุณ พร้อมประเมินหน่วยความจำที่ต้องใช้ หากเน้นเรียกใช้ API ให้เปรียบเทียบ Llama 4 กับ Qwen3.7 Flash และ Plus ด้านคุณภาพและต้นทุนต่อคำตอบ อย่าลืมว่าโหมดคิดจะใช้โทเค็นมากขึ้น สุดท้ายอย่าลืมตรวจสอบข้อกำหนดในสัญญาอนุญาตให้สอดคล้องกับแนวทางการส่งมอบผลิตภัณฑ์ของคุณ

เลือก Llama เมื่อ…

• คุณต้องการคำตอบที่รวดเร็ว ตรงประเด็น โดยไม่ต้องเสียเวลารอโหมดคิด
• คุณต้องการโมเดลที่มีประวัติการรองรับอย่างยาวนานร่วมกับเครื่องมืออย่าง Ollama และ LM Studio
• คุณเน้นการทำงานใน 12 ภาษาหลักที่ Llama 4 รองรับอย่างเป็นทางการ
• คุณต้องการเริ่มแช็ตออนไลน์ฟรีได้ทันที ซึ่งทดลองได้ที่นี่

ทดลองใช้งาน Llama 4 Maverick ในระบบแช็ตของเรา

เลือก Qwen เมื่อ…

• คุณต้องการโมเดลเปิดค่าน้ำหนักที่ใหม่กว่า ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0
• คุณต้องการโมเดลขนาดกะทัดรัดแต่ประมวลผลรูปภาพได้ หรือต้องการโมเดลที่รองรับวิดีโอ
• คุณจำเป็นต้องใช้โหมดคิดเพื่อช่วยแก้ปัญหาที่มีความซับซ้อนสูง
• คุณต้องการประหยัดต้นทุน API สูงสุดด้วย Qwen3.7 Flash

ร่วมเปรียบเทียบต่อได้ที่ Llama vs DeepSeek และ Llama vs Mistral หรืออ่านรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Llama 4 Scout

คำถามที่พบบ่อย

Qwen เป็นโอเพนซอร์สหรือไม่?

โมเดลเปิดตระกูล Qwen3.6 ใช้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ส่วนโมเดล Qwen3.7 รุ่นใหม่กว่านั้นให้บริการผ่าน API เท่านั้น และยังไม่พบค่าน้ำหนักเปิดให้ดาวน์โหลด

ระหว่าง Llama กับ Qwen ตัวไหนใหม่กว่ากัน?

Qwen ใหม่กว่า โดยโมเดลเปิด Qwen3.6 เปิดตัวในเดือนเมษายน 2026 และโมเดลโฮสต์ Qwen3.7 เปิดตัวช่วงกลางปี 2026 ขณะที่ Llama 4 เปิดตัวตั้งแต่เดือนเมษายน 2025

ฉันสามารถใช้งาน Qwen บนแช็ตของ Llama.Online ได้ไหม?

ไม่ได้ ระบบแช็ตของเรารองรับเฉพาะโมเดล Llama เท่านั้น ไม่มีโมเดล Qwen ให้บริการ

โมเดลไหนรันบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลได้ดีกว่ากัน?

Qwen3.6-27B มีขนาดกะทัดรัดกว่า Llama 4 Scout จึงติดตั้งบนคอมพิวเตอร์ทั่วไปได้ง่ายกว่า แต่หากเป็นในฝั่ง Llama รุ่น Llama 3.1 8B จะเป็นตัวเลือกที่รันในเครื่องได้สะดวกและคล่องตัวที่สุด