การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่รุดหน้าอย่างไม่หยุดยั้งยังคงเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง และ Google ก็เพิ่งเปิดตัวความท้าทายครั้งสำคัญครั้งใหม่ ขอแนะนำ Gemini 2.5 Pro โมเดลแรกจากตระกูล Gemini 2.5 รุ่นต่อไปของบริษัท นี่ไม่ใช่แค่การอัปเดตเพิ่มเติมอีกครั้ง Google วางตำแหน่งกลไกการให้เหตุผลแบบ multimodal นี้ให้เป็นพลังที่น่าเกรงขาม โดยอ้างว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่งที่เป็นที่ยอมรับอย่าง OpenAI, Anthropic และ DeepSeek โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านที่ต้องการความสามารถสูงอย่างการเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ และการแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ การเปิดตัวครั้งนี้ไม่เพียงแต่ส่งสัญญาณถึงการก้าวกระโดดในด้านความสามารถเท่านั้น แต่ยังเป็นการปรับปรุงเชิงกลยุทธ์ในแนวทางที่ Google ใช้และสร้างแบรนด์ให้กับระบบ AI ที่ล้ำหน้าที่สุดของตน
วิวัฒนาการสู่การให้เหตุผลโดยธรรมชาติ
หัวใจสำคัญของ Gemini 2.5 Pro คือความสามารถที่เพิ่มขึ้นสำหรับ reasoning (การให้เหตุผล) คำนี้ในบริบทของ AI หมายถึงโมเดลที่ออกแบบมาเพื่อก้าวข้ามการจับคู่รูปแบบง่ายๆ หรือการดึงข้อมูล AI ที่ให้เหตุผลอย่างแท้จริงมีเป้าหมายเพื่อเลียนแบบกระบวนการคิดที่พิจารณาอย่างรอบคอบและคล้ายมนุษย์มากขึ้น มันเกี่ยวข้องกับการประเมินบริบทของคำถามอย่างพิถีพิถัน การแยกย่อยปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่จัดการได้ การประมวลผลรายละเอียดที่ซับซ้อนอย่างเป็นระบบ และแม้กระทั่งการตรวจสอบความสอดคล้องภายในหรือการตรวจสอบข้อเท็จจริงก่อนที่จะให้คำตอบ เป้าหมายคือเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่เพียงแต่ฟังดูน่าเชื่อถือ แต่ยังมีความสมเหตุสมผลและแม่นยำอีกด้วย
อย่างไรก็ตาม การแสวงหาความสามารถในการให้เหตุผลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นนี้ต้องแลกมาด้วยต้นทุน กระบวนการทางปัญญาที่ซับซ้อนดังกล่าวต้องการพลังการประมวลผลที่สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับโมเดล generative ที่ง่ายกว่า การฝึกอบรมระบบเหล่านี้ใช้ทรัพยากรมาก และการใช้งานก็มีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่สูงขึ้น การแลกเปลี่ยนระหว่างความสามารถและต้นทุนนี้เป็นความท้าทายหลักในการพัฒนา AI ขั้นสูง
น่าสนใจที่ Google ดูเหมือนจะค่อยๆ เปลี่ยนกลยุทธ์การสร้างแบรนด์เกี่ยวกับความสามารถหลักนี้ เมื่อบริษัทเปิดตัวซีรีส์ Gemini 1.5 ก็มีโมเดลที่ระบุโดยเฉพาะด้วยป้ายกำกับ ‘Thinking’ เช่น Gemini 1.0 Ultra รุ่นก่อนหน้า หรือรูปแบบแนวคิดที่เป็นไปได้ซึ่งบ่งบอกถึงการให้เหตุผลที่เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ด้วยการเปิดตัว Gemini 2.5 Pro ชื่อเล่น ‘Thinking’ ที่ชัดเจนนี้ดูเหมือนจะค่อยๆ เลือนหายไป
ตามการสื่อสารของ Google เองเกี่ยวกับการเปิดตัว 2.5 นี่ไม่ใช่การละทิ้งการให้เหตุผล แต่เป็นการรวมเข้าด้วยกันเป็นลักษณะพื้นฐานในโมเดลที่จะเกิดขึ้นทั้งหมดภายในตระกูลนี้ การให้เหตุผลไม่ได้ถูกนำเสนอเป็นคุณสมบัติพิเศษระดับพรีเมียมอีกต่อไป แต่เป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรมโดยธรรมชาติ สิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงการเคลื่อนไปสู่กรอบงาน AI ที่เป็นหนึ่งเดียวมากขึ้น ซึ่งความสามารถทางปัญญาขั้นสูงกลายเป็นฟังก์ชันพื้นฐานที่คาดหวัง แทนที่จะเป็นการปรับปรุงที่แยกส่วนซึ่งต้องใช้การสร้างแบรนด์ที่แตกต่างกัน มันบ่งบอกถึงความสมบูรณ์ของเทคโนโลยี ซึ่งการประมวลผลที่ซับซ้อนกลายเป็นมาตรฐาน ไม่ใช่ข้อยกเว้น การเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์นี้สามารถปรับปรุงกลุ่มผลิตภัณฑ์ AI ของ Google และกำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับสิ่งที่ผู้ใช้และนักพัฒนาควรคาดหวังจาก large language models (LLMs) ที่ล้ำสมัย
การปรับปรุงทางวิศวกรรมและความโดดเด่นด้าน Benchmark
อะไรคือขุมพลังเบื้องหลังประสิทธิภาพระดับใหม่นี้? Google ให้เหตุผลว่าความสามารถของ Gemini 2.5 Pro เกิดจากการผสมผสานของปัจจัยต่างๆ: ‘โมเดลพื้นฐานที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ’ ควบคู่ไปกับเทคนิค ‘post-training ที่ปรับปรุงแล้ว’ แม้ว่านวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมที่เฉพาะเจาะจงยังคงเป็นกรรมสิทธิ์ แต่ความหมายก็ชัดเจน: มีการปรับปรุงพื้นฐานในโครงข่ายประสาทเทียมหลัก ซึ่งได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมด้วยกระบวนการปรับแต่งที่ซับซ้อนหลังจากการฝึกอบรมขนาดใหญ่เบื้องต้น แนวทางคู่ขนานนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มทั้งความรู้ดิบของโมเดลและความสามารถในการนำความรู้นั้นไปใช้อย่างชาญฉลาด
ข้อพิสูจน์ ดังที่พวกเขากล่าว อยู่ที่พุดดิ้ง – หรือในโลกของ AI คือ benchmarks Google รีบเน้นย้ำถึงจุดยืนของ Gemini 2.5 Pro โดยเฉพาะอย่างยิ่งตำแหน่งที่อ้างว่าเป็นจุดสูงสุดของ LMArena leaderboard แพลตฟอร์มนี้เป็นเวทีที่ได้รับการยอมรับ แม้ว่าจะมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา ซึ่ง LLMs หลักๆ จะถูกนำมาเปรียบเทียบกันในงานที่หลากหลาย โดยมักใช้การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวแบบ blind ที่ตัดสินโดยมนุษย์ การติดอันดับสูงสุดบน leaderboard ดังกล่าว แม้จะเป็นเพียงชั่วคราว ถือเป็นการอ้างสิทธิ์ที่สำคัญในพื้นที่ AI ที่มีการแข่งขันสูง
การเจาะลึก benchmarks การให้เหตุผลทางวิชาการที่เฉพาะเจาะจงยิ่งทำให้เห็นจุดแข็งของโมเดลมากขึ้น:
- คณิตศาสตร์ (AIME 2025): Gemini 2.5 Pro ทำคะแนนได้อย่างน่าประทับใจถึง 86.7% ใน benchmark การแข่งขันคณิตศาสตร์ที่ท้าทายนี้ American Invitational Mathematics Examination (AIME) เป็นที่รู้จักในด้านปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้การให้เหตุผลเชิงตรรกะที่ลึกซึ้งและข้อมูลเชิงลึกทางคณิตศาสตร์ โดยทั่วไปมุ่งเป้าไปที่นักเรียนระดับมัธยมปลาย การทำคะแนนได้ดีเยี่ยมในส่วนนี้บ่งชี้ถึงความสามารถที่แข็งแกร่งสำหรับการคิดทางคณิตศาสตร์เชิงนามธรรม
- วิทยาศาสตร์ (GPQA diamond): ในขอบเขตของการตอบคำถามทางวิทยาศาสตร์ระดับบัณฑิตศึกษา ซึ่งแสดงโดย benchmark GPQA diamond โมเดลทำคะแนนได้ 84.0% การทดสอบนี้จะตรวจสอบความเข้าใจในสาขาวิทยาศาสตร์ต่างๆ โดยไม่เพียงแต่ต้องการการเรียกคืนข้อเท็จจริงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการสังเคราะห์ข้อมูลและให้เหตุผลผ่านสถานการณ์ทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน
- ความรู้กว้าง (Humanity’s Last Exam): ในการประเมินที่ครอบคลุมนี้ ซึ่งครอบคลุมคำถามหลายพันข้อเกี่ยวกับคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และมนุษยศาสตร์ มีรายงานว่า Gemini 2.5 Pro เป็นผู้นำด้วยคะแนน 18.8% แม้ว่าเปอร์เซ็นต์อาจดูต่ำ แต่ความกว้างและความยากของ benchmark นี้หมายความว่าแม้แต่การนำเพียงเล็กน้อยก็น่าสังเกต ซึ่งบ่งชี้ถึงฐานความรู้ที่รอบด้านและความสามารถในการให้เหตุผลที่หลากหลาย
ผลลัพธ์เหล่านี้วาดภาพของ AI ที่เก่งกาจในโดเมนที่มีโครงสร้าง มีเหตุผล และเน้นความรู้ การมุ่งเน้นไปที่ benchmarks ทางวิชาการตอกย้ำความทะเยอทะยานของ Google ในการสร้างโมเดลที่สามารถรับมือกับความท้าทายทางปัญญาที่ซับซ้อน ก้าวข้ามความคล่องแคล่วในการสนทนาเพียงอย่างเดียว
การนำทางความแตกต่างของการสร้างโค้ด
ในขณะที่ Gemini 2.5 Pro โดดเด่นในการให้เหตุผลทางวิชาการ ประสิทธิภาพในโดเมนที่สำคัญไม่แพ้กันอย่างการพัฒนาซอฟต์แวร์กลับนำเสนอภาพที่ซับซ้อนกว่า Benchmarks ในด้านนี้ประเมินความสามารถของ AI ในการทำความเข้าใจข้อกำหนดการเขียนโปรแกรม เขียนโค้ดที่ใช้งานได้ แก้ไขข้อบกพร่อง และแม้กระทั่งแก้ไข codebase ที่มีอยู่
Google รายงานผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งในงานเขียนโค้ดเฉพาะ:
- การแก้ไขโค้ด (Aider Polyglot): โมเดลทำคะแนนได้ 68.6% ใน benchmark นี้ ซึ่งเน้นที่ความสามารถในการแก้ไขโค้ดในหลายภาษาโปรแกรม มีรายงานว่าคะแนนนี้สูงกว่าโมเดลชั้นนำอื่นๆ ส่วนใหญ่ ซึ่งบ่งชี้ถึงความเชี่ยวชาญในการทำความเข้าใจและจัดการโครงสร้างโค้ดที่มีอยู่ – ทักษะที่สำคัญสำหรับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาซอฟต์แวร์ในทางปฏิบัติ
อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพไม่ได้โดดเด่นสม่ำเสมอ:
- งานเขียนโปรแกรมที่กว้างขึ้น (SWE-bench Verified): ใน benchmark นี้ ซึ่งประเมินความสามารถในการแก้ไขปัญหา GitHub ในโลกแห่งความเป็นจริง Gemini 2.5 Pro ทำคะแนนได้ 63.8% แม้ว่าจะเป็นคะแนนที่น่านับถือ แต่ Google ยอมรับว่าสิ่งนี้ทำให้เป็นอันดับสอง รองจาก Claude 3.5 Sonnet ของ Anthropic (ณ เวลาที่เปรียบเทียบ) อย่างเห็นได้ชัด สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าในขณะที่เชี่ยวชาญในงานเขียนโค้ดบางอย่างเช่นการแก้ไข อาจต้องเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรงขึ้นในความท้าทายแบบองค์รวมมากขึ้นในการแก้ปัญหาทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริงตั้งแต่ต้นจนจบ
แม้จะมีการแสดงผลที่หลากหลายในการทดสอบมาตรฐาน Google เน้นย้ำถึงความสามารถเชิงสร้างสรรค์ในทางปฏิบัติของโมเดลในการเขียนโค้ด พวกเขายืนยันว่า Gemini 2.5 Pro ‘เก่งในการสร้างเว็บแอปที่ดึงดูดสายตาและแอปพลิเคชันโค้ดแบบ agentic’ แอปพลิเคชันแบบ Agentic หมายถึงระบบที่ AI สามารถดำเนินการ วางแผนขั้นตอน และดำเนินงานโดยอัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติ เพื่อแสดงให้เห็นสิ่งนี้ Google เน้นกรณีที่โมเดลสร้างวิดีโอเกมที่ใช้งานได้โดยอาศัยเพียง prompt ระดับสูงเพียงรายการเดียว เรื่องเล็ก ๆ น้อย ๆ นี้ แม้ว่าจะไม่ใช่ benchmark มาตรฐาน แต่ก็ชี้ให้เห็นถึงจุดแข็งที่เป็นไปได้ในการแปลแนวคิดสร้างสรรค์ให้เป็นโค้ดที่ใช้งานได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันเชิงโต้ตอบและอัตโนมัติ ความคลาดเคลื่อนระหว่างคะแนน benchmark และความสามารถเชิงสร้างสรรค์ที่อ้างว่า เน้นย้ำถึงความท้าทายอย่างต่อเนื่องในการจับภาพความสามารถในการเขียนโค้ด AI อย่างเต็มรูปแบบผ่านการทดสอบมาตรฐานเพียงอย่างเดียว ประโยชน์ใช้สอยในโลกแห่งความเป็นจริงมักเกี่ยวข้องกับการผสมผสานระหว่างความแม่นยำเชิงตรรกะ การแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์ และการออกแบบสถาปัตยกรรมที่ benchmarks อาจไม่ครอบคลุมทั้งหมด
ศักยภาพมหาศาลของ Context Window ที่กว้างขวาง
หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นที่สุดของ Gemini 2.5 Pro คือ context window ขนาดใหญ่: หนึ่งล้านโทเค็น ในศัพท์เฉพาะของ large language models ‘โทเค็น’ คือหน่วยของข้อความ ซึ่งเทียบเท่ากับประมาณสามในสี่ของคำในภาษาอังกฤษ ดังนั้น context window หนึ่งล้านโทเค็นจึงหมายความว่าโมเดลสามารถประมวลผลและเก็บข้อมูลไว้ใน ‘หน่วยความจำใช้งาน’ ได้ในปริมาณที่เทียบเท่ากับประมาณ 750,000 คำ
เพื่อให้เห็นภาพชัดเจน นั่นคือความยาวโดยประมาณของหนังสือหกเล่มแรกในซีรีส์ Harry Potter รวมกัน มันเหนือกว่า context windows ของโมเดลรุ่นก่อนหน้าจำนวนมาก ซึ่งมักจะสูงสุดที่หลักหมื่นหรืออาจจะสองสามแสนโทเค็น
การขยายความจุของ context อย่างมหาศาลนี้มีความหมายอย่างลึกซึ้ง:
- การวิเคราะห์เอกสารเชิงลึก: ธุรกิจและนักวิจัยสามารถป้อนรายงานขนาดยาวทั้งหมด เอกสารวิจัยหลายฉบับ เอกสารทางกฎหมายที่กว้างขวาง หรือแม้แต่ codebase ทั้งหมดลงในโมเดลใน prompt เดียว จากนั้น AI สามารถวิเคราะห์ สรุป สอบถาม หรืออ้างอิงข้อมูลข้ามบริบทที่ให้มาทั้งหมดโดยไม่สูญเสียรายละเอียดก่อนหน้านี้
- การสนทนาที่ยาวนานขึ้น: ช่วยให้การสนทนาที่ยาวนานและสอดคล้องกันมากขึ้น ซึ่ง AI จดจำรายละเอียดและความแตกต่างจากการโต้ตอบก่อนหน้านี้ได้อย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งสำหรับเซสชันการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน การเขียนร่วมกัน หรือแอปพลิเคชันการสอนส่วนบุคคล
- การปฏิบัติตามคำสั่งที่ซับซ้อน: ผู้ใช้สามารถให้คำแนะนำหลายขั้นตอนที่มีรายละเอียดสูง หรือข้อมูลพื้นหลังจำนวนมากสำหรับงานต่างๆ เช่น การเขียน การเขียนโค้ด หรือการวางแผน และโมเดลสามารถรักษาความเที่ยงตรงต่อคำขอทั้งหมดได้
- ความเข้าใจมัลติมีเดีย (โดยนัย): ในฐานะโมเดล multimodal context window ขนาดใหญ่นี้มีแนวโน้มที่จะนำไปใช้กับการผสมผสานระหว่างข้อความ รูปภาพ และอาจรวมถึงข้อมูลเสียงหรือวิดีโอ ทำให้สามารถวิเคราะห์อินพุตสื่อผสมที่ซับซ้อนได้อย่างซับซ้อน
นอกจากนี้ Google ได้ส่งสัญญาณถึงความตั้งใจที่จะผลักดันขอบเขตนี้ให้กว้างขึ้นไปอีก โดยระบุแผนที่จะเพิ่มเกณฑ์ context window เป็นสองล้านโทเค็นในอนาคตอันใกล้ การเพิ่มความจุที่มหาศาลอยู่แล้วนี้เป็นสองเท่าจะเปิดโอกาสมากยิ่งขึ้น ซึ่งอาจทำให้โมเดลสามารถประมวลผลหนังสือทั้งเล่ม ฐานความรู้ขององค์กรที่กว้างขวาง หรือข้อกำหนดโครงการที่ซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อได้ในคราวเดียว การขยาย context อย่างไม่หยุดยั้งนี้เป็นสมรภูมิสำคัญในการพัฒนา AI เนื่องจากส่งผลโดยตรงต่อความซับซ้อนและขนาดของงานที่โมเดลสามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การเข้าถึง ความพร้อมใช้งาน และเวทีการแข่งขัน
Google กำลังทำให้ Gemini 2.5 Pro สามารถเข้าถึงได้ผ่านหลายช่องทาง เพื่อรองรับกลุ่มผู้ใช้ที่แตกต่างกัน:
- ผู้บริโภค: ปัจจุบันโมเดลนี้มีให้บริการผ่านบริการสมัครสมาชิก Gemini Advanced โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับค่าธรรมเนียมรายเดือน (ประมาณ 20 ดอลลาร์ ณ เวลาที่ประกาศ) และให้การเข้าถึงโมเดล AI ที่มีความสามารถสูงสุดของ Google ที่รวมอยู่ในผลิตภัณฑ์ต่างๆ ของ Google และอินเทอร์เฟซเว็บ/แอปแบบสแตนด์อโลน
- นักพัฒนาและองค์กร: สำหรับผู้ที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชันหรือรวมโมเดลเข้ากับระบบของตนเอง Gemini 2.5 Pro สามารถเข้าถึงได้ผ่าน Google AI Studio ซึ่งเป็นเครื่องมือบนเว็บสำหรับการสร้างต้นแบบและเรียกใช้ prompts
- การรวมแพลตฟอร์มคลาวด์: มองไปข้างหน้า Google วางแผนที่จะทำให้โมเดลพร้อมใช้งานบน Vertex AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม machine learning ที่ครอบคลุมบน Google Cloud การรวมนี้จะนำเสนอเครื่องมือที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสำหรับการปรับแต่ง การปรับใช้ การจัดการ และการปรับขนาดสำหรับแอปพลิเคชันระดับองค์กร
บริษัทยังระบุด้วยว่ารายละเอียดราคา ซึ่งน่าจะแบ่งตามปริมาณการใช้งานและอาจมี rate limits (คำขอต่อนาที) ที่แตกต่างกัน จะเปิดตัวเร็วๆ นี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับข้อเสนอ Vertex AI แนวทางแบบแบ่งระดับนี้เป็นแนวปฏิบัติมาตรฐาน ซึ่งช่วยให้สามารถเข้าถึงระดับต่างๆ ได้ตามความต้องการในการคำนวณและงบประมาณ
กลยุทธ์การเปิดตัวและความสามารถต่างๆ ทำให้ Gemini 2.5 Pro อยู่ในตำแหน่งที่แข่งขันโดยตรงกับโมเดลระดับแนวหน้าอื่นๆ เช่น ซีรีส์ GPT-4 ของ OpenAI (รวมถึง GPT-4o) และตระกูล Claude 3 ของ Anthropic (รวมถึง Claude 3.5 Sonnet ที่เพิ่งประกาศไป) แต่ละโมเดลมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเองใน benchmarks และงานในโลกแห่งความเป็นจริงต่างๆ การเน้นที่การให้เหตุผล context window ขนาดใหญ่ และชัยชนะใน benchmark เฉพาะที่ Google เน้นย้ำ เป็นตัวสร้างความแตกต่างเชิงกลยุทธ์ในการแข่งขันที่มีเดิมพันสูงนี้ การรวมเข้ากับระบบนิเวศที่มีอยู่ของ Google (Search, Workspace, Cloud) ยังให้ความได้เปรียบในการจัดจำหน่ายอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อโมเดลที่ทรงพลังเหล่านี้เข้าถึงได้ง่ายขึ้น การแข่งขันจะกระตุ้นให้เกิดนวัตกรรมต่อไปอย่างไม่ต้องสงสัย ผลักดันขอบเขตของสิ่งที่ AI สามารถทำได้ในด้านวิทยาศาสตร์ ธุรกิจ ความคิดสร้างสรรค์ และชีวิตประจำวัน การทดสอบที่แท้จริง นอกเหนือจาก benchmarks จะอยู่ที่ว่านักพัฒนาและผู้ใช้สามารถควบคุมความสามารถในการให้เหตุผลและบริบทขั้นสูงเหล่านี้เพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงและสร้างแอปพลิเคชันใหม่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใด