สามสัปดาห์ก็ออกใหม่ — Google เร่งจังหวะส่ง Gemini 3.7 Flash ออกมาห่างจาก 3.6 Flash แค่ 21 วัน และที่น่าทึ่งคือ เก่งเขียนโค้ดขึ้นกระโดด จนชนะ Claude Sonnet 5 และ GPT-5.6 Terra ในหลาย benchmark แถมลดราคา API ครึ่งหนึ่งถึงสิ้นปีนี้
ภาพ: สถิติเด่น Gemini 3.7 Flash — ออกทุก 3 สัปดาห์ ลดราคาครึ่งหนึ่ง 1 พันล้านผู้ใช้
กระโดดเก่งเขียนโค้ดจริงไหม?
ดูตัวเลขก่อน: บน FrontierCode 1.1 Main (วัดคุณภาพโค้ดระดับ production) กระโดดจาก 34.4% เป็น 43.6% — ชนะ Claude Sonnet 5 (42.7%) และ GPT-5.6 Terra (41.3%) ส่วน DeepSWE v1.1 (วัดการแก้ปัญหา software engineering ระยะยาว) กระโดดจาก 49.0% เป็น 65.3% — กระโดด 16 จุดใน 3 สัปดาห์!
ภาพ: เขียนโค้ดเก่งขึ้นกระโดด — FrontierCode ชนะ Claude Sonnet 5 และ GPT-5.6 Terra
แต่ต้องยุติธรรม: GPT-5.6 Terra ยังนำ DeepSWE (69.6% vs 65.3%) และนำใน Terminal-Bench ด้วย Gemini 3.7 Flash ไม่ได้ชนะหมดทุก benchmark แต่ชนะในบางตัวที่สำคัญ ในขณะที่ราคาถูกกว่ามาก
ภาพ: เปรียบเทียบ Gemini 3.7 Flash vs Claude Sonnet 5 vs GPT-5.6 Terra — FrontierCode และ DeepSWE
ราคาถูกจริงไหม?
ราคา API ตอนนี้: $0.75 ต่อล้าน input tokens / $3.75 ต่อล้าน output tokens — ลดครึ่งหนึ่งจากราคาปกติ ราคานี้ถึง 31 ธันวาคม 2026 หลังจากนั้นขึ้นเป็น $1.50/$7.50
ในดัชนีรวม Artificial Analysis Intelligence Index Gemini 3.7 Flash ได้ 56 คะแนน ตามหลัง Muse Spark 1.2 ของ Meta (57 คะแนน) อยู่ 1 คะแนน แต่นำหน้า DeepSeek V4 Pro ตัวล่าสุด
3 สัปดาห์เป็นไปได้อย่างไร?
คำตอบคือ ไม่ได้ฝึกใหม่ทั้งหมด — ตาม model card ของ DeepMind, 3.7 Flash เป็นการปรับปรุง algorithm บนฐานของ 3.6 Flash ไม่ใช่โมเดลใหม่เฉพาะ ทำให้สามารถออกได้เร็ว ไม่ต้องเทรนใหม่ตั้งแต่ต้น
การปรับปรุงส่วนใหญ่มาจาก developer feedback — Google ฟังว่านักพัฒนาอยากให้โมเดลแก้ปัญหาติดขัดได้ดีขึ้น วางแผนหลายขั้นตอนได้ดีขึ้น และทำตามคำสั่งได้แม่นยำขึ้น
ภาพ: 1 พันล้านผู้ใช้ — แอป Gemini โตเร็วที่สุดในประวัติ Google
1 พันล้านผู้ใช้
ขณะเดียวกัน แอป Gemini ทะลุ 1 พันล้านผู้ใช้ต่อเดือน — เป็นผลิตภัณฑ์ที่โตเร็วที่สุดในประวัติ Google โดย 63% ใช้ด้วยเสียง และสร้างภาพ 150 ล้านภาพต่อวัน
Gemini 3.7 Flash ยังเป็น engine ใหม่ของ Gemini Spark — Agent ส่วนตัวที่รัน 24/7 สำหรับสมาชิก AI Pro และ Ultra ในกว่า 160 ประเทศ
รองรับอะไรบ้าง?
- Context 1M tokens — อ่านเอกสารยาว โค้ดทั้ง repo ได้
- Multimodal — text + image + audio + video
- Output 64K tokens — ตอบยาวได้
- Customizable thinking — ปรับระดับความคิดลึกได้
- เข้าถึงได้จาก Google AI Studio, Gemini API, Antigravity, และ Android Studio
- อ่านข้อมูลเพิ่มที่ DeepMind Model Card
แต่ Gemini Pro ล่ะ?
ที่น่าสังเกตคือ Google ยังไม่สามารถออก Gemini Pro รุ่นใหม่ได้ แม้จะประกาศไว้ตั้งแต่งาน Google I/O ก็ตาม — การออก Flash ก่อน Pro ในรุ่นเดียวกันเป็นเรื่องผิดปกติ แสดงว่าฝั่งโมเดลใหญ่ยังมีปัญหา
สรุป
ภาพ: สรุปประเด็นสำคัญ Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.7 Flash อาจไม่ใช่โมเดลที่เก่งที่สุด แต่เป็นโมเดลที่ คุ้มที่สุด — ชนะ Claude Sonnet 5 ในการเขียนโค้ด ราคาถูกกว่าหลายเท่า ออกเร็วทุก 3 สัปดาห์ และมี 1 พันล้านผู้ใช้เป็นฐาน นี่คือกลยุทธ์ของ Google: ไม่ต้องเก่งที่สุด แต่ต้องเร็วที่สุด ถูกที่สุด และอยู่ในมือคนมากที่สุด
ความคิดเห็น 0
ยังไม่มีความคิดเห็น — เป็นคนแรกที่แสดงความคิดเห็น!