Call Me Thanut
puzzleOpen Source

Kimi K3 จาก Moonshot — โมเดลโอเพนเวท 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ที่เคลมแซงตัวปิด

24 ก.ค. 2026อ่าน 5 นาที
Kimi K3 จาก Moonshot — โมเดลโอเพนเวท 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ที่เคลมแซงตัวปิด
สารบัญ

สรุปให้ไว

โอเพนเวทที่ใหญ่ที่สุดตอนนี้

2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ ราวสองเท่าของ DeepSeek V4 Pro

เทียบชั้นตัวปิด

หลายเบนช์มาร์กเสมอหรือแซง Fable 5 และ GPT-5.6 Soul

ถูกกว่าราว 3 เท่า

คุณภาพใกล้กันแต่ค่าใช้จ่ายต่องานต่ำกว่า

เวทออก 27 ก.ค.

ปล่อยบน Hugging Face ให้โหลดไปรันเองได้

01Kimi K3 คืออะไร

Kimi K3 คือโมเดล AI ตัวใหม่จาก Moonshot AI บริษัทจากจีน จุดที่ทำให้มันเป็นข่าวใหญ่คือมันเป็น "โมเดลโอเพนเวท" คือเปิดให้โหลดตัวโมเดลไปใช้เองได้ และเป็นตัวแรก ๆ ที่ไล่บี้โมเดลปิดระดับเรือธงได้จริง บนสนามโค้ดฝั่งหน้าเว็บ (front-end code arena) มันเป็นครั้งแรกที่โมเดลโอเพนเวทขึ้นนำโมเดลปิดทุกตัว แก่นของเรื่องจึงไม่ใช่ "จีนปะทะสหรัฐ" อย่างที่หลายคนเล่า แต่คือ "โอเพนซอร์สปะทะโค้ดปิด" ที่ขยับเข้าใกล้กันแบบไม่เคยเป็นมาก่อน

02มันเก่งอะไร

จุดแข็งชัดสุดคืองานหน้าเว็บ งาน 3D และงานสายกฎหมาย มีตัวอย่างที่มันสร้างหน้าตาระบบปฏิบัติการทั้งระบบให้กดใช้ได้จริงในเบราว์เซอร์ ฝั่งเบนช์มาร์กสายโค้ดและ terminal มันทำได้ดีกว่าหรือเสมอโมเดลปิดหลายตัว ที่สำคัญคือมุมมองเรื่อง "ต้นทุนต่องาน" ไม่ใช่แค่ราคาต่อโทเคน เพราะโมเดลที่ฉลาดกว่ามักจบงานในจำนวนรอบที่น้อยกว่า ทำให้ค่าใช้จ่ายรวมต่อหนึ่งงานถูกลง แม้ราคาต่อโทเคนจะไม่ใช่ถูกที่สุด

จุดเด่นทางเทคนิค

  • ขนาด

    2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ ใหญ่ราวสองเท่าของ DeepSeek V4 Pro

  • ราคา

    ถูกกว่า Fable ราว 3 เท่าในคุณภาพที่ใกล้กัน

  • เทคนิคใหม่ attention residuals

    แยกงานของแต่ละเลเยอร์ไม่ให้ปนกัน ให้เลเยอร์หลังเลือกหยิบผลจากเลเยอร์ก่อนหน้าที่สำคัญได้ตรง ๆ เคลมว่าเหมือนได้คอมพิวต์เพิ่มราว 25% แต่แลตเทนซีเพิ่มไม่ถึง 2%

  • เวทเปิด 27 ก.ค.

    โหลดจาก Hugging Face ได้ คาดว่าจะมีผู้ให้บริการ inference หลายเจ้าเปิดรันตามมาอย่างรวดเร็ว

  • วิธีใช้ให้คุ้ม

    ใช้เป็นตัววางแผน (planner) คู่กับโมเดลเล็กเร็วเป็นตัวลงมือ (worker) ช่วยกดต้นทุนต่องานลงได้มาก

03จุดที่ต้องระวัง

การรันเองไม่ใช่เรื่องเล่น ๆ ด้วยขนาด 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ ถ้าอยากได้ความเร็วใช้งานจริงราว 50 โทเคนต่อวินาที ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ระดับ GPU หลายใบ ราคาหลักหลายแสนดอลลาร์ ถ้ายอมรันช้า ๆ ราว 5–10 โทเคนต่อวินาทีแบบทยอยป้อนงานข้ามคืน ต้นทุนฮาร์ดแวร์จะลงมาอยู่ราว 16,000–22,000 ดอลลาร์ ซึ่งก็ยังสูงสำหรับคนทั่วไป สำหรับงานส่วนใหญ่การเรียกผ่าน API หรือผู้ให้บริการคลาวด์ยังสมเหตุสมผลกว่า

04เกี่ยวอะไรกับเรา

ฟันธง: ยังไม่ต้องรีบซื้อการ์ดจอมารันเอง แต่ควรเริ่ม "ทดลองสลับงาน" มาหา Kimi K3 เป็นราย ๆ ไป งานหน้าเว็บ งาน 3D และงานเอกสารกฎหมาย เป็นจุดที่มันคุ้มค่าเงินที่สุด แนวคิดที่เอาไปใช้ได้ทันทีคือ "เลือกโมเดลตามงาน" แทนที่จะภักดีกับโมเดลเดียว และลองจับคู่โมเดลใหญ่เป็นตัววางแผนกับโมเดลเล็กเป็นตัวลงมือ เพื่อกดต้นทุนต่องานลง ส่วนใครสาย local ที่อยากลดการพึ่งคลาวด์ ค่อย ๆ ขยับสัดส่วนงานมารันเองทีละ 10–20% เป็นเป้าที่ทำได้จริงกว่าเปลี่ยนทั้งหมดในทีเดียว

โปรเจกต์ open-source

อยากลองเองไหม? โปรเจกต์นี้เป็น open-source โหลด repo ทางการมาลองได้เลย

ดูบน Hugging Face →