ในช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมา การต่อสู้ระหว่างไททันโอเพนซอร์สและโอเพนซอร์สมีความเข้มข้นมากขึ้น โดยทั้งหมดนี้เกิดขึ้นในนามของ “สร้างมันด้วยกัน” และ "ทำให้โมเดลสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นOpenAI เปิดตัว GPT-4o mini ในวันที่ 18 กรกฎาคม Meta เปิดตัว Llama 3.1 405B ในวันที่ 23 กรกฎาคม และ Mistrial เปิดตัวโมเดล large2 ในวันที่ 24 กรกฎาคม

เห็นได้ชัดว่าทุกคนกำลังเรียกร้องความสนใจจากนักพัฒนา โดยมุ่งเป้าไปที่แอปที่จะใช้โมเดลของพวกเขา หากมองข้ามแรงจูงใจแล้ว ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างโมเดลเหล่านี้คืออะไร?

บทความนี้ให้การวิเคราะห์โมเดลทั้งสามแบบและข้อเสนอแนะในแง่ของกรณีการใช้งานยอดนิยม ตลอดจนภาพรวมในเอเชียพร้อมการคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตสำหรับแวดวง LLM ของจีน

GPT4o mini – โมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดของ OpenAI จนถึงปัจจุบัน

1. ออกแบบมาให้มีค่าความหน่วงต่ำและมีปริมาณงานสูง ช่วยให้ใช้งานแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ได้ เช่น แชทบอทสนับสนุนลูกค้าและเอกสารอัตโนมัติ
2. ขนาดของโมเดล: ในขณะที่ไม่ได้ระบุจำนวนพารามิเตอร์ที่แน่นอน แต่เรียกว่าเป็น "โมเดลขนาดเล็ก" เมื่อเทียบกับเวอร์ชันที่ใหญ่กว่า เช่น GPT-4
3. โหมด: ปัจจุบันรองรับการป้อนข้อความและภาพ และมีแผนจะรองรับเสียงและวิดีโอในอนาคต
4. คุณลักษณะด้านความปลอดภัย: มาตรการด้านความปลอดภัยแบบบูรณาการเพื่อป้องกันการเจลเบรก บล็อกการแทรกข้อความแจ้ง และป้องกันการแยกข้อความแจ้งระบบ
5. ราคา: $0.15 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุตและ $0.60 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาท์พุต

LLama 3.1 405B – โมเดล AI ที่ใหญ่ที่สุดของ Meta จนถึงปัจจุบัน 

1. ได้รับการฝึกฝนบนโทเค็นมากกว่า 15 ล้านล้านรายการโดยใช้ GPU Nvidia H100 จำนวน 16,000 ตัว
2. รุ่นนี้รองรับ 8 ภาษา: อังกฤษ เยอรมัน ฝรั่งเศส อิตาลี โปรตุเกส ฮินดี สเปน และไทย
3. ทักษะการใช้เหตุผลและการแก้ปัญหาที่เพิ่มขึ้น
4. การสรุปข้อความในรูปแบบยาวและความสามารถสนทนาขั้นสูง
5. Meta เน้นว่า "นักพัฒนาสามารถรันการอนุมานบน Llama 3.1 405B บนโครงสร้างพื้นฐานของตนเองได้ในเวลาประมาณ 50% ต้นทุนการใช้โมเดลปิดเช่น GPT-4oสำหรับงานอนุมานทั้งที่ผู้ใช้เผชิญหน้าและแบบออฟไลน์” ในการประกาศเมื่อวานนี้ 

Mistral Large 2 123B – โมเดล AI ล่าสุดของ Mistral (สตาร์ทอัพฝรั่งเศส) 

1. ออกแบบมาสำหรับการอนุมานโหนดเดียวโดยคำนึงถึงการใช้งานบริบทระยะยาว ทำให้มีประสิทธิภาพสูงและมีความสามารถในการรับส่งข้อมูลสูง
2. มีชื่อเสียงในเรื่องประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการสร้างโค้ดและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ และรองรับภาษาการเขียนโค้ดมากกว่า 80 ภาษา 
3. การใช้เหตุผลและความรู้ขั้นสูง
4. อาการประสาทหลอนลดลง เนื่องจากได้รับการฝึกให้รับรู้เมื่อขาดข้อมูลเพียงพอ
5. ฟรีสำหรับการวิจัยและการใช้งานที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์

คุณสมบัติ/รุ่น	GPT-4o มินิ	ลามะ 3.1 405B	มิสทรัลใหญ่ 2
พารามิเตอร์	ไม่ระบุ	405 พันล้าน	123 พันล้าน
หน้าต่างบริบท	128,000 โทเค็น	128,000 โทเค็น	128,000 โทเค็น
ภาษาที่รองรับ	50+	แปด	หลายสิบ
ภาษาการเข้ารหัสที่รองรับ	ไม่ระบุ	ไม่ระบุ	80+
คะแนนความเข้าใจภาษาและการใช้เหตุผล (MMLU)	82%	88.6%	84%
ไฮไลท์การดำเนินงาน	คุ้มต้นทุน ปรับแต่งได้	การใช้เหตุผล การเข้ารหัส และการใช้เครื่องมือ	การสร้างโค้ด คณิตศาสตร์
การใช้ในเชิงพาณิชย์	มีจำหน่ายพร้อมราคา	ต้องมีใบอนุญาตสำหรับบริษัทขนาดใหญ่	ต้องมีใบอนุญาตแบบชำระเงิน
การปรับใช้	มีประสิทธิภาพ ปรับแต่งได้	ต้องใช้ GPU หลายตัว	การอนุมานแบบโหนดเดียว

ตารางเปรียบเทียบ GPT-4o Mini เทียบกับ Llama 3.1 405B เทียบกับ Mistral Large 2  

แล้วเรื่องใหญ่คืออะไร? กรณีการใช้งานจริงอันดับหนึ่งของทั้งสามโมเดล

GPT-4o มินิ: เหมาะที่สุดสำหรับธุรกิจที่กำลังมองหาโซลูชัน AI ที่คุ้มต้นทุนและปรับแต่งได้สำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะงานที่เฉพาะเจาะจง กรณีการใช้งานสูงสุดคือแชทบ็อตและการสนับสนุนลูกค้า

GPT-4o Mini มีความล่าช้าต่ำและคุ้มต้นทุน จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาแชทบอทเพื่อช่วยเหลือลูกค้าแบบเรียลไทม์ โดยเฉพาะในขอบข่าย เช่น สมาร์ทโฟน ความสามารถในการเข้าใจภาษาและสร้างภาษาที่แข็งแกร่งช่วยให้สามารถตอบคำถามของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำในหลายภาษา

ลามะ 3.1 405B: Llama 3.1 405B ผสานเข้ากับผลิตภัณฑ์ของ Meta จึงเหมาะสำหรับการใช้เหตุผลขั้นสูง การเขียนโค้ด และงานหลายภาษา จำนวนพารามิเตอร์และหน้าต่างบริบทที่มากทำให้มีประสิทธิภาพแต่ใช้ทรัพยากรมาก กรณีการใช้งานหลักคือการสร้างข้อมูลสังเคราะห์

Llama 3.1 405B โดดเด่นในด้านการสร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูง ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในการฝึกอบรมและปรับแต่งโมเดล AI อื่นๆ ความสามารถนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และการค้าปลีก ซึ่งการเข้าถึงข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงอาจจำกัดเนื่องจากข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนด ขนาดที่ใหญ่และการฝึกอบรมที่ครอบคลุมของโมเดลช่วยให้สามารถจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนและสร้างชุดข้อมูลที่หลากหลายและสมจริงได้ในขณะที่รักษาความเป็นส่วนตัวไว้

มิสทรัลลาร์จ2: เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความสามารถในการสร้างโค้ดขั้นสูงและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ และการรองรับภาษาต่างๆ มากมายและการออกแบบการอนุมานแบบโหนดเดียวทำให้เหมาะสำหรับการวิจัยและการใช้งานที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ โดยมีศักยภาพสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ผ่านใบอนุญาตแบบชำระเงิน กรณีการใช้งานอันดับต้นๆ คือการสร้างโค้ดขั้นสูงและการดีบัก

เร่งการพัฒนาแอปพลิเคชัน เช่น การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว เช่น การสร้างโครงร่างโค้ด การโยกย้ายและปรับโครงสร้างโค้ด เช่น ความช่วยเหลือในการแปลโค้ดระหว่างภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกัน ความช่วยเหลือในการดีบัก: ให้การสนับสนุนการดีบักแบบโต้ตอบ ช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจและแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

บทสรุป 

แต่ละโมเดลก็มีจุดแข็งที่แตกต่างกัน:

• มิสทรัลใหญ่ 2: โดดเด่นในด้านการสร้างโค้ดและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์โดยเน้นที่ประสิทธิภาพและปริมาณงานสูง
• ลามะ 3.1 405B: มีความสามารถในการใช้เหตุผลและการเขียนโค้ดที่แข็งแกร่ง พร้อมรองรับภาษาอย่างครอบคลุม เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อน
• GPT-4o มินิ: มอบโซลูชันที่คุ้มต้นทุนและปรับแต่งได้ที่เหมาะกับธุรกิจที่มีความต้องการเฉพาะเจาะจง

แวบหนึ่งสู่ตะวันออก 

ในขณะที่การต่อสู้ระหว่าง LLM แห่งไททันกำลังทวีความรุนแรงขึ้น มังกรและเสือ LLM จากทางตะวันออกจะไม่หลับใหลอย่างแน่นอน เหล่า Bytedance จิปูเอไอ, ไป๋ชุน, และ มูนช็อต กำลังทำงานตลอดเวลาเพื่อผลักดันให้มีการวางจำหน่ายโมเดลของตน Baichuan เพิ่งประกาศปิดตัวลง การขึ้นราคาซีรีย์เอ ของ $700M เพื่อเร่งการพัฒนาโมเดลของตน บริษัทโมเดลจีนที่ลึกลับและแอบซ่อนอยู่มาก ดีพซีค, ปล่อยตัว โหมด DeepSeek-V2l โมเดลโอเพ่นซอร์ส MoE 236B ในเดือนพฤษภาคม ซึ่งให้ประโยชน์อย่างมาก ประสิทธิภาพการแข่งขัน ไปสู่ GTP-4o เทอร์โบเมื่อเป็นเรื่องของคณิตศาสตร์และการสร้างโค้ด   

ดังนั้น ฉันคาดการณ์ว่าจะมีโมเดลประสิทธิภาพที่เทียบเท่ากัน ซึ่งเปรียบเทียบกับ Llama 3.1 405B ที่บริษัท LLM ของจีนเปิดตัวในอีกสามเดือนข้างหน้า และหากชื่อของการแข่งขันนี้มุ่งเป้าไปที่ความสนใจของนักพัฒนาและแอปพลิเคชันที่ทำงานบนโมเดลเหล่านี้ เมื่อพิจารณาว่าจีนมีจำนวนนักพัฒนาซอฟต์แวร์มากที่สุดในโลก ซึ่งอยู่ที่เกือบ 7 ล้านคน การแข่งขันนี้จะพัฒนาไปอย่างไรท่ามกลางระบบนิเวศ AI ทั่วโลกที่แตกแยกกันนั้นยังไม่ชัดเจน 

การต่อสู้สามทางที่อัปเดต: GPT4o Vision ปะทะ Llama 3.2 Vision ปะทะ Mistral Large 2 (ตุลาคม 2024)

เพื่อเป็นภาคต่อของชุดการเปรียบเทียบนี้ เราจะมาดูเวอร์ชันใหม่ล่าสุดของโมเดลอันทรงพลังทั้งสามรุ่นนี้อีกครั้งในไตรมาสที่ 4 ปี 2024 โดยแต่ละรุ่นจะขยายขอบเขตของแอปพลิเคชัน AI: วิสัยทัศน์ GPT4o ของ OpenAI, วิสัยทัศน์ของลามะ 3.2 ของเมต้า, และ มิสทรัลใหญ่ 2โมเดลเหล่านี้พร้อมที่จะปฏิวัติวิธีที่อุตสาหกรรมต่างๆ จัดการกับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และแม้แต่การสร้างรหัส โดยแต่ละโมเดลต่างก็โดดเด่นในช่องทางของตนเอง

เนื่องจากพื้นที่ AI มีการแข่งขันกันอย่างเข้มข้นมากขึ้น การถกเถียงระหว่างเครื่องมืออเนกประสงค์แบบหลายโหมดและเครื่องมือเฉพาะทางจึงมีความโดดเด่นมากกว่าที่เคย ธุรกิจควรเน้นที่โมเดลอเนกประสงค์เช่น GPT-4o ที่สามารถจัดการอินพุตได้หลากหลาย หรือโมเดลเฉพาะทางเช่น Llama 3.2 ที่ออกแบบมาเพื่อความแม่นยำในงานเฉพาะหรือไม่ และ Mistral Large 2 ซึ่งเป็นโมเดลที่มีความสามารถในการสร้างโค้ดที่แข็งแกร่ง เข้ามาเกี่ยวข้องกับสมการนี้ได้อย่างไร ในบทความนี้ เราจะสำรวจจุดแข็งที่แตกต่างกัน กรณีการใช้งาน และการใช้งานจริงของแต่ละโมเดล เพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าโมเดลใดเหมาะกับความต้องการของคุณมากที่สุด

วิสัยทัศน์ GPT4o

วิสัยทัศน์ GPT4o เป็นโมเดลมัลติโมดัลล่าสุดของ OpenAI ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ทำงานที่เกี่ยวข้องกับการใช้เหตุผลหลายขั้นตอนที่ซับซ้อนได้อย่างยอดเยี่ยม โมเดลนี้สามารถประมวลผลได้ไม่เพียงแค่ข้อความและรูปภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงอินพุตเสียงและวิดีโอด้วย ทำให้เป็นโมเดล AI ที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดในปัจจุบัน ด้วยหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ที่มีโทเค็น 128,000 โทเค็นและความจุเอาต์พุตสูงสุด 16,384 โทเค็น GPT4o Vision สามารถจัดการการสนทนาที่ยาวนาน การวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียด และงานการใช้เหตุผลเชิงลึกได้

สำหรับธุรกิจที่ต้องการโซลูชันแบบครบวงจรที่สามารถจัดการอินพุตประเภทต่างๆ ในงานต่างๆ ได้หลากหลาย GPT4o Vision ถือเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด อย่างไรก็ตาม ความคล่องตัวนี้มาพร้อมกับต้นทุนที่สูงมาก โดยมีโครงสร้างราคาที่อาจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสำหรับการใช้งานในระดับใหญ่ แม้จะเป็นเช่นนั้น จุดแข็งของ GPT4o Vision ในด้านต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ ระบบนำทางรถยนต์อัตโนมัติ และการสร้างเนื้อหา ทำให้เป็นการลงทุนที่คุ้มค่าสำหรับบริษัทที่ต้องการขยายขอบเขตของเทคโนโลยี AI

กรณีการใช้งาน:

1. การถ่ายภาพทางการแพทย์และการวินิจฉัย:GPT-4o Vision วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อนโดยผสานรวมข้อความ รูปภาพ และเสียง ตัวอย่างเช่น ในโรงพยาบาล สามารถประมวลผลภาพทางการแพทย์ควบคู่ไปกับบันทึกของผู้ป่วยเพื่อช่วยในการวินิจฉัย ทำให้ระบุความผิดปกติใน MRI หรือ CT scan ได้เร็วขึ้น ความสามารถหลายโหมดช่วยให้ตีความบันทึกผู้ป่วยแบบองค์รวมได้ ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย

2. ระบบนำทางรถยนต์อัตโนมัติ:ในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ GPT-4o Vision สามารถประมวลผลฟีดวิดีโอ ข้อมูลเซ็นเซอร์ และแม้แต่อินพุตเสียงเพื่อช่วยในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการนำทางและความปลอดภัย ด้วยการผสานรวมวิดีโอจากกล้องในตัวกับข้อมูลเซ็นเซอร์ ทำให้มั่นใจได้ว่ารถสามารถตรวจจับสิ่งกีดขวาง สภาพถนน และตัวแปรอื่นๆ ขณะอยู่บนท้องถนน

3. การสร้างเนื้อหา:GPT-4o Vision ยังเป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น สื่อ โดยสามารถสร้างคำบรรยายสำหรับวิดีโอ เขียนสคริปต์โดยอิงจากข้อมูลภาพ และสร้างเนื้อหาแบบโต้ตอบที่ผสานภาพ ข้อความ และแม้แต่เสียงเข้าด้วยกัน ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งาน เช่น การรายงานข่าวและการตลาดดิจิทัล

วิสัยทัศน์ลามะ 3.2

วิสัยทัศน์ลามะ 3.2รุ่นล่าสุดของ Meta ได้รับการออกแบบมาให้เป็นเครื่องมือเฉพาะทางที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการจัดการอินพุตข้อความและรูปภาพ แม้ว่าจุดแข็งของ GPT4o Vision จะอยู่ที่ความคล่องตัวแบบหลายโหมด แต่ Llama 3.2 Vision นั้นมีจุดเน้นที่มากกว่า โดยโดดเด่นในงานที่ต้องใช้ความแม่นยำและประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลภาพ ด้วยพารามิเตอร์ 90 พันล้านรายการและหน้าต่างบริบทที่มีโทเค็น 128,000 รายการ รุ่นนี้จึงได้รับการปรับแต่งสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน โลจิสติกส์ และเทคโนโลยีทางกฎหมาย ซึ่งการวิเคราะห์เอกสารและการประมวลผลรูปภาพมีความสำคัญ

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง วิสัยทัศน์ลามะ 3.2 เหมาะสำหรับธุรกิจที่ต้องจัดการกับข้อมูลภาพและข้อความจำนวนมาก เช่น รายงานทางการเงิน เอกสารทางกฎหมาย และแผนภูมิโลจิสติกส์ ความสามารถในการตีความภาพนิ่งและเอกสารที่มีโครงสร้างด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า GPT4o ทำให้เป็นตัวเลือกที่คำนึงถึงงบประมาณมากกว่าสำหรับธุรกิจที่ไม่ต้องการความสามารถแบบมัลติโหมดของ OpenAI

กรณีการใช้งาน:

1. การวิเคราะห์รายงานทางการเงิน:Llama 3.2 Vision เหมาะอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน ซึ่งต้องมีการประมวลผลข้อมูลคงที่ แผนภูมิ และกราฟจำนวนมาก นักวิเคราะห์ทางการเงินสามารถใช้ Llama 3.2 เพื่อตีความรายงานทางการเงินรายไตรมาสโดยอัตโนมัติ อ่านงบดุล และแสดงภาพแนวโน้มสำคัญ เช่น การเติบโตของรายได้และการจัดสรรค่าใช้จ่าย ความแม่นยำในการวิเคราะห์แผนภูมิช่วยให้สร้างข้อมูลเชิงลึกได้เร็วและแม่นยำกว่าการตรวจสอบด้วยตนเอง

2. การตีความเอกสารทางกฎหมาย:สำหรับบริษัทกฎหมาย Llama 3.2 Vision สามารถวิเคราะห์สัญญาและเอกสารทางกฎหมาย โดยระบุเงื่อนไขที่สำคัญ ความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎหมาย หรือพื้นที่ที่ต้องให้ความสนใจเพิ่มเติม ความสามารถในการทำความเข้าใจโครงสร้างของเอกสารทางกฎหมายและวิเคราะห์ข้อมูลภาพที่เกี่ยวข้อง เช่น แผนภูมิหรือตารางในรายงาน ช่วยเพิ่มผลผลิตสำหรับบริษัทกฎหมายที่ต้องจัดการสัญญาและเอกสารคดีจำนวนมาก

3. การจัดการโลจิสติกส์และห่วงโซ่อุปทาน:ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น โลจิสติกส์ ซึ่งประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ Llama 3.2 Vision สามารถประมวลผลรายงานคลังสินค้า แผนภูมิสินค้าคงคลัง และบันทึกการจัดส่งเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ การตีความข้อมูลด้วยภาพช่วยให้ผู้จัดการด้านโลจิสติกส์สามารถปรับเส้นทางให้เหมาะสม ลดต้นทุน และรับรองว่าห่วงโซ่อุปทานทำงานได้อย่างราบรื่นด้วยการตรวจจับคอขวดในข้อมูล

มิสทรัลใหญ่ 2

มิสทรัลใหญ่ 2 อาจไม่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางเท่ากับ GPT4o หรือ Llama 3.2 แต่ก็สร้างชื่อเสียงให้กับตัวเองได้อย่างรวดเร็วในชุมชน AI โดยเฉพาะสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย โมเดลนี้เชี่ยวชาญในด้าน การสร้างโค้ดและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ทำให้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมที่ต้องพึ่งพาการเขียนโปรแกรมและงานคำนวณที่ซับซ้อน ด้วยการรองรับภาษาการเข้ารหัสมากกว่า 80 ภาษาและความสามารถในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพบนโหนดเดียว Mistral Large 2 จึงเป็นโซลูชันที่คุ้มต้นทุนสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการโมเดล AI ที่โดดเด่นในการสร้างโค้ด การดีบัก และแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่มีบริบทยาว

การเข้าถึงฟรีเพื่อการวิจัยและการใช้งานที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ยังทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับโครงการทางวิชาการและโครงการขนาดเล็ก อย่างไรก็ตาม สำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้งานเชิงพาณิชย์ จำเป็นต้องมีใบอนุญาตแบบชำระเงิน

กรณีการใช้งาน:

1. การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและการสร้างโครงร่างโค้ด:Mistral Large 2 มีประสิทธิภาพสูงในการสร้างโค้ดตั้งแต่ต้น ทำให้เป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับนักพัฒนาที่ทำงานเกี่ยวกับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว ไม่ว่าบริษัทสตาร์ทอัพจะกำลังพัฒนาแอปใหม่หรือบริษัทเทคโนโลยีกำลังทดสอบแนวทางซอฟต์แวร์ต่างๆ Mistral สามารถสร้างโครงร่างโค้ดได้อย่างรวดเร็วซึ่งสามารถขยายเป็นแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริง

2. การรีแฟกเตอร์โค้ดและการโยกย้าย:สำหรับธุรกิจที่กำลังเปลี่ยนผ่านจากภาษาการเขียนโปรแกรมหนึ่งไปเป็นอีกภาษาหนึ่ง Mistral Large 2 ให้การสนับสนุนอันมีค่าด้วยการรีแฟกเตอร์โค้ดโดยอัตโนมัติหรือแปลเป็นภาษาต่างๆ ตัวอย่างเช่น หากบริษัทกำลังย้ายระบบเก่าที่เขียนด้วย C++ ไปเป็นภาษาที่ทันสมัยกว่า เช่น Python Mistral สามารถช่วยให้แน่ใจว่าการย้ายจะเกิดขึ้นอย่างราบรื่นโดยไม่เกิดข้อผิดพลาด

3. ความช่วยเหลือในการแก้จุดบกพร่อง:นักพัฒนาซอฟต์แวร์ยังสามารถใช้ Mistral Large 2 เพื่อแก้ไขฐานโค้ดที่ซับซ้อนได้ โมเดลนี้สามารถวิเคราะห์โค้ด ระบุจุดบกพร่องหรือปัญหาที่อาจเกิดขึ้น และแม้แต่แนะนำวิธีแก้ไข ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ประหยัดเวลาได้โดยทำให้กระบวนการแก้ไขปัญหาบางส่วนเป็นแบบอัตโนมัติ ส่งผลให้รอบการพัฒนารวดเร็วขึ้น

ตารางเปรียบเทียบ: คุณสมบัติหลักของ GPT4o Vision เทียบกับ Llama 3.2 Vision เทียบกับ Mistral Large 2

กรณีการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง: โมเดลใดที่เหมาะกับความต้องการของคุณ?

• วิสัยทัศน์ GPT4o:เหมาะอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ต้องประมวลผลรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย (ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ) พร้อมกัน สำหรับงานที่มีผลกระทบสูงและซับซ้อน เช่น การสร้างภาพทางการแพทย์ การขับขี่อัตโนมัติ หรือการประมวลผลวิดีโอแบบเรียลไทม์ GPT-4o Vision มอบความคล่องตัวและประสิทธิภาพที่ไม่มีใครเทียบได้
• วิสัยทัศน์ลามะ 3.2:ตัวเลือกที่มีงบประมาณจำกัดสำหรับธุรกิจที่เน้นการวิเคราะห์รูปภาพนิ่งและข้อความ หากบริษัทของคุณจัดการกับการตีความเอกสาร รายงานทางการเงิน หรือการวิเคราะห์แผนภูมิ ความแม่นยำและความคุ้มทุนของ Llama 3.2 Vision จะทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด
• มิสทรัลใหญ่ 2:เหมาะที่สุดสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่กำลังมองหาความสามารถในการสร้างโค้ดและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่ง รองรับภาษาการเขียนโค้ดมากกว่า 80 ภาษาและใบอนุญาตการวิจัยฟรี ทำให้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับสถาบันการศึกษา สตาร์ทอัพ และนักพัฒนาที่ทำงานในโครงการซอฟต์แวร์

บทสรุป: การเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ

ในการต่อสู้ของ วิสัยทัศน์ GPT4o, วิสัยทัศน์ลามะ 3.2, และ มิสทรัลใหญ่ 2ไม่มีผู้ชนะที่ชัดเจน มีเพียงโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณเท่านั้น หากคุณต้องการโซลูชันอเนกประสงค์ที่ครอบคลุมทุกด้าน วิสัยทัศน์ GPT4o เป็นมีดสวิสอาร์มีของ AI ที่สามารถจัดการงานต่างๆ ได้หลากหลาย สำหรับธุรกิจที่เน้นการวิเคราะห์เอกสารและรูปภาพด้วยต้นทุนที่ต่ำลง วิสัยทัศน์ลามะ 3.2 เป็นผู้แข่งขันที่แข็งแกร่ง ในที่สุด มิสทรัลใหญ่ 2 โดดเด่นในด้านการสร้างโค้ดและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ทำให้เป็นโมเดลที่นักพัฒนาและนักวิจัยเลือกใช้

เมื่อเรามองไปข้างหน้า การแข่งขันระหว่างโมเดลเหล่านี้กับผู้มาใหม่ในวงการ AI ของจีนจะยิ่งเข้มข้นมากขึ้น เมื่อบริษัทอย่าง Bytedance และ Zhipu AI ขยายขอบเขตการทำงานออกไป เราคาดว่าจะมีโมเดลเฉพาะทางมากขึ้นอีก คำถามคือ ใครจะเป็นผู้ดึงดูดความสนใจของตลาดในพื้นที่ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้ในที่สุด

หากคุณชื่นชอบเนื้อหานี้ เราจะขอบคุณอย่างยิ่งหากคุณสมัครรับจดหมายข่าวของเรา