วิธีเลือกรุ่น Llama ให้เหมาะกับงานของคุณ

ระบบแชทของเรามีโมเดล Meta Llama ให้คุณเลือกใช้ 4 ตัว ซึ่งไม่ใช่แค่โมเดลเดียวกันใน 4 ขนาด แต่มาจากสองเจเนอเรชัน ใช้โครงสร้างสถาปัตยกรรมที่ต่างกัน รองรับอินพุตคนละประเภท และมีจุดสิ้นสุดของข้อมูลความรู้ (Knowledge Cut-off) ในช่วงเวลาที่ต่างกัน คู่มือนี้สรุปข้อมูลเปรียบเทียบให้เห็นกันชัด ๆ พร้อมคำแนะนำง่าย ๆ ในการเลือกโมเดลที่เหมาะกับการใช้งาน คุณสามารถสลับโมเดลได้ตลอดเวลาโดยไม่มีข้อผูกมัดใด ๆ

สรุปข้อมูลโมเดลทั้งสี่แบบคร่าว ๆ

ที่มา: การ์ดข้อมูลโมเดลของ Meta บน Hugging Face และรายการโมเดลของ OpenRouter ข้อมูล ณ เดือนตุลาคม 2026 โดยภาษาที่ Llama 4 รองรับ ได้แก่ อาหรับ อังกฤษ ฝรั่งเศส เยอรมัน ฮินดี อินโดนีเซีย อิตาลี โปรตุเกส สเปน ตากาล็อก ไทย และเวียดนาม ส่วนภาษาที่ Llama 3.3 และ 3.1 รองรับ ได้แก่ อังกฤษ เยอรมัน ฝรั่งเศส อิตาลี โปรตุเกส ฮินดี สเปน และไทย สำหรับภาษาอื่น ๆ มักจะใช้งานได้เช่นกัน แต่อาจมีความผิดพลาดมากกว่า

ข้อมูลเหล่านี้ส่งผลต่อการใช้งานจริงอย่างไร

การประมวลผลรูปภาพ

มีเพียงสองโมเดลในตระกูล Llama 4 เท่านั้นที่เข้าใจรูปภาพ หากคุณแนบรูปภาพขณะเลือกใช้ Llama 3.3 70B หรือ Llama 3.1 8B ระบบแชทจะสลับไปใช้ Llama 4 Maverick ให้โดยอัตโนมัติ คุณสามารถแนบรูปภาพได้ครั้งละหนึ่งรูปต่อหนึ่งข้อความ

Context window

Context window คือปริมาณข้อความที่โมเดลสามารถประมวลผลได้ในคราวเดียว ตามสเปกแล้ว Scout มีขนาดใหญ่ที่สุด แต่ในระบบแชทของเรา คำขอแต่ละรายการจะถูกปรับให้กระชับเพื่อให้ตอบกลับได้รวดเร็ว คุณจึงอาจไม่รู้สึกถึงความแตกต่างของขนาด Context window เท่าใดนัก ไม่ว่าจะเลือกโมเดลใด หากมีเอกสารขนาดยาวมาก แนะนำให้แบ่งเป็นส่วน ๆ ขนาด Context window ที่ใหญ่นี้จะเห็นผลชัดเจนกว่าเมื่อคุณใช้งานผ่าน API

จุดสิ้นสุดของข้อมูล (Knowledge cut-off)

โมเดล Llama 4 เรียนรู้จากชุดข้อมูลจนถึงเดือนสิงหาคม 2024 ส่วนโมเดล Llama 3 สิ้นสุดที่เดือนธันวาคม 2023 สำหรับหัวข้อในช่วงครึ่งแรกของปี 2024 Maverick หรือ Scout จะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า ส่วนเหตุการณ์ล่าสุดหลังจากนั้น ไม่มีโมเดลใดในระบบแชทที่ทราบข้อมูล เนื่องจากโมเดลไม่สามารถค้นหาข้อมูลบนเว็บได้ แนะนำให้ตรวจสอบจากแหล่งข้อมูลปัจจุบัน

ขนาดและความเร็ว

Llama 3.1 8B เป็นโมเดลที่มีขนาดเล็กที่สุด จึงมักจะตอบกลับได้เร็วที่สุด ส่วนสถาปัตยกรรม Mixture-of-experts ของ Llama 4 จะประมวลผลโดยใช้ 17 พันล้านพารามิเตอร์ที่ทำงานจริง (Active parameters) ต่อโทเค็น ทำให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับขนาดรวม ทั้งนี้ ความเร็วในการใช้งานจริงยังขึ้นอยู่กับความหนาแน่นของผู้ให้บริการประมวลผลในขณะนั้นด้วย

เจาะลึกแต่ละโมเดล

Llama 4 Maverick: ตัวเลือกเริ่มต้น

โมเดลขนาดใหญ่กว่าในกลุ่ม Llama 4 และมีจำนวนพารามิเตอร์รวมมากที่สุด เหมาะสำหรับใช้งานเมื่อคุณไม่แน่ใจว่าจะเลือกตัวไหนดี ไม่ว่าจะเป็นงานเขียน อธิบาย วิเคราะห์ ช่วยเขียนโค้ด ไปจนถึงคำถามเกี่ยวกับรูปภาพ และเมื่อรวมกับ Scout แล้ว ทั้งคู่ถือเป็นโมเดลที่รองรับภาษาอย่างเป็นทางการมากที่สุด แชทกับ Llama 4 Maverick หรืออ่านเพิ่มเติมที่ หน้ารายละเอียด Maverick

Llama 4 Scout: Llama 4 สาย Context ขนาดยาว

ขนาดรวมเล็กกว่า Maverick แต่ใช้ 17 พันล้านพารามิเตอร์ที่ทำงานจริงเท่ากัน และรองรับรูปภาพเช่นเดียวกัน Meta ออกแบบโมเดลนี้โดยเน้น Context window ที่ยาวเป็นพิเศษ เหมาะสำหรับใช้เป็นตัวช่วยเปรียบเทียบคำตอบสำหรับงาน Llama 4 เป็นตัวเลือกสำรองที่ยอดเยี่ยมเมื่อ Maverick มีผู้ใช้งานหนาแน่น และรองรับการถามคำถามจากรูปภาพได้เช่นกัน แชทกับ Llama 4 Scout หรืออ่านเพิ่มเติมที่ หน้ารายละเอียด Scout

Llama 3.3 70B: โมเดลสารพัดประโยชน์สำหรับข้อความล้วน

โมเดลรุ่นสุดท้ายของเจเนอเรชัน Llama 3 เปิดตัวเมื่อเดือนธันวาคม 2024 เป็นโมเดลขนาดใหญ่สำหรับงานประมวลผลข้อความ เช่น การร่างเนื้อหา การตรวจทาน การสรุปความ การใช้เหตุผลวิเคราะห์ปัญหา และการเขียนโค้ด เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการมุมมองที่แตกต่างสำหรับพรอมต์เดิม หรือใช้เมื่อโมเดล Llama 4 มีผู้ใช้งานหนาแน่น แชทกับ Llama 3.3 70B หรืออ่านเพิ่มเติมที่ หน้ารายละเอียด Llama 3.3 70B

Llama 3.1 8B: โมเดลขนาดกะทัดรัด ตอบเร็วทันใจ

โมเดลขนาดเล็กที่สุดในระบบ เหมาะสำหรับงานย่อย ๆ ที่ต้องการความเร็วมากกว่าการวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การปรับแต่งประโยคใหม่ การสร้างรายการง่าย ๆ การระดมความคิด หรือการให้คำจำกัดความสั้น ๆ โดยทั่วไปโมเดลขนาดเล็กอาจมีความแม่นยำน้อยกว่าในงานที่ต้องใช้เหตุผลหลายขั้นตอน คำสั่งที่ซับซ้อน หรือข้อเท็จจริงที่ต้องแม่นยำสูง จึงควรตรวจสอบผลลัพธ์ซ้ำอีกครั้งในงานที่สำคัญ แชทกับ Llama 3.1 8B หรืออ่านเพิ่มเติมที่ หน้ารายละเอียด Llama 3.1 8B

ตารางช่วยตัดสินใจแบบรวดเร็ว

หากคุณต้องการค้นหาโมเดลที่ถูกใจที่สุด ลองส่งพรอมต์ทดสอบสั้น ๆ ที่คล้ายกับงานที่คุณทำเป็นประจำให้กับแต่ละโมเดล แล้วนำคำตอบมาเปรียบเทียบกัน เช่น:

ฉันเปิดร้านเบเกอรีเล็ก ๆ ช่วยเขียนแคปชัน Instagram สั้น ๆ 3 แบบสำหรับขนมปังข้าวไรย์ตัวใหม่
โดยแต่ละแบบให้ใช้โทนเสียงที่ต่างกัน จากนั้นอธิบายด้วยความยาว 2 ประโยค
ว่าคุณจะเลือกโพสต์แคปชันไหนและเพราะเหตุใด

ลองพิจารณาสิ่งที่สำคัญสำหรับคุณ: โมเดลทำตามคำสั่งครบทุกข้อไหม โทนเสียงเหมาะสมหรือไม่ ความยาวพอดีไหม หรือมีการแต่งเติมข้อมูลที่คุณไม่ได้ระบุไว้หรือเปล่า? ลองใช้พรอมต์ทดสอบนี้ กับโมเดลเริ่มต้น จากนั้นสลับโมเดลแล้วส่งใหม่อีกครั้ง

วิธีสลับโมเดล

1. เปิดหน้า แชท
2. คลิกที่ชื่อโมเดลด้านบน แล้วเลือกหนึ่งในสี่ตัวเลือก โดยแต่ละโมเดลจะมีคำอธิบายสั้น ๆ พร้อมป้ายระบุจุดเด่น เช่น รองรับรูปภาพ Context ขนาดยาว หรือความเร็ว
3. ตัวเลือกที่คุณเลือกจะถูกบันทึกไว้ในบทสนทนานั้น และทุกคำตอบจะแสดงให้เห็นว่าสร้างขึ้นโดยโมเดลใด

ลิงก์ต่าง ๆ ในคู่มือนี้จะเปิดระบบแชทพร้อมเลือกโมเดลที่เกี่ยวข้องให้ล่วงหน้า ส่วนหน้าเครื่องมือต่าง ๆ เช่น เครื่องมือช่วยเขียน AI และ เครื่องมือสรุปความ จะเลือกโมเดลที่เหมาะสมให้อัตโนมัติ สามารถศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ Llama 4 Maverick vs Scout, Llama 3.3 vs Llama 4 และ ประวัติความเป็นมาของตระกูล Llama

ข้อจำกัดที่ไม่มีโมเดลใดทำได้บนระบบนี้

• ค้นหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตหรือเปิดลิงก์
• รับรู้เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นหลังวันตัดรอบข้อมูล (Knowledge cut-off)
• อ่านไฟล์เอกสารอื่น ๆ นอกเหนือจากรูปภาพ (แนะนำให้วางข้อความลงในแชทแทน)
• สร้างรูปภาพหรือส่งเสียงพูด
• จดจำเนื้อหาจากบทสนทนาอื่น ๆ ของคุณ

โมเดล Muse รุ่นใหม่ของ Meta ที่เปิดตัวในปี 2026 ไม่ได้อยู่ในตระกูล Llama และไม่มีให้บริการในระบบแชทของเรา สำหรับเทคนิคการใช้งานที่ใช้ได้กับทุกโมเดล สามารถดูได้ที่ วิธีเขียนพรอมต์

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

โมเดล Llama ตัวไหนฉลาดที่สุด?

ไม่มีการจัดอันดับใดที่เหมาะกับงานทุกประเภท และเราไม่ได้เผยแพร่คะแนนทดสอบมาตรฐาน (Benchmark) สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ แนะนำให้เริ่มต้นจาก Maverick ซึ่งเป็นค่าเริ่มต้น หากผลลัพธ์ยังไม่น่าพอใจ ลองส่งพรอมต์เดิมให้กับ Llama 3.3 70B

ทำไมถึงยังคงมีโมเดลขนาดเล็กอย่าง Llama 3.1 8B ให้ใช้?

เพราะงานจำนวนมากเป็นงานสั้น ๆ สำหรับการปรับแก้คำไว ๆ หรือระดมความคิดง่าย ๆ โมเดลขนาดเล็กจะตอบได้เร็วทันใจและทำงานได้ดีเพียงพอ และคุณสามารถสลับไปใช้โมเดลที่ใหญ่ขึ้นได้เสมอเมื่องานมีความซับซ้อนมากขึ้น

ทุกโมเดลใช้วงเงินการใช้งานรายวันร่วมกันหรือไม่?

ใช่ ข้อความแต่ละข้อความจะถูกหักออกจากโควตาการใช้งานฟรีรายวันของคุณเท่ากันไม่ว่าจะเลือกใช้โมเดลใด และหน้าเครื่องมือต่าง ๆ ก็ใช้วงเงินเดียวกันนี้ร่วมกัน

สามารถใช้โมเดล Llama อื่น ๆ เช่น Llama 3.2 ได้หรือไม่?

ไม่สามารถใช้ในระบบแชทของเราได้ แต่เรามีหน้าข้อมูลสำหรับศึกษาเพิ่มเติมอย่าง Llama 3.2 และ Llama Guard รวมถึงคุณสามารถดูวิธี รันโมเดล Llama บนเครื่องของคุณเอง ได้เช่นกัน

โมเดลที่เลือกส่งผลต่อความเป็นส่วนตัวหรือไม่?

ไม่ส่งผล ทุกโมเดลทำงานผ่านเส้นทางเดียวกัน (เซิร์ฟเวอร์ของเรา เกตเวย์ AI และผู้ให้บริการประมวลผลภายนอก) และอยู่ภายใต้ นโยบายความเป็นส่วนตัว เดียวกันทั้งหมด