Grok vs Llama

โมเดลระบบปิดตัวใหม่ล่าสุด ปะทะ ตระกูลโอเพนซอร์สที่เปิดตัวมาก่อน

การเปรียบเทียบ Grok กับ Llama ในปี 2026 ถือเป็นการเทียบสองสิ่งที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง Grok เป็นผู้ช่วย AI แบบระบบปิดที่ xAI พัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยเพิ่งเปิดตัวรุ่นเรือธงใหม่อย่าง Grok 4.7 ในเดือนกันยายน 2026 ส่วน Llama คือตระกูลโมเดลแบบ open-weight ของ Meta โดยเจเนอเรชันล่าสุดคือ Llama 4 Scout และ Llama 4 Maverick ซึ่งเปิดตัวในเดือนเมษายน 2025 และยังคงมีการใช้งานอย่างแพร่หลายเนื่องจากใครก็สามารถดาวน์โหลดไปรันเองได้ ส่วนโมเดลผู้ช่วยรุ่นใหม่กว่าของ Meta จะใช้ชื่ออื่นคือ Muse และไม่ได้จัดอยู่ในตระกูล Llama

Grok.Online เป็นเว็บไซต์อิสระที่ให้บริการเฉพาะโมเดล Grok เท่านั้น ไม่มีโมเดล Llama ในระบบแชทของเรา

ตารางเปรียบเทียบ

ราคาตามที่ระบุบน OpenRouter ณ เดือนตุลาคม 2026 ทั้งนี้ ราคาของ Llama อาจแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการโฮสติ้งแต่ละราย

ระยะเวลาการเปิดตัวส่งผลต่อประสิทธิภาพ

Llama 4 เปิดตัวก่อน Grok 4.7 ประมาณ 18 เดือน ซึ่งสำหรับวงการ AI แล้วถือเป็นช่วงเวลาที่ยาวนานมาก ชุดข้อมูลฝึกฝนของ Grok 4.7 อัปเดตถึงเดือนพฤษภาคม 2026 จึงรอบรู้เหตุการณ์ ซอฟต์แวร์เวอร์ชันล่าสุด และงานวิจัยใหม่ๆ มากกว่าอย่างเห็นได้ชัด หากคุณต้องการผู้ช่วยที่มีขีดความสามารถสูงสุดสำหรับการใช้เหตุผลเชิงลึก งาน agent ที่ซับซ้อน หรือการเขียนโค้ดยากๆ โมเดลเรือธงรุ่นปัจจุบันอย่าง Grok 4.7 ย่อมเป็นตัวเลือกที่เหนือกว่า เราไม่ได้นำคะแนน benchmark มาอ้างอิงเนื่องจากการวัดผลของผู้พัฒนาแต่ละฝ่ายใช้เกณฑ์ต่างกัน แต่ในการใช้งานจริงกับโจทย์ที่ท้าทาย คุณจะสังเกตเห็นช่องว่างระหว่างโมเดลเปิดปี 2025 กับโมเดลเรือธงปลายปี 2026 ได้อย่างชัดเจน

ความเปิดกว้างและการควบคุมระบบ

ข้อได้เปรียบสำคัญของ Llama คือคุณสามารถครอบครองโมเดลได้เอง โดยสามารถดาวน์โหลดค่าน้ำหนักโมเดลของ Scout และ Maverick มารันบนฮาร์ดแวร์หรือคลาวด์ของตนเอง ปรับแต่ง (fine-tune) ด้วยข้อมูลเฉพาะ และนำไปพัฒนาต่อยอดเป็นผลิตภัณฑ์ได้ ขอเพียงปฏิบัติตามสัญญาอนุญาต Meta Community License ซึ่งมีเงื่อนไขเพิ่มเติมสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ ทั้งนี้ Scout มีพารามิเตอร์รวม 109 พันล้านตัว จึงเป็นรุ่นที่มีขนาดกะทัดรัดกว่า และเนื่องจากมีผู้ให้บริการรับโฮสต์ Llama จำนวนมาก ราคาต่อโทเค็นจึงถูกมาก

ในทางกลับกัน การใช้งาน Grok จะต้องพึ่งพา xAI หรือผู้ให้บริการต่ออย่าง OpenRouter โดยทาง xAI เคยเปิดเผยค่าน้ำหนักโมเดลเฉพาะรุ่นเก่าเท่านั้น ได้แก่ Grok-1 ในปี 2024 ภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 และ Grok 2.5 ในปี 2025 ภายใต้สัญญาอนุญาตชุมชนของตนเอง แม้จะมีประโยชน์ต่องานวิจัย แต่ประสิทธิภาพยังตามหลัง Grok เวอร์ชันปัจจุบันอยู่มาก

การใช้งานในชีวิตประจำวัน

ผู้ใช้ส่วนใหญ่จะได้สัมผัสกับ Grok ผ่าน grok.com, แอป Grok, บน X หรือผ่านเว็บไซต์อย่างของเรา โดยแอปพลิเคชันอย่างเป็นทางการจะมีฟีเจอร์ค้นหาเว็บบน X, ระบบสั่งการด้วยเสียง และ Grok Imagine สำหรับสร้างภาพและวิดีโอ ส่วน Llama ไม่มีแพลตฟอร์มหลักเพียงแห่งเดียว แต่จะทำงานอยู่เบื้องหลังแอปพลิเคชันและเครื่องมือต่างๆ บนบริการโฮสติ้ง หรือบนคอมพิวเตอร์ของผู้ใช้งานทั่วไป ประสบการณ์ที่ได้รับจึงขึ้นอยู่กับผู้ที่นำไปติดตั้งใช้งาน

นอกจากนี้ Meta AI ซึ่งเป็นผู้ช่วยอย่างเป็นทางการของ Meta ได้เปลี่ยนไปใช้โมเดลรุ่นใหม่อย่าง Muse แล้ว ทำให้ปัจจุบัน Llama กลายเป็นโมเดลสำหรับนักพัฒนาและผู้ที่ชอบปรับแต่งระบบมากกว่าจะเป็นผลิตภัณฑ์สำหรับผู้ใช้ทั่วไป

ค่าใช้จ่าย

สำหรับการประมวลผลปริมาณมากผ่าน API นั้น Llama ประหยัดกว่ามาก โดย Scout มีค่าบริการเพียง $0.10 ต่อ 1 ล้านโทเค็นขาเข้า เมื่อเทียบกับ $1.25 ของ Grok 4.20 ซึ่งเป็นโมเดล Grok ที่ราคาประหยัดที่สุดในแชทของเรา หากงานของคุณเป็นงานทั่วไป เช่น การจำแนกข้อความหรือการดึงข้อมูล ส่วนต่างนี้จะเห็นผลอย่างรวดเร็ว แต่สำหรับงานที่ซับซ้อน โมเดลที่ฉลาดกว่าซึ่งให้คำตอบถูกต้องตั้งแต่รอบแรกอาจช่วยประหยัดต้นทุนโดยรวมได้มากกว่า ทั้งนี้ การรัน Llama บนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเองจะคิดคำนวณต่างออกไป แม้จะไม่มีบิลค่าโทเค็น แต่คุณต้องแบกรับค่า GPU ค่าไฟฟ้า และทีมงานดูแลระบบ ซึ่งจะคุ้มค่าก็ต่อเมื่อมีการใช้งานในปริมาณมากอย่างต่อเนื่อง หรือจำเป็นต้องเก็บรักษาข้อมูลไว้ภายในองค์กรเท่านั้น สำหรับบนเว็บไซต์ของเรา คุณสามารถทดลองใช้งานโมเดล Grok ทั้งสามรุ่นได้ฟรี 30 ข้อความต่อวัน

ควรเลือก Scout หรือ Maverick?

หากคุณตัดสินใจเลือก Llama คุณจะต้องเลือกระหว่างสองโมเดลย่อยในตระกูล Llama 4 ซึ่งทั้งคู่จะประมวลผลผ่าน 17 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเค็น และรองรับการอ่านรูปภาพ จึงให้ความรู้สึกที่รวดเร็วเมื่อเทียบกับคุณภาพที่ได้

• Llama 4 Scout ใช้ 16 experts รวม 109 พันล้านพารามิเตอร์ เป็นรุ่นที่มีขนาดเบากว่า โฮสต์ง่ายกว่า และบน OpenRouter รองรับบริบทได้ยาวกว่าถึงประมาณ 1.3 ล้านโทเค็น
• Llama 4 Maverick ใช้ 128 experts ทำให้โครงสร้างโดยรวมมีขนาดใหญ่กว่ามากและมีความสามารถสูงกว่า โดยรองรับบริบทได้ประมาณ 524,000 โทเค็นบน OpenRouter

การโฮสต์โมเดลทั้งสองตัวนี้ด้วยตนเองยังคงต้องใช้ GPU ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ ไม่สามารถรันบนพีซีทั่วไปตามบ้านได้ ผู้ที่ต้องการรันโมเดลบนแล็ปท็อปส่วนใหญ่มักจะเลือกโมเดลเปิดที่มีขนาดเล็กกว่านี้มาก หากสิ่งที่คุณต้องการจริงๆ คือผู้ช่วยอัจฉริยะที่พร้อมพูดคุยได้ทันที การใช้โมเดลผ่านบริการโฮสต์คือทางเลือกที่สะดวกที่สุด และคุณสามารถทดลองใช้ Grok 4.20 ในระบบแชทของเราได้ภายในไม่กี่วินาที

เลือก Grok หากคุณ…

• ต้องการโมเดลเรือธงระดับแนวหน้าพร้อมฐานข้อมูลความรู้ที่อัปเดตถึงปี 2026
• มีเนื้องานที่ต้องใช้การคิดวิเคราะห์เชิงลึก การเขียนโค้ด หรืองานที่ซับซ้อนและยาวนาน
• ชอบความสะดวกของบริการสำเร็จรูปมากกว่าการตั้งค่าและรันโมเดลด้วยตัวเอง
• ต้องการทดลองใช้งานทันที: แชทกับ Grok 4.7 ได้ฟรี

เลือก Llama หากคุณ…

• จำเป็นต้องรันโมเดลบนฮาร์ดแวร์ของตนเองหรือบนคลาวด์ส่วนตัว
• ต้องการนำโมเดลไป fine-tune เพิ่มเติมด้วยชุดข้อมูลของคุณเอง
• ให้ความสำคัญกับต้นทุนต่อโทเค็นที่ถูกเป็นพิเศษมากกว่าคุณภาพระดับท็อป
• โปรเจกต์ของคุณต้องใช้โมเดลแบบเปิดค่าน้ำหนักเพื่อเหตุผลทางกฎหมาย ความเป็นส่วนตัว หรือการวิจัย

หากต้องการดูภาพรวมการเปรียบเทียบโมเดลเปิดอื่นๆ เพิ่มเติม สามารถอ่านได้ที่ Grok vs DeepSeek หรือศึกษาเรื่องราวเกี่ยวกับประวัติความเป็นมาของ Grok รวมถึงเวอร์ชันที่มีการเปิดเผยค่าน้ำหนักสู่สาธารณะ

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Llama ดีกว่า Grok หรือไม่?

หากต้องการนำโมเดลไปรันบนระบบของตนเอง Llama เป็นตัวเลือกที่ตอบโจทย์เพราะเปิดให้นำค่าน้ำหนักโมเดลไปใช้ได้ แต่หากต้องการคำตอบที่แม่นยำและฉลาดที่สุดในปัจจุบัน โมเดลรุ่นใหม่อย่าง Grok 4.7 มีประสิทธิภาพที่เหนือกว่า

มี Llama รุ่นที่ใหม่กว่า Llama 4 หรือไม่?

หากนับเฉพาะชื่อตระกูล Llama ยังไม่มีรุ่นใหม่กว่านี้ ณ เดือนตุลาคม 2026 โดยโมเดลเจเนอเรชันใหม่ของ Meta จะใช้ชื่อว่า Muse

Grok เป็นโอเพนซอร์สเหมือน Llama หรือไม่?

เป็นเพียงบางส่วน โดย Grok-1 และ Grok 2.5 มีการเผยแพร่ค่าน้ำหนักโมเดลสู่สาธารณะ แต่โมเดล Grok เวอร์ชันปัจจุบันยังเป็นระบบปิด

ฉันสามารถใช้งาน Llama บน Grok.Online ได้หรือไม่?

ไม่ได้ โมเดลทั้งหมดในระบบแชทของเราพัฒนาโดย xAI เท่านั้น และไม่มีโมเดล Llama ของ Meta ให้บริการ