LLM ภาษาไทยอย่าง ThaiLLM, Typhoon และ Pathumma เป็นโมเดลแบบ open-weight ที่องค์กรดาวน์โหลดไปติดตั้งบนเครื่องของตัวเองได้ และส่วนใหญ่ใช้สัญญาอนุญาต Apache-2.0 จุดแข็งจึงไม่ใช่ว่าเก่งกว่า Claude, Copilot, ChatGPT หรือ Gemini แต่คือข้อมูลไม่ต้องออกนอกองค์กร ซึ่งตรงกับที่แนวทาง AI ของ สคส. แนะนำให้พิจารณาการติดตั้งภายในองค์กรสำหรับข้อมูลอ่อนไหว ข้อควรรู้มีสามข้อ ข้อแรก ThaiLLM เป็นโมเดลพื้นฐานขนาด 8B และ 30B ที่พัฒนาต่อยอดจาก Qwen3 ไม่ได้สร้างใหม่ตั้งแต่ศูนย์ และต้อง fine-tune ก่อนใช้งานจริง ข้อสอง API ฟรีของผู้พัฒนาไม่ใช่การติดตั้งเอง ข้อกำหนดของ OpenTyphoon ห้ามส่งข้อมูลส่วนบุคคลและเปิดให้นำข้อมูลที่ส่งเข้าไปใช้พัฒนาโมเดล ข้อสาม ณ 24 ต.ค. 2026 ยังไม่มีผลเทียบอย่างเป็นทางการกับ Claude ส่วนผลเทียบกับ GPT มีเฉพาะงานกฎหมายบนชุดทดสอบที่ผู้พัฒนาวัดเอง บทความนี้มีตารางโมเดลไทยห้าตระกูล เกณฑ์ว่างานไหนควรใช้โมเดลไทยหรือเครื่องมือสำเร็จรูป และสิ่งที่ต้องเตรียมถ้าจะติดตั้งเอง
ข้อมูลตรวจจาก model card บน Hugging Face และหน้าทางการของผู้พัฒนาเมื่อ 24 ต.ค. 2026 โมเดลกลุ่มนี้ออกรุ่นใหม่เร็ว ควรตรวจหน้า model card ก่อนเลือก
โมเดลภาษาไทยห้าตระกูล
| ตระกูล | ผู้พัฒนา | รุ่นล่าสุดที่เป็นข้อความ | ขนาด | สัญญาอนุญาต |
|---|---|---|---|---|
| ThaiLLM | โครงการระดับชาติ เนคเทค/สวทช. ร่วมกับ BDI, VISTEC, AIEAT, AIAT, มหิดล และจุฬาฯ | ThaiLLM-8B และ ThaiLLM-30B (โมเดลพื้นฐาน ต้อง fine-tune ก่อนใช้) | 8B, 30B | Apache-2.0 |
| Typhoon | SCB 10X | Typhoon 2.5 (ก.ย. 2025) รองรับข้อความยาว 256K และ function calling | 4B, 30B | Apache-2.0 และต้องยอมรับข้อกำหนด OpenTyphoon |
| Pathumma | เนคเทค/สวทช. | Pathumma-llm-text 4.0.0 (ส.ค. 2026) สร้างบน ThaiLLM | 4B, 8B | Apache-2.0 |
| OpenThai (เดิม OpenThaiGPT) | AIEAT ร่วมกับ iApp Technology | OpenThaiGPT 1.6 72B · OpenThai 2.0 Legal 30B | 8B–72B | ต่างกันตามรุ่น |
| THaLLE | KBTG Labs | THaLLE-0.2-ThaiLLM-8B ฝึกเพิ่มด้วยข้อสอบด้านการเงิน | 8B | Apache-2.0 |
สองเรื่องที่มักเข้าใจผิด เรื่องแรก model card ของ ThaiLLM ระบุว่าพัฒนาด้วยการฝึกต่อ (continued pre-training) จาก Qwen3 ไม่ได้สร้างโมเดลใหม่ตั้งแต่ศูนย์ เรื่องที่สอง ThaiLLM รุ่นพื้นฐานยังตอบคำสั่งแบบผู้ช่วยไม่ได้ องค์กรควรเริ่มจากรุ่น instruct ของ Typhoon, Pathumma หรือ THaLLE ที่ผ่านการปรับแล้ว
ฟรีไม่ได้แปลว่าข้อมูลปลอดภัย
โมเดลไทยใช้ได้สองแบบ และเรื่องข้อมูลต่างกันมาก
| ติดตั้งเองบนเครื่ององค์กร | ใช้ API หรือ playground ของผู้พัฒนา | |
|---|---|---|
| ข้อมูลไปที่ไหน | อยู่ในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร | ส่งไปที่เซิร์ฟเวอร์ของผู้ให้บริการ |
| ข้อมูลส่วนบุคคล | ใช้ได้ตามฐานกฎหมายและมาตรการขององค์กร | ข้อกำหนด OpenTyphoon ห้ามส่งข้อมูลส่วนบุคคล |
| การนำข้อมูลไปฝึกโมเดล | องค์กรควบคุมเอง | ข้อกำหนด OpenTyphoon ให้สิทธิ์นำข้อมูลที่ส่งเข้าไปใช้พัฒนาและฝึกโมเดล |
| ค่าใช้จ่าย | ค่า GPU คน และการดูแลระบบ | Typhoon และ ThaiLLM มี API ฟรีแบบจำกัดอัตรา ส่วน API ของ iApp คิดเงินต่อ token ตั้งแต่ ต.ค. 2026 |
ข้อสรุปจึงง่าย ข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลลับควรเข้าเฉพาะโมเดลที่ติดตั้งเอง หรือเครื่องมือแบบองค์กรที่มีสัญญาห้ามนำข้อมูลไปฝึกโมเดล (AI แบบ enterprise กับแบบใช้ฟรี) ส่วนเงื่อนไขของสัญญาอนุญาตควรให้ฝ่ายกฎหมายอ่านก่อนใช้เชิงพาณิชย์ เพราะข้อกำหนด OpenTyphoon ครอบคลุมถึงการดาวน์โหลดโมเดลด้วย และห้ามนำผลลัพธ์ไปฝึกโมเดลคู่แข่ง
เทียบกับเครื่องมือสำเร็จรูปได้แค่ไหน
- ยังไม่มีผลเทียบอย่างเป็นทางการกับ Claude จากผู้พัฒนาโมเดลไทยรายใด
- ผลเทียบกับ GPT มีเฉพาะงานกฎหมาย หน้า Typhoon-S รายงานว่า agent กฎหมายขนาด 4B ทำได้ 78.02% บนชุดทดสอบ NitiBench เทียบกับ GPT-5 ที่ 75.34% เป็นตัวเลขที่ผู้พัฒนาวัดเองบนชุดทดสอบเดียว
- ผลทดสอบส่วนใหญ่เทียบกันเองระหว่างโมเดลเปิด เช่น ThaiExam และ M3Exam ซึ่งเป็นข้อสอบภาษาไทย ไม่ใช่งานจริงขององค์กร
เครื่องมือสำเร็จรูปทั้งสี่รายรองรับภาษาไทยในระดับต่างกันตามฟีเจอร์ ดูรายละเอียดที่AI กับภาษาไทย: เครื่องมือไหนรองรับอะไร วิธีที่ได้คำตอบจริงคือทดสอบกับงานของทีมเอง
งานไหนควรใช้โมเดลไทย
| สถานการณ์ | ตัวเลือกที่เหมาะ | เหตุผล |
|---|---|---|
| งานเอกสาร อีเมล วิเคราะห์ และงานหลายขั้นของพนักงานทั่วไป | Claude, Copilot, ChatGPT หรือ Gemini แบบองค์กร | ใช้ได้ทันที มีฟีเจอร์ครบ และมีสัญญาคุ้มครองข้อมูล |
| ข้อมูลห้ามออกนอกองค์กรตามนโยบายหรือสัญญา เช่น เวชระเบียน ข้อมูลลูกค้าการเงิน | โมเดลไทยแบบ open-weight ติดตั้งเอง | ควบคุมที่อยู่ของข้อมูลได้ทั้งหมด |
| งานเฉพาะทางภาษาไทยปริมาณมาก เช่น จัดหมวดเอกสาร สรุปคำร้อง | โมเดลไทยขนาดเล็กที่ fine-tune กับข้อมูลองค์กร | ต้นทุนต่อครั้งต่ำเมื่อปริมาณงานสูง |
| ทดลองว่าโมเดลไทยเหมาะกับงานไหม | playground หรือ API ฟรี ด้วยข้อมูลที่ไม่ลับ | เริ่มได้ไม่มีค่าใช้จ่าย |
ถ้าจะติดตั้งเอง ต้องเตรียมอะไร
- เครื่องและหน่วยความจำ GPU model card ระบุว่า Pathumma 4B รันได้บน GPU ตัวเดียว ส่วน OpenThai 2.0 Legal 30B ใช้หน่วยความจำราว 24 GB และ OpenThaiGPT 1.6 72B ราว 48 GB เมื่อบีบอัดแบบ 4-bit
- ซอฟต์แวร์ให้บริการโมเดล เช่น vLLM หรือ Ollama ซึ่ง model card ของ Typhoon ระบุว่า vLLM เปิดเป็นเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้รูปแบบ API แบบเดียวกับ OpenAI ได้
- คนดูแล ทั้งการอัปเดตโมเดล การวัดคุณภาพ และความปลอดภัยของระบบ
- ชุดทดสอบจากงานจริง เตรียมงานจริง 20–30 ชิ้นพร้อมคำตอบที่ถูก แล้ววัดก่อนตัดสินใจ
- การประเมินผลกระทบ โครงการที่ใช้ข้อมูลส่วนบุคคลควรทำ DPIA ก่อน (แม่แบบ DPIA โครงการ AI)
ภาครัฐใช้แล้วที่ไหน
สวทช. ระบุว่ารัฐสภานำ Pathumma ไปใช้สรุปการประชุมและร่างกฎหมาย และหน้า thaillm.or.th เปิดให้ทดลองใช้ ThaiLLM เรียก API และดาวน์โหลดโดยไม่คิดค่าบริการ หน่วยงานรัฐที่กำลังวางแผนอบรมดูที่จ้างอบรม AI ในหน่วยงานรัฐ
แหล่งอ้างอิง
- ThaiLLM-8B model card Hugging Face และ thaillm.or.th
- ThaiLLM และ Pathumma LLM สวทช.
- Typhoon 2.5 model card Hugging Face, Typhoon-S และ ข้อกำหนดการใช้งาน OpenTyphoon SCB 10X
- Pathumma-llm-text-4.0.0 model card เนคเทค
- OpenThaiGPT 1.6 72B และ OpenThai 2.0 Legal Hugging Face
- THaLLE-0.2-ThaiLLM-8B KBTG Labs
อ่านต่อ
เรื่องที่ตั้งของข้อมูลของเครื่องมือสำเร็จรูปดูที่ข้อมูลไปประมวลผลที่ไหน และหน้าที่ตาม PDPA ดูที่PDPA กับการใช้ AI ในองค์กร