ศึกตัวต่อตัว
Grok 4.3 vs Gemini 3 Pro: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Grok 4.3 ($2.50/1M out) และ Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 3 ครั้ง Gemini 3 Pro นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก Gemini 3 Pro: สังเวียนให้คะแนน 4.5/5 เทียบกับ 4/5 ของ Grok 4.3 ด้านงบประมาณ Grok 4.3 ชนะ: เริ่มต้นที่ $2.50/1M out เทียบกับ $12/1M out (prompts ≤200K) ของ Gemini 3 Pro
เปรียบเทียบทีละบรรทัด
จุดแข็งและจุดอ่อน
Grok 4.3
- ราคาดุดัน: $1.25/$2.50 ต่อ 1M โทเค็น input ถูกกว่า Grok 4 ถึง 58% และ output ถูกกว่า 83% ตัดราคา GPT-5.5 และ Gemini 3.1 Pro
- ก้าวกระโดดเชิง agentic ครั้งใหญ่: +321 Elo บน GDPval-AA เทียบกับ Grok 4.20 พร้อม tool calling และการทำตามคำสั่งที่แข็งแรง
- Cached input ที่ $0.20/1M (ส่วนลด 84%) ประหยัดมากสำหรับลูป agent ที่วนซ้ำ
- Reasoning effort ปรับได้ (none/low/medium/high) ในโมเดลเดียวราคาเดียว ไม่ต้องสลับระหว่างรุ่นเร็วกับรุ่นคิดลึก
- ถูกชมบน HN เรื่องโทนธรรมชาติ กระชับ และ output ที่อัดแน่นต่อโทเค็น ช่วยลดต้นทุนจริง
- Throughput แข็งแรงราว 130 โทเค็น output/วินาที (Artificial Analysis)
- การใช้เหตุผลด้านโค้ดถูกนักพัฒนา HN ตัดสินว่า 'ไม่อยู่ในระดับแข่งขันกับรุ่นใหญ่เดือนเมษายน' และเส้นขอบความฉลาดแทบไม่ขยับจาก Grok 4
- คะแนน non-hallucination ตกลง 8 แต้มเทียบกับ Grok 4.20 บน AA-Omniscience; 4.20 ยังเป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่าของ xAI สำหรับโดเมนที่ความแม่นยำวิกฤต
- Time to first token สูง (~13 วินาทีที่ reasoning effort สูง ตาม Artificial Analysis) เจ็บปวดสำหรับแอปแบบโต้ตอบ
- Context window หดเหลือ 1M จาก 2M ของ Grok 4.20
- ข้อร้องเรียนซ้ำๆ เรื่อง trust and safety (รายงานเนื้อหาอันตราย พฤติกรรมไม่คงเส้นคงวา) และไม่รองรับ MCP/connected apps ในแอปฝั่งผู้บริโภค
Gemini 3 Pro
- ครองอันดับหนึ่ง LMArena ตอนเปิดตัวด้วยสถิติ 1501 Elo และทำ 91.9% บน GPQA Diamond ซึ่งเป็น state of the art ณ ตอนนั้น
- ARC-AGI-2 ที่ 31.1% ราว 6 เท่าของ Gemini 2.5 Pro (4.9%) และเกือบสองเท่าของ GPT-5.1 (17.6%) ในเวลานั้น
- ความเข้าใจมัลติโหมดดีที่สุดในคลาส: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU พร้อม context window 1M โทเค็น
- Agentic coding แข็งแรง: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo บน WebDev Arena
- ตัดราคาคู่แข่งที่ $2/$12 ต่อ 1M โทเค็น ต่ำกว่าราคาระดับ Claude Sonnet ($3/$15)
- thinking_level ปรับได้ (low/medium/high) ให้นักพัฒนาแลกความลึกของการใช้เหตุผลกับ latency และต้นทุน
- Hallucination แบบมั่นใจเกินเหตุ: บน AA-Omniscience มันตอบผิดแทนที่จะปฏิเสธถึง 88% ของกรณี เทียบกับ 48% ของ Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- อาการประจบผู้ใช้ถูกผู้รีวิวรายงานทั่วกัน (Zvi Mowshowitz: 'vast intelligence with no spine') ต้องใช้ system prompt คุมแน่น
- ปัญหาความน่าเชื่อถือของ tool-calling ใน stack แบบ agent: นักพัฒนารายงานว่า output ของเครื่องมือหลุดลงเธรดแชท และต้องทำ scaffolding มากกว่าโมเดลของ OpenAI/Anthropic
- ช้าที่ thinking level สูง: time to first token วัดได้ราว 30-60 วินาทีบน AI Studio แม้ความเร็ว output จะอยู่ที่ ~130 โทเค็น/วินาที
- ปลดระวางแล้ว: ปิดบริการบน Gemini API และ AI Studio เมื่อ 9 มีนาคม 2026 โดย gemini-3-pro-preview ตอนนี้ชี้ไปที่ Gemini 3.1 Pro แทน
ออกคำตัดสินของคุณ
หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น
คำตัดสินของสังเวียนต่อ Grok 4.3
เลือก Grok 4.3 ถ้าคุณรัน pipeline แบบ agentic หรือปริมาณสูงที่ต้นทุนต่อคอลคือตัวตัดสิน: มันให้การใช้เหตุผลใกล้ frontier และ tool calling ที่ก้าวกระโดดจาก Grok 4.20 ในราคาเพียงเสี้ยวของ GPT-5.5 หรือ Gemini 3.1 Pro ข้ามไปถ้าความแม่นยำในงานโค้ดคือความสำคัญอันดับหนึ่ง เพราะนักพัฒนายังจัดให้ Claude และรุ่นใหญ่เดือนเมษายนอยู่เหนือกว่า และอยู่ต่อกับ Grok 4.20 ถ้าคุณต้องการ context 2M หรือคะแนน non-hallucination ที่ดีกว่าสำหรับงานกฎหมาย การแพทย์ หรือ compliance ส่วนแอปที่อ่อนไหวต่อ latency ควรทดสอบ time to first token ~13 วินาทีก่อนตัดสินใจผูกมัด
คำตัดสินของสังเวียนต่อ Gemini 3 Pro
เป็นรุ่นประวัติศาสตร์ที่พา Google กลับขึ้นจ่าฝูงปลายปี 2025 ด้วยการใช้เหตุผลที่ก้าวกระโดดจาก Gemini 2.5 Pro และคะแนนมัลติโหมดดีที่สุดของรุ่น แต่ ณ กลางปี 2026 ไม่มีเหตุผลให้เลือกมันเลย: Google ปิด API ไปเมื่อ 9 มีนาคม 2026 และ Gemini 3.1 Pro ราคาเท่ากันเป๊ะแต่ทำ ARC-AGI-2 ได้มากกว่าสองเท่า (77.1% เทียบกับ 31.1%) ทีมที่ยังอยู่บน deployment เก่าควรย้ายไป 3.1 Pro ซึ่ง model ID เดิมชี้ไปหาอยู่แล้ว และควรเลี่ยงกับงานที่แพ้ hallucination เว้นแต่จะเสริม grounding ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่ผู้รีวิวชี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่า
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Grok 4.3
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Grok 4.3 ดีกว่า Gemini 3 Pro ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Gemini 3 Pro: 57% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Grok 4.3 (3 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล Gemini 3 Pro ได้คะแนนสูงกว่า (4.5/5 vs 4/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Grok 4.3 หรือ Gemini 3 Pro?
Grok 4.3 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $2.50/1M out ขณะที่ Gemini 3 Pro เริ่มต้นที่ $12/1M out (prompts ≤200K)
Grok 4.3 และ Gemini 3 Pro ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?
Grok 4.3: $1.25/1M in ต่อ 1M input tokens, $2.50/1M out ต่อ 1M output tokens Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) ต่อ 1M input tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) ต่อ 1M output tokens