Qwen3 vs DeepSeek R1: โมเดลไหนจะเป็นผู้ชนะในปี 2026?

โมเดลการใช้เหตุผลแบบโอเพนซอร์ส (Open-source reasoning models) ได้เปลี่ยนทุกอย่าง DeepSeek R1 เป็นผู้นำในการขับเคลื่อนในปี 2025 และตอนนี้ Qwen3 ได้กลายเป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ สำหรับนักพัฒนาจำนวนมาก

หากคุณรันโมเดลแบบ Local เพื่อเขียนโค้ดหรือทำระบบอัตโนมัติ คุณจำเป็นต้องเลือกระหว่างสองตัวนี้ และนี่คือการเปรียบเทียบกัน

ความแตกต่างหลัก

DeepSeek R1 เป็นโมเดลการใช้เหตุผล (reasoning model) โดยใช้กระบวนการคิดแบบ chain-of-thought ในทุกๆ คำถาม มันไม่มีปุ่มปิดการทำงาน ซึ่งทำให้มันทำงานช้า คุณอาจต้องรอคำตอบนานถึง 30 ถึง 90 วินาที มันเหมาะมากสำหรับการทำวิจัย แต่ไม่เหมาะสำหรับการแชทที่ต้องการความรวดเร็ว

Qwen3 นั้นแตกต่างออกไป โดยใช้ระบบการคิดแบบสองโหมด (dual-mode thinking system) ซึ่งคุณสามารถกำหนดได้ว่าจะให้โมเดลใช้ความคิดเมื่อใด

  • เปิดโหมดการคิด (Thinking mode on): คุณจะได้การใช้เหตุผลเชิงลึกเหมือนกับ DeepSeek R1
  • ปิดโหมดการคิด (Thinking mode off): คุณจะได้รับคำตอบที่รวดเร็วภายในเวลาไม่ถึง 5 วินาที

ความยืดหยุ่นนี้ทำให้ Qwen3 เป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้ดีกว่าในชีวิตประจำวัน

ประสิทธิภาพและผลการทดสอบ (Benchmarks)

Qwen3-235B-A22B ทำผลงานได้ดีเมื่อเทียบกับ DeepSeek R1 ในการทดสอบหลายรายการ Qwen3 ชนะในด้านคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และงานด้าน Agent

  • ArenaHard: Qwen3 ได้คะแนน 95.6 ส่วน DeepSeek R1 ได้ 91.8
  • Coding: Qwen3-32B ทำคะแนนได้สูงกว่า GPT-4o บน CodeForces Elo
  • Math: DeepSeek R1 ยังคงมีความได้เปรียบเล็กน้อยในด้านตรรกะทางคณิตศาสตร์บริสุทธิ์

ความต้องการด้านฮาร์ดแวร์

คุณไม่จำเป็นต้องใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เพื่อรันโมเดลเหล่านี้

  • DeepSeek R1 (14B distill): ต้องการ GPU ขนาด 12 GB
  • Qwen3-8B: รันบน VRAM 6 GB ได้ และสามารถใช้งานบน MacBook Air ได้
  • Qwen3-32B: รันบน RTX 4090 เพียงตัวเดียวได้

การอนุญาตใช้งาน (Licensing)

  • DeepSeek R1: ใช้ MIT License ซึ่งไม่มีข้อจำกัดใดๆ
  • Qwen3: ใช้ Apache 2.0 สำหรับโมเดลที่มีขนาดไม่เกิน 35B ส่วนโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่านั้นจำเป็นต้องมีข้อตกลงเชิงพาณิชย์หากคุณมีผู้ใช้งานถึง 100 ล้านคน

คุณควรเลือกใช้ตัวไหน?

เลือก DeepSeek R1 หาก:

  • งานของคุณเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์หรือตรรกะที่เป็นทางการโดยเฉพาะ
  • คุณต้องการ MIT License ที่ไม่มีข้อจำกัด
  • คุณไม่ถือสาหากต้องรอการใช้เหตุผลเชิงลึกที่ใช้เวลานาน

เลือก Qwen3 หาก:

  • คุณต้องการสลับไปมาระหว่างโหมดความเร็วสูงและโหมดการคิดเชิงลึก
  • คุณสร้าง Agent ที่ต้องใช้เครื่องมือ (tools)
  • คุณต้องการการรองรับหลายภาษา (Qwen3 รองรับถึง 119 ภาษา)
  • คุณต้องการโมเดลที่ปรับขนาดได้ตั้งแต่เครื่องอุปกรณ์ขนาดเล็ก (edge devices) ไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่

บทสรุป

DeepSeek R1 คือผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง ส่วน Qwen3 คือผู้รอบรู้ทั่วไป (generalist) สำหรับงานประจำวันส่วนใหญ่ ความสามารถในการเปิดหรือปิดโหมดการคิดทำให้ Qwen3 เป็นผู้ชนะ

คุณรันโมเดลไหนแบบ Local อยู่? คุณได้ใช้โหมดการคิด (thinking mode) หรือเปล่า? บอกเราได้ในคอมเมนต์

แหล่งที่มา: https://dev.to/qainsights/qwen3-vs-deepseek-r1-which-open-source-reasoning-model-should-you-use-in-2026-370

ชุมชนการเรียนรู้เพิ่มเติม: https://t.me/GyaanSetuAi