เข้าใจโมเดลสายใช้เหตุผล: เมื่อไหร่ที่ควรปล่อยให้ Grok คิด

เมื่อคุณเลือก Grok 4.3 Thinking ในแชตของเรา คุณจะสังเกตเห็นการหยุดคิดครู่หนึ่งก่อนที่คำแรกจะปรากฏขึ้น ในระหว่างนั้นโมเดลไม่ได้ค้าง แต่กำลังจดโน้ตให้ตัวเอง ไม่ว่าจะเป็นการแยกย่อยคำถามออกเป็นส่วนๆ ทดลองหาวิธีแก้ ตรวจสอบความถูกต้อง และบางครั้งก็เริ่มคิดใหม่ตั้งแต่ต้น โมเดลที่ทำงานแบบนี้เรียกว่า reasoning model หรือ thinking model คู่มือนี้จะอธิบายว่าโมเดลเหล่านี้ทำงานอย่างไร เวลาที่เพิ่มขึ้นไม่กี่วินาทีให้อะไรกับคุณบ้าง และวิธีง่ายๆ ในการเลือกระหว่างตัวเริ่มต้นที่รวดเร็วอย่าง Grok 4.20 กับ Grok 4.3 Thinking ให้เหมาะกับแต่ละงาน

thinking model ทำงานแตกต่างอย่างไร

โมเดลภาษาทั่วไปจะเขียนคำตอบทีละส่วนเล็กๆ โดยแต่ละส่วนจะถูกเลือกจากข้อความทั้งหมดที่มีมาก่อนหน้า โมเดลปกติจะข้ามไปที่คำตอบทันที และถ้าเริ่มต้นประโยคแรกผิดทิศทาง ก็มักจะผิดต่อเนื่องไปเรื่อยๆ เพราะคำถัดๆ ไปถูกสร้างขึ้นจากคำก่อนหน้า

ในทางกลับกัน reasoning model ได้รับการฝึกให้สร้างกระบวนการคิดออกมาก่อน คล้ายกับกระดาษทดที่คุณใช้ก่อนเขียนคำตอบสุดท้ายในห้องสอบ ในกระดาษทดนั้น โมเดลสามารถแจกแจงเงื่อนไขของโจทย์ ลองคำนวณ ตรวจสอบข้อขัดแย้ง และแก้ไขข้อผิดพลาดได้ จากนั้นจึงค่อยเขียนคำตอบที่คุณเห็น กระบวนการคิดนี้เป็นข้อความพิเศษที่โมเดลสร้างขึ้น จึงต้องใช้เวลาและพลังประมวลผลเพิ่มขึ้น แม้ว่าคุณจะไม่เคยเห็นข้อความเหล่านั้นเลยก็ตาม

นี่คือหัวใจสำคัญของกลไกนี้ และอธิบายข้อดีข้อเสียได้อย่างชัดเจน ปัญหาที่ต้องอาศัยการคิดเป็นขั้นตอน การตรวจสอบ และการทบทวนซ้ำจะได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ส่วนปัญหาที่ไม่ต้องคิดหลายขั้นตอนก็แค่ตอบช้าลงโดยไม่จำเป็น

ทำไมคุณต้องรอ และอะไรคือสิ่งที่คุณมองไม่เห็น

ในแชตของเรา กระบวนการคิดจะเกิดขึ้นเบื้องหลัง คุณจะเห็นสถานะ "Thinking…" ขณะที่ Grok 4.3 กำลังประมวลผล จากนั้นคำตอบสุดท้ายจะค่อยๆ แสดงขึ้นมา โน้ตที่ซ่อนอยู่นี้จะไม่ถูกนำมาแสดงและไม่ถูกบันทึกไว้ในประวัติการแชตของคุณ

เอกสารสำหรับนักพัฒนาของ xAI อธิบายถึงการตั้งค่าที่เรียกว่า reasoning effort ซึ่งใช้ควบคุมว่าโมเดลจะใช้เวลาคิดมากน้อยเพียงใดก่อนตอบ สำหรับ Grok 4.3 ตัวเลือกมีตั้งแต่ none ไปจนถึง high โดยมีค่าเริ่มต้นเป็น low แชตของเราใช้งาน Grok 4.3 ที่ระดับ low effort ซึ่งเพียงพอสำหรับการดักจับข้อผิดพลาดส่วนใหญ่โดยไม่ต้องให้คุณรอนานเป็นนาที ส่วน Grok 4.7 ก็คิดวิเคราะห์ก่อนตอบทุกครั้งเช่นกัน เนื่องจากเอกสารของ xAI ระบุว่าไม่สามารถปิดระบบ reasoning ได้ โดยเราใช้งานที่ระดับ low effort เช่นเดียวกัน ขณะที่ Grok 4.20 จะปิดระบบ reasoning เอาไว้ จึงเริ่มตอบคำถามได้แทบจะในทันที

จากการทดสอบของเรากับคำถามสั้นๆ Grok 4.20 เริ่มตอบกลับในเวลาประมาณ 1 วินาที ขณะที่ Grok 4.3 Thinking ใช้เวลาไม่กี่วินาที แต่สำหรับโจทย์ที่ยากขึ้น กระบวนการคิดจะยาวนานขึ้น คุณจึงอาจต้องรอนานกว่าเดิม

งานที่คุ้มค่ากับการรอคิด

• คณิตศาสตร์หลายขั้นตอนและโจทย์ปัญหา: การคำนวณร้อยละซ้อนร้อยละ การแปลงหน่วย ความน่าจะเป็น หรืออะไรก็ตามที่หากผิดพลาดตั้งแต่ก้าวแรก คำตอบจะผิดไปทั้งหมด
• ตรรกะและโจทย์ที่มีเงื่อนไขจำกัด: การจัดผังที่นั่ง ตารางเวลา ปริศนา "ใครเป็นเจ้าของปลา" หรือการจัดตารางประชุมสำหรับ 5 คนที่มีเวลาว่างขัดแย้งกัน
• การดีบักโค้ด: การไล่หาสาเหตุว่าทำไมฟังก์ชันถึงส่งค่าผิดจำเป็นต้องไล่ดูโค้ดไปทีละบรรทัด ซึ่งตรงกับประโยชน์ของกระบวนการคิดในกระดาษทดอย่างสมบูรณ์แบบ
• การเปรียบเทียบข้อดีข้อเสีย: การตัดสินใจเลือกระหว่างข้อเสนอรับเข้าทำงานสองที่ การเลือกสินเชื่อบ้าน หรือการเปรียบเทียบซอฟต์แวร์สามตัวที่มีปัจจัยหลากหลายด้าน
• การตรวจสอบข้อโต้แย้ง: การหาจุดบกพร่องในการพิสูจน์ ข้อสันนิษฐานที่ซ่อนอยู่ในแผนธุรกิจ หรือข้อความที่ไม่มีเหตุผลรองรับในบทความ

ตัวอย่างที่คุ้มค่ากับการรอ:
ร้านค้าแห่งหนึ่งปรับขึ้นราคาสินค้า 20 เปอร์เซ็นต์ จากนั้นนำมาลดราคา 25
เปอร์เซ็นต์จากราคาใหม่ ลูกค้าจ่ายเงินไป 54 หลังหักส่วนลด จงหาว่าราคาเดิม
คือเท่าใด และราคาหลังลดสูงกว่าหรือต่ำกว่าราคาเดิม?
แสดงวิธีทำทีละขั้นตอน

โมเดลความเร็วสูงอาจให้ตัวเลขที่ถูกต้องได้ แต่คำถามประเภทนี้มักเป็นจุดที่มันมักจะคำนวณผิดไปหนึ่งขั้นตอนทั้งที่ตอบด้วยความมั่นใจ เปิด Grok 4.3 Thinking แล้วลองดู หรือส่งโจทย์ปริศนาราคานี้ไปยังโมเดลใดก็ได้ที่คุณเลือกอยู่เพื่อเปรียบเทียบกัน

งานที่การคิดแทบไม่ช่วยอะไร

สำหรับคำขอทั่วไปจำนวนมากในชีวิตประจำวัน การคิดก่อนตอบมีแต่จะทำให้ช้าลง แนะนำให้ใช้ Grok 4.20 สำหรับงานเหล่านี้:

• การเขียนใหม่ การสรุปย่อ หรือการปรับเปลี่ยนโทนของข้อความที่คุณวางลงไป
• การร่างอีเมล โพสต์ คำบรรยายภาพ และเรื่องสั้น
• ข้อเท็จจริงและคำจำกัดความง่ายๆ (ซึ่งไม่ว่าจะใช้โมเดลแบบคิดหรือไม่ คุณก็ยังต้องตรวจสอบความถูกต้องอยู่ดี)
• การระดมไอเดียตั้งชื่อ ความคิดสร้างสรรค์ หรือพาดหัวข่าว ซึ่งความหลากหลายสำคัญกว่าความถูกต้องแม่นยำเป๊ะๆ
• การแปลข้อความทั่วไป

cookbook สำหรับนักพัฒนาของ xAI ก็ระบุถึงประเด็นนี้ไว้เช่นกัน โดยในตัวอย่างหนึ่งพบว่า การใช้ reasoning effort ระดับสูงกับทิกเก็ตซัพพอร์ตสั้นๆ สิ้นเปลืองโทเค็นมากขึ้นโดยไม่ได้ให้คะแนนที่ดีขึ้นอย่างชัดเจน การคิดเยอะขึ้นไม่ได้แปลว่าจะคิดได้ดีขึ้นเสมอไป

เปรียบเทียบ 3 โมเดลในแชตของเรา

ทั้งสามโมเดลสามารถอ่านรูปภาพได้ และใช้โควตาร่วมกันจาก 30 ข้อความฟรีต่อวัน คำตอบที่ผ่านการคิดจึงไม่เสียโควตามากกว่าคำตอบแบบเร็ว สิ่งที่คุณต้องจ่ายมีเพียงแค่เวลาในการรอเท่านั้น ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่หน้า Grok 4.3 และหน้าเปรียบเทียบระหว่าง Grok 4.7 กับ Grok 4.3

วิธีเขียนพรอมต์สำหรับ thinking model

reasoning model เก่งในการหาวิธีแก้ปัญหา แต่สิ่งที่ไม่สามารถคิดขึ้นมาเองได้คือข้อมูลที่คุณไม่ได้ระบุไว้ ดังนั้นควรใส่เงื่อนไขทุกอย่างลงในข้อความแรกให้ครบถ้วน

พรอมต์ที่ไม่ดี:
ช่วยวางแผนการประชุมสำหรับทีมของฉันในสัปดาห์หน้าหน่อย

พรอมต์ที่ดี:
ช่วยวางแผนการประชุมเดี่ยว (one-to-one) ครั้งละ 30 นาที จำนวน 5 การประชุมในสัปดาห์หน้า ระหว่างวันจันทร์ถึงวันศุกร์
เวลา 9:00 ถึง 17:00 น. เงื่อนไข: ฉันติดธุระช่วงเช้าวันอังคาร และทุกวันเวลา 12:00-13:00 น.
Ana ทำงานเฉพาะวันจันทร์ถึงวันพุธ Ben ไม่สะดวกช่วงเช้า
ห้ามจัดประชุมเกินวันละสองครั้ง ให้แสดงผลเป็นตาราง
แล้วระบุเงื่อนไขใดก็ตามที่คุณไม่สามารถจัดให้ลงตัวได้

เทคนิคเพิ่มเติมที่จะช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น:

• ไม่ต้องพิมพ์ว่า "think step by step" (คิดทีละขั้นตอน) เพราะโมเดลทำสิ่งนี้ก่อนตอบอยู่แล้ว แต่ถ้าคุณต้องการตรวจดูขั้นตอน ให้สั่งว่าขอให้แสดงขั้นตอนการคิดในคำตอบด้วย
• ขอให้สรุปคำตอบเดี่ยวๆ ไว้ในบรรทัดสุดท้าย เพื่อให้มองหาคำตอบได้ง่าย
• บอกให้โมเดลระบุข้อสันนิษฐานทั้งหมด เพราะโมเดลที่คิดได้ก็ยังอาจเติมเต็มข้อมูลที่ขาดไปด้วยการคาดเดา
• อย่าคิดว่าการคิดอย่างรอบคอบคือการรับประกันความถูกต้อง 100% เพราะ reasoning model ก็สามารถคิดตามขั้นตอนอย่างเป็นระเบียบไปสู่คำตอบที่ผิดได้เช่นกัน โดยเฉพาะกับข้อเท็จจริงที่ไม่เคยเรียนรู้มาก่อน

การทดลองง่ายๆ ใน 2 นาที

วิธีที่ดีที่สุดในการสัมผัสความแตกต่างคือการลองดูด้วยตัวเอง เลือกโจทย์ที่คุณรู้อยู่แล้วว่าคำตอบคืออะไร เช่น การบ้านที่มีเฉลยอยู่แล้ว หรือบั๊กที่คุณเพิ่งแก้เสร็จไปเมื่อสัปดาห์ก่อน ส่งคำถามนั้นให้ Grok 4.20 แล้วเปิดแชตใหม่เพื่อส่งคำถามเดียวกันให้ Grok 4.3 Thinking จากนั้นลองเปรียบเทียบไม่ใช่แค่คำตอบสุดท้าย แต่ดูว่าแต่ละโมเดลจัดการกับจุดที่ซับซ้อนอย่างไร หลังจากลองไม่กี่ครั้ง คุณจะรู้ได้ทันทีว่างานแบบไหนของคุณที่คุ้มค่ากับการรอ คุณสามารถลองทดสอบได้ที่เครื่องมือ math solver และ code assistant หรืออ่านคู่มือ โมเดลภาษาทำงานอย่างไร เพื่อทำความเข้าใจว่าทำไมการคิดเป็นขั้นตอนจึงช่วยได้

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

ฉันสามารถอ่านกระบวนการคิดของ Grok ในแชตได้ไหม?

ไม่ได้ แชตของเราจะซ่อนกระบวนการคิดไว้เบื้องหลังและแสดงเฉพาะคำตอบสุดท้ายเท่านั้น หากคุณต้องการดูวิธีคิด ให้ระบุในพรอมต์ว่าขอให้อธิบายขั้นตอนต่างๆ ในคำตอบด้วย

thinking model จะใช้โควตาข้อความรายวันของฉันเปลืองกว่าเดิมไหม?

ไม่เปลืองกว่า ทุกคำตอบจะนับเป็น 1 ข้อความเท่ากันไม่ว่าคุณจะเลือกโมเดลใดก็ตาม โดย Grok 4.7 จะมีโควตาแยกต่างหากที่จำกัด 10 ข้อความต่อวันภายในโควตารวม 30 ข้อความ

Grok 4.3 Thinking ให้คำตอบที่แม่นยำกว่าเสมอหรือไม่?

ไม่เสมอไป โดยทั่วไปจะทำได้ดีกว่าสำหรับปัญหาที่มีขั้นตอนซับซ้อน แต่ก็ยังอาจมีข้อผิดพลาดได้ และมันไม่ได้รู้ข้อเท็จจริงมากไปกว่าข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน หากเป็นเรื่องสำคัญควรตรวจสอบซ้ำเสมอตามที่อธิบายไว้ในคู่มือการตรวจสอบข้อเท็จจริงของเรา

ทำไม Grok 4.20 บนเว็บนี้ถึงไม่ใช่ thinking model?

Grok 4.20 มีความสามารถในการคิดวิเคราะห์ได้ แต่เราเลือกปิดระบบ reasoning ไว้ เพื่อให้เป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่ทำงานได้อย่างรวดเร็วสำหรับงานทั่วไปในชีวิตประจำวัน เมื่อคุณต้องการโหมดที่คิดอย่างละเอียดรอบคอบ สามารถเลือก Grok 4.3 Thinking ได้จากเมนูโมเดล

Grok 4.3 Thinking กับ Grok 4.7 ต่างกันอย่างไร?

ทั้งคู่คิดก่อนตอบเหมือนกัน โดย Grok 4.7 เป็นโมเดลเรือธงรุ่นล่าสุดของ xAI ที่ถูกออกแบบมาสำหรับการเขียนโค้ด งานที่ใช้เอเจนต์ และงานด้านองค์ความรู้ขั้นสูง ซึ่งจำกัดไว้ที่ 10 ข้อความต่อวันในแชตของเรา ส่วน Grok 4.3 เป็นตัวเลือกหลักสำหรับการคิดวิเคราะห์อย่างรอบคอบในงานทั่วไป