Google เปิดตัว Gemini 3.8 Flash: ประสิทธิภาพใกล้เคียงรุ่นท็อป Claude Opus 5 ขณะที่ความคุ้มค่าด้านต้นทุนยังคงเป็นความสามารถในการแข่งขันหลัก
วันที่ 2 กันยายน ตามเวลาฝั่งตะวันออก กูเกิลเปิดตัว Gemini 3.8 Flash และ Gemini 3.8 Flash Cyber ชูจุดเด่นด้านความเร็วสูงและต้นทุนต่ำ โมเดลแรกเน้นงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์และเอเจนต์ AI ด้วยราคาเริ่มต้นเท่าเดิม ทำคะแนนทดสอบการเขียนโค้ดและการใช้เหตุผลใกล้เคียงโมเดลเรือธงราคาแพง ขณะที่รุ่น Cyber มุ่งเน้นการค้นพบช่องโหว่และความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยเปิดให้เฉพาะทีมป้องกันที่ผ่านการตรวจสอบใช้งานผ่านโครงการ Fairwind พร้อมทำคะแนนทดสอบเกณฑ์มาตรฐานด้านความปลอดภัยในระดับสูง

TradingKey - กูเกิล (GOOGL) ได้เปิดตัวโมเดลใหม่ 2 โมเดลเมื่อวันที่ 2 กันยายน ตามเวลาฝั่งตะวันออก ได้แก่ Gemini 3.8 Flash และ Gemini 3.8 Flash Cyber ซึ่งนับเป็นโมเดลตระกูล Flash รุ่นที่ 3 ที่กูเกิลเปิดตัวในรอบ 6 สัปดาห์ โดยยังคงคุณสมบัติเด่นด้านความเร็วสูงและต้นทุนต่ำของ Gemini 3.7 Flash รุ่นก่อนหน้า พร้อมทั้งยกระดับความสามารถด้านการสร้างโค้ด การใช้เหตุผลที่ซับซ้อน งานของเอเจนต์ และความปลอดภัยทางไซเบอร์ให้ดียิ่งขึ้น
โมเดลแรกถูกวางตำแหน่งไว้สำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เอเจนต์ AI และงานใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนในสาขาเฉพาะทาง ส่วนโมเดลหลังมุ่งเน้นการค้นพบช่องโหว่และการแก้ไขโดยอัตโนมัติ ซึ่งเปิดให้ใช้งานเฉพาะผู้ดูแลระบบความปลอดภัยที่ผ่านการตรวจสอบและได้รับความไว้วางใจเท่านั้น
แม้ว่าโมเดลทั้งสองจะมุ่งเป้าการใช้งานที่แตกต่างกัน แต่ทั้งคู่พัฒนาขึ้นบนแกนหลักปัญญาประดิษฐ์พื้นฐานเดียวกัน และทำการประเมินพร้อมปรับแต่งผลลัพธ์ของโมเดลซ้ำ ๆ ผ่านวงรอบการทำงานของเอเจนต์ที่ทำงานอย่างต่อเนื่อง
Gemini 3.8 Flash: ยกระดับการเขียนโค้ดและงานเอเจนต์ระยะยาว
การอัปเกรดหลักใน Gemini 3.8 Flash มุ่งเน้นไปที่การจัดการงานที่ซับซ้อนและต่อเนื่องซึ่งต้องใช้การเรียกใช้เครื่องมือแบบหลายรอบ (multi-turn tool calling) โดยกูเกิลระบุว่าในการทดสอบบางรายการ ประสิทธิภาพของโมเดลรุ่นนี้ใกล้เคียงกับโมเดลเรือธงที่มีราคาสูงกว่า
ในการทดสอบมาตรฐานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาว DeepSWE v1.1 นั้น Gemini 3.8 Flash ทำคะแนนได้ 73.7% ซึ่งสูงกว่า 65.3% ของ Gemini 3.7 Flash และยังแซงหน้า 72.7% ของ GPT-5.6 Sol กับ 69.6% ของ GPT-5.6 Terra โดยตามหลัง 74.0% ของ Claude Opus 5 เพียงเล็กน้อยเท่านั้น

ที่มา: กูเกิล
สำหรับงานเฉพาะทาง Gemini 3.8 Flash ยังแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแข่งขันที่แข็งแกร่งเช่นกัน โดยแบบทดสอบ HLE-Verified ครอบคลุมคำถามสหวิทยาการทั้งในด้านวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี มนุษยศาสตร์ และความรู้วิชาชีพ ซึ่ง Gemini 3.8 Flash สามารถทำผลงานได้เหนือกว่า 31.0% ของ Claude Sonnet 5, 51.1% ของ GPT-5.6 Terra, 54.4% ของ Claude Opus 5 และ 54.5% ของ GPT-5.6 Sol
ในด้านราคา Gemini 3.8 Flash ยังคงคิดราคาเริ่มต้นเท่ากับ Gemini 3.7 Flash ที่ 0.75 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนขาเข้า และ 3.75 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนขาออก
เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว ราคาโทเคนขาเข้าและขาออกของ Claude Opus 5 อยู่ที่ 5 ดอลลาร์และ 25 ดอลลาร์ตามลำดับ ส่วน GPT-5.6 Sol อยู่ที่ 4 ดอลลาร์และ 20 ดอลลาร์ ขณะที่ GPT-5.6 Terra อยู่ที่ 2 ดอลลาร์และ 12 ดอลลาร์
สิ่งนี้หมายความว่า Gemini 3.8 Flash ให้ประสิทธิภาพใกล้เคียงหรือเหนือกว่าโมเดลขนาดใหญ่กว่าในการทดสอบวัดผลด้านการเขียนโค้ดและการใช้เหตุผลบางรายการ แต่มีต้นทุนการเรียกใช้ API ที่ต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการใช้งานเอเจนต์โค้ด การวิเคราะห์อัตโนมัติ และเวิร์กโฟลว์ระดับองค์กร ความคุ้มค่าด้านต้นทุนของโมเดลนี้อาจเป็นจุดขายหลัก
Gemini 3.8 Flash Cyber: มุ่งเน้นการค้นพบช่องโหว่และการแก้ไขแบบอัตโนมัติ
Gemini 3.8 Flash Cyber เป็นอีกหนึ่งโมเดลสำคัญที่เปิดตัวในครั้งนี้ โดยมุ่งเน้นไปที่สถานการณ์การป้องกันความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นหลัก กูเกิลระบุว่าโมเดลนี้จะไม่เปิดให้ใช้งานทั่วไป แต่จะจัดหาให้เฉพาะทีมป้องกันที่ผ่านการตรวจสอบและได้รับความไว้วางใจผ่านโครงการใหม่อย่าง Fairwind
ในการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานการค้นหาช่องโหว่ CyberGym ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ Gemini 3.8 Flash Cyber ทำคะแนนได้ 86.2% ซึ่งสูงกว่า Gemini 3.5 Flash Cyber ที่ทำได้ 77.5% และยังแซงหน้า GPT-5.6 Sol ที่ได้ 83.6%, Mythos 5 ที่ได้ 83.8% รวมถึง GPT-5.5-Cyber ที่ได้ 85.6%
ในการทดสอบสถานการณ์จริงภายในองค์กรซึ่งครอบคลุมภาษาโปรแกรม 20 ภาษา Gemini 3.8 Flash Cyber บรรลุอัตราความสำเร็จในการค้นหาช่องโหว่ที่ 71.0% ซึ่งสูงกว่า Gemini 3.7 Flash ที่ได้ 58.9% และ Gemini 3.5 Flash Cyber ที่ได้ 46.6%
ในด้านการแก้ไขปัญหาอัตโนมัติ Gemini 3.8 Flash Cyber ทำคะแนน pass@1 ได้ 47.2% ในการทดสอบ CWE-Bench ที่ดำเนินการโดย Collinear ซึ่งใกล้เคียงกับระดับ 47.8% ของโมเดลชั้นนำระดับท็อป แม้ว่ากูเกิลจะเน้นย้ำถึงต้นทุนที่ต่ำกว่าก็ตาม
เนื้อหานี้ได้รับการแปลโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และผ่านตรวจสอบโดยมนุษย์ มีไว้เพื่อการอ้างอิงและข้อมูลทั่วไปเท่านั้น ไม่ใช่การแนะนำการลงทุนแต่อย่างใด
บทความแนะนำ













ความคิดเห็น (0)
คลิกปุ่ม $ ป้อนสัญลักษณ์ และเลือกเพื่อเชื่อมโยงหุ้น, กองทุน ETF หรือสัญลักษณ์หลักทรัพย์อื่น ๆ