ตลอดช่วงสองปีที่ผ่านมา คำถามที่ว่า "โมเดลโค้ดดิ้งที่ดีที่สุดคืออะไร" มักจะมีคำตอบแบบตะวันตก คุณจะเลือก GPT, Claude หรือ Gemini จ่ายค่าบริการตามโทเค็น และยอมรับว่าน้ำหนักของโมเดลถูกเก็บไว้ในศูนย์ข้อมูลของคนอื่น นั่นไม่ใช่ทางเลือกเดียวอีกต่อไปแล้ว ตอนนี้มีห้องปฏิบัติการในจีนหลายแห่งที่นำเสนอโมเดลที่ทัดเทียมกับโมเดลระดับแนวหน้าด้านการโค้ดดิ้ง โดยที่บางรายเผยแพร่น้ำหนักโมเดล (weights) หรือตั้งราคา API ที่ต่ำมากจนเปลี่ยนแปลงการคำนวณต้นทุนสำหรับทุก Agent ที่คุณใช้งาน
MiniMax M3 เปิดตัวเมื่อวันที่ 1 มิถุนายน 2026 และเป็นสัญญาณที่ชัดเจนที่สุด มันเป็นโมเดลแบบ Open-weight สร้างขึ้นสำหรับการโค้ดดิ้งและงาน Agentic มีหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 1,000,000 โทเค็น และเพิ่มความสามารถ Multimodality แบบเนทีฟเข้ามาด้วย นี่เป็นผู้ท้าชิงแบบ Open-weight ที่จริงจังรายที่สามที่เปิดตัวในไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา ควบคู่ไปกับ DeepSeek ตระกูล V4 และ Qwen 3.7 ของ Alibaba หากคุณต้องการโมเดลแบบ Open-weights, ต้นทุนต่ำ และไม่มีข้อจำกัดจากผู้จำหน่าย ตอนนี้คุณมีตัวเลือกที่น่าสนใจหลายตัวแล้ว แทนที่จะเป็นเพียงตัวเลือกเดียว
ผู้ท้าชิงทั้งสาม
MiniMax M3 คือผู้มาใหม่ MiniMax วางตำแหน่งให้เป็นโมเดลโค้ดดิ้งระดับแนวหน้าที่มีหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น และความสามารถ Multimodality แบบเนทีฟ ซึ่งหมายความว่าสามารถรองรับอินพุตรูปภาพและวิดีโอ และสามารถทำงานที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานคอมพิวเตอร์ได้ ไม่ใช่แค่ข้อความเท่านั้น โมเดลนี้ทำงานบนสถาปัตยกรรม MSA ใหม่ MiniMax กล่าวว่าจะมีการเผยแพร่น้ำหนักแบบ Open-weight และรายงานทางเทคนิคภายในประมาณสิบวันหลังจากการเปิดตัว และยังไม่ได้เปิดเผยจำนวนพารามิเตอร์ รายละเอียดทั้งหมดอยู่ใน MiniMax M3 คืออะไร
DeepSeek V4-Pro เป็นโมเดลสำหรับงานการให้เหตุผลและการโค้ดดิ้งที่แข็งแกร่ง มันเป็นโมเดลที่คิด: มันจะส่งคืนห่วงโซ่ความคิด `reasoning_content` ก่อนที่จะให้คำตอบสุดท้าย ซึ่งช่วยจับการพึ่งพากันระหว่างไฟล์หลายไฟล์ที่โมเดลที่ให้ผลลัพธ์ตรงๆ อาจพลาด DeepSeek มีประวัติยาวนานในการเผยแพร่น้ำหนักแบบ Open-weights สำหรับซีรีส์ R1 และ V3 และได้จับคู่ V4-Pro กับ V4-Flash ที่ราคาถูกกว่าและไม่ใช้การคิดเชิงลึก จุดเด่นคือราคา ซึ่งเราจะพูดถึงในภายหลัง DeepSeek มีเว็บไซต์อย่างเป็นทางการและ API ที่ deepseek.com
Qwen 3.7 เป็นผลิตภัณฑ์เรือธงของ Alibaba นำโดย Qwen3.7-Max-Preview เป็นโมเดลการให้เหตุผลที่มีหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น ออกแบบมาสำหรับงาน Agentic ระยะยาวโดยเฉพาะ ข้อควรระวังที่สำคัญประการหนึ่งในการเปรียบเทียบนี้คือ ณ วันที่เปิดตัวในกลางเดือนพฤษภาคม 2026 โมเดล Qwen3.7-Max ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์เรือธงยังคงเป็นแบบกรรมสิทธิ์และปิดน้ำหนัก (closed-weight) Alibaba มีประวัติที่ดีในการเปิดเผยแหล่งที่มาของโมเดลระดับรองจากเรือธง ดังนั้นการเปิดเผยน้ำหนักของ 3.7 ในภายหลังจึงเป็นไปได้ แต่ยังไม่มีการเผยแพร่ รายละเอียดทั้งหมดอยู่ใน Qwen 3.7 คืออะไร พื้นที่เก็บข้อมูลแบบโอเพนซอร์สของ Alibaba อยู่ที่ github.com/QwenLM
ตารางคุณสมบัติ
| คุณสมบัติ | MiniMax M3 | DeepSeek V4-Pro | Qwen3.7-Max-Preview |
|---|---|---|---|
| ผู้จำหน่าย | MiniMax | DeepSeek | Alibaba (Qwen) |
| วันที่เผยแพร่ | 1 มิถุนายน 2026 | 2026 | พฤษภาคม 2026 (พรีวิว) |
| น้ำหนักแบบ Open-weight | มี (น้ำหนักภายใน ~10 วัน) | มี (DeepSeek มีประวัติใน R1/V3) | ยังไม่มี (รุ่นเรือธงเป็นแบบปิดน้ำหนัก) |
| หน้าต่างบริบท | 1,000,000 โทเค็น | ไม่ได้ระบุไว้ที่นี่ | 1,000,000 โทเค็น |
| Multimodal | มี (รูปภาพ + วิดีโอ, การใช้งานคอมพิวเตอร์) | ไม่มี (ข้อความ + การให้เหตุผล) | เน้นการให้เหตุผลจากข้อความ |
| โหมดการให้เหตุผล / การคิด | มี | มี (reasoning_content) |
มี (การคิดเชิงลึก) |
| จำนวนพารามิเตอร์ | ไม่เปิดเผย | ไม่เปิดเผยไว้ที่นี่ | ไม่เปิดเผยไว้ที่นี่ |
| สถาปัตยกรรม | MSA | ไม่ได้ระบุไว้ที่นี่ | ไม่ได้ระบุไว้ที่นี่ |
ข้อสังเกตเกี่ยวกับแถว "น้ำหนักแบบ Open-weight" เนื่องจากเป็นหัวใจสำคัญของการเปรียบเทียบนี้ M3 ให้คำมั่นว่าจะเผยแพร่น้ำหนักและรายงานทางเทคนิคภายในประมาณสิบวันหลังจากการเปิดตัว DeepSeek ได้เผยแพร่น้ำหนักแบบ Open-weight มาหลายครั้งแล้ว สำหรับ Qwen 3.7 รุ่นเรือธงนั้นเป็นแบบปิดในปัจจุบัน หากน้ำหนักแบบ Open-weight เป็นข้อกำหนดที่จำเป็นในตอนนี้ นั่นจะทำให้ตัวเลือกของคุณแคบลงก่อนที่คุณจะอ่านการเปรียบเทียบใดๆ ด้วยซ้ำ
ความแข็งแกร่งด้านการโค้ดดิ้งและ Agentic
ในส่วนนี้ข้อมูลจะไม่เท่ากัน ดังนั้นเราจะเริ่มต้นด้วยสิ่งที่ได้รับการยืนยันและคงไว้ซึ่งคุณภาพในส่วนที่ยังไม่ได้รับการยืนยัน
MiniMax M3 เปิดตัวพร้อมกับชุดเกณฑ์มาตรฐานการโค้ดดิ้งและ Agentic ที่รายงานโดยผู้จำหน่าย นี่คือตัวเลขของ MiniMax เอง ดังนั้นให้ถือว่าเป็นข้ออ้างของผู้จำหน่ายในวันเปิดตัว จนกว่าบุคคลที่สามจะสามารถทำซ้ำได้:
| เกณฑ์มาตรฐาน (รายงานโดยผู้จำหน่าย, MiniMax) | MiniMax M3 |
|---|---|
| SWE-Bench Pro | 59.0% |
| Terminal-Bench 2.1 | 66.0% |
| SWE-fficiency | 34.8% |
| KernelBench Hard | 28.8% |
| MCP Atlas | 74.2% |
| PostTrainBench | 0.37 |
| SVG-Bench | รายงานว่าสูงกว่า Opus 4.7 |
| OmniDocBench | รายงานว่าสูงกว่า Gemini 3.1 Pro |
| Claw-Eval | รายงานว่าสูงที่สุดในชุด |
SWE-Bench Pro และ Terminal-Bench วัดงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์จริง: การแก้ไขปัญหา GitHub, การทำงานใน Terminal MCP Atlas วัดการใช้เครื่องมือและการจัดการ Agent โดยรวมแล้ว สิ่งเหล่านี้บ่งบอกถึงโมเดลที่สร้างมาเพื่องานโค้ดดิ้งแบบ Agentic ไม่ใช่แค่การเติมข้อความอัตโนมัติเท่านั้น คุณสามารถตรวจสอบความถูกต้องของ SWE-Bench ได้ที่ SWE-Bench leaderboard
สำหรับ DeepSeek V4-Pro และ Qwen 3.7 ตัวเลขการโค้ดดิ้งแบบ Agentic ที่เปรียบเทียบได้ยังไม่ได้เผยแพร่ในรูปแบบเดียวกัน ดังนั้นการเปรียบเทียบแบบเซลล์ต่อเซลล์โดยตรงจะถูกสร้างขึ้นมาเอง ซึ่งเราจะไม่ทำเช่นนั้น สิ่งที่ได้รับการบันทึกไว้มีดังนี้:
- DeepSeek V4-Pro มีความสามารถในการโค้ดดิ้งใกล้เคียงกับ GPT-5.5 ภายในไม่กี่คะแนนเกณฑ์มาตรฐาน ตามการเปรียบเทียบของบุคคลที่สาม โดยมีค่าใช้จ่ายเพียงเศษเสี้ยวของราคา ห่วงโซ่การให้เหตุผลเป็นข้อได้เปรียบในทางปฏิบัติ: ในการปรับโครงสร้างไฟล์หลายไฟล์ การเปลี่ยนชื่อ และการแก้ไขลายเซ็นที่ซับซ้อน การผ่านการคิดช่วยจับการพึ่งพากันได้ในครั้งเดียว ในขณะที่โมเดลแบบ Flat ต้องใช้ถึงสามรอบ รายละเอียดการตั้งค่าและคณิตศาสตร์ของต้นทุนอยู่ใน วิธีการใช้ DeepSeek V4-Pro กับ Cursor
- Qwen 3.7 ได้คะแนน 57 ใน Artificial Analysis Intelligence Index ซึ่งเป็นการรวมคะแนนการให้เหตุผล, ความรู้, คณิตศาสตร์ และการโค้ดดิ้ง โดยรายงานว่าเป็นผลลัพธ์อันดับ 1 ในกระดานผู้นำนั้น ณ วันเปิดตัว รวมถึงประมาณ 1,475 Elo บน LM Arena โดยติดอันดับหนึ่งในสิบในหมวดหมู่การโค้ดดิ้ง จุดเด่นของ Alibaba คือการทำงาน Agent ระยะยาว: การทำงานอัตโนมัติอย่างต่อเนื่องและการใช้เครื่องมือจำนวนมากในหลายขั้นตอน
การอ่านอย่างตรงไปตรงมา: M3 มาพร้อมกับหลักฐานการโค้ดดิ้งแบบ Agentic ที่โปร่งใสที่สุดในวันนี้ เพราะได้เผยแพร่ตัวเลขระดับงาน DeepSeek มีจุดแข็งคือคุณภาพโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วยการให้เหตุผลในราคาที่ต่ำ Qwen มีจุดแข็งคือความฉลาดแบบผสมผสานและความทนทานในการทำงานของ Agent ที่ยาวนาน จนกว่า DeepSeek และ Qwen จะรายงานผลในงาน SWE-Bench Pro และ Terminal-Bench เดียวกัน ให้รันเวิร์กโหลดของคุณเองผ่านทั้งสามโมเดล ซึ่งเราจะกล่าวถึงในตอนท้าย การจับคู่กับโมเดลระดับแนวหน้าที่กว้างขึ้นสำหรับ Qwen อยู่ใน Qwen 3.7 vs GPT-5.5 vs Opus 4.7
หน้าต่างบริบทและค่าใช้จ่ายของบริบทขนาดยาว
สองในสามโมเดลโฆษณาหน้าต่างบริบทขนาด 1,000,000 โทเค็น ได้แก่ MiniMax M3 และ Qwen3.7-Max หน้าต่างบริบทของ DeepSeek V4-Pro ไม่ได้ระบุไว้ที่นี่ ดังนั้นเราจึงไม่สามารถระบุตัวเลขได้
หนึ่งล้านโทเค็นเทียบเท่ากับประมาณ 700,000 ถึง 750,000 คำ ซึ่งเพียงพอที่จะเก็บ repository ขนาดกลาง, ไฟล์ PDF ขนาดยาวหลายชุด หรือการสนทนาหลายเดือนในคำขอเดียว โดยไม่ต้องมีการแบ่งส่วนด้วยตนเองและไม่มีเลเยอร์การดึงข้อมูลเพื่อบำรุงรักษา สำหรับการให้เหตุผลทั่วทั้ง repository มันช่วยลดความซับซ้อนไปได้มาก
มีข้อควรระวังสองประการที่ต้องพิจารณาอย่างตรงไปตรงมา ประการแรก หน้าต่างขนาดใหญ่เป็นเพียงขีดจำกัดสูงสุด ไม่ใช่การรับประกัน โมเดลมักจะดึงข้อมูลและให้เหตุผลได้น่าเชื่อถือน้อยลงเมื่อหน้าต่างเต็ม และการทดสอบบริบทระยะยาวที่เป็นอิสระสำหรับโมเดลที่เพิ่งเปิดตัวใหม่เหล่านี้ยังคงมีน้อย ประการที่สอง บริบทขนาดใหญ่มีค่าใช้จ่าย ทุกโทเค็นที่คุณส่งจะถูกเรียกเก็บเงิน ดังนั้นพรอมต์ที่มีหนึ่งล้านโทเค็นจึงเป็นพรอมต์ที่มีราคาแพง
นี่คือจุดที่สถาปัตยกรรม MSA ของ M3 ควรจะมีบทบาท MiniMax ชูจุดเด่นว่าสร้างขึ้นเพื่อประสิทธิภาพบริบทระยะยาว โดยมีอัตรา API มาตรฐานสำหรับอินพุตสูงสุด 512K โทเค็น และอัตราบริบทระยะยาวที่แยกต่างหากสำหรับปริมาณที่เกินขีดจำกัดนั้น การแบ่งแยกนี้บอกความเป็นจริงทางเศรษฐกิจอย่างชัดเจน: บริบทระยะยาวเป็นระดับพรีเมียมในทุกโมเดลที่มีคุณสมบัตินี้ การป้องกันในทางปฏิบัติยังคงเหมือนเดิมไม่ว่าคุณจะเลือกโมเดลใด ใช้หน้าต่างเต็มเมื่อจำเป็นสำหรับงานนั้นเท่านั้น และตัดทอนอย่างรุนแรงเมื่อไม่จำเป็น กลยุทธ์ที่ใช้ได้จริงในการรักษาบริบทของ Agent ให้กระชับอยู่ใน วิธีการลดค่าใช้จ่ายโทเค็นของ Agent
ราคาและการเข้าถึง
ราคาคือเหตุผลของการเปรียบเทียบนี้ เวิร์กโหลดเดียวกันที่ต้องใช้เงินจำนวนมากกับโมเดลเรือธงของตะวันตก จะมีค่าใช้จ่ายเพียงเศษเสี้ยวเท่านั้น และช่องว่างนี้คือแรงผลักดันเบื้องหลัง สงครามราคา LLM ของจีน ปี 2026
DeepSeek V4-Pro เผยแพร่ตัวเลขราคาต่อโทเค็นที่ชัดเจนที่สุดในสามโมเดล อัตรามาตรฐาน คงที่ ณ เดือนพฤษภาคม 2026:
| ประเภทโทเค็น | อัตรา DeepSeek V4-Pro ต่อ 1M โทเค็น |
|---|---|
| อินพุต (cache miss) | $0.435 |
| อินพุต (cache hit) | $0.003625 |
| เอาต์พุต | $0.87 |
อัตราเอาต์พุตนี้มีราคาประมาณ 1/34 ของค่าใช้จ่ายเอาต์พุตของ GPT-5.5 ส่วน V4-Flash ซึ่งเป็นรุ่นที่ไม่มีการคิดเชิงลึก มีราคาถูกกว่าอีกที่ $0.14 / $0.28 ต่อล้านอินพุต/เอาต์พุต การใช้งาน Coding Assistant อย่างหนักหน่วงทั้งวันจะมีค่าใช้จ่ายประมาณ $1 นี่คือตัวเลขที่ทำให้ DeepSeek ยากที่จะมองข้ามสำหรับปริมาณการใช้งาน Agent สูง
MiniMax M3 ขายแผนโทเค็นแทนที่จะระบุราคาต่อโทเค็นที่เผยแพร่โดยตรง: Plus ที่ $20, Max ที่ $50 และ Ultra ที่ $120 API ของมันใช้อัตรามาตรฐานสำหรับอินพุตสูงสุด 512K โทเค็น และอัตราบริบทระยะยาวสำหรับปริมาณที่เกินขีดจำกัดนั้น MiniMax ยังไม่ได้เผยแพร่ตัวเลขต่อโทเค็นที่แน่นอน ดังนั้นเราจึงไม่สามารถระบุได้ โครงสร้างแผนเหมาะสำหรับทีมที่ต้องการค่าใช้จ่ายรายเดือนที่คาดเดาได้ แทนที่จะเป็นแบบ Metered billing รายละเอียดการเชื่อมต่ออยู่ใน วิธีการใช้ MiniMax M3 API
Qwen 3.7 เรียกเก็บเงินตามโทเค็นผ่าน Alibaba Cloud ซึ่ง Max preview เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2026 Alibaba ได้กำหนดราคา Qwen รุ่นล่าสุดอย่างแข็งขันในฐานะส่วนหนึ่งของสงครามราคาเดียวกัน แต่อัตราที่แน่นอนของโมเดลพรีวิวสามารถเปลี่ยนแปลงได้ ดังนั้นโปรดตรวจสอบเอกสารโมเดลปัจจุบันของ Alibaba Cloud สำหรับตัวเลขล่าสุด
ในส่วนของการเข้าถึง มุมมองของ Open-weight เปลี่ยนเพดานต้นทุนทั้งหมด น้ำหนักที่เผยแพร่ของ M3 และ DeepSeek ที่เปิดตัว หมายความว่าคุณสามารถโฮสต์ด้วยตนเองและจ่ายเฉพาะค่าฮาร์ดแวร์ โดยไม่มีการเรียกเก็บเงินต่อโทเค็นเลย Qwen3.7-Max ไม่สามารถโฮสต์ด้วยตนเองได้ในปัจจุบัน เนื่องจากน้ำหนักของเรือธงยังไม่ได้รับการเผยแพร่ ดังนั้นทุกเส้นทางในการเข้าถึงจะต้องผ่าน API ของ Alibaba หากการหลีกเลี่ยงการผูกขาดจากผู้จำหน่ายเป็นเป้าหมาย นั่นคือจุดที่แตกต่างอย่างแท้จริง
ควรเลือกตัวไหน
โมเดลที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณให้ความสำคัญ จับคู่ลำดับความสำคัญของคุณกับคอลัมน์
| ลำดับความสำคัญของคุณ | เหมาะสมที่สุด | เหตุผล |
|---|---|---|
| การโค้ด Agentic พร้อมเกณฑ์มาตรฐานที่เผยแพร่ | MiniMax M3 | ตัวเลข SWE-Bench Pro / Terminal-Bench / MCP Atlas ที่โปร่งใส ณ การเปิดตัว (รายงานโดยผู้จำหน่าย) |
| อินพุต Multimodal (รูปภาพ, วิดีโอ, การใช้งานคอมพิวเตอร์) | MiniMax M3 | เป็นเพียงหนึ่งในสามที่มี Multimodality แบบเนทีฟ |
| ต้นทุนต่ำที่สุดสำหรับการใช้งาน API ปริมาณมาก | DeepSeek V4-Pro | เอาต์พุตประมาณ $0.87/1M พร้อมรุ่น Flash ที่ถูกกว่าและราคาแบบ cache-hit |
| คุณภาพโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วยการให้เหตุผลในการปรับโครงสร้างที่ยาก | DeepSeek V4-Pro | ห่วงโซ่การคิดจับการพึ่งพาระหว่างไฟล์ได้ในครั้งเดียว |
| คะแนนความฉลาดแบบผสมผสานสูงสุดบนกระดานสาธารณะ | Qwen3.7-Max | AA Intelligence Index 57, รายงานอันดับ 1 ณ การเปิดตัว |
| การทำงานของ Agent อัตโนมัติระยะยาว | Qwen3.7-Max หรือ MiniMax M3 | ทั้งสองเสนอความทนทานและการใช้เครื่องมือหนัก; M3 ยังเผยแพร่ MCP Atlas |
| Self-hosting / ไม่มีการผูกขาดจากผู้จำหน่ายในวันนี้ | MiniMax M3 หรือ DeepSeek V4-Pro | ทั้งสองเผยแพร่น้ำหนักแบบ Open-weight; รุ่นเรือธงของ Qwen เป็นแบบปิด |
ข้อสังเกตบางประการอย่างตรงไปตรงมา หากน้ำหนักแบบ Open-weight และหลักฐานการโค้ดแบบ Agentic คือสองข้อสำคัญสูงสุดของคุณ M3 คือตัวเลือกที่ชัดเจนที่สุดในตอนนี้ โดยมีข้อแม้ว่าน้ำหนักและรายงานทางเทคนิคยังคงใช้เวลาอีกสองสามวันในการเปิดตัว และเกณฑ์มาตรฐานของมันถูกรายงานโดยผู้จำหน่าย หากคุณมีการใช้งาน API ปริมาณมากและต้องการค่าใช้จ่ายที่ต่ำที่สุด ราคาของ DeepSeek V4-Pro คือจุดเด่น หากคุณต้องการคะแนนรวมสาธารณะสูงสุดและคุณสบายใจที่จะใช้ API ที่โฮสต์อยู่ Qwen3.7-Max ก็เหมาะสม ตราบใดที่คุณไม่จำเป็นต้อง Self-hosting
ทดลองด้วยตัวคุณเอง
กระดานผู้นำบอกคุณว่าโมเดลทำผลงานได้ดีเพียงใดในงานของคนอื่น แต่ไม่ได้บอกว่าโมเดลทำผลงานได้ดีเพียงใดในงานของคุณ โมเดลทั้งสามนี้มี API ให้ใช้งาน และวิธีที่เร็วที่สุดในการตัดสินใจคือการรันพรอมต์เดียวกันกับแต่ละโมเดลและเปรียบเทียบการตอบสนองแบบเคียงข้างกัน
นั่นคืองานสำหรับ Apidog ตั้งค่าโปรเจกต์ Apidog หนึ่งโปรเจกต์ด้วยสามสภาพแวดล้อม แต่ละสภาพแวดล้อมสำหรับ API ของโมเดลหนึ่งตัว และนำเข้าสคีมา Chat Completion ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่แต่ละโมเดลใช้ จากนั้นคุณสามารถ:
- ส่งชุดพรอมต์เดียวกันไปยัง M3, V4-Pro และ Qwen3.7-Max และเปรียบเทียบผลลัพธ์ในที่เดียว
- บันทึกการตอบสนองที่ดีที่สุดและเล่นซ้ำทุกครั้งที่เปลี่ยนแปลงพรอมต์เพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลง
- ตรวจสอบความถูกต้องของรูปร่าง `tool_calls` และ `reasoning_content` ด้วยการยืนยัน JSON Schema เพื่อป้องกันไม่ให้การแก้ไข system-prompt ที่ผิดพลาดทำให้ Agent ของคุณเสียโดยไม่รู้ตัว
ดาวน์โหลด Apidog ชี้สามสภาพแวดล้อมไปยังปลายทางของโมเดลทั้งสาม และคุณจะมีม้านั่งทดสอบเปรียบเทียบที่ใช้งานได้ภายในไม่กี่นาที รายละเอียดการตั้งค่า API สำหรับโมเดลใหม่ล่าสุดอยู่ใน วิธีการใช้ MiniMax M3 API
คำถามที่พบบ่อย
โมเดลโค้ดดิ้งแบบ Open-weight ที่ดีที่สุดในปี 2026 ตอนนี้คือตัวไหน?
สำหรับหลักฐานการโค้ดแบบ Agentic ที่ตรวจสอบได้ ณ การเปิดตัว MiniMax M3 เป็นผู้นำ เพราะได้เผยแพร่เกณฑ์มาตรฐานระดับงาน เช่น SWE-Bench Pro 59.0% และ Terminal-Bench 2.1 66.0% (รายงานโดยผู้จำหน่าย) DeepSeek V4-Pro เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่า: การโค้ดใกล้เคียงกับ GPT-5.5 ภายในไม่กี่คะแนน โดยมีราคาเอาต์พุตประมาณ 1/34 Qwen3.7-Max ติดอันดับสูงสุดในกระดานผู้นำแบบผสมผสาน แต่ยังไม่ใช่ Open-weight คำตอบที่ตรงไปตรงมาคือตัวเลขการโค้ดแบบ Head-to-head ไม่สามารถเปรียบเทียบกันได้โดยตรงในทั้งสามโมเดล ดังนั้นให้รันเวิร์กโหลดของคุณเองก่อนที่จะตัดสินใจ
ทั้งสามโมเดลเป็น Open-weight จริงหรือ?
ยังไม่ทั้งหมด MiniMax M3 เป็น Open-weight โดยมีน้ำหนักและรายงานทางเทคนิคกำหนดจะเผยแพร่ภายในประมาณสิบวันหลังจากการเปิดตัวเมื่อวันที่ 1 มิถุนายน 2026 DeepSeek มีประวัติยาวนานในการเผยแพร่น้ำหนักแบบ Open-weight สำหรับตระกูล R1 และ V3 Qwen3.7-Max-Preview ซึ่งเป็นรุ่นเรือธงที่คนส่วนใหญ่หมายถึง "Qwen 3.7" เป็นแบบกรรมสิทธิ์และปิดน้ำหนัก ณ กลางเดือนพฤษภาคม 2026 Alibaba อาจเปิดเผยแหล่งที่มาของโมเดลระดับรองลงมาในภายหลัง แต่ให้ถือว่าเป็นไปได้ ไม่ใช่ได้รับการยืนยัน รายละเอียดอยู่ใน Qwen 3.7 คืออะไร
โมเดลใดมีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ที่สุด?
MiniMax M3 และ Qwen3.7-Max ทั้งคู่โฆษณาหน้าต่างบริบทขนาด 1,000,000 โทเค็น ประมาณ 700,000 ถึง 750,000 คำ หน้าต่างบริบทของ DeepSeek V4-Pro ไม่ได้ระบุไว้ที่นี่ โปรดจำไว้ว่าหน้าต่างขนาดใหญ่เป็นเพียงขีดจำกัดสูงสุด ไม่ใช่การรับประกันการเรียกคืนข้อมูลที่สมบูรณ์แบบ และทุกโทเค็นในนั้นจะถูกเรียกเก็บเงิน
โมเดลใดมีค่าใช้จ่ายในการรันถูกที่สุด?
จากอัตราต่อโทเค็นที่เผยแพร่ DeepSeek V4-Pro เป็นผู้นำอย่างชัดเจน: ประมาณ $0.87 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต พร้อมด้วย V4-Flash ซึ่งเป็นรุ่นที่ไม่มีการคิดเชิงลึกที่ถูกกว่าที่ $0.14 / $0.28 MiniMax M3 ขายแผนโทเค็นรายเดือน ($20 / $50 / $120) แทนที่จะเป็นราคาต่อโทเค็นที่เผยแพร่ Qwen3.7-Max เรียกเก็บเงินต่อโทเค็นบน Alibaba Cloud หากคุณสามารถ Self-host ได้ โมเดล Open-weight จะลดต้นทุนส่วนเพิ่มของคุณเหลือเพียงค่าฮาร์ดแวร์เท่านั้น ภาพรวมราคาที่กว้างขึ้นอยู่ใน สงครามราคา LLM ของจีน ปี 2026
MiniMax M3 ดีกว่า DeepSeek V4-Pro ในการโค้ดจริงหรือ?
ตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานยังไม่สามารถเปรียบเทียบกันได้โดยตรง M3 ได้เผยแพร่ผลลัพธ์ SWE-Bench Pro และ Terminal-Bench ณ การเปิดตัว; DeepSeek ยังไม่ได้รายงานผลในงานเดียวกันในรูปแบบเดียวกัน จุดเด่นของ M3 ในวันนี้คือหลักฐานที่เผยแพร่พร้อมกับความสามารถ Multimodality จุดเด่นของ DeepSeek คือราคาและห่วงโซ่การให้เหตุผลที่แข็งแกร่งในการปรับโครงสร้างไฟล์หลายไฟล์ โมเดลทั้งสามรองรับ OpenAI-compatible API ดังนั้นการทดสอบที่เป็นธรรมคือการรันพรอมต์เดียวกันกับแต่ละโมเดลบน repository ของคุณเองก่อนตัดสินใจ
สรุปสั้นๆ
ผู้ท้าชิง Open-weight สามรายตอนนี้ได้ก้าวมาถึงระดับแนวหน้าด้านการโค้ดดิ้ง และการเลือกขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณให้ความสำคัญ เลือก MiniMax M3 หากคุณต้องการเกณฑ์มาตรฐานการโค้ดแบบ Agentic ที่เผยแพร่ หน้าต่างบริบท 1M และ Multimodality และคุณสามารถรออีกไม่กี่วันให้น้ำหนักของโมเดลเปิดตัว เลือก DeepSeek V4-Pro หากต้นทุนต่ำและคุณภาพโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วยการให้เหตุผลสำคัญที่สุด เนื่องจากราคาต่อโทเค็นต่ำที่สุดในสามโมเดลและน้ำหนักของโมเดลพร้อมใช้งาน พิจารณา Qwen3.7-Max หากคุณต้องการคะแนนรวมสาธารณะสูงสุดและคุณสะดวกใจที่จะใช้ API ที่โฮสต์ โดยทราบว่ารุ่นเรือธงยังไม่เป็น Open-weight ในปัจจุบัน
ตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานจะยังคงเปลี่ยนแปลงต่อไป และหลายตัวของ M3 ยังคงเป็นการรายงานโดยผู้จำหน่าย คำแนะนำที่ยั่งยืนไม่เปลี่ยนแปลง: รันพรอมต์เดียวกันกับ API ทั้งสามในโปรเจกต์ Apidog เดียวกัน ดูผลลัพธ์และค่าใช้จ่าย และให้เวิร์กโหลดของคุณเองเป็นผู้ตัดสินผู้ชนะ
button