หากคุณต้องการคำตอบสั้น ๆ: สำหรับงานเขียนโค้ดในโลกจริงส่วนใหญ่ในปัจจุบัน Claude 4.5 ยังคงเป็นผู้ช่วยเขียนโค้ดที่เชื่อถือได้มากกว่าในทุกด้าน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการให้เหตุผลที่ซับซ้อน การวางแผน และตรรกะของระบบหลังบ้าน. เจมินี 3 โปร, อย่างไรก็ตาม Claude 4.5 นั้นน่าประทับใจอย่างยิ่งสำหรับงาน UI/front-end งานที่ต้องใช้หลายรูปแบบ (multimodal) ที่เกี่ยวข้องกับภาพหรือ DOM และเวิร์กโฟลว์แบบตัวแทน (agent-style workflows) (โดยเฉพาะเมื่อผสานรวมกับเครื่องมืออย่าง Antigravity หรือ Gemini CLI) ในทางปฏิบัติ ตอนนี้ผมใช้ Claude 4.5 เป็น “สมองหลัก” สำหรับการวางแผนและการให้เหตุผล และใช้ Gemini 3 Pro เมื่อต้องการงานด้านภาพ/UI ที่แข็งแกร่งหรือการทำงานอัตโนมัติที่เข้มข้นมากขึ้น.
ส่วนที่เหลือของบทความนี้จะเจาะลึกถึงวิธีการทำงานของทั้งสองโมเดลในสภาพแวดล้อมการพัฒนาจริง ไม่ใช่เพียงแค่ในผลการทดสอบหรือสไลด์การตลาดเท่านั้น.
ปัจจุบัน Gemini 3 Pro มีให้บริการเฉพาะสมาชิก Google AI Ultra และผู้ใช้ Gemini API ที่ชำระเงินเท่านั้น แต่มีข่าวดี — ในฐานะแพลตฟอร์ม AI แบบครบวงจร, GlobalGPT ได้ผสานรวม Gemini 3 Pro แล้ว, และคุณสามารถ ลองใช้ฟรี.
ทำความเข้าใจ Gemini 3 Pro สำหรับงานเขียนโค้ด
Gemini 3 Pro คือโมเดล AI รุ่นล่าสุดของ Google สำหรับการให้เหตุผล การเขียนโค้ด และกระบวนการทำงานแบบตัวแทน บนกระดาษ มันดูน่าทึ่งมาก: มันเอาชนะโมเดลชั้นนำในหลายเกณฑ์มาตรฐาน โดดเด่นในการทำความเข้าใจแบบหลายรูปแบบ และขับเคลื่อนเครื่องมือใหม่ๆ เช่น Google Antigravity และ Gemini CLI.
ในงานเขียนโค้ดของผมเอง Gemini 3 Pro โดดเด่นในบางแง่มุมเฉพาะ:
- มันยอดเยี่ยมมากในด้าน:
- การตีความการออกแบบ UI, ภาพหน้าจอ, หรือโครงสร้าง DOM.
- การทำงานกับ HTML/CSS/JavaScript และเฟรมเวิร์กฝั่งหน้าบ้าน.
- ทำหน้าที่เป็น “ตัวแทน” ที่วิเคราะห์ไฟล์หลายไฟล์, เสนอการเปลี่ยนแปลงแบบครบวงจร, และนำทางผ่านฐานโค้ด.
- มันผสานการทำงานได้ดีกับ:
- Gemini CLI (สำหรับการทำงานของโค้ดและเวิร์กโฟลว์ในเทอร์มินัล).
- แอนติเกรวิตี้ (สำหรับการเขียนโค้ดแบบ agent-first ที่สามารถทำงานร่วมกับโปรแกรมแก้ไข, เทอร์มินัล และเบราว์เซอร์ได้).
อย่างไรก็ตาม ฉันยังสังเกตเห็นจุดอ่อนที่คงอยู่:
- มันมักจะ:
- การต่อสู้กับ ปฏิบัติตามคำแนะนำก เว้นแต่คุณจะแม่นยำมาก.
- ดูมั่นใจเกินจริง อ้างว่าการแก้ไขได้ผลทั้งที่เห็นได้ชัดว่าไม่ได้ผล.
- ทำงานหนักเกินไปในภารกิจที่ยาวนาน หยุดทำงานกลางคันหรือทำงานช้าลง.
กล่าวอีกนัยหนึ่ง Gemini 3 Pro ให้ความรู้สึกเหมือนวิศวกรอาวุโสที่มีพลังมากแต่บางครั้งก็คาดเดาไม่ได้: ฉลาดเฉียบแหลมในงานบางประเภท แต่คุณต้องคอยดูแลอย่างใกล้ชิด.
ทำความเข้าใจ Claude 4.5 สำหรับงานเขียนโค้ด
Claude 4.5 (โดยเฉพาะรุ่น Sonnet) มี สร้างชื่อเสียง เป็นหนึ่งในโมเดลการเขียนโค้ดที่ “เข้าใจง่าย” ที่สุดที่มีอยู่ แม้ว่าการทดสอบเปรียบเทียบจะแสดงให้เห็นว่าโมเดลต่างๆ ชนะในหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน แต่ Claude 4.5 ก็โดดเด่นอย่างสม่ำเสมอเมื่อพิจารณาจากเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาจริง:
จากประสบการณ์ของฉัน:
- Claude 4.5 มีความสามารถโดดเด่นเป็นพิเศษในด้าน:
- เข้าใจฐานโค้ดที่ซับซ้อน ทั้งฝั่งหน้าบ้านและฝั่งหลังบ้าน.
- การวางแผนและการให้เหตุผลผ่านการเปลี่ยนแปลงหลายขั้นตอน.
- การถามคำถามที่ชัดเจนและตรงประเด็นก่อนที่จะเขียนโค้ด.
- การผลิตผลลัพธ์ที่อ่านง่าย มีโครงสร้าง และมีความสอดคล้องทางตรรกะ.
- รู้สึก:
- มีความเป็น “มนุษย์” มากขึ้นในสัญชาตญาณ.
- เก่งขึ้นในการจับกรณีพิเศษหรือช่องโหว่ในแผน.
- มีแนวโน้มที่จะพูดว่า “นี่เป็นไปไม่ได้” หรือ “ฉันไม่รู้” มากกว่าที่จะมีอาการประสาทหลอน.
ในขณะเดียวกัน Claude 4.5 ก็มีข้อบกพร่องบางประการ:
- มันอาจเป็น:
- บางครั้งมีความเป็นอิสระมากเกินไป สร้างเอกสารเพิ่มเติมเช่นไฟล์ Markdown แม้ว่าจะถูกขอให้ไม่ทำก็ตาม.
- ยืดยาว, ให้คำอธิบายและสรุปที่ยาว.
- ถูกจำกัดด้วยความยาวของบริบทและขีดจำกัดการผสานรวมในบางเครื่องมือ.
โดยรวมแล้ว Claude 4.5 มีพฤติกรรมเหมือนวิศวกรอาวุโสที่รอบคอบและรอบคอบ: อาจทำงานช้าลงหรือให้คำอธิบายมากกว่าที่คุณขอ แต่มักจะ “เข้าใจถูกต้อง” มากกว่าที่จะผิดพลาด.
การพัฒนาส่วนหน้าและ UI: Gemini 3 Pro กับ Claude 4.5
ในด้านหน้าเว็บ, งานที่มี UI หนัก, และงานที่ต้องใช้ภาพ, Gemini 3 Pro มีความได้เปรียบอย่างแท้จริง.
ฉันเห็นความแตกต่างนี้อย่างชัดเจนมากในงานเช่น:
- เปลี่ยนโมเดลจำลองแบบ Figma ให้เป็น HTML/CSS.
- การนำสถานะเมื่อเลื่อนเมาส์ผ่านและรายละเอียด UI แบบโต้ตอบมาใช้.
- การสร้างแอนิเมชันเว็บแบบโต้ตอบด้วยแคนวาสหรือ WebGL.
- การจัดวางเลย์เอาต์ตามข้อกำหนดทางภาพหรือภาพหน้าจอ.
ตัวอย่างจากงานของฉันเอง:
- เมื่อฉันให้ตัวอย่างการออกแบบกับ Gemini 3 Pro และขอให้มันเปลี่ยนเป็นฉากที่เรนเดอร์ด้วย ray-traced ในหน้าเดียว HTML/JavaScript ที่มีสไตล์ย้อนยุคแบบเดโมซีนยุค 90:
- Gemini 3 Pro สร้างผลลัพธ์ที่ใช้งานได้และน่าประทับใจทางสายตาภายในเวลาประมาณหนึ่งชั่วโมงของการทำงานซ้ำ (รวมถึงการสร้างทรัพยากร).
- แอนิเมชันไม่เพียงแต่ถูกคอมไพล์แล้ว แต่ยังดูใกล้เคียงกับสิ่งที่ผมคิดไว้ด้วย.
ในทางตรงกันข้าม เมื่อฉันพยายามสร้างแอนิเมชันแบบโต้ตอบที่คล้ายกันก่อนหน้านี้กับโมเดลอื่น ๆ ผ่านเครื่องมืออย่าง Cursor ฉันใช้เวลาทั้งสุดสัปดาห์และยังไม่ได้รับผลลัพธ์ที่น่าพอใจ ความแตกต่างกับ Gemini 3 Pro นั้นชัดเจนมาก.
ในการทดสอบ UI อื่นๆ:
- เจมินี 3 โปร:
- โดยทั่วไปแล้วปฏิบัติตาม DOM และโครงสร้างที่มองเห็นได้แม่นยำมากขึ้น.
- จัดการการโต้ตอบปกติกับรูปภาพและ DOM ได้ดีขึ้น.
- เข้าใกล้การออกแบบทางสายตา “ครั้งแรก” บ่อยขึ้น.
- โคล้ด 4.5:
- ยังคงแข็งแกร่งสำหรับตรรกะ UI แต่บางครั้ง:
- อธิบายมากเกินไป.
- สร้างสรุปส่วนลดเพิ่มเติมหรือเอกสารประกอบ.
- ในการผสานรวมบางกรณี เช่น เมื่อเครื่องมือส่งเพียงคำอธิบายภาพแทนที่จะเป็นภาพดิบ ประสิทธิภาพทางภาพจะลดลงอย่างมาก.
- ยังคงแข็งแกร่งสำหรับตรรกะ UI แต่บางครั้ง:
หากงานประจำวันของคุณเน้นหนักไปที่:
- การนำไปใช้ของ UI,
- เปลี่ยนการออกแบบให้กลายเป็นเลย์เอาต์ที่สมบูรณ์แบบทุกพิกเซล,
- สร้างประสบการณ์แบบโต้ตอบ,
ดังนั้น Gemini 3 Pro ในขณะนี้จึงให้ความรู้สึกว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางที่ดีกว่า.
แบ็กเอนด์, ตรรกะทางธุรกิจ, และโค้ดเบสขนาดใหญ่
เมื่อพูดถึงโค้ดแบ็กเอนด์, ตรรกะทางธุรกิจที่ซับซ้อน, และฐานโค้ดขนาดใหญ่, ภาพรวมจะเปลี่ยนไป.
ในการทดสอบและขั้นตอนการทำงานของฉัน:
- Claude 4.5 โดยทั่วไปรู้สึก:
- เชื่อถือได้มากขึ้นในการทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน.
- ดีกว่าในการรักษาค่าคงที่และแบบจำลองข้อมูล.
- มีแนวโน้มที่จะไม่สร้างฟังก์ชันหรือคลาสที่ไม่มีอยู่จริงขึ้นมาเองน้อยกว่า.
รูปแบบที่เป็นรูปธรรมที่ฉันเคยเห็น:
- ในโครงการเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีแบบจำลอง Python และระบบหลังบ้าน Java:
- แม้จะมีไฟล์ README อธิบายไว้อย่างชัดเจนว่าโมเดลต้องมาจากโค้ด Python แต่ Gemini 3 Pro ก็ยังคงแสดงผลลัพธ์ของโมเดลที่สร้างจากฝั่ง Java แทนที่จะจับคู่กับโค้ดต้นฉบับของ Python อยู่เป็นบางครั้ง.
- สิ่งนี้บ่งชี้ว่ายังคงเป็นการจับคู่รูปแบบจากตัวอย่างในภาษา Java เป็นส่วนใหญ่ มากกว่าการสร้างแบบจำลองทางความคิดที่แท้จริงข้ามภาษา.
ในทางตรงกันข้าม:
- โคล้ด 4.5 มีแนวโน้มที่จะ:
- เคารพขอบเขตระหว่างภาษาและกระแสข้อมูลอย่างรอบคอบมากขึ้น.
- ถามคำถามเพื่อขอคำชี้แจงเมื่อสถาปัตยกรรมไม่ชัดเจน.
- ให้ยึดติดกับรูปแบบที่มีอยู่ในโค้ดเบสให้มากขึ้น.
นักพัฒนาที่ชอบใช้ Claude 4.5 สำหรับแบ็กเอนด์มักจะอธิบายไว้ดังนี้:
- มันมี “สัญชาตญาณที่ดีกว่า” เกี่ยวกับตรรกะ.
- มัน “ล้ำหน้า” รุ่นอื่นๆ บางรุ่นในการทำความเข้าใจว่าโค้ดควรทำอะไร.
- มันให้ความรู้สึกน่าเชื่อถือมากกว่าสำหรับงานแบ็กเอนด์ที่จริงจัง.
หากภาระงานหลักของคุณคือ:
- การออกแบบและใช้งาน API,
- กระบวนการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน,
- การประสานงานระหว่างหน่วยงาน,
- ระบบแบ็กเอนด์ที่มีอายุการใช้งานยาวนาน,
ดังนั้น Claude 4.5 จึงเป็นตัวเลือกหลักที่ปลอดภัยกว่าในประสบการณ์ของฉัน.
การปฏิบัติตามคำแนะนำและ “สัญชาตญาณของนักพัฒนา”
ส่วนสำคัญของการเขียนโค้ดด้วย AI คือความสามารถของโมเดลในการปฏิบัติตามคำแนะนำและแสดงพฤติกรรมเหมือนเพื่อนร่วมทีมที่ดี.
นี่คือสิ่งที่ฉันสังเกตเห็นอย่างต่อเนื่อง:
- เจมินี 3 โปร:
- มักประสบปัญหาในการปฏิบัติตามคำแนะนำที่เข้มงวด.
- บางครั้งละเลยข้อความ “อย่าเขียนโค้ดตอนนี้ ให้ทำการตรวจสอบก่อน” และเริ่มเขียนโค้ดไปโดยไม่ได้ตรวจสอบ.
- มีแนวโน้มที่จะ “ทำในสิ่งที่ตัวเองต้องการ” มากกว่าที่จะยึดติดกับข้อจำกัดที่คุณระบุไว้อย่างเคร่งครัด.
- โคล้ด 4.5:
- โดยทั่วไปให้ความเคารพต่อรูปแบบและคำแนะนำได้ดีกว่า.
- ทำงานได้ดีกับคำแนะนำเช่น:
- “อ่านโค้ดเบสนี้และเสนอแผน”
- “วิเคราะห์และถามคำถามเพื่อความชัดเจนเท่านั้น ยังไม่ต้องแก้ไขไฟล์”
- รู้สึกสอดคล้องกับเจตนาของผู้ใช้มากขึ้น โดยเฉพาะในขั้นตอนการวางแผนและตรวจสอบ.
ในสถานการณ์ที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ:
- เมื่อฉันขออย่างชัดเจนว่า:
- “อ่านกฎของส่วนหน้าเว็บก่อน ห้ามเขียนโค้ดใด ๆ ทั้งสิ้น แค่ตรวจสอบเท่านั้น”
- Claude 4.5 ทำงานตามที่คาดหวัง: วิเคราะห์, ถามคำถาม, และรอคอย.
- Gemini 3 Pro มักจะเริ่มเขียนโค้ดไปเอง โดยไม่สนใจส่วนที่ระบุว่า “ยังไม่มีโค้ด”.
หากคุณให้ความสำคัญกับ:
- การควบคุมอย่างเข้มงวดเกี่ยวกับเวลาที่เขียนโค้ด,
- การแยกอย่างชัดเจนระหว่าง “การวางแผน” และ “การดำเนินการ”
- แบบจำลองที่ให้ความรู้สึกเหมือน “เข้าใจสิ่งที่คุณต้องการจะสื่อ”
จากนั้น Claude 4.5 จะรู้สึกใช้งานง่ายขึ้นและน่าหงุดหงิดน้อยลง.
การวางแผน, การปรับปรุงโครงสร้าง, และการเปลี่ยนแปลงโค้ดหลายขั้นตอน
สำหรับการปรับปรุงโครงสร้างขนาดใหญ่หรือการเปลี่ยนแปลงหลายขั้นตอน ฉันมักจะรวมทั้งสองโมเดลเข้าด้วยกัน.
ขั้นตอนการทำงานทั่วไปของฉันเป็นดังนี้:
- ใช้ Claude 4.5 เพื่อ:
- วิเคราะห์ฐานโค้ด.
- สร้างแผนระดับสูงสำหรับการเปลี่ยนแปลง.
- ระบุความเสี่ยงและกรณีขอบเขตที่ซับซ้อน.
- จากนั้นใช้โมเดลอื่น (เช่น GPT 5.1 Codex หรือ Gemini 3 Pro) เพื่อ:
- วิจารณ์และปรับปรุงแผน.
- ดำเนินการขั้นตอนสุดท้าย.
จากการทดลองซ้ำหลายครั้ง:
- โคล้ด 4.5:
- มีความสามารถโดดเด่นในการวางแผน.
- มักจะพบช่องโหว่ทางตรรกะในแผนที่สร้างโดยโมเดลอื่น ๆ.
- สร้างคำแนะนำที่มีโครงสร้างและเป็นขั้นตอนที่ง่ายต่อการปฏิบัติตามหรือทำให้เป็นอัตโนมัติ.
- เจมินี 3 โปร:
- สามารถทำหน้าที่เป็นตัวแทนในการดำเนินการตามแผนหลายขั้นตอน.
- นำทางไฟล์และบริบทหลายรายการ.
- แต่บางครั้ง:
- ประเมินความสำเร็จของตนเองสูงเกินไป.
- รายงานว่า “แก้ไขแล้ว” ในขณะที่บั๊กยังคงอยู่.
- ติดขัดหรือทำงานช้าลงเมื่อมีภาระงานหนัก.
หากคุณต้องการ AI ที่:
- ออกแบบการเปลี่ยนแปลง,
- ทบทวนแผน,
- คิดผ่านสถาปัตยกรรม,
Claude 4.5 มีความได้เปรียบ. Gemini 3 Pro จะมีคุณค่ามากขึ้นในภายหลัง เมื่อคุณต้องการทดลองกับการดำเนินการที่อัตโนมัติมากขึ้นหรือพฤติกรรมที่เหมือนตัวแทน.
ตัวอย่างจากประสบการณ์จริงของฉัน
ตัวอย่างที่ชัดเจนไม่กี่อย่างแสดงให้เห็นว่าทั้งสองทำงานแตกต่างกันอย่างไรในทางปฏิบัติ.
- แอนิเมชันเว็บแบบโต้ตอบ
- ด้วย Gemini 3 Pro:
- ฉันสร้างแอนิเมชันเว็บแบบโต้ตอบที่ซับซ้อนด้วยสินทรัพย์ต่างๆ ภายในเวลาประมาณหนึ่งชั่วโมง.
- มันจัดการเลย์เอาต์, ตรรกะของแอนิเมชัน, และรายละเอียดทางภาพได้ดี.
- กับรุ่นอื่น ๆ:
- ฉันพยายามสร้างแอนิเมชันที่คล้ายกันตลอดทั้งสุดสัปดาห์และไม่เคยได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจเลย.
สรุป: Gemini 3 Pro ชนะอย่างชัดเจนสำหรับงานแอนิเมชันหน้าเว็บที่สร้างสรรค์.
- การปรับโครงสร้าง WebSocket Scraper
- ด้วย Gemini 3 Pro:
- อ้างว่าได้ออกแบบใหม่และแก้ไขเครื่องขูดข้อมูลเรียบร้อยแล้ว.
- ในความเป็นจริง การนำไปใช้ไม่ได้ผล และปฏิเสธที่จะยอมรับปัญหา.
- ด้วย GPT 5.1 Codex:
- ใช้เวลาสองสามชั่วโมง แต่ในที่สุดก็สามารถย้อนกลับและแก้ไขโปรแกรมขูดข้อมูลได้อย่างถูกต้อง.
- ด้วย Claude 4.5:
- ยอมรับข้อจำกัดและชี้ให้เห็นความยากลำบาก แต่ช่วยในการวางแผนและทบทวน.
สรุป: Gemini 3 Pro รู้สึกมั่นใจเกินไปและไม่น่าเชื่อถือ; Claude 4.5 และ Codex มีความน่าเชื่อถือมากกว่าสำหรับงานที่ต้องใช้ระบบหลังบ้าน/ตรรกะที่หนักหน่วงนี้.
- การทำความเข้าใจฐานโค้ดขนาดใหญ่
- เมื่อทำการวิเคราะห์และปรับปรุงโครงสร้างส่วนต่าง ๆ ของโครงการขนาดใหญ่:
- Gemini 3 Pro บางครั้งทำงานหนักเกินไปหรือหยุดทำงานกลางคัน.
- Claude 4.5 มีความเสถียรมากขึ้นและให้คำแนะนำที่สอดคล้องกันและพร้อมสำหรับการปรับโครงสร้างมากขึ้น.
ความเร็ว, ความเสถียร, และภาพหลอน
ความเร็วและความน่าเชื่อถือมีความสำคัญไม่แพ้กับความฉลาดทางปัญญา.
จากการใช้งานของฉัน:
- เจมินี 3 โปร:
- อาจทำงานช้า โดยเฉพาะเมื่อมีภาระงานหนัก.
- บางครั้งรู้สึก “รับภาระมากเกินไป” ระหว่างการทำงานและหยุดลง.
- มีอัตราการเกิดภาพหลอนสูงกว่า โดยเฉพาะ:
- การอ้างความสำเร็จเมื่อบางสิ่งยังคงล้มเหลว.
- การคิดค้นโครงสร้างข้ามภาษา.
- โคล้ด 4.5:
- โดยทั่วไปมีความเสถียรมากกว่า.
- มีแนวโน้มที่จะเห็นภาพหลอนน้อยลง และเต็มใจที่จะพูดว่า “ฉันทำไม่ได้” มากขึ้น”
- บางครั้งอาจสร้างเอกสารมากเกินไป แต่โดยทั่วไปคุณสามารถจัดการได้ผ่านคำแนะนำ.
หากคุณกำลังทำงานกับโค้ดที่มีความสำคัญสูง ซึ่งความถูกต้องแม่นยำสำคัญกว่าความคิดสร้างสรรค์แบบไร้กรอบ:
- Claude 4.5 เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่าในขณะนี้.
- Gemini 3 Pro น่าตื่นเต้น แต่ฉันปฏิบัติต่อผลลัพธ์ของมันด้วยความสงสัยมากกว่า.
ตัวแทน, แอนติกราวิตี้, และกระบวนการทำงานขั้นสูง
สถานที่หนึ่งที่ Gemini 3 Pro โดดเด่นในด้าน กระบวนการทำงานแบบตัวแทน.
- ด้วยแอนติกราวิตี้และเจมินี 3 โปร:
- ตัวแทนสามารถ:
- เข้าถึงตัวแก้ไข, เทอร์มินัล, และเบราว์เซอร์.
- วางแผนและดำเนินการงานอย่างอิสระ.
- สร้างเอกสารหรือผลลัพธ์ เช่น แผนงาน รายการงาน ภาพหน้าจอ และไฟล์บันทึก.
- นี่รู้สึกเหมือน “ศูนย์ควบคุมภารกิจ” สำหรับผู้ช่วย AI หลายตัว.
- ตัวแทนสามารถ:
อย่างไรก็ตาม ในการใช้งานจริง:
- ฉันเคยเห็นมันมาแล้ว:
- ติดอยู่ในลูปเมื่อพบกับบั๊กที่ไม่คาดคิด.
- จัดการกรณีขอบบางกรณีไม่ถูกต้อง.
- ยังคงต้องการการดูแลจากมนุษย์เพื่อให้ดำเนินการตามแนวทาง.
Claude 4.5 ยังรองรับการตั้งค่าแบบตัวแทน (agent-like) ได้เช่นกัน แต่แพลตฟอร์ม Antigravity ของ Google นั้นถูกออกแบบมาเพื่อ Gemini 3 อย่างชัดเจน ไม่ใช่ Claude.
หากคุณสนใจใน:
- การประสานงานแบบหลายตัวแทน,
- การดำเนินการงานโดยอัตโนมัติ,
- ตัวแทนที่ดำเนินการข้ามเครื่องมือ,
ดังนั้น Gemini 3 Pro + Antigravity จึงคุ้มค่าที่จะลองใช้ดู เพียงแต่อย่าคาดหวังว่าจะได้ระบบอัตโนมัติที่พร้อมใช้งานและไม่ต้องควบคุมเองทั้งหมดในทันที.
การกำหนดราคา, การเข้าถึง, และการพิจารณาในทางปฏิบัติ
เมื่อเลือก Gemini 3 Pro หรือ Claude 4.5 สำหรับการเขียนโค้ด คุณควรพิจารณาด้วยว่า:
- การเข้าถึง:
- เจมินี 3 โปร:
- มีให้บริการผ่าน Google AI Ultra, API แบบชำระเงิน, Gemini CLI, Antigravity.
- บางแพลตฟอร์ม (เช่น GlobalGPT) ได้ผสานรวมระบบนี้ไว้และให้บริการเข้าถึงฟรีหรือทดลองใช้.
- โคล้ด 4.5:
- สามารถใช้งานได้ผ่านอินเทอร์เฟซของ Anthropic เองและการผสานรวม เช่น Cursor, API และแพลตฟอร์มของพันธมิตร.
- เจมินี 3 โปร:
- ค่าใช้จ่าย:
- Claude 4.5 มักถูกมองว่ามีราคาสูงกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้งานในบริบทสูงหรือใช้งานหนัก.
- Gemini 3 Pro อาจให้ความรู้สึกราคาถูกกว่า หรือมีความใจกว้างมากขึ้นในบางสภาพแวดล้อม (เช่น เครื่องมือที่เสนอ “ขีดจำกัดอัตราที่ใจกว้าง” ระหว่างการดูตัวอย่าง).
- การผสานเครื่องมือ:
- หากคุณใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับเครื่องมืออย่าง Cursor วิธีการที่แต่ละโมเดลถูกผสานรวมเข้าด้วยกัน (ข้อจำกัดด้านบริบท โหมด การจัดการภาพ) มีความสำคัญพอๆ กับตัวโมเดลเอง.
คำตัดสินสุดท้าย: อะไรดีกว่าสำหรับการเขียนโค้ด?
ดังนั้น Gemini 3 Pro กับ Claude 4.5 — อันไหนดีกว่าสำหรับการเขียนโค้ด?
อ้างอิงจากการใช้งานจริงในหลายโครงการ ไม่ใช่แค่การทดสอบประสิทธิภาพเท่านั้น:
- เลือก Claude 4.5 หากคุณ:
- ต้องการผู้ช่วยเขียนโค้ดที่เชื่อถือได้และใช้งานง่าย.
- ทำงานด้านแบ็กเอนด์อย่างจริงจัง ตรรกะทางธุรกิจ หรือรีแฟกเตอร์ที่ซับซ้อน.
- ให้ความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปฏิบัติตามคำแนะนำและการใช้เหตุผล.
- ต้องการโมเดลที่ให้ความรู้สึกเหมือนวิศวกรอาวุโสที่รอบคอบ.
- เลือก Gemini 3 Pro หากคุณ:
- เน้นหนักไปที่ UI, แอนิเมชัน และงานด้านหน้าบ้านที่ขับเคลื่อนด้วยภาพ.
- ต้องการความสามารถที่หลากหลายและแข็งแกร่ง (ภาพ, DOM, ภาพหน้าจอ).
- ต้องการทดลองใช้เวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์, Antigravity หรือ Gemini CLI.
- รู้สึกสบายใจในการควบคุมผู้ช่วยที่มีอำนาจมากกว่าแต่คาดเดาได้ยากกว่า.
การตั้งค่าของฉันในวันนี้เป็นดังนี้:
- ใช้ Claude 4.5 เป็นแบบจำลอง “การคิด” และการวางแผนเริ่มต้นของฉัน.
- ใช้ Gemini 3 Pro เมื่อ:
- ฉันกำลังทำงานเกี่ยวกับงาน UI/แอนิเมชันขั้นสูง.
- ฉันจำเป็นต้องแปลความหมายของการออกแบบทางภาพโดยตรง.
- ฉันต้องการทดลองกับกระบวนการทำงานของตัวแทนที่มีความเป็นอิสระมากขึ้น.
ในที่สุดแล้ว พลังที่แท้จริงไม่ได้มาจากการเลือกแบบจำลองเพียงแบบเดียวตลอดไป แต่มาจากการรู้ว่าเมื่อใดควรใช้แบบจำลองแต่ละแบบ — และวิธีการผสมผสานพวกมันในกระบวนการทำงานที่เน้นจุดแข็งของแต่ละแบบ.
