Llama AI คืออะไร?

รู้จัก Llama AI ในหนึ่งนาที

Llama คือตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดย Meta บริษัทแม่ของ Facebook, Instagram และ WhatsApp เวลาที่มีคนค้นหาคำว่า "Llama AI" มักจะหมายถึงโมเดลกลุ่มนี้ หรือไม่ก็แอปแช็ตที่ใช้งานโมเดลดังกล่าว เวอร์ชันแรกเปิดตัวเมื่อวันที่ 24 กุมภาพันธ์ 2023 ภายใต้ชื่อ LLaMA ซึ่งย่อมาจาก Large Language Model Meta AI หลังจากนั้น Meta ได้ปล่อยออกมาอีกหลายรุ่น และข้อมูล ณ เดือนตุลาคม 2026 โมเดล Llama เจเนอเรชันล่าสุดยังคงเป็น Llama 4 ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 5 เมษายน 2025

สิ่งที่ทำให้ Llama แตกต่างจากผู้ช่วยอย่าง ChatGPT หรือ Gemini คือวิธีที่ Meta เผยแพร่มัน โดย Meta จะเปิดให้ดาวน์โหลด model weights ซึ่งเป็นไฟล์ขนาดใหญ่ที่บรรจุทุกสิ่งที่โมเดลได้เรียนรู้มา ใครก็ตามที่ยอมรับข้อกำหนดสิทธิ์การใช้งานก็สามารถดาวน์โหลด นำไปรันบนฮาร์ดแวร์ของตัวเอง ปรับแต่ง (fine-tune) และสร้างผลิตภัณฑ์ต่อยอดได้ คำศัพท์ที่นิยมใช้เรียกรูปแบบนี้คือ "open weights" กล่าวคือ คุณจะได้รับโมเดลที่ฝึกฝนเสร็จแล้ว แต่ต้องอยู่ภายใต้เงื่อนไขสิทธิ์การใช้งานของ Meta

บน Llama.Online คุณสามารถสนทนากับโมเดล Llama ของแท้ได้ฟรี 4 โมเดลผ่านเบราว์เซอร์: Llama 4 Maverick, Llama 4 Scout, Llama 3.3 70B และ Llama 3.1 8B เว็บไซต์ของเราดำเนินงานอย่างอิสระและไม่ได้บริหารงานโดย Meta ตัวโมเดลจะทำงานอยู่บนผู้ให้บริการคลาวด์สำหรับการประมวลผล (inference provider) และเว็บของเราจะส่งข้อความของคุณไปยังโมเดลแล้วสตรีมคำตอบกลับมา

ใครเป็นผู้พัฒนา Llama

Llama ได้รับการพัฒนาและเผยแพร่โดย Meta Platforms, Inc. การเปิดตัวในแต่ละครั้งจะมาพร้อมกับ model card ที่อธิบายข้อมูลที่ใช้เทรน ภาษาที่รองรับ วัตถุประสงค์การใช้งาน และเงื่อนไขสิทธิ์การใช้งาน Meta เผยแพร่ทั้ง model card และ weights บน Hugging Face ภายใต้องค์กร meta-llama

ในปี 2025 Meta ได้ปรับโครงสร้างทีม AI ใหม่ภายใต้ชื่อ Meta Superintelligence Labs ซึ่งปัจจุบันหันไปพัฒนาโมเดลรุ่นใหม่ล่าสุดภายใต้ชื่ออื่นคือ Muse ทั้งนี้ Llama ยังคงเป็นตระกูลโมเดล open-weight ของ Meta และยังมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย แต่ไม่ได้เป็นโมเดลที่ Meta นำผลงานวิจัยล่าสุดไปใส่อีกต่อไป

หลักการทำงานของ Llama แบบเข้าใจง่าย

โมเดล Llama คือโครงข่ายประสาทเทียม (neural network) ที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อความปริมาณมหาศาล และสำหรับ Llama 4 จะรวมถึงรูปภาพด้วย โมเดลจะเขียนคำตอบโดยการคาดเดาหน่วยย่อยถัดไปของข้อความ ซึ่งเรียกว่า โทเคน (token) ซ้ำไปเรื่อยๆ จนกว่าจะได้คำตอบที่สมบูรณ์ ในระหว่างการเทรน โมเดลจะซึมซับไวยากรณ์ ข้อเท็จจริง สไตล์การเขียน และรูปแบบการใช้เหตุผล จากนั้น Meta จะปรับแต่งโมเดลเวอร์ชัน "instruct" ด้วยตัวอย่างบทสนทนา เพื่อให้โมเดลสามารถทำตามคำสั่งและตอบคำถามได้อย่างเป็นประโยชน์ ซึ่งโมเดลในแช็ตของเราก็คือเวอร์ชัน instruct เหล่านี้

แนวคิดสำคัญ 3 ข้อที่ช่วยอธิบายความแตกต่างระหว่างโมเดล Llama แต่ละรุ่น:

• ขนาด (Size) โมเดลจะถูกระบุด้วยจำนวนพารามิเตอร์ ซึ่งก็คือค่าตัวเลขต่างๆ ภายในโครงข่ายประสาทเทียม เช่น Llama 3.1 8B มี 8 พันล้านพารามิเตอร์ และ Llama 3.3 70B มี 7 หมื่นล้านพารามิเตอร์ โดยทั่วไปโมเดลขนาดใหญ่จะมีความรู้มากกว่าและเข้าใจความละเอียดอ่อนได้ดีกว่า แต่ก็ตอบช้ากว่าและต้องการฮาร์ดแวร์ราคาสูงกว่า
• Mixture of experts (MoE) Llama 4 เป็นรุ่นแรกที่สร้างขึ้นด้วยโครงสร้างนี้ แต่ละโมเดลจะประกอบด้วยโครงข่ายย่อยที่เป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางจำนวนมาก และจะเลือกใช้เพียงบางส่วนในการประมวลผลแต่ละโทเคน ข้อมูลจาก model card ของ Meta ระบุว่า Llama 4 Maverick มีพารามิเตอร์รวม 4 แสนล้าน แต่เปิดใช้งานเพียง 1.7 หมื่นล้านพารามิเตอร์ต่อโทเคน ส่วน Llama 4 Scout มีพารามิเตอร์รวม 1.09 แสนล้าน และเปิดใช้งาน 1.7 หมื่นล้านพารามิเตอร์ต่อโทเคนเช่นกัน ผลลัพธ์ที่ได้คือโมเดลมีความรู้สะสมมหาศาลแต่ยังตอบคำถามได้อย่างรวดเร็ว
• บริบทการรองรับข้อความ (Context window) หมายถึงปริมาณข้อความที่โมเดลสามารถประมวลผลพร้อมกันในคราวเดียว ตาม model card ของ Meta ระบุไว้ที่ 128K โทเคนสำหรับ Llama 3.1 และ 3.3, 1M สำหรับ Llama 4 Maverick และ 10M สำหรับ Llama 4 Scout อย่างไรก็ตาม ผู้ให้บริการโฮสติ้งมักจะเปิดให้ใช้งานน้อยกว่าค่าสูงสุดในสเปก และแอปแช็ตต่างๆ รวมถึงเว็บของเรา จะมีการตัดทอนข้อความในบทสนทนาที่ยาวเกินไป

นอกจากนี้ โมเดล Llama ทุกตัวยังมีขีดจำกัดของข้อมูลความรู้ (knowledge cut-off) โดยจะมีความรู้เท่ากับข้อมูลที่ใช้เทรนถึงวันที่กำหนด และจะไม่ทราบเหตุการณ์ใดๆ หลังจากนั้น Meta ระบุว่า Llama 3.1 และ 3.3 มีข้อมูลถึงเดือนธันวาคม 2023 ส่วน Llama 4 ถึงเดือนสิงหาคม 2024 ตัวโมเดล Llama ไม่สามารถท่องอินเทอร์เน็ตได้ด้วยตนเอง และระบบแช็ตของเราก็ไม่ได้เปิดให้เข้าถึงเว็บเช่นกัน

สรุปภาพรวมของโมเดลตระกูล Llama

คุณสามารถอ่านเรื่องราวทั้งหมดและการเปลี่ยนแปลงในแต่ละเวอร์ชันได้ที่หน้าประวัติความเป็นมาของ Llama รวมถึงหน้าข้อมูลสำหรับ Llama 3.2 และ Llama Guard 4

เกิดอะไรขึ้นหลังจาก Llama 4

หากคุณอ่านบทความเก่าๆ คุณอาจคาดหวังว่าจะได้เห็น Llama 5 ในตอนนี้ แต่จนถึงเดือนตุลาคม 2026 ยังไม่มีการเปิดตัวรุ่นดังกล่าว โดยในเดือนเมษายน 2025 Meta ได้เปิดตัวตัวอย่างของโมเดลครูขนาดใหญ่มากชื่อ Llama 4 Behemoth และระบุว่ายังอยู่ระหว่างการเทรน ต่อมาสำนักข่าว Reuters รายงานในเดือนพฤษภาคม 2025 ว่ากำหนดการเปิดตัวถูกเลื่อนออกไป และ Meta ก็ยังไม่ได้เผยแพร่ออกมา โมเดลรุ่นใหม่กว่าของ Meta จึงเปลี่ยนไปใช้ชื่อ Muse แทน:

• Muse Spark (8 เมษายน 2026) เป็นโมเดลแรกจาก Meta Superintelligence Labs ซึ่งนำมาใช้ขับเคลื่อนแอป Meta AI และ meta.ai โดยไม่มีการเปิดให้ดาวน์โหลด weights แต่ Meta ให้บริการผ่าน API แก่พาร์ตเนอร์ที่ได้รับเลือกเท่านั้น
• Muse Glimmer (10 สิงหาคม 2026) เป็นโมเดลขนาด 3 หมื่นล้านพารามิเตอร์ที่สร้างขึ้นสำหรับระบบ agent ในเครื่อง Meta ได้ปล่อย weights บน Hugging Face ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0
• Muse Wonder และ Muse Wonder Full (12 ตุลาคม 2026) คือโมเดลที่ Meta อ้างว่าทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน ให้บริการผ่าน Meta Model API และเครื่องมือ Muse Code ของ Meta โดยไม่มี weights ให้ดาวน์โหลด
• Muse Spark Open (15 ตุลาคม 2026) เป็นเวอร์ชัน open-weight ของ Muse Spark ภายใต้ข้อกำหนด Muse Model License แบบใหม่ ซึ่ง Meta ระบุว่ามีเงื่อนไขการใช้งานเชิงพาณิชย์แบบจำกัด

การเปลี่ยนแปลงนี้นำมาซึ่งสองสิ่งที่เปลี่ยนไปในทางปฏิบัติ ประการแรกคือ ผู้ช่วย Meta AI ในแอปต่างๆ ของ Meta เปลี่ยนไปทำงานบน Muse แทน Llama แล้ว ประการที่สอง Meta ได้ปิดบริการทดสอบพรีวิว Llama API บนระบบโฮสต์ของตนเมื่อวันที่ 6 กรกฎาคม 2026 ศูนย์ช่วยเหลือสำหรับนักพัฒนาของ Meta ระบุในปัจจุบันว่า จะไม่มีการให้บริการโมเดล Llama ผ่าน Meta Model API ตัวใหม่ และ Llama เป็นโมเดลที่คุณต้องดาวน์โหลดไปโฮสต์เอง อย่างไรก็ดี โมเดล Llama ยังคงสามารถดาวน์โหลดได้จาก Meta และมีให้บริการบนผู้ให้บริการคลาวด์หลายแห่ง ซึ่งระบบแช็ตของเราก็นำมาใช้งานผ่านช่องทางนี้

Llama เก่งเรื่องอะไรบ้าง

• ตอบคำถามทั่วไปและช่วยอธิบาย ขอให้อธิบายหัวข้อต่างๆ แบบเข้าใจง่าย เปรียบเทียบทางเลือก หรือแนะนำขั้นตอนการทำงานแบบเป็นขั้นเป็นตอน
• งานเขียนและตรวจทาน ร่างเนื้อหา อีเมล โพสต์โซเชียลมีเดีย เรื่องราว ปรับโทนการเขียนใหม่ รวมถึงตรวจทานคำผิด
• สรุปใจความสำคัญ วางเนื้อหาบทความหรือบันทึก แล้วสั่งให้ดึงประเด็นสำคัญ สรุปแบบย่อ หรือทำรายการสิ่งที่ต้องทำ
• รองรับหลากหลายภาษา Llama 4 รองรับอย่างเป็นทางการ 12 ภาษา ได้แก่ อาหรับ, อังกฤษ, ฝรั่งเศส, เยอรมัน, ฮินดี, อินโดนีเซีย, อิตาลี, โปรตุเกส, สเปน, ตากาล็อก, ไทย และเวียดนาม ส่วน Llama 3.1 และ 3.3 รองรับ 8 ภาษา ภาษาอื่นๆ ก็มักจะใช้งานได้เช่นกันแต่อาจพบข้อผิดพลาดมากกว่า
• ช่วยเขียนโค้ด อธิบายโค้ด เขียนฟังก์ชันสั้นๆ ค้นหาบั๊ก และแปลงภาษาโปรแกรม
• ประมวลผลรูปภาพ เมื่อใช้ Llama 4 บรรยายภาพ อ่านข้อมูลในแผนภูมิหรือภาพหน้าจอ และตอบคำถามเกี่ยวกับรูปภาพที่ส่งเข้าไป
• สร้างผลิตภัณฑ์ของตัวเอง องค์กรต่างๆ สามารถนำ Llama ไปรันบนเซิร์ฟเวอร์ของตนเอง เพื่อรักษาข้อมูลไว้ภายในระบบและปรับแต่งเพิ่มเติมได้ตามต้องการ

ข้อจำกัดที่ควรทราบ

• อาจให้ข้อมูลผิดด้วยน้ำเสียงที่มั่นใจ เช่นเดียวกับโมเดลภาษาทั่วไป Llama อาจกุข้อเท็จจริง ชื่อ ตัวเลข หรือแหล่งอ้างอิงขึ้นมาเองได้ในบางครั้ง คุณจึงควรตรวจสอบข้อมูลสำคัญเสมอ
• ไม่มีข้อมูลแบบเรียลไทม์ โมเดลไม่ทราบข่าวสารล่าสุด ราคา หรือเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นหลังวันตัดรอบข้อมูล (cut-off) และไม่สามารถค้นหาข้อมูลสดใหม่ได้
• ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง โมเดลสามารถให้ข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับสุขภาพ กฎหมาย หรือการเงินได้ แต่ไม่สามารถแทนที่แพทย์ ทนายความ หรือที่ปรึกษาทางการเงิน
• ไม่ใช่โมเดลรุ่นใหม่ที่สุดอีกต่อไป Llama 4 เปิดตัวตั้งแต่เดือนเมษายน 2025 โดยโมเดลรุ่นใหม่กว่า รวมถึง Muse Wonder ของ Meta มักทำคะแนนได้ดีกว่าในงานเขียนโค้ดขั้นสูงหรืองาน agent ที่ซับซ้อน แต่สำหรับการพูดคุยทั่วไป งานเขียน และงานด้านภาพ Llama 4 ยังคงมีความสามารถสูงมาก

โมเดล Open weights, สิทธิ์การใช้งาน และ "Built with Llama"

นับตั้งแต่ Llama 2 เป็นต้นมา แต่ละเวอร์ชันจะมาพร้อมกับ Llama Community License ของตัวเอง สรุปโดยย่อคือ อนุญาตให้คุณใช้งาน คัดลอก ดัดแปลง และแจกจ่ายโมเดลได้ฟรี รวมถึงการใช้งานเชิงพาณิชย์ โดยมีเงื่อนไขว่าคุณต้องปฏิบัติตามนโยบายการใช้งานที่ยอมรับได้ (acceptable use policy) ของ Meta, แสดงข้อความ "Built with Llama" ในผลิตภัณฑ์ที่ใช้โมเดลนี้, ตั้งชื่อโมเดลที่คุณนำ Llama ไปเทรนต่อโดยขึ้นต้นด้วยคำว่า "Llama" เสมอ และต้องแนบสำเนาสิทธิ์การใช้งานไปด้วยเมื่อส่งต่อ weights สำหรับองค์กรที่มีผลิตภัณฑ์ที่มีผู้ใช้งานเกิน 700 ล้านคนต่อเดือนในตอนที่โมเดลรุ่นนั้นเปิดตัว จะต้องขอรับสิทธิ์การใช้งานแยกต่างหากจาก Meta และสำหรับโมเดลแบบมัลติโมดอลใน Llama 3.2 และ Llama 4 นโยบายการใช้งานจะไม่อนุญาตให้บุคคลและบริษัทที่ตั้งอยู่ในสหภาพยุโรปได้รับสิทธิ์นี้ แม้ว่าผู้ใช้ปลายทางของผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาขึ้นจะไม่ได้รับผลกระทบก็ตาม

นี่จึงเป็นเหตุผลที่ส่วนท้ายเว็บของเราแสดงข้อความว่า "Built with Llama" คุณสามารถศึกษาเงื่อนไขเพิ่มเติมได้ที่หน้าสิทธิ์การใช้งาน Llama และอ่านคู่มือเกี่ยวกับ AI แบบโอเพนซอร์ส เพื่อทำความเข้าใจว่าทำไมหลายคนจึงเรียก Llama ว่า "open weights" มากกว่า "open source"

วิธีใช้งาน Llama AI

แช็ตผ่านเบราว์เซอร์ของคุณ

วิธีที่เร็วที่สุดคือใช้งานผ่านแช็ต Llama ฟรีของเรา ไม่จำเป็นต้องติดตั้งโปรแกรมหรือสร้างบัญชี และใช้งานได้สะดวกทั้งบนมือถือและคอมพิวเตอร์

นำไปรันบนคอมพิวเตอร์ของคุณเอง

เครื่องมืออย่าง Ollama, LM Studio และ llama.cpp ช่วยให้คุณดาวน์โหลดโมเดล Llama มารันในเครื่องได้แบบออฟไลน์ โมเดลขนาดเล็กอย่าง Llama 3.2 3B หรือ Llama 3.1 8B สามารถทำงานบนแล็ปท็อปทั่วไปได้สบาย ส่วนรุ่นใหญ่จะต้องการฮาร์ดแวร์ระดับสูง ดูเพิ่มเติมได้ที่วิธีรัน Llama บนเครื่องของคุณ

เรียกใช้งานผ่านโค้ด

นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อ Llama ผ่านผู้ให้บริการคลาวด์ที่มี API รูปแบบเดียวกับ OpenAI เช่น OpenRouter โดยหน้าคู่มือ Llama API ของเรามีตัวอย่างโค้ดพร้อมใช้งานและราคาปัจจุบันเตรียมไว้ให้คุณแล้ว

เริ่มต้นแช็ตกับ Llama ที่นี่ได้อย่างไร

1. เปิดหน้าแช็ต โดยระบบจะเลือก Llama 4 Maverick ไว้เป็นค่าเริ่มต้น
2. เลือกโมเดลอื่นจากเมนูโมเดลได้ตามต้องการ คู่มือการเลือกโมเดล Llama ให้เหมาะกับการใช้งานของเราช่วยคุณตัดสินใจได้
3. พิมพ์คำถามของคุณ หรือแนบรูปภาพ/ภาพหน้าจอเมื่อใช้งานโมเดล Llama 4
4. ถามคำถามต่อเนื่องได้ตามต้องการ และอย่าลืมตรวจสอบข้อเท็จจริงสำคัญกับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เสมอ

ผู้เข้าชมทุกคนจะได้รับโควตาใช้งานฟรีประจำวัน ซึ่งปัจจุบันอยู่ที่ 100 ข้อความต่อวัน โดยแชร์ร่วมกับหน้าเครื่องมือ AI ของเรา พร้อมเคล็ดลับเพิ่มเติม: วิธีเขียนพรอมต์ให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Llama AI ใช้งานฟรีหรือไม่?

ตัวโมเดลสามารถดาวน์โหลดได้ฟรีภายใต้สัญญาอนุญาตของ Meta แต่การรันโมเดลจะมีค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์หรือค่าบริการคลาวด์ ส่วนระบบแช็ตบนเว็บของเราให้บริการฟรีตามโควตาข้อความต่อวัน โดยได้รับการสนับสนุนจากโฆษณา

Llama กับ Meta AI คือสิ่งเดียวกันหรือไม่?

ไม่ใช่ Meta AI คือระบบผู้ช่วยอัจฉริยะของ Meta ที่อยู่ในแอปต่างๆ และบน meta.ai ในอดีตเคยทำงานบน Llama แต่ตั้งแต่เดือนเมษายน 2026 ทาง Meta ระบุว่าได้เปลี่ยนไปใช้ Muse Spark แทน ส่วน Llama คือตระกูลโมเดล open-weight ที่ทุกคนสามารถนำไปใช้งานได้ รวมถึงเว็บไซต์อิสระอย่างเรา

Llama เป็นโอเพนซอร์สหรือไม่?

คุณสามารถดาวน์โหลด weights ได้อย่างเปิดเผย แต่สัญญาอนุญาต Llama Community License มีการเพิ่มเงื่อนไขที่ใบอนุญาตโอเพนซอร์สดั้งเดิมไม่มี เช่น นโยบายการใช้งานที่ยอมรับได้ และกฎสำหรับผู้ใช้งาน 700 ล้านคน คำว่า "open weights" จึงเป็นคำอธิบายที่ตรงความจริงและถูกต้องที่สุด

มี Llama 5 หรือยัง?

ยังไม่มี ข้อมูล ณ เดือนตุลาคม 2026 โมเดลเจเนอเรชันล่าสุดของ Llama คือ Llama 4 ส่วนโมเดลใหม่กว่าของ Meta จะใช้ชื่อว่า Muse ซึ่งไม่ได้อยู่ในตระกูล Llama และไม่มีให้บริการในแช็ตของเรา

ควรเลือกใช้โมเดล Llama ตัวไหนดี?

แนะนำให้เริ่มต้นด้วย Llama 4 Maverick สำหรับงานทั่วไปและการวิเคราะห์รูปภาพ เลือกใช้ Scout เมื่อต้องทำงานกับเอกสารขนาดยาว ใช้ Llama 3.3 70B สำหรับงานที่เน้นข้อความล้วน และเลือก Llama 3.1 8B เมื่อต้องการคำตอบสั้นๆ ที่รวดเร็วที่สุด

Llama อ่านรูปภาพได้ไหม?

Llama 4 Maverick และ Llama 4 Scout สามารถรับข้อมูลรูปภาพได้ เช่นเดียวกับโมเดลประมวลผลภาพใน Llama 3.2 ในระบบแช็ตของเรา คุณสามารถแนบรูปภาพได้ 1 รูปต่อหนึ่งข้อความเมื่อเลือกโมเดล Llama 4 อย่างไรก็ตาม Llama ไม่สามารถสร้างรูปภาพขึ้นมาใหม่ได้