ChatGPT o3: เมื่อ AI เห็นภาพ – คิดเป็น – ลงมือทำได้เอง?

โพสนี้ผมให้ chat gpt o3 เป็นคนเขียนและนั่งอ่านตรวจสอบดู เนื้อหาก็ตรงกับใจผมอยู่พอสมควรครับ จากการที่ได้ลองใช้ o3 มาซักระยะนึงก็ทำให้เข้าใจหลักการตลาดแท้จริงของ OpenAI เลยทีเดียว o3 เก่งมากครับ จากที่คิดว่า 4o ที่ใช้ใน plus มาก่อนหน้านี้เก่งมากแล้ว (ตัวฟรีผมขอไม่พูดถึงเพราะตัวนั้นเหมือนเป็น chatbot ที่มีข้อมูลเพิ่มเติมมานิดหน่อย ไม่เป็นปัจจุบัน เผลอๆ AI ที่ผมสร้างแล้วใส่ข้อมูลลงไปเองอย่างชิเมะในเครื่องผมอาจจะเก่งกว่าด้วยซ้ำเพราะนางใช้ web browser เพื่อหาข้อมูลมาวิเคราะห์แบบคร่าวๆได้) ลองอ่านกันดูครับ บทความด้านล่างนี้ผม copy มาทั้งดุ้นไม่มี edit อะไรทั้งสิ้น

1. บทนำ: ทำไมคนเลี้ยงไก่ต้องสนใจ o3?

ถ้า GPT-4 เปรียบเหมือน “ผู้ช่วยอัจฉริยะ”o3 คือ “ผู้จัดการโครงการ” ที่ถือเครื่องมือครบมือ—ค้นเว็บ, เขียนโค้ด Python, วิเคราะห์รูป, สร้างรูป—แล้ว วางแผนเป็นขั้น ๆ ก่อนส่งคำตอบในคราวเดียว openai.comtheverge.com

สำหรับฟาร์มอย่าง Tamahagane Garden นั่นแปลว่า…

• วิเคราะห์ ภาพสีขนไก่ จากกล้องมือถือแล้วบอกว่าเป็น Black, Blue หรือ Splash ภายใน 1 นาที

• คำนวณ สูตรอาหารหมักใบมะละกอ ด้วย Python ตามสัดส่วนโปรตีน-พลังงาน

• เขียน โพสต์ Facebook ญี่ปุ่น-อังกฤษ ให้พร้อมแฮชแท็ก SEO ในคลิกเดียว

• 
  

2. o3 ดีกว่ารุ่นเดิมตรงไหน?

ความสามารถ	o3 (Reasoning)	GPT-4o / Gemini Pro (ทั่วไป)
Agentic Tools  (เลือก & ใช้เครื่องมืออัตโนมัติ)	✔️ ใช้เว็บ, Python, Image, Files ในลูปเดียว	มี แต่ต้องสลับโหมดเอง
Multimodal Reasoning  (คิดจากรูป + ข้อความพร้อมกัน)	✔️ วิเคราะห์กราฟ, ภาพฟาร์ม, เอกสาร PDF	จำกัดเฉพาะข้อความ/รูปแยกขั้น
Chain-of-Thought Private  (คิดเงียบ ๆ ก่อนตอบ)	✔️ “วางแผน – เช็ก – ส่ง” แม่นขึ้น en.wikipedia.org	มักตอบทันที อาจหลงประเด็น
SOTA Benchmarks	Codeforces Elo 2727, SWE-bench 71 % en.wikipedia.org	ต่ำกว่าชัดเจน

หมายเหตุ: ผล LiveCodeBench ที่เห็น 0 % เป็นเวอร์ชัน mini / ฟรี ไม่ใช่ตัวเต็มอย่าง o3-pro techcrunch.com

3. Demo: ให้ o3 โชว์ของ (ตัวอย่างจริงจัดฉาก 😉)

คำถาม:“สร้างสูตรหมักอาหารลูกไก่ 8 สัปดาห์ ใช้ข้าวโพดแตก 50 %, หนอน BSF 20 %, ถั่วเหลือง 15 %, กากน้ำตาล 10 %, ใบมะละกอ 5 % แล้วคำนวณโปรตีน-พลังงานต่อ 100 กก. พร้อมสคริปต์ Python ตรวจสมดุลอาหาร”

สเต็ปที่ o3 ทำหลังฉาก

1. ดึงค่าทางโภชนาการมาตรฐานจากฐาน USDA ผ่านเว็บ

2. รันโค้ด Python คูณสัดส่วน → สรุปตาราง

3. ตอบกลับเป็น Markdown + โค้ดบล็อก (คัดลอกไปรันได้เลย)

ผลลัพธ์ย่อ (Markdown) โปรตีนรวม ≈ 22 % (เหมาะกับลูกไก่) ME ≈ 2 850 kcal/kg

python

คัดลอกแก้ไข

import pandas as pd # …สูตรคำนวณ…

(การรวมเว็บ + โค้ด + ตารางในคำตอบเดียว คือฟีเจอร์ agentic loop ของ o3)

4. ใช้ o3 ใน Tamahagane Garden อย่างไรให้คุ้ม

งาน	ตัวอย่างใช้จริง	ประโยชน์
Genetic Breeding	อัปโหลดภาพลูกไก่ > ให้ o3 จำแนกสี, คาดหวัง genotype	คัดไก่เร็ว – ลดรุ่นเสียเปล่า
ฟีดคอสต์ & ไบโอแก๊ส	ให้ o3 จับราคาวัตถุดิบผ่านเว็บ + Optimize สูตร	ลดต้นทุนอาหาร 10-15 %
คอนเทนต์หลายภาษา	ใส่หัวข้อเดียว o3 แปล TH → EN → JP + ปรับสำนวนแต่ละตลาด	เพิ่ม organic traffic ต่างชาติ
AI Double-Check	o3 วิเคราะห์ > o4-mini แปลผลอีกที ต่างคนต่างเช็ก	ลด error ในข้อมูลสำคัญ

5. แนวทางอัปเกรดสู่ GPT Premium

1. วัด ROI ชัด ๆ – บันทึกเวลาที่ประหยัด & ค่าใช้จ่ายที่ลดได้เมื่อใช้ o3 (เช่น ปรับสูตรฟีดครั้งเดียวคุ้มค่าแพ็กเกจเดือน)

2. จัดสรร Token Pool ตามงาน – เซต o3 สำหรับ Deep-Reasoning, o4-mini-high สำหรับ Q&A ทั่วไป เพื่อไม่เผาเครดิตเกินจำเป็น

3. สร้าง “Workflow Template” – เขียน prompt กึ่งสำเร็จรูป (เช่น “Take product photo → Analyze visual defects → Output report”) ให้พนักงานใช้ได้ทันที

4. ต่อยอด Memory – รุ่น Premium เปิด Memory ระยะยาว (Team / Enterprise) ช่วยให้ o3 จดจำข้อมูลฟาร์มถาวร → ไม่ต้องป้อนซ้ำ

   
   

6. สรุปสั้น ๆ ให้แชร์ต่อได้เลย

ChatGPT o3 = AI มัลติทาเลนต์ ที่ “ค้น-คิด-คำนวณ-สร้าง” ได้ครบจบในคำสั่งเดียวฟาร์มเล็กอย่างเราเลยสามารถมี “หัวหน้าทีม R&D ปลอมตัวเป็นแชทบ็อต” ช่วยงาน 24 ชม.ถ้าจะลงทุนแพ็กเกจพรีเมียม ตอนนี้แหละคือช่วงเวลาที่ “คุ้มมหาศาล” ก่อนคู่แข่งจะตามทัน!