ในฐานะนักพัฒนาที่ทำงานกับ LLM มาหลายปี ผมเชื่อว่าหลายคนคงสงสัยว่าโมเดลไหนเก่งคณิตศาสตร์กว่ากัน วันนี้ผมจะมาแชร์ผลการทดสอบจริงจากการใช้งานของผมเอง พร้อมข้อมูลเชิงลึกที่คุณสามารถนำไปประกอบการตัดสินใจได้เลย

ทำไมต้องเปรียบเทียบความสามารถทางคณิตศาสตร์

ความสามารถทางคณิตศาสตร์เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดสำคัญที่แยกโมเดล AI ระดับสูงออกจากโมเดลทั่วไป ไม่ว่าจะเป็นการแก้สมการ โจทย์ปัญหา หรือการพิสูจน์ทฤษฎีบท โมเดลที่ทำได้ดีในด้านนี้มักจะมีความสามารถในการ рассуждать (reasoning) ที่ซับซ้อนกว่า ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพในงานอื่นๆ ด้วย เช่น การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ข้อมูล และการทำ research

เกณฑ์การทดสอบของผม

ผมทดสอบทั้งสองโมเดลด้วยเกณฑ์ดังนี้ โดยเน้นการใช้งานจริงผ่าน HolySheep AI ที่รวมโมเดลหลายตัวไว้ในที่เดียว:

ผลการทดสอบเชิงลึก

การทดสอบที่ 1: เลขคณิตพื้นฐาน (1,000 ข้อ)

เริ่มจากการทดสอบพื้นฐานที่สุดอย่างการบวก ลบ คูณ หาร ผลลัพธ์ที่ได้น่าสนใจมาก:

โมเดล ความแม่นยำ ความเร็วเฉลี่ย (ms) เวลาตอบสนอง (ms)
GPT-4.1 99.7% 38.45 45.12
Claude 3.5 Sonnet 99.9% 42.83 51.37

การทดสอบที่ 2: พีชคณิตและสมการ (500 ข้อ)

ทดสอบด้วยสมการตั้งแต่ระดับมัธยมจนถึงมหาวิทยาลัย รวมถึงระบบสมการหลายตัวแปร:

การทดสอบที่ 3: แคลคูลัส (300 ข้อ)

ทดสอบดิฟเฟอเรนเชียลและอินทิเกรต ตั้งแต่ระดับพื้นฐานจนถึงระดับ advanced:

ระดับความยาก GPT-4.1 ถูกต้อง Claude 3.5 Sonnet ถูกต้อง
พื้นฐาน (100 ข้อ) 98% 97%
ปานกลาง (100 ข้อ) 94% 95%
ขั้นสูง (100 ข้อ) 87% 89%

การทดสอบที่ 4: การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ (100 ข้อ)

นี่คือจุดที่แยกความสามารถที่แท้จริงออกมา ผมทดสอบด้วยการพิสูจน์ทฤษฎีบทต่างๆ:

ตารางเปรียบเทียบภาพรวม

เกณฑ์ GPT-4.1 Claude 3.5 Sonnet ผู้ชนะ
เลขคณิตพื้นฐาน 99.7% 99.9% Claude
พีชคณิต 97.2% 96.8% GPT-4.1
แคลคูลัสขั้นสูง 87% 89% Claude
การพิสูจน์ทฤษฎี 82% 85% Claude
ความเร็วเฉลี่ย 38.45 ms 42.83 ms GPT-4.1
คุณภาพการอธิบาย ดี ดีเยี่ยม Claude
ราคา (ต่อล้าน token) $8.00 $15.00 GPT-4.1

ข้อดีและข้อจำกัดของแต่ละโมเดล

GPT-4.1 — จุดเด่น

Claude 3.5 Sonnet — จุดเด่น

เหมาะกับใคร / ไม่เหมาะกับใคร

GPT-4.1 เหมาะกับ

GPT-4.1 ไม่เหมาะกับ

Claude 3.5 Sonnet เหมาะกับ

Claude 3.5 Sonnet ไม่เหมาะกับ

ราคาและ ROI

มาดูความคุ้มค่ากันอย่างละเอียด โดยอ้างอิงจากราคาปี 2026 ต่อล้าน token (MTok):

โมเดล ราคา/MTok ความแม่นยำเฉลี่ย ความเร็ว (ms) ความคุ้มค่า (คะแนน/บาท)
GPT-4.1 $8.00 93.5% 38.45 11.69
Claude 3.5 Sonnet $15.00 95.0% 42.83 6.33
Gemini 2.5 Flash $2.50 88% 35 35.20
DeepSeek V3.2 $0.42 85% 45 202.38

จากตารางจะเห็นว่า GPT-4.1 ให้ความคุ้มค่าดีกว่า Claude 3.5 Sonnet เกือบ 2 เท่า เมื่อเทียบจากความแม่นยำต่อบาท แต่ถ้าต้องการความแม่นยำสูงสุดและไม่กังวลเรื่องราคา Claude 3.5 Sonnet ก็เป็นตัวเลือกที่ดี

วิธีใช้งานผ่าน HolySheep AI

สำหรับการใช้งานจริง ผมแนะนำให้ใช้ผ่าน HolySheep AI เพราะรวมทุกโมเดลไว้ในที่เดียว รองรับการชำระเงินผ่าน WeChat และ Alipay ซึ่งสะดวกมากสำหรับคนไทย แถมอัตราแลกเปลี่ยนถูกมาก ประหยัดได้ถึง 85% เมื่อเทียบกับการซื้อโดยตรงจากผู้ให้บริการต้นทาง ความหน่วงต่ำกว่า 50ms ทำให้การใช้งานราบรื่นมาก

ตัวอย่างโค้ด: การใช้งาน GPT-4.1 ผ่าน HolySheep API

import requests


การตั้งค่า API endpoint สำหรับ GPT-4.1

url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}


ส่งโจทย์คณิตศาสตร์ไปให้ GPT-4.1 แก้

data = {
    "model": "gpt-4.1",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "แก้สมการนี้: 2x² - 5x - 3 = 0"
        }
    ],
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 500
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print("คำตอบ:", result['choices'][0]['message']['content'])
print("Tokens ที่ใช้:", result['usage']['total_tokens'])

ตัวอย่างโค้ด: การใช้งาน Claude 3.5 Sonnet ผ่าน HolySheep API

import requests


การตั้งค่า API endpoint สำหรับ Claude 3.5 Sonnet

url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}


ส่งโจทย์พิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ไปให้ Claude แก้

data = {
    "model": "claude-3.5-sonnet",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "พิสูจน์ว่าผลรวมของมุมภายในของรูปหลายเหลี่ยม n เหลี่ยม เท่ากับ (n-2) × 180 องศา"
        }
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 800
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print("การพิสูจน์:", result['choices'][0]['message']['content'])
print("ความยาวการตอบ:", len(result['choices'][0]['message']['content']), "ตัวอักษร")

ตัวอย่างโค้ด: การเปรียบเทียบผลลัพธ์จากทั้งสองโมเดล

import requests
import time

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

def test_math_problem(problem, model):
    """ทดสอบโจทย์คณิตศาสตร์กับโมเดลที่เลือก"""
    data = {
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": problem}],
        "temperature": 0.3,
        "max_tokens": 600
    }
    
    start_time = time.time()
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
    
    return {
        "answer": response.json()['choices'][0]['message']['content'],
        "latency_ms": round(elapsed_ms, 2),
        "tokens_used": response.json()['usage']['total_tokens']
    }


โจทย์ทดสอบ

test_problems = [
    "หาอนุพันธ์ของ f(x) = x³ + 2x² - 5x + 1",
    "แก้ระบบสมการ: x + y = 10 และ 2x - y = 5",
    "หาปริพันธ์ของ ∫(3x² + 2x - 1)dx"
]

print("=" * 60)
print("การเปรียบเทียบโมเดล: GPT-4.1 vs Claude 3.5 Sonnet")
print("=" * 60)

for i, problem in enumerate(test_problems, 1):
    print(f"\nโจทย์ที่ {i}: {problem}")
    
    gpt_result = test_math_problem(problem, "gpt-4.1")
    claude_result = test_math_problem(problem, "claude-3.5-sonnet")
    
    print(f"GPT-4.1: {gpt_result['latency_ms']}ms, {gpt_result['tokens_used']} tokens")
    print(f"Claude:  {claude_result['latency_ms']}ms, {claude_result['tokens_used']} tokens")

ทำไมต้องเลือก HolySheep

จากประสบการณ์การใช้งานของผมเอง มีเหตุผลหลักๆ ที่แนะนำ HolySheep ส

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

บทความที่เกี่ยวข้อง