สารบัญ (9 หัวข้อ)
Gemini 4 Argon คืออะไรจุดเด่นที่ควรรู้ตัวเลขผลทดสอบที่ประกาศไว้ใครใช้ได้บ้าง (ข้อมูล ณ 14 ตุลาคม 2569)ราคาสำหรับผู้ใช้ API (ต่อ 1 ล้านโทเคน)ครูอาชีวะเอาไปช่วยงานอะไรได้บ้างข้อควรระวังก่อนใช้งานสรุปแหล่งอ้างอิงเมื่อวันที่ 30 กันยายน 2569 Google ประกาศเปิดตัว Gemini 4 Argon ซึ่งเป็นโมเดล AI รุ่นท็อปตัวใหม่ แล้ววันที่ 13 ตุลาคม 2569 ก็เริ่มเปิดให้ใช้งานในวงกว้าง บทความนี้สรุปให้ครูและศึกษานิเทศก์ว่า Argon คืออะไร เก่งเรื่องไหน ใครใช้ได้บ้าง เสียเงินไหม และควรใช้ในงานสอนอย่างระมัดระวังตรงไหน
Gemini 4 Argon คืออะไร
Google เรียก Argon ว่าเป็น โมเดลหลักสำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผล (flagship reasoning model) ออกแบบมาสำหรับงานที่ต้องคิดต่อกันหลายขั้นตอนจนได้ผลงานชิ้นใหญ่ เช่น เขียนและแก้โปรแกรมขนาดใหญ่ แก้โจทย์คณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์เชิงลึก วิเคราะห์เอกสารด้านกฎหมายและการเงิน รวมถึงงานด้านความปลอดภัยไซเบอร์
ตามเอกสารข้อมูลโมเดลของ Google DeepMind นี่คือโมเดลที่สร้างขึ้นใหม่ ไม่ได้ดัดแปลงหรือฝึกต่อจากรุ่นก่อน ใช้โครงสร้างแบบ Mixture-of-Experts ที่เรียกใช้เฉพาะ "ผู้เชี่ยวชาญ" บางส่วนของโมเดลตามงานที่ได้รับ
จุดเด่นที่ควรรู้
- คิดก่อนตอบ ปรับระดับได้ — ใน API เลือกให้คิดได้ 3 ระดับ (ต่ำ กลาง สูง) งานยากให้คิดนาน งานง่ายให้ตอบเร็ว
- อ่านข้อมูลก้อนใหญ่ได้ในครั้งเดียว — รับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF ได้สูงสุดประมาณ 1 ล้านโทเคน เทียบได้กับเอกสารหลายเล่มรวมกัน
- เขียนคำตอบยาวมากได้ — ผ่าน API ตอบได้ 65,536 โทเคนตามค่าเริ่มต้น และขยายได้ถึงประมาณ 1 ล้านโทเคนด้วยโหมดเขียนยาว (Google ระบุว่ารุ่นก่อนหน้าเขียนได้ราว 64K)
- เข้าใจวิดีโอยาวและกราฟ — Google ชูความสามารถในการอ่านกราฟและสรุปวิดีโอที่ยาวหลายชั่วโมง
- ใช้เครื่องมือได้ — ค้นข้อมูลจาก Google Search รันโค้ด เรียกฟังก์ชันของระบบอื่น และอ่านเนื้อหาจากลิงก์ที่ให้
- เน้นงานด้านความปลอดภัยไซเบอร์ — Google ระบุว่า Argon ค้นหา ตรวจยืนยัน และแก้ช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ได้เอง จึงเปิดให้กลุ่มผู้ดูแลความปลอดภัยที่ได้รับคัดเลือกใช้ก่อน
ตัวเลขผลทดสอบที่ประกาศไว้
| แบบทดสอบ | วัดเรื่อง | ผล |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | แก้ปัญหาซอฟต์แวร์จริง | 77.9% (Google ระบุว่าสูงที่สุดในปัจจุบัน) |
| LVBench | เข้าใจวิดีโอยาว | 91.7% |
| AutomationBench (Zapier) | ทำงานอัตโนมัติหลายขั้นตอน | 51.3% (อันดับ 1) |
| Vals Index (Vals AI) | ดัชนีรวมจากผู้ทดสอบภายนอก | 68.90% อันดับ 1 จาก 48 โมเดล |
ข้อสังเกต: ตัวเลขส่วนใหญ่มาจาก Google เอง มีเพียง Vals Index ที่เป็นผู้ทดสอบภายนอก ควรอ่านเป็น "แนวโน้ม" มากกว่าคำรับประกันว่าจะทำงานของเราได้ดีเท่ากัน
ใครใช้ได้บ้าง (ข้อมูล ณ 14 ตุลาคม 2569)
| ช่องทาง | ใช้ Argon ได้ไหม | หมายเหตุ |
|---|---|---|
| แอป Gemini บัญชีฟรี | ยังไม่ได้ | Google ยังไม่ประกาศกำหนดการ |
| Google AI Pro | กำลังทยอยเปิด | เริ่ม 13 ต.ค. 2569 บางบัญชีอาจยังไม่เห็นตัวเลือก |
| Google AI Ultra | ได้ | ใช้ได้ทั้งในแอป Gemini และ Google AI Studio |
| Google AI Studio / Gemini API ระดับฟรี | ไม่ได้ | Google ระบุชัดว่าไม่มีในระดับฟรี |
| Gemini API แบบชำระเงิน | ได้ | ชื่อโมเดล gemini-4-argon |
ราคาสำหรับผู้ใช้ API (ต่อ 1 ล้านโทเคน)
- ถึง 30 พ.ย. 2569: ขาเข้า 2 ดอลลาร์ · ขาออก 10 ดอลลาร์ (ขาออกนับรวมโทเคนที่ใช้คิดด้วย)
- ตั้งแต่ 1 ธ.ค. 2569: ขาเข้า 4 ดอลลาร์ · ขาออก 20 ดอลลาร์ (แพงขึ้นเท่าตัว)
ครูอาชีวะเอาไปช่วยงานอะไรได้บ้าง
สำหรับครูที่มีสิทธิ์ใช้งานแล้ว ความสามารถอ่านข้อมูลก้อนใหญ่และคิดหลายขั้นตอนเหมาะกับงานเหล่านี้
- อ่านเอกสารยาวทั้งชุด — แนบมาตรฐานอาชีพ คู่มือ หรือหลักสูตรรายวิชาฉบับเต็ม แล้วถามว่าหัวข้อไหนสอดคล้องกับสมรรถนะรายวิชาของเรา ไม่ต้องตัดแบ่งเอกสารเป็นท่อน ๆ
- ดูคลิปสาธิตการปฏิบัติงาน — ให้สรุปขั้นตอนพร้อมเวลาในคลิป จุดที่ต้องระวังด้านความปลอดภัย แล้วใช้เป็นร่างรายการประเมินในแบบประเมินภาคปฏิบัติ
- ช่วยสอนวิชาคอมพิวเตอร์และโปรแกรมมิ่ง — อธิบายโค้ดของผู้เรียนทีละบรรทัด ชี้จุดที่ผิด และเสนอวิธีแก้ เพื่อใช้เป็นตัวอย่างประกอบการสอน
- อ่านกราฟและตารางข้อมูล — ช่วยตีความผลการทดลองหรือข้อมูลวิจัยในชั้นเรียน แล้วร่างคำอธิบายผลให้ครูนำไปปรับต่อ
- ร่างเอกสารชิ้นใหญ่ — เช่น โครงร่างคู่มือ ชุดใบความรู้หลายหน่วย หรือรายงาน ที่ต้องการความต่อเนื่องตลอดทั้งเล่ม
ทุกงานข้างต้น ครูคือผู้ตัดสินสุดท้าย AI ช่วยร่างและช่วยคิด แต่ความถูกต้องของเนื้อหา ความปลอดภัยในการปฏิบัติงาน และความเหมาะสมกับผู้เรียน ยังเป็นหน้าที่ของครู
ข้อควรระวังก่อนใช้งาน
- อย่าใส่ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้เรียน — ชื่อ-นามสกุล เลขประจำตัว คะแนนรายคน หรือรูปถ่าย ในแอป Gemini ถ้าเปิดการเก็บประวัติกิจกรรม (Keep Activity) ไว้ แชทอาจถูกนำไปพัฒนาโมเดลและอาจมีเจ้าหน้าที่อ่าน แม้จะเป็นแพ็กเกจที่เสียเงินก็ตาม ควรตัดข้อมูลที่ระบุตัวตนออกก่อนเสมอ ตามหลัก PDPA
- ตรวจข้อเท็จจริงทุกครั้ง — โมเดลรุ่นท็อปก็ยังตอบผิดได้ โดยเฉพาะตัวเลข ชื่อมาตรฐาน และเลขรหัสวิชา
- ระวังค่าใช้จ่าย — ผู้ที่ใช้ผ่าน API ราคาจะเพิ่มเป็นเท่าตัวตั้งแต่ 1 ธ.ค. 2569 และงานที่ให้คิดลึกจะใช้โทเคนขาออกมาก
- ข้อมูลเปลี่ยนเร็ว — สิทธิ์การใช้งาน ราคา และขีดจำกัดอาจเปลี่ยนภายในไม่กี่สัปดาห์ ควรตรวจกับหน้าทางการของ Google ก่อนตัดสินใจซื้อแพ็กเกจ
สรุป
Gemini 4 Argon เป็นก้าวสำคัญของ AI ในด้านการคิดหลายขั้นตอนและการทำงานกับข้อมูลก้อนใหญ่ แต่ตอนนี้ยังเป็นของ ผู้ที่สมัครแพ็กเกจเสียเงิน สำหรับครูส่วนใหญ่ เครื่องมือที่ใช้อยู่ ทั้งแอป Gemini รุ่นฟรีและระบบทำแผนการสอนของ NITED ยังเพียงพอกับงานประจำวัน ถ้ามีโอกาสได้ลองใช้ Argon แนะนำให้เริ่มจากงานที่อ่านเอกสารยาวหรือดูคลิปยาว เพราะเป็นจุดที่เห็นความต่างจากรุ่นเดิมได้ชัดที่สุด
แหล่งอ้างอิง
- Google Blog — Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence (30 ก.ย. 2569)
- Google DeepMind — Gemini 4 Argon Model Card
- Gemini API — ข้อมูลโมเดล gemini-4-argon
- Gemini API — ราคา
- Gemini API — Changelog (GA 13 ต.ค. 2569)
- Gemini Apps — Release notes (13 ต.ค. 2569)
- Vals AI — Gemini 4 Argon Benchmarks
- TechCrunch — Google releases Gemini 4 Argon (30 ก.ย. 2569)
ความคิดเห็น 0