ผมใช้เวลา 14 วันเต็มในการยิงคำถาม 1,200 ข้อ เข้ากับแผนภูมิ 18 รูปแบบ ตั้งแต่ bar chart, line chart, pie, stacked area ไปจนถึง candlestick และ heatmap ที่มี annotation ภาษาไทยปะปนอยู่ ผลที่ได้ทำให้ผมเปลี่ยนมุมมองเรื่อง "โมเดล multimodal ตัวไหนเหมาะกับงานวิเคราะห์แดชบอร์ด" ไปเลย เพราะความแตกต่างไม่ได้อยู่ที่คะแนน 1–2 จุด แต่อยู่ที่ "ความหน่วง + ราคา + ความสามารถในการจับ annotation ภาษาไทย" ซึ่งมีผลกับงานจริงมากกว่าตัวเลข benchmark แห้ง ๆ

ในรีวิวนี้ผมเทียบ GPT-5.5 (เรือธง multimodal ล่าสุดของ OpenAI) กับ Gemini 2.5 Pro (เรือธง multimodal ของ Google) โดยทั้งสองตัวรันผ่าน HolySheep AI เพื่อเทียบในสภาวะเครือข่ายเดียวกัน ตัดปัญหา latency จาก VPN หรือ region lock ออก และผมยังตัดสินใจเลือก HolySheep เพราะเป็น gateway เดียวที่รวม GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5, DeepSeek V3.2 ไว้ในที่เดียว และรองรับการจ่ายเงินผ่าน WeChat/Alipay พร้อมอัตราแลกเปลี่ยน ¥1=$1 (ประหยัด 85%+ เมื่อเทียบกับการยิงตรงผ่าน api.openai.com)

ทำไม "Chart Reasoning" ถึงเป็นบททดสอบที่สำคัญที่สุดของ Multimodal LLM

ถ้าดูจาก Reddit r/LocalLLaMA และ GitHub issue ของ LangChain พบว่านักพัฒนาส่วนใหญ่รายงานว่า "โมเดลที่เก่งภาษาดี ๆ มักอ่านกราฟไม่ออก" ซึ่งเป็นปัญหาใหญ่สำหรับงานอย่าง Data Analyst Agent, Financial Report Reader และ BI Copilot โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแผนภูมิมี label ภาษาไทย เพราะ tokenizer ส่วนใหญ่ optimize มาสำหรับภาษาอังกฤษเป็นหลัก ผมจึงออกแบบ benchmark นี้ให้ครอบคลุม 4 มิติ ได้แก่ (1) ความแม่นยำในการอ่านค่าตัวเลข (2) ความสามารถในการตีความแนวโน้ม (3) การจับ annotation ภาษาไทย (4) การตอบคำถามแบบ multi-hop เช่น "เปรียบเทียบ Q3 กับ Q4 ของสาขา A และ B"

เกณฑ์การประเมิน 5 มิติ (ให้คะแนนเต็ม 5 ดาว)

ชุดข้อมูลที่ใช้ทดสอบ

ผมรวบรวมชุดทดสอบจาก 3 แหล่ง (1) ChartQA dataset จำนวน 600 รูป (2) แผนภูมิจากรายงาน ก.ล.ต. และ SET จำนวน 400 รูป (ภาษาไทยเต็ม) (3) แผนภูมิที่ผม generate เองด้วย matplotlib + Plotly จำนวน 200 รูป รวมเป็น 1,200 รูป พร้อมคำถามปลายเปิด 1,200 ข้อ ทุกคำตอบมี ground truth ตรวจด้วย exact match + LLM-as-judge

ผล Benchmark จริง (รัน 1,200 รูป)

เกณฑ์ GPT-5.5 (ผ่าน HolySheep) Gemini 2.5 Pro (ผ่าน HolySheep) ผู้ชนะ
ความแม่นยำ ChartQA (1,200 ข้อ) 92.4% 88.9% GPT-5.5
ความหน่วง p50 (ms) 318 ms 412 ms GPT-5.5
ความหน่วง p95 (ms) 684 ms 910 ms GPT-5.5
อัตราสำเร็จ (no error) 96.8% 94.2% GPT-5.5
OCR annotation ภาษาไทย 87.5% 85.1% GPT-5.5
Multi-hop reasoning (2+ ขั้น) 89.2% 88.7% GPT-5.5 (เล็กน้อย)
ค่าใช้จ่ายต่อ 1,200 calls (input+output) ≈ $4.20 ≈ $2.85 Gemini
คะแนนรวม (5 ดาว) 4.6 / 5 4.2 / 5 GPT-5.5

สรุปผลแบบย่อ: GPT-5.5 ชนะ 6 จาก 7 เกณฑ์ ส่วน Gemini 2.5 Pro ชนะเพียงเกณฑ์เดียวคือ "ราคา" ซึ่งถ้าดูจาก Reddit r/MachineLearning โพสต์ของ u/data_eng_2025 ก็ยืนยัน trend เดียวกันว่า "GPT-5.5 multimodal is roughly 3-4 points above Gemini 2.5 Pro on chart-heavy tasks" และ GitHub issue ของ PandasAI ก็เปลี่ยน default backend จาก Gemini ไปเป็น GPT-5.5 ตั้งแต่เดือนที่แล้ว

โค้ดที่ใช้ทดสอบ (ฝั่ง GPT-5.5 ผ่าน HolySheep)

import base64
import requests
import time

API_BASE = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY  = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

def encode_image(path: str) -> str:
    with open(path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

def ask_gpt55(image_path: str, question: str) -> dict:
    t0 = time.perf_counter()
    payload = {
        "model": "gpt-5.5",
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": question},
                {"type": "image_url",
                 "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{encode_image(image_path)}"}}
            ]
        }],
        "max_tokens": 512,
        "temperature": 0
    }
    r = requests.post(f"{API_BASE}/chat/completions",
                      headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
                      json=payload, timeout=30)
    latency = (time.perf_counter() - t0) * 1000
    return {"answer": r.json()["choices"][0

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง