Google เปิดตัว Gemini 2.5 Flash โมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนสูงสุด

Google เปิดตัว Gemini 2.5 Flash โมเดล AI รุ่นใหม่ที่มาพร้อมความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูง รองรับอินพุตหลากหลายรูปแบบ และมีประสิทธิภาพด้านต้นทุนสูงสุด พร้อมให้ทดลองใช้งานแล้วผ่าน API

Google เปิดตัว Gemini 2.5 Flash โมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนสูงสุด

Key takeaway

  • Gemini 2.5 Flash เป็นโมเดล AI รุ่นใหม่ล่าสุดจาก Google ที่มีจุดเด่นด้านประสิทธิภาพต้นทุนสูงสุด โดยนักพัฒนาสามารถกำหนด "งบประมาณการคิด" เพื่อควบคุมค่าใช้จ่ายได้ตามความเหมาะสมของงาน
  • โมเดลใหม่นี้มาพร้อมความสามารถในการรับอินพุตได้หลากหลายรูปแบบ (ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง) พร้อม context window ขนาด 1 ล้าน token และข้อมูลความรู้ที่อัปเดตถึงต้นปี 2025
  • ในด้านประสิทธิภาพ Gemini 2.5 Flash ทำคะแนนได้ 12% ใน Humanity's Last Exam ซึ่งสูงกว่าคู่แข่งหลายราย แต่ยังต่ำกว่า o4-mini ของ OpenAI ที่ทำได้ 14% โดยสามารถทดลองใช้งานได้แล้วผ่าน Gemini API, AI Studio และ Vertex AI

เพียงไม่กี่สัปดาห์หลังจากเปิดตัว Gemini 2.5 Pro Google ได้ก้าวไปอีกขั้นด้วยการเปิดตัวโมเดล AI ประสิทธิภาพสูงรุ่นใหม่ล่าสุด

เมื่อวันพฤหัสบดีที่ผ่านมา บริษัทได้เปิดตัว "เวอร์ชันเบื้องต้น" ของ Gemini 2.5 Flash ในรูปแบบพรีวิวผ่าน Gemini API, AI Studio และ Vertex AI โมเดลใหม่นี้มาพร้อมข้อมูลความรู้ที่อัปเดตถึงเดือนมกราคม 2025 สามารถรับอินพุตได้หลากหลายทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง พร้อมรองรับ context window ขนาดใหญ่ถึงหนึ่งล้าน token

Google ระบุว่า Gemini 2.5 Flash พัฒนาต่อยอดจาก Flash 2.0 ด้วยความสามารถในการให้เหตุผล (reasoning) ที่เหนือกว่า "โดยไม่สูญเสียความเร็วหรือข้อได้เปรียบด้านต้นทุนที่เป็นจุดเด่น" โมเดลที่เน้นการให้เหตุผลจะใช้เวลา "คิด" หรือวิเคราะห์คำถามอย่างละเอียดก่อนตอบสนอง ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและตรงประเด็นมากขึ้น ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้ดีกว่าโมเดลรุ่นก่อนที่เน้นความเร็วเป็นหลัก นอกจากนี้ ยังสามารถจัดการกับปัญหาหรืองานที่มีความซับซ้อนหลายขั้นตอนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

"Gemini 2.5 Flash มีประสิทธิภาพสูงใน Hard Prompts บน ChatBot Arena รองจาก 2.5 Pro เท่านั้น" Google ระบุในประกาศอย่างภาคภูมิใจ

Google นำเสนอโมเดลใหม่นี้ว่าเป็นโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนสูงสุด โดย 2.5 Flash "ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดปริมาณการคิดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด" นักพัฒนาจะมี "งบประมาณการคิด" หรืออำนาจในการเลือกจ่ายเงินสำหรับการให้เหตุผลเฉพาะเมื่อจำเป็นเท่านั้น โดยเมื่อเปิดใช้การให้เหตุผล ราคาจะเพิ่มจาก 60 เซนต์ต่อหนึ่งล้าน token เป็น $3.50

หากนักพัฒนาไม่ได้กำหนดงบประมาณไว้ โมเดลจะประเมินความต้องการในการคิดด้วยตัวเอง โดยวิเคราะห์จากความซับซ้อนของคำขอ เช่น สามารถแยกแยะคำถามง่ายๆ อย่าง "สหรัฐอเมริกามีกี่รัฐ?" ออกจากโจทย์คณิตศาสตร์ที่มีหลายขั้นตอน ทั้งนี้ Google แนะนำว่า หากต้องการความเร็วและต้นทุนในระดับเดียวกับ Flash 2.0 นักพัฒนาควรตั้งงบประมาณเป็น 0

ในด้านประสิทธิภาพ Gemini 2.5 Flash ทำคะแนนได้ 12% ใน Humanity's Last Exam (HLE) ซึ่งเป็นเกณฑ์ทดสอบทางเลือกใหม่สำหรับวงการ AI ที่การทดสอบแบบเดิมกลายเป็นเรื่องง่ายเกินไปสำหรับโมเดลที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว คะแนนนี้สูงกว่าโมเดลคู่แข่งอย่าง Claude 3.7 Sonnet และ DeepSeek R1 แต่ยังน้อยกว่า o4-mini ของ OpenAI ที่เพิ่งเปิดตัวซึ่งทำได้ 14% ในการทดสอบนี้

ผู้สนใจสามารถทดลองใช้ Gemini 2.5 Flash ในรูปแบบพรีวิวได้แล้วผ่าน Gemini API ใน Google AI Studio และ Vertex AI

Why it matters

💡 ข่าวนี้น่าสนใจและสำคัญสำหรับผู้ที่ทำงานในวงการเทคโนโลยีและผู้ที่สนใจด้าน AI เพราะเป็นการเปิดตัวโมเดล AI รุ่นใหม่ล่าสุดจาก Google ที่มาพร้อมความสามารถในการให้เหตุผลที่ดีขึ้น แต่ยังคงรักษาประสิทธิภาพด้านต้นทุนไว้ได้ ที่สำคัญคือระบบ "งบประมาณการคิด" ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมค่าใช้จ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งถือเป็นนวัตกรรมที่น่าจับตามองในวงการ AI

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://www.zdnet.com/article/google-reveals-gemini-2-5-flash-its-most-cost-efficient-thinking-model/

Read more

แขนกลจับสตรอว์เบอร์รีกับโลโก้ Eka พร้อมข้อความ Eka Robotics ระดมทุน $150M ด้วยโมเดล physical AI

news

Eka Robotics ระดมทุน $150M มูลค่า $1.45B กับโมเดล physical AI ที่ใช้แรงสัมผัสนำการหยิบจับ

Eka Robotics ระดมทุน Series A $150M ที่ valuation $1.45B ด้วยโมเดล vision-force-action ที่เทรนในระบบจำลองฟิสิกส์ บริษัทรายงานว่าหยิบวัตถุได้ราว 1,500 ชิ้นต่อชั่วโมง

By
โน้ตบุ๊กกับช่องค้นหาและมือสองข้างชี้เข้าหา พร้อมข้อความ Antidetect Browser ถูกใช้ยึดบัญชีและสร้างบัญชีปลอม

news

Check Point เตือน เบราว์เซอร์ antidetect ถูกใช้ขโมยบัญชีและสร้างบัญชีปลอมโดย AI ช่วยอัตโนมัติ

Check Point Research รายงานว่าเบราว์เซอร์ antidetect ถูกใช้สร้างบัญชีปลอม ผ่าน KYC และยึดบัญชีด้วย session cookie ที่ขโมยมา โดยบางเครื่องมือเชื่อมกับ LLM เพื่อทำงานอัตโนมัติ

By
โลโก้ LiteLLM กับไอคอนรถไฟบนพื้นหลังโค้ดสีเขียว พร้อมข้อความ LiteLLM บน PyPI ถูกฝังมัลแวร์ขโมยข้อมูลรับรอง

news

LiteLLM 1.107.0 บน PyPI ถูกฝังมัลแวร์ขโมยข้อมูลรับรอง รันทุกครั้งที่ Python เริ่มทำงาน

SafeDep รายงานว่า LiteLLM 1.107.0 บน PyPI ถูกฝังมัลแวร์ที่รันทุกครั้งที่ Python เริ่มทำงาน และขโมยข้อมูลรับรองได้ 16 ประเภท สาเหตุที่ SafeDep อนุมานคือ release pipeline ที่ถูกเจาะหรือข้อมูลรับรอง PyPI ที่ถูกขโมย

By
แผนภาพสถาปัตยกรรมกับโลโก้ Cisco และ Nvidia พร้อมข้อความ Cisco DefenseClaw คุมเอเจนต์เขียนโค้ดใน OpenShell sandbox

news

Cisco DefenseClaw จับคู่ Nvidia OpenShell คุมเอเจนต์เขียนโค้ดให้รันใน sandbox ตามนโยบายองค์กร

Cisco อธิบายวิธีใช้ DefenseClaw กับ Nvidia OpenShell เพื่อให้เอเจนต์เขียนโค้ดรันใน sandbox ตามนโยบายที่กำหนดจากตัวตนผู้ใช้และกลุ่ม พร้อมบันทึกตรวจสอบที่ส่งต่อไปยัง Splunk หรือ OpenTelemetry ได้

By