Gemini 4 Argon โมเดล AI ตัวใหม่ล่าสุดของ Google เปิดให้ใช้งานทั่วโลกแล้วตั้งแต่วันที่ 13 ตุลาคมที่ผ่านมา ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึงได้ผ่านแอป Gemini และ AI Mode บน Google Search ถ้าสมัครแพ็กเกจ Google AI Pro หรือ Ultra ไว้ ส่วนนักพัฒนาเรียกใช้งานผ่าน Gemini API แบบคิดเงิน สรุปคือทั้งสองช่องทางต้องจ่ายเงินก่อนถึงจะได้ใช้งาน

คนทำ 3D มีเหตุให้จับตารุ่นนี้เป็นพิเศษ เพราะในโพสต์เปิดตัว Google นำตัวอย่างงานที่สร้างด้วยโปรแกรมปั้นโมเดลและทำฉาก 3D อย่าง Blender มาโชว์หลายชิ้น ตั้งแต่หมู่วัดทรงเจดีย์ไปจนถึงสถาปัตยกรรมสไตล์โกธิก

แต่ถ้านอกเหนือจากเดโมของ Google แล้ว เมื่อนำไปใช้งานจริงจะได้ผลงานระดับไหน? Stefan จากช่อง YouTube Stefan 3D AI นำ Gemini 4 Argon มาประชันกับ Claude Opus 5.5 โมเดล AI คู่แข่งจาก Anthropic โดยป้อน prompt เดียวกันแบบงานต่องาน พร้อมทั้งบันทึกต้นทุนและเวลาที่ใช้ไว้อย่างละเอียด ผลสรุปคือ Gemini มีต้นทุนถูกกว่าหลายเท่าในทุกชิ้นงาน แต่ถ้าดูเรื่องคุณภาพของภาพ Stefan มองว่า Opus ยังทำออกมาได้สวยงามกว่าเกือบทุกงาน

ใช้ Gemini 4 Argon ได้ที่ไหน และราคาจะปรับขึ้นเมื่อไหร่

ก่อนหน้านี้ Google เริ่มเปิด Gemini 4 Argon ให้ทีมความปลอดภัยไซเบอร์ในโครงการ Fairwind ได้ใช้ก่อน และในวันเดียวกับที่เปิดตัวให้คนทั่วไปใช้งาน Google ก็เริ่มขยายโครงการนี้ไปยังพาร์ตเนอร์อีกหลายร้อยราย

ปัจจุบันช่องทางการใช้งานแบ่งตามแพ็กเกจไว้ดังนี้:

จุดที่ชวนสับสนคือ สมาชิก Pro กับ Ultra ได้สิทธิ์เข้าถึงเครื่องมือไม่เท่ากัน โดยโพสต์ของ Google ระบุ Antigravity ไว้สำหรับสมาชิก Ultra และเดโม Blender ทั้งหมดที่ Google นำมาโชว์ก็ทำงานอยู่บน Antigravity

ฝั่ง API คิดราคาต่อ 1 ล้าน token หรือหน่วยนับปริมาณข้อความที่โมเดลรับเข้าและประมวลผลออกมา อ้างอิงตามหน้าราคา Gemini API โดยราคาช่วงเปิดตัวจะใช้ได้ถึงวันที่ 30 พฤศจิกายน 2026 ก่อนจะปรับขึ้นเป็นสองเท่าตั้งแต่วันที่ 1 ธันวาคม 2026

จุดที่พลาดง่ายคือแถว output เพราะราคานี้นับรวม thinking token หรือ token ที่โมเดลใช้คิดวิเคราะห์ก่อนตอบด้วย แปลว่าต่อให้ข้อความคำตอบที่แสดงบนหน้าจอจะสั้น แต่ถ้าโมเดลใช้เวลาคิดนาน ค่า output ก็จะสูงขึ้นตามไปด้วย

ส่วน cached input คือข้อมูล input ที่ซ้ำกับรอบก่อนหน้าและระบบบันทึกเก็บไว้ให้ ซึ่งมีราคาถูกกว่า input ปกติถึง 95% แต่ระบบจะเป็นฝ่ายจัดการเก็บแคชให้อัตโนมัติ เราสั่งแคชเองไม่ได้ นอกจากนี้ในหน้าเว็บยังระบุชัดเจนว่า Gemini 4 Argon ไม่มีให้ใช้งานในแพ็กเกจฟรี

เดโม Blender ของ Google ทำงานผ่านลูป ไม่ใช่แค่คำสั่งเดียว

Google ระบุในบล็อกเปิดตัวว่า Argon พัฒนาขึ้นมาก ("major improvements in spatial reasoning, mathematical precision, and visual coding") เมื่อเทียบกับ Gemini รุ่นก่อนหน้า ทั้งความเข้าใจเชิงพื้นที่ การคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่แม่นยำ และการเขียนโค้ดเพื่อสร้างภาพ

สำหรับตัวอย่างเดโมที่ Google นำมาโชว์ มีชิ้นงานน่าสนใจดังนี้:

• หมู่วัดทรงเจดีย์: Argon ปั้นโมเดลวัดหลายหลังใน Blender พร้อมต้นไม้และการจัดแสงที่สมจริง โดยชิ้นงานนี้ทำงานเป็นลูปที่มี AI Agent หลายตัวช่วยกันตรวจเช็กภาพ (AI Agent คือระบบ AI ที่คอยรับงานไปทำต่อทีละขั้นตอนแบบอัตโนมัติ)
• เกมรถของเล่นบนโต๊ะ: เริ่มต้นจากภาพถ่ายโต๊ะจริง Argon ปั้นโมเดลสิ่งของบนโต๊ะ ตัวห้อง และสนามแข่งขึ้นมา พร้อมตรวจสอบการชนกันของวัตถุผ่าน Blender MCP ตัวเชื่อมต่อที่ทำให้ AI สั่งงานโปรแกรม Blender ได้โดยตรง จากนั้นใส่พื้นผิวด้วย Nano Banana โมเดลสร้างภาพของ Google แล้วนำไปประกอบเป็นเกมบน Three.js ซึ่งเป็นเครื่องมือแสดงผล 3D บนเว็บเบราว์เซอร์ เกมนี้ทดลองเล่นได้จริงใน AI Studio
• หมากรุกพ่อมด: Argon เขียนสคริปต์ Python เพื่อปั้นตัวหมาก ใส่ริกหรือโครงกระดูกให้ขยับได้ ทำแอนิเมชัน และเบกพื้นผิววัสดุทั้งหมดด้วยตัวเอง จากนั้นนำมารวมเป็นเกมบนเว็บด้วย Three.js โดยเกมมีระบบฟิสิกส์ตอนหมากแตกกระจาย และมี AI เป็นคู่แข่งให้เล่นด้วย
• ฉากสไตล์โกธิก: เริ่มจากภาพที่ Nano Banana สร้างไว้เพียงภาพเดียว แล้วให้ Argon สั่งงาน Blender ผ่าน MCP วนซ้ำด้วยตัวเองจนได้ฉาก 3D ที่สมบูรณ์ ตั้งแต่วางมุมกริดของกล้อง ปั้นตึกทรงโกธิก ไปจนถึงจัดแสงไฟที่ขยับตามจังหวะเสียง

สิ่งที่เดโมเหล่านี้มีร่วมกันคือกระบวนการสร้าง โดย Google เล่าว่าทีมงานใช้คำสั่งอย่าง /goal ใน Antigravity เพื่อสั่งให้ AI Agent หลายตัวทำงานประสานกันเป็นลูป พร้อมทั้งติดตั้งชุดคำสั่งเฉพาะทางอย่าง Custom Skills ที่เขียนขั้นตอนกำกับไว้ให้ Agent ทำตามอย่างเป็นระบบ

การวนลูปตรวจงานด้วยภาพแตกต่างจากการสั่งงานครั้งเดียวจบ เพราะมีขั้นตอนการตรวจและแก้ไข โดย Agent แต่ละตัวจะช่วยกันดูภาพที่เรนเดอร์ออกมา ชี้จุดที่ยังไม่ถูกต้อง แล้วส่งกลับไปแก้โค้ดซ้ำแล้วซ้ำเล่า ภาพผลงานที่เห็นในโพสต์เปิดตัวจึงเป็นผลลัพธ์ของทั้งระบบ ทั้งลูปตรวจงาน Skill และ MCP ที่เชื่อมต่อกับ Blender ไม่ใช่ผลลัพธ์จากการพิมพ์ prompt แค่ครั้งเดียว

ใช้ Prompt เดียวกัน แต่รันคนละเครื่องมือ

ในการทดสอบของ Stefan เขาตั้งค่าให้โมเดลทั้งสองตัวใช้พลังคิดวิเคราะห์สูงสุดเท่าที่แต่ละเครื่องมือจะเปิดให้ โดยฝั่ง Gemini 4 Argon รันผ่าน Google Antigravity ในโหมด CLI ที่ระดับ High Effort

ส่วนฝั่ง Opus 5.5 รันบน Claude Code เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI ของ Anthropic โดยตั้งไว้ที่ระดับ Max Thinking (ยกเว้น 2 ชิ้นงานแรกที่เขารัน Opus ผ่าน Antigravity ก่อนจะสลับมาใช้ Claude Code หลังจากโควตาการเรียก Claude ในนั้นหมดลง)

อย่างไรก็ดี การตั้งค่าของทั้งสองฝั่งอาจไม่ได้เท่ากันเป๊ะ เพราะ Stefan ระบุว่าใน Antigravity ระดับการคิดของ Gemini ปรับได้สูงสุดแค่ High เท่านั้น ไม่มีระดับ Max ให้เทียบ

โจทย์งานในชุดนี้มีทั้งงานที่ทำใน Blender โค้ด Three.js และฉาก 3D ที่รันบนเว็บเบราว์เซอร์ โดย prompt แต่ละข้อยาวและระบุคำสั่งไว้อย่างละเอียด ตัวอย่างเช่น งานสร้างฉากธูปหอมที่เปิดด้วยประโยคนี้:

Create a photoreal Blender film of an incense stick smouldering in a warm-ivory ceramic cat holder on a shallow oval ash tray.

คำสั่งนี้หมายถึง ให้สร้างหนังสั้นแบบสมจริงใน Blender จำลองก้านธูปหนึ่งก้านที่กำลังคุไฟ เสียบอยู่ในที่ปักธูปเซรามิกรูปแมวสีงาช้างโทนอุ่น และวางอยู่บนถาดรองขี้เถ้าทรงรีแบบตื้น

จากนั้น prompt ยังระบุรายละเอียดต่อว่า กล้องต้องตั้งนิ่งที่มุมสามในสี่ ฉากหลังเป็นสีเทาอมน้ำตาล ต้องเห็นถ่านไฟติดแดง รอยไหม้ที่ค่อยๆ ลามลงมา ขี้เถ้าที่ร่วงหล่น และควันที่ลอยขึ้นจนกว่าธูปจะดับ ส่วนงานที่ต้องส่งมีทั้งไฟล์ .blend ที่เปิดเข้าไปแก้ไขต่อได้ วิดีโอความยาวเต็ม และคลิปรีเพลย์แบบเร่งความเร็ว

เทียบต้นทุน 8 งาน พร้อมข้อสรุปเรื่องภาพจากผู้ทดสอบ

ตัวเลขในตารางด้านล่างนำมาจากผลสรุปที่ Stefan แสดงบนหน้าจอหลังจบแต่ละงาน โดยต้นทุนทั้งหมดคำนวณตามอัตราค่าบริการ API ของแต่ละโมเดล (รวม token ที่คิดราคาแบบ cached ไว้ด้วย) จึงไม่ใช่บิลที่จ่ายจริง ส่วนคอลัมน์สุดท้ายเป็นความคิดเห็นของเขาต่อคุณภาพของภาพที่ได้ ไม่ใช่คะแนนวัดผลจากระบบ

ถ้าเรานำตัวเลขทั้งแปดชิ้นงานในตารางนี้มารวมกันเอง Gemini 4 Argon มีต้นทุนรวมอยู่ที่ $21.83 ขณะที่ Opus 5.5 สูงถึง $225.62 ตามเรตราคา API ซึ่งต่างกันราว 10 เท่าตัว ถ้าดูเป็นรายชิ้น งานของ Opus มีค่าใช้จ่ายสูงกว่าตั้งแต่ประมาณ 3.5 เท่าในงาน Glass Villa ไปจนถึง 19 เท่าในงานฉากเมนูเกม

นอกจากนี้ ต้นทุนบางงานยังรวมค่าเรียกใช้ API ภายนอกที่ช่วยสร้างโมเดล 3D เข้ามาด้วย เช่น งานมังกรทะเล Opus มีค่าใช้จ่ายส่วนนี้เพิ่ม $9.38 จากการยิง API ไป 21 ครั้ง ขณะที่ Gemini จ่ายส่วนนี้ไปเพียง $0.40

ด้านเวลาทำงานก็ทิ้งห่างกันมากในบางชิ้นงาน เช่น งานมังกรทะเล Gemini ใช้เวลาไป 13 นาที 46 วินาที ส่วน Opus ใช้เวลา 1 ชั่วโมง 27 นาที หรือในงานสร้างโลก Voxel ที่ Gemini ใช้เวลา 44 นาที 51 วินาที ขณะที่ Opus ใช้ไปถึง 2 ชั่วโมง 1 นาที

อย่างไรก็ตาม ตัวเลขเวลาของฝั่ง Opus จำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ เพราะบางงานมีช่วงหยุดรอโควตาปะปนอยู่ด้วย เช่น งาน Glass Villa ที่ใช้เวลารวม 3 ชั่วโมง 14 นาที มีช่วงหยุดรอโควตาอยู่ถึง 2 ชั่วโมง 22 นาที

ภาพที่ Opus 5.5 ชนะ กับงานที่ Gemini อาจทำได้ดีกว่า

งานที่ Stefan วิจารณ์ตรงไปตรงมาที่สุดคือ มังกรทะเลใบไม้ โจทย์นี้แตกต่างจากงาน Glass Villa ตรงที่ต้องปั้นตัวละครที่ซับซ้อนและเคลื่อนไหวได้ ไม่ใช่แค่การประกอบรูปทรงเรขาคณิตแข็งๆ ตอนที่เขาเปิดผลงานของ Gemini เขาถึงกับเอ่ยปากถามว่านี่คือตัวอะไรกันแน่ ขณะที่ผลงานของ Opus เขาชี้ว่าใบไม้ทุกใบเชื่อมต่อเข้ากับลำตัว และชมว่าทำออกมาได้ไม่เลวเลย

Stefan ฟันธงว่า Opus 5.5 ชนะงานนี้ไป 100% เต็ม แม้ Gemini จะใช้ต้นทุนน้อยกว่าราว 7 เท่า แต่เขาพูดถึงผลงานฝั่ง Gemini ไว้ชัดเจนว่า "Gemini 4 ไม่มีอะไรที่พอรับได้เลย"

ส่วนงานธูปหอม ผลงานออกมาใกล้เคียงกันมากกว่า โดยเขามองว่า Gemini ทำได้ไม่แย่และตอบโจทย์ได้ครบ แต่เมื่อเปิดดูของ Opus เขาก็ยังพูดออกมาว่า "Claude still did it better" หรือ Claude ก็ยังทำได้ดีกว่าอยู่ดี พร้อมชี้ให้ดูรายละเอียดของเศษขี้เถ้าที่ค่อยๆ ร่วงลงมา และบรรยากาศของภาพที่ให้ความรู้สึกเหมือนตั้งกล้องถ่ายวิดีโอแบบไทม์แลปส์ ทั้งนี้ Stefan ยอมรับตรงๆ ว่า ค่าใช้จ่ายของ Opus ที่สูงถึง $54.73 ในงานนี้ ส่วนหนึ่งมาจาก prompt ของเขาเองที่ตั้งค่าจนระบบใช้เวลาเรนเดอร์นานเกินไป

ชิ้นงานที่ Gemini ตีตื้นกลับมาได้คือ ฉากเมนูเกม Sunfall Surveyor เนื่องจาก Opus ส่งงานกลับมาเป็นไฟล์ Blender แทนที่จะเป็นหน้าเว็บ ทำให้เขาเปิดดูหน้าอินเทอร์เฟซไม่ได้ ซึ่งเขาก็ยอมรับว่าส่วนหนึ่งเป็นความผิดพลาดของตัวเองที่ไม่ได้ตรวจเช็กให้ดี เมื่อนำปัจจัยเรื่องต้นทุน $2.68 ของ Gemini เทียบกับ $50.83 ของ Opus มาพิจารณาประกอบ เขาจึงมองว่างานนี้ Gemini อาจตอบโจทย์กว่า

ข้อสรุปท้ายคลิปของ Stefan ชัดเจนและตรงไปตรงมา คือ Gemini 4 ราคาถูกมากจริง ("is indeed very cheap") แต่ยังไม่ใกล้เคียง Opus 5.5 ("not really close to Opus 5.5") ถึงอย่างนั้น ถ้ามองเรื่องความคุ้มค่าของต้นทุน ก็เป็นทางเลือกที่น่าสนใจมากสำหรับงานบางประเภท

ส่วนข้อจำกัดที่เขาให้น้ำหนักมากที่สุดคือ Gemini 4 ยังทำงานที่ต้องรันต่อเนื่องเป็นเวลานานแบบ Claude Code ไม่ได้ ("cannot do long running tasks") เขาจึงมองว่าถ้าจะนำ Gemini 4 ไปใช้พัฒนาเกมจริงจัง ตอนนี้อาจจะยังไม่ไหว

อีกคลิปเทียบ Gemini 4 Argon กับ Claude แล้วต่อ Blender ผ่าน MCP

ผลทดสอบจากอีกคลิปหนึ่งก็ชี้ไปในทางเดียวกัน Vaibhav Sisinty ครีเอเตอร์สรุปข่าว AI บน YouTube รัน Gemini 4 Argon ใน Antigravity ที่ระดับ High Effort แล้วให้ Claude ทำโจทย์เดียวกันเพื่อเปรียบเทียบ

งานแรกคือการทำเกมรูบิกที่กดหมุนเล่นได้จริง ฝั่ง Gemini สร้างเว็บแอปชื่อ Cube Studio Pro ที่มีให้เลือกเล่นตั้งแต่ขนาด 2x2 ไปจนถึง 5x5 รวมถึง Mirror Cube ทั้งยังเปลี่ยนผิวเป็น brushed gold, carbon fiber หรือ cyber rose ได้ มีมุมมองแบบแยกชิ้นส่วน และมีปุ่ม Autosolve ช่วยแก้ลูกบาศก์ให้อัตโนมัติ ส่วนผลงานของ Claude โดดเด่นเรื่องผิวสัมผัสและเสียงเอฟเฟกต์ที่ทำให้ลูกบาศก์ดูสมจริงเป็นธรรมชาติกว่ามาก เขาจึงสรุปว่า Gemini ให้ตัวเลือกและลูกเล่นปรับแต่งมากกว่า แต่ Claude ให้ผลงานที่ประณีตและเนี้ยบกว่า

งานถัดมาคือการทำหน้าเว็บ 3D โดยเมื่อเลื่อนหน้าจอ โมเดลรถ Jaguar Type 00 แบบ 3D จะเคลื่อนไหวตาม ผลงานของ Gemini เลื่อนหน้าจอได้ลื่นไหลดี แต่โมเดลรถยังดูไม่สมจริงเท่าต้นฉบับ ส่วนรถสีน้ำเงินของ Claude มีรายละเอียดที่ประณีตกว่า การจัดแสง ฟอนต์ตัวอักษร และดีไซน์ทั้งหน้าเว็บดูกลมกลืนไปในทิศทางเดียวกันมากกว่า เขาจึงยกให้หน้าเว็บของ Claude สวยงามลงตัวกว่าในการทดสอบนี้

สำหรับงานสุดท้าย เขาเชื่อมต่อ Gemini เข้ากับ Blender ผ่าน MCP ที่เปิดทางให้ AI สั่งงานและควบคุมโปรแกรม Blender ได้โดยตรง จากนั้นส่งภาพถ่ายผู้ชายที่กำลังอ้าปากอยู่ เพื่อให้ AI แปลงเป็นโมเดล 3D ผลลัพธ์ที่ได้คือไฟล์โมเดล 3D ของจริงที่เปิดเข้าไปแก้ไขต่อใน Blender ได้ทันที ไม่ใช่แค่ภาพ 2D ที่ AI สร้างขึ้นมา

ข้อสรุปท้ายคลิปของเขาคือ ไม่จำเป็นต้องเลือกโมเดลเพียงตัวเดียวมาใช้ทำงานทุกอย่าง แต่ให้ดูผลงานจริงที่ได้ แล้วเลือกใช้ตัวที่เหมาะสมกับโจทย์งานแต่ละชิ้นมากที่สุด

งานแบบไหนให้ Gemini 4 Argon งานแบบไหนควรจ่ายให้ Opus

จากผลการทดสอบของทั้งสองคลิปรวมถึงเดโมที่ Google นำมาแสดง เราสรุปแนวทางการแบ่งงานให้เหมาะสมได้ดังนี้:

• เลือกใช้ Gemini 4 Argon: เหมาะกับงานขึ้นโครงร่าง งานทดลองที่ต้องปรับแก้หลายรอบ หรืองานที่ต้องควบคุมต้นทุนอย่างจริงจัง แม้ภาพอาจยังไม่สวยเท่า แต่เงินที่จ่ายให้ Opus รันแค่งานเดียว ใช้จ่ายให้ Gemini ทดลองทำได้หลายรอบ
• เลือกใช้ Opus 5.5: เหมาะกับงานที่ต้องการภาพสวยในระดับสูง และงานยาวที่ซับซ้อนจนต้องรันต่อเนื่องหลายชั่วโมง ซึ่งเป็นจุดที่คลิปของ Stefan ชี้ว่า Gemini ยังทำไม่ได้ในตอนนี้
• ถ้าอยากได้ผลงานระดับเดียวกับเดโมของ Google: จำเป็นต้องลงแรงตั้งค่าระบบให้ครบถ้วน ทั้งการวนลูปตรวจงานด้วยภาพ การใส่ Skill เฉพาะทาง และการเชื่อมต่อ MCP ให้ Agent วนกลับไปแก้โค้ดเอง ไม่ใช่แค่พิมพ์ prompt เพียงคำสั่งเดียวแล้วรอผลลัพธ์
• ถ้าต้องการใช้งานผ่าน API: แนะนำให้ทดสอบให้เรียบร้อยก่อนวันที่ 1 ธันวาคม 2026 เพราะหลังจากนั้นราคาทุกหมวดจะปรับขึ้นเป็นสองเท่า

สำหรับคนที่กำลังชั่งใจว่าจะสมัครสมาชิกแพ็กเกจ Ultra เพื่อใช้งานตัวนี้ดีหรือไม่ Stefan เล่าว่าเขาต้องสมัคร Ultra ในไทยถึงจะได้สิทธิ์ใช้ Gemini 4 Argon แต่ถ้าเป้าหมายคือจะซื้อ Ultra มาเพื่อทำงาน 3D เพียงอย่างเดียว เขาไม่แนะนำเลย และมองว่าเป็นการเสียเงินโดยใช่เหตุ

สิ่งที่ต้องตัดสินใจจึงขึ้นอยู่กับโจทย์ของงานแต่ละชิ้น การเลือกโมเดลที่ราคาถูกกว่าจะช่วยประหยัดเงินและเหลือเวลาไว้ลองอะไรใหม่ๆ ได้หลายรอบ ส่วนการเลือกตัวที่แพงกว่า คือการยอมจ่ายเพิ่มเพื่อให้ได้คุณภาพของภาพที่ผู้ทดสอบมองว่าสวยงามและประณีตกว่า

คำตอบว่าโมเดลตัวไหนเก่งที่สุดย่อมล้าสมัยทันทีที่มีโมเดลรุ่นใหม่ออกมา แต่คำถามว่างานชิ้นไหนคุ้มที่จะจ่ายแพงขึ้นเพื่อแลกกับภาพที่สวยขึ้น เป็นหลักคิดที่เรานำไปใช้ได้เสมอ ไม่ว่าจะกับโมเดลรุ่นไหนในอนาคต

ที่มา:

• เอกสารทางการของ Gemini 4 Argon
• เอกสารทางการของ Gemini API
• คลิป Google's Gemini 4 Is Finally Good at 3D Design & Blender? จากช่อง Stefan 3D AI
• คลิป Google Gemini 4 Argon Is Here. We Tested It (+11 AI Updates) จากช่อง Vaibhav Sisinty