Flint、Gemma 4 與 Qwen3.8 比較：哪款 AI 編碼模型適合你的電腦？
Flint vs Gemma 4 vs Qwen3.8: โมเดล AI เขียนโค้ดตัวไหนเหมาะกับเครื่องของคุณ?
Flint、Gemma 4 與 Qwen3.8 面向不同用途，文章比較其編碼能力、硬件需求、語言與多模態支援，並指出各家基準分數不能直接互相比較。Flint 偏重本機編碼智能體，Gemma 4 著重語言多樣性，Qwen3.8-27B 則支援圖像及影片；模型容量、上下文和測試工具各異，分數須審慎解讀。文章建議按自身硬件和日常工作測試選擇，不要單憑不同設定下的廠商分數定案。
โดย Nokka (นก-กา) | ตรวจข้อมูล 27 ต.ค. 2026
บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)
หลังผมเขียนบท Flint เมื่อเช้า คำถามแรกที่คนถามต่อคือ "แล้วมันเก่งกว่า Gemma 4 กับ Qwen3.8 ไหม"
คำตอบสั้นที่สุดคือตัวเลขที่แต่ละค่ายโฆษณาเอามาเทียบกันตรง ๆ ไม่ได้ แต่มีกราฟชุดหนึ่งที่รวมทุกตัวไว้ในสเกลเดียว ซึ่งช่วยให้เห็นภาพได้จริง
แต่ถ้าแยกให้ออกว่าอะไรเทียบได้และอะไรเทียบไม่ได้ คุณจะเลือกได้ถูกกว่าอ่านตารางคะแนนทั้งหน้า
สามโมเดลนี้เกิดมาคนละเป้าหมาย
Flint ออกแบบมาเพื่อ agent เขียนโค้ด
Flint จาก Recursive เป็นโมเดล MoE ขนาด 39.8 พันล้านพารามิเตอร์ เปิดใช้งานราว 2.5 พันล้านตัวต่อโทเคน [1]
มันถูกฝึกให้สำรวจโค้ดเบส แก้บั๊ก เพิ่มฟีเจอร์ และเขียนเทสต์ และรองรับการเรียกเครื่องมือหลายรอบ [1]
จุดขายคือความเร็วบนเครื่องเดี่ยว ไม่ใช่การเป็นโมเดลสนทนาอเนกประสงค์
Gemma 4 เน้นความหลากหลายและภาษา
Gemma 4 จาก Google มีหลายขนาด ตั้งแต่ E2B ไปจนถึง 31B และรุ่น MoE 26B-A4B [3]
รุ่น 26B-A4B มีพารามิเตอร์รวม 25.2 พันล้านตัว เปิดใช้งาน 3.8 พันล้านตัว รองรับบริบท 256K โทเคน [3]
จุดเด่นคือรับได้ทั้งข้อความและภาพ โดยรุ่น E2B, E4B และ 12B เพิ่มเสียงเข้ามาด้วย ส่วนรุ่น 26B-A4B และ 31B เป็นข้อความกับภาพ [3]
ด้านภาษา เอกสารระบุว่าใช้งานได้มากกว่า 35 ภาษาทันที และฝึกมากับข้อมูลกว่า 140 ภาษา [3]
Qwen3.8-27B เน้นความสามารถรอบด้านในโมเดลเดี่ยว
Qwen3.8-27B เป็นโมเดล dense ขนาด 27.8 พันล้านพารามิเตอร์ รองรับบริบท 262,144 โทเคน และขยายได้ถึงหนึ่งล้านโทเคน [4]
ตัวนี้เข้าใจภาพและวิดีโอในตัว พร้อมการควบคุมกระบวนการคิดที่ยืดหยุ่น [4]
จุดขายคือเป็นโมเดลเดียวที่ทำงานหลายแบบได้ ไม่ต้องแยกตัวสำหรับงานภาพและงานโค้ด
ขนาดไฟล์กับเครื่องที่ต้องเตรียม
น้ำหนักเต็มรูปแบบ
ไฟล์ BF16 ของ Flint รวมกันประมาณ 79.6 GB [1]
Gemma 4 รุ่น 26B-A4B อยู่ที่ประมาณ 51.6 GB และรุ่น 31B อยู่ที่ 62.6 GB [3]
Qwen3.8-27B อยู่ที่ประมาณ 55.6 GB [4]
ขนาดพวกนี้เป็นผลรวมไฟล์ในรีโปตามที่ Hugging Face รายงาน ไม่ใช่หน่วยความจำขั้นต่ำที่ต้องใช้ตอนรันจริง
ความหมายต่อเครื่อง 64 GB
ถ้าคุณมีเครื่องหน่วยความจำรวม 64 GB การรันไฟล์ BF16 ทั้งก้อนจะไม่เหลือที่ให้บริบทและแคช
ทางที่ทำได้คือใช้ไฟล์บีบอัด ซึ่ง Flint มีไฟล์แยกให้ในรีโปของตัวเอง [1] ส่วน Gemma 4 กับ Qwen3.8 ต้องพึ่งไฟล์ที่ชุมชนแปลงให้ [3][4]
แต่การบีบอัดทำให้คุณภาพต่างจากต้นฉบับ และต้องวัดกับงานของคุณเอง
Flint กินที่มากที่สุดในสามตัว
แม้จะเปิดใช้งานเพียง 2.5 พันล้านตัวต่อโทเคน แต่น้ำหนักที่ต้องโหลดเข้ามาคือทั้ง 39.8 พันล้านตัว [1]
นี่คือจุดที่คนเข้าใจผิดบ่อยที่สุด เพราะตัวเลข active parameters บอกภาระการคำนวณ ไม่ได้บอกขนาดหน่วยความจำ
Benchmark: อ่านยังไงไม่ให้หลง
ตัวเลขที่แต่ละค่ายประกาศ
Flint ประกาศ SWE-bench Pro v2 ที่ 89.7 เปอร์เซ็นต์, SWE-bench Verified ที่ 74.2 เปอร์เซ็นต์ และ Terminal-Bench 2.1 ที่ 54.9 เปอร์เซ็นต์ [1]
Qwen3.8-27B ประกาศ SWE-bench Pro ที่ 61.7 เปอร์เซ็นต์, Terminal-Bench 2.1 ที่ 73.0 เปอร์เซ็นต์ และ LiveCodeBench v6 ที่ 90.3 เปอร์เซ็นต์ [4]
ใน LiveCodeBench v6 รุ่น 26B-A4B ได้ 77.1 เปอร์เซ็นต์ ส่วนรุ่น 31B ได้ 80.0 เปอร์เซ็นต์ แต่หน้าโมเดลไม่ได้รายงาน SWE-bench [3]
ทำไมตัวเลขจากสองค่ายเทียบกันไม่ได้
Flint ระบุชัดว่าใช้ mini-swe-agent และวัด SWE-bench Pro v2 [1]
Qwen ระบุว่าใช้ Claude Code เป็น harness ในการวัด SWE-bench Pro และตั้งค่าบริบท 256K แต่ไม่ได้ระบุเวอร์ชันย่อยว่าเป็น v2 [4]
ตัวเลข 89.7 กับ 61.7 จึงไม่ได้บอกว่า Flint เก่งกว่าหนึ่งเท่าครึ่ง แต่บอกว่าสองค่ายใช้เครื่องมือและเวอร์ชันต่างกัน
Terminal-Bench ก็กลับกัน
ใน Terminal-Bench 2.1 ฝั่ง Qwen ได้ 73.0 ส่วน Flint ได้ 54.9 [1][4]
ถ้าดูแค่ตัวนี้ Qwen จะดูดีกว่ามาก แต่ Flint ระบุว่าใช้ Terminus 2 และนับคำตอบที่มาจากการค้นเว็บว่าไม่ผ่าน [1]
เงื่อนไขการนับที่ต่างกันทำให้ตัวเลขสองชุดนี้เทียบกันตรง ๆ ไม่ได้
จุดที่พอเทียบได้คือกราฟที่รวมทุกตัวไว้ชุดเดียว
หน้าโมเดลของ Flint มีกราฟเปรียบเทียบที่รวมคู่แข่งไว้ในสเกลเดียวกัน โดยเครื่องหมาย † คือคะแนนที่ Recursive วัดเอง ส่วนคะแนนคู่แข่งที่ไม่มี † คือตัวเลขที่ค่ายนั้นรายงานเอง [1]
ในกราฟนั้น Flint BF16 ได้ LiveCodeBench v6 ที่ 80.3 ส่วน Qwen 3.8 ได้ 90.3 และ Gemma 4 ได้ 80.0 [1]
ด้าน SWE-bench Pro v2 Flint ได้ 89.7, Qwen 3.8 ได้ 94.9 และ Gemma 4 ได้ 61.7 [1]
ตัวเลข 94.9 สูงกว่าตัวเลข 61.7 ที่ Qwen รายงานเองในหน้าโมเดลของเขา เพราะเป็นคนละเวอร์ชันและคนละ harness ที่แต่ละฝ่ายใช้ ไม่ใช่เพราะ Qwen เก่งขึ้นในเวลาไม่กี่สัปดาห์
ส่วน SWE-bench Verified Flint ได้ 74.2, Qwen 3.8 ได้ 75.6 และ Gemma 4 ได้ 66.6 [1]
ตัวเลขชุดนี้อยู่ในกราฟเดียวและใช้สเกลเดียวกัน แต่ได้มาจากคนละมือ และกราฟนี้ผู้ผลิต Flint เป็นคนทำ จึงต้องอ่านแบบระวัง [1]
ภาษาและงานที่ไม่ใช่โค้ด
Gemma 4 ได้เปรียบเรื่องภาษา
Google ระบุว่า Gemma 4 รองรับภาษากว่า 140 ภาษา และรายงานคะแนน MMMLU ไว้ที่ 86.3 เปอร์เซ็นต์สำหรับรุ่น 26B-A4B [3]
ถ้าคุณต้องทำงานหลายภาษาหรือสรุปเอกสารภาษาไทยบ่อย ๆ นี่คือจุดที่ Flint ไม่ได้แข่งด้วย
Qwen3.8 ได้เปรียบเรื่องภาพและวิดีโอ
Qwen3.8-27B เป็นโมเดลที่เข้าใจภาพและวิดีโอโดยตรง และมีโหมดคิดที่ปรับได้ [4]
สำหรับงานที่ต้องอ่านภาพหน้าจอแล้วแก้โค้ดต่อ มันลดขั้นตอนการต่อเครื่องมือได้มาก
Flint เก่งเฉพาะทาง
Flint รับข้อความเข้าและส่งข้อความออก ไม่มีภาพ ไม่มีเสียง และเอกสารไม่ได้อ้างความสามารถหลายภาษา [1]
มันจึงเหมาะกับงานเดียวคืองานโค้ด ไม่ใช่ผู้ช่วยทั่วไป
ความเร็วและประสบการณ์ใช้งาน
ตัวเลขที่ Flint อ้าง
Recursive ระบุว่า Flint ทำได้กว่า 125 โทเคนต่อวินาทีบน MacBook Pro ชิป M4 Pro [2]
และกว่า 150 โทเคนต่อวินาทีบน NVIDIA RTX Spark ขนาด 64 GB ในบริบทสั้น [2]
แต่ตัวเลขนี้มาจากการทดสอบของบริษัทเอง ไม่ใช่การวัดโดยทีมอื่น [2]
Gemma 4 และ Qwen3.8 ไม่ได้ขายเรื่องความเร็ว
หน้าโมเดลทั้งสองเน้นความสามารถมากกว่าความเร็ว และไม่ได้ให้ตัวเลขโทเคนต่อวินาทีบนเครื่องผู้ใช้ [3][4]
แปลว่าถ้าคุณต้องการความเร็วที่วัดได้บนเครื่องของคุณเอง คุณต้องวัดเองทั้งสามตัว
การทดลองอิสระที่พอมี
วิล ไนต์ จาก WIRED ทดลอง Flint บนแมคหน่วยความจำ 48 GB เพื่อสร้างโปรแกรมเล็ก ๆ และรายงานว่ามันทำตามคำขอได้ทุกครั้ง [5]
แต่การทดลองนั้นเป็นเชิงคุณภาพ ไม่ใช่การรัน benchmark ซ้ำ และไม่ได้เปรียบเทียบกับ Gemma 4 หรือ Qwen3.8
สัญญาอนุญาตและข้อผูกพัน
ทั้งสามใช้ Apache 2.0
Flint, Gemma 4 และ Qwen3.8-27B ต่างใช้สัญญา Apache 2.0 ซึ่งอนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์และดัดแปลงได้ [1][3][4]
ข้อดีคือคุณไม่ต้องกังวลเรื่องสิทธิ์การใช้งานเมื่อนำไปทำผลิตภัณฑ์
แต่เงื่อนไขบริการแยกจากน้ำหนักโมเดล
Flint มี API ให้บริการแยกต่างหาก ซึ่งมีเงื่อนไขและข้อตกลงข้อมูลคนละชุดกับสัญญาน้ำหนัก [1]
เช่นเดียวกับ Qwen ที่มีเวอร์ชันโฮสต์พร้อมบริบทหนึ่งล้านโทเคนและเครื่องมือในตัว [4]
ถ้าคุณใช้ผ่าน API ต้องอ่านเงื่อนไขฝั่งบริการ ไม่ใช่แค่สัญญาโมเดล
ไม่มีใครรับประกันภาษาไทย
Gemma 4 ฝึกมากับข้อมูลกว่า 140 ภาษา แต่ไม่ได้รายงานคะแนนภาษาไทยแยก [3]
Qwen3.8 เป็นโมเดลจากทีม Qwen ประเทศจีน แต่หน้าโมเดลไม่ได้แยกคะแนนภาษาไทยไว้ [4]
ส่วน Flint ไม่ได้กล่าวถึงภาษาไทยเลย [1]
ถ้างานของคุณมีคอมเมนต์หรือ Requirement ภาษาไทย ทั้งสามตัวต้องลองเองก่อนตัดสินใจ
เลือกตัวไหนตามงานของคุณ
ถ้างานหลักคือแก้โค้ดในเครื่องที่ข้อมูลออกนอกไม่ได้
Flint คือตัวที่ออกแบบมาตรงงานที่สุด เพราะรองรับการเรียกเครื่องมือหลายรอบและมีบริบท 262,144 โทเคน [1]
แต่ต้องมีเครื่อง 64 GB ขึ้นไปและยอมรับว่า Benchmark ยังไม่มีคนตรวจซ้ำ
ถ้าต้องทำงานหลายภาษาหรือสรุปเอกสาร
Gemma 4 เป็นตัวที่สมดุลที่สุดในสามตัว เพราะรองรับหลายภาษาและมีรุ่นเล็กที่รันบนแล็ปท็อปได้ [3]
แต่ในกราฟเปรียบเทียบของ Recursive คะแนน agentic coding ของมันต่ำกว่าคู่แข่งชัดเจน โดย SWE-bench Pro v2 อยู่ที่ 61.7 เปอร์เซ็นต์ [1]
ถ้าต้องการโมเดลเดียวทำงานทั้งภาพและโค้ด
Qwen3.8-27B ตอบโจทย์นี้ตรงที่สุด เพราะเป็นโมเดลเดียวที่อ่านภาพและวิดีโอได้ พร้อมบริบทที่ขยายถึงหนึ่งล้านโทเคน [4]
แลกมาด้วยขนาด 27.8 พันล้านพารามิเตอร์ที่ต้องใช้หน่วยความจำมากกว่า Gemma 4 รุ่นเล็ก
ถ้าจะตัดสินด้วยงานจริงของคุณเอง
อย่าเพิ่งเลือกจากตารางคะแนน ให้เลือกจากการทดสอบงานจริงห้าชิ้นของคุณเอง
เพราะตัวเลขจากค่ายผู้ผลิตมีเงื่อนไขต่างกัน และไม่มีใครรู้ว่ามันจะทำงานกับโค้ดเบสของคุณได้แค่ไหน
การทดลองของสื่ออย่าง WIRED ช่วยได้ระดับหนึ่ง แต่มันคือการลองงานเล็ก ๆ ไม่ใช่การวัดบนโค้ดเบสของคุณ [5]
บทสรุป
Flint, Gemma 4 และ Qwen3.8 เป็นโมเดล Apache 2.0 ทั้งสามตัว แต่เกิดมาคนละเป้าหมาย [1][3][4]
Flint เน้น agent เขียนโค้ดบนเครื่องเดี่ยว, Gemma 4 เน้นภาษาและความหลากหลาย, Qwen3.8 เน้นโมเดลเดียวที่ทำงานได้หลายแบบ
ตัวเลข Benchmark ที่ต่างกันมากไม่ใช่หลักฐานว่าใครเก่งกว่า แต่เป็นหลักฐานว่าค่ายเหล่านี้วัดคนละสนาม [1][4]
ในมุมมองของผม คำถามที่ควรถามก่อนซื้อเครื่องใหม่คือ "งานที่ผมทำทุกวันต้องการอะไร" ไม่ใช่ "ตัวไหนคะแนนสูงสุด"
เพราะโมเดลที่คะแนนดีที่สุดแต่รันไม่ไหวบนเครื่องคุณ ก็ไม่ต่างจากโมเดลที่ไม่มีอยู่จริง
REF
[1] Recursive (21 ต.ค. 2026) · RecursiveSI/flint model card. https://huggingface.co/RecursiveSI/flint
[2] Recursive (ต.ค. 2026) · Introducing Flint. https://www.recursive.com/updates/introducing-recursive-flint
[3] Google (11 มี.ค. 2026) · Gemma 4 model card (26B A4B และ 31B). https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B-it
[4] Qwen (5 ส.ค. 2026) · Qwen3.8-27B model card. https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
[5] TechCrunch (21 ต.ค. 2026) · Recursive launches Flint, a laptop coding model it says was largely built by AI. https://techcrunch.com/2026/10/21/recursive-launches-flint-a-laptop-coding-model-it-says-was-largely-built-by-ai/
來源：DEV Community · dev.to