เลือกโมเดล AI เบาให้ตรงงาน: เปรียบเทียบ LFM3, Qwen และ MiniCPM

เริ่มจากงาน ไม่ใช่จำนวนพารามิเตอร์

โมเดล AI เบา คือโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่มีขนาดเล็กกว่าโมเดลขนาดใหญ่ทั่วไป ออกแบบมาให้ใช้งานได้คล่องตัวขึ้นบนอุปกรณ์หรือระบบที่มีทรัพยากรจำกัด โดยความเหมาะสมยังขึ้นกับงานและการฝึกโมเดล

คำแนะนำแบบสั้นคือ เลือก LFM3-Omni-2B หากต้องการโต้ตอบด้วยเสียง เลือก MiniCPM-V 4.7 เมื่องานหลักคือทำความเข้าใจภาพและวิดีโอ ส่วนงานภาพที่ต้องใช้เหตุผลมี LFM3-VL-2B เป็นตัวเลือกเด่น ขณะที่การเลือกระหว่าง Nemotron Bolt E4B กับ LFM2.5 2.6B Base ต้องดูว่าต้องการโมเดลพร้อมแชต หรือโมเดลตั้งต้นสำหรับฝึกต่อ ตารางนี้รวบรวมตัวเลขและความสามารถที่แหล่งข้อมูลระบุ โดยตัวเลขพารามิเตอร์ไม่ได้บอกคุณภาพหรือความเร็วในการใช้งานได้ทั้งหมด

เสียงกับภาพ: เลือกความสามารถที่ขาดไม่ได้

การเปรียบเทียบ LFM3-Omni-2B กับ MiniCPM-V 4.7 ไม่ใช่การตัดสินว่าโมเดลใดเก่งกว่าโดยรวม แต่คือการเลือกงานคนละแบบ LFM3-Omni-2B รับเสียง 16 kHz และสร้างเสียงพูด 24 kHz ได้ จึงเหมาะกับผู้ช่วยเสียงหรือผลิตภัณฑ์ที่ต้องรับและตอบกลับด้วยเสียง นอกจากนี้ยังรับภาพและวิดีโอได้ แต่ไม่ได้รองรับการเปิดโหมดให้เหตุผลตามการ์ดโมเดล

MiniCPM-V 4.7 มุ่งไปทางภาพมากกว่า โดยรับภาพหลายภาพและวิดีโอ แล้วส่งคำตอบเป็นข้อความเท่านั้น ไม่มีเส้นทางเสียง จึงเหมาะเมื่อระบบต้องอ่านภาพหรือคลิปและอธิบายสิ่งที่เห็น มากกว่าการสนทนาด้วยเสียง จุดที่ต้องคิดก่อนเลือกคือขนาดที่จัดเก็บ 35.2B พารามิเตอร์ แม้จะกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญให้ทำงานราว 3B ต่อโทเค็น ส่วน LFM3-Omni-2B มีขนาดแบบหนาแน่น 2.17B การตัดสินใจจึงควรเริ่มจากรูปแบบอินพุตและเอาต์พุตที่ผลิตภัณฑ์ต้องใช้ ไม่ใช่ยอดดาวน์โหลด เพราะโมเดลที่เพิ่งเปิดให้ใช้งานย่อมมีเวลาสะสมยอดน้อยกว่า

งานภาพที่ต้องคิด: LFM3-VL มีข้อได้เปรียบเมื่อเปิดเหตุผล

สำหรับงานภาพที่ต้องตอบคำถามหรือวิเคราะห์เนื้อหา LFM3-VL-2B เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ เพราะเล็กกว่า LFM2.5-VL-3B ตามจำนวนพารามิเตอร์โดยประมาณ และเพิ่มการรับวิดีโอกับบริบทที่ยาวขึ้น แต่ข้อได้เปรียบด้านผลทดสอบขึ้นอยู่กับการเปิดโหมด reasoning ไม่ควรนำคะแนนของโหมดคิดไปเทียบกับการใช้งานจริงที่ปิดโหมดนี้

ผลทดสอบ 62 รายการที่ Liquid AI รายงานระบุว่า LFM3-VL-2B ชนะ LFM2.5-VL-3B 60 รายการเมื่อเปิด reasoning และค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 71.4 เทียบกับ 57.6 เมื่อปิด reasoning รุ่นใหม่ชนะ 39 รายการและแพ้ 23 รายการ โดยค่าเฉลี่ยลดลงเป็น 62.1 นี่เป็นหลักฐานว่ารุ่นใหม่ทำคะแนนได้ดีขึ้นภายใต้การตั้งค่าหนึ่ง ไม่ใช่คำรับประกันว่าจะเหนือกว่าในทุกงานหรือทุกการตั้งค่า ทั้งสองรุ่นใช้ LFM Open License v1.0 ตามข้อมูลที่ให้มา หากทีมต้องการระบบที่ดูภาพและวิดีโอได้ พร้อมใช้บริบทยาวขึ้น LFM3-VL-2B น่าเริ่มทดสอบก่อน แต่ควรวัดกับชุดข้อมูลและคำถามจริงของงาน

พร้อมใช้สนทนา หรือเริ่มจากโมเดลตั้งต้น

Nemotron Bolt E4B กับ LFM2.5 2.6B Base ต่างกันที่ขั้นตอนการพัฒนา มากกว่าตัวเลขขนาด Nemotron ผ่านการฝึกภายหลัง มีรูปแบบแชตและพฤติกรรมการเรียกใช้เครื่องมือ จึงเหมาะกับทีมที่ต้องการเริ่มทดลองผู้ช่วยสนทนาโดยไม่เริ่มฝึกโมเดลจากจุดตั้งต้น ส่วน LFM2.5 Base เป็นเช็กพอยต์ที่ออกแบบมาสำหรับการฝึกต่อ ไม่ได้ถูกสอนให้ทำตามคำสั่งหรือสนทนาโดยตรง ทีมจึงต้องเตรียมข้อมูลและกระบวนการปรับแต่งก่อนนำไปใช้จริง

ความต่างนี้สำคัญกว่าการเปรียบเทียบว่าโมเดลใดฉลาดกว่า เพราะแหล่งข้อมูลไม่มีผลทดสอบแบบตัวต่อตัวที่รองรับข้อสรุปเช่นนั้น เลือก Nemotron หากต้องการพฤติกรรมแชตที่พร้อมทดลองใช้ เลือก LFM2.5 Base หากมีข้อมูลเฉพาะทางและตั้งใจสร้างโมเดลให้ตรงกับงานของตนเอง ทั้งนี้ขนาด ใบอนุญาต และความนิยมในการดาวน์โหลดต่างกันตามรุ่น จึงควรตรวจการ์ดโมเดลและเงื่อนไขการนำไปใช้ก่อนตัดสินใจ

Buy if / Skip if

• Buy the LFM3-Omni-2B if ต้องการผู้ช่วยที่รับเสียงและสร้างเสียงตอบกลับได้
• Skip the LFM3-Omni-2B if งานหลักต้องใช้ reasoning หรือเน้นวิเคราะห์ภาพและวิดีโอด้วยเหตุผล
• Buy the MiniCPM-V 4.7 35B-A3B if ต้องการโมเดลภาพที่รับวิดีโอและตอบเป็นข้อความ
• Skip the MiniCPM-V 4.7 35B-A3B if ต้องการการโต้ตอบด้วยเสียงหรือให้ความสำคัญกับขนาดพารามิเตอร์ที่จัดเก็บน้อย
• Buy the LFM3-VL-2B if ต้องการวิเคราะห์ภาพและวิดีโอพร้อมเปิดโหมด reasoning
• Skip the LFM2.5 2.6B Base if ต้องการดาวน์โหลดแล้วนำไปใช้เป็นผู้ช่วยแชตได้ทันที
• Buy the Nemotron Bolt E4B if ต้องการโมเดลที่ผ่านการฝึกภายหลังและพร้อมเริ่มใช้งานแชต