AI คิดเยอะขึ้น งานดีขึ้นจริงไหม? ทดลอง Reasoning 4 ระดับกับงานจริง

AI คิดเยอะขึ้น งานจะดีขึ้นจริงไหม? และการเปิด Reasoning ระดับสูงสุด คุ้มกับเวลาและต้นทุนที่ต้องจ่ายเพิ่มหรือเปล่า? คลิปนี้ OxTech ทดลอง GPT-6 Luna ด้วย Reasoning 4 ระดับ ได้แก่ Low, Medium, High และ Max โดยใช้โมเดลเดียวกัน โจทย์เดียวกัน และเงื่อนไขพื้นฐานเดียวกัน เพื่อดูว่าระดับการคิดส่งผลต่อคุณภาพงาน เวลา ต้นทุน API และวิธีทำงานของ AI อย่างไร เราแบ่งการทดลองเป็น 2 งาน *Task A — Design to Code* ให้ AI สร้างเว็บไซต์ PointX จากภาพต้นฉบับ ทั้ง Desktop และ Mobile แล้วประเมิน Visual Fidelity และ Responsive Design *Task B — Application Development* นำเว็บไซต์ที่เลือกจาก Task A มาพัฒนาเป็นระบบสมาชิกจริง ด้วย Flask และ SQLite ทั้ง Register, Login, Logout, Session, Database และ Membership Tiers คราวนี้เราไม่ได้ดูแค่ระบบทำงานได้หรือไม่ แต่ย้อนดูว่า AI เลือกตรวจสอบงานของตัวเองอย่างไร สิ่งที่เราต้องการค้นหาไม่ใช่ว่า Reasoning ระดับไหนเก่งที่สุด แต่คือ... *เมื่อให้ AI คิดมากขึ้น เราได้คุณภาพงานที่ดีขึ้นจริงหรือแค่ใช้ทรัพยากรมากขึ้น?* ในคลิปมีทั้งผลงานจริง ผลการประเมิน เวลา Reasoning Tokens ต้นทุน API โดยประมาณ และการวิเคราะห์พฤติกรรมที่สังเกตได้ระหว่างทดลอง 00:00 AI คิดมากขึ้น งานดีขึ้นจริงไหม? 01:24 รูปแบบและเงื่อนไขการทดลอง 04:14 Task A — สร้างเว็บไซต์ตามภาพต้นฉบับ 06:19 เปิดผลคะแนน Reasoning ทั้ง 4 ระดับ 07:34 Low — เร็วที่สุด แต่ภาพยังไม่เหมือน 09:34 Medium — ภาพดีขึ้น แต่ Responsive ยังมีปัญหา 11:36 High — คิดมากขึ้น แต่คะแนนกลับลดลง 13:53 Max — คะแนนสูงสุด คุ้มค่าหรือไม่? 15:47 เปรียบเทียบ Tokens เวลา และต้นทุน Task A 18:27 Task B — พัฒนาเว็บไซต์เป็นระบบสมาชิกจริง 20:26 ผลทดสอบระบบสมาชิกทั้ง 4 ระดับ 22:39 เจาะวิธีทำงาน Low และ Medium 26:53 High vs Max — วิธีตรวจสอบที่แตกต่างกัน 31:45 เปรียบเทียบ Automated Tests และคุณภาพระบบ 34:42 วิเคราะห์ Tokens และต้นทุน Task B 37:48 บทสรุป — เลือก Reasoning ระดับไหนดี? คุณใช้ Reasoning ระดับไหนเป็นประจำ? เคยเจอไหมว่าเปิด Thinking สูงขึ้นแล้วงานไม่ได้ดีขึ้นอย่างที่คิด? มาแชร์กันในคอมเมนต์ครับ Technology is the subject. Reality is the answer. #OxTech #Reasoning #AI #GPT6 #ArtificialIntelligence