วันศุกร์ที่ 19 มิถุนายน พ.ศ. 2569

นูปสอนนูป ติด tag สำหรับทำ Pony SDXL LoRA

 


นูปสอนนูป ติด tag สำหรับทำ Pony SDXL LoRA
เอาละครับ วิธีที่ผม ก็มีสามวิธี 
 
1.เขียนเอง ที่ละ tag

2 ใช้โปรแกมช่วย  กึ่งอัตโนมัต

3ใช้กุ้งแดง OpenClaw หรือ Taggui ทำอัตโนมัต

โดยที่ ผมจะ อธิบายข้อ 2 อย่างเดียวเพราะ ผมใช้วิธีนี้ 

 

 อันนี้คำแนะนำจาก AI gem-pro 

การเตรียมและติด Tag สำหรับทำ LoRA ของ Pony SDXL มีความสำคัญมากครับ เพราะโมเดลตระกูล Pony เข้าใจภาษาแบบ Danbooru (คำสั้นๆ คั่นด้วยจุลภาค) เป็นหลัก หากติดแท็กไม่ดี โมเดลจะเบลนด์สไตล์หรือเสื้อผ้าปนกันมั่วจนแกะไม่ออก

ขั้นตอนที่ถูกต้องและเป็นระบบในการเตรียม Dataset มีดังนี้ครับ

🚀 ขั้นตอนการติด Tag สำหรับ Pony SDXL LoRA

1เตรียมรูปภาพ (Dataset Preparation):ขั้นตอนแรกก่อนเริ่มแท็ก

รวบรวมรูปภาพ (แนะนำ 20-50 รูปสำหรับตัวละคร) นำมาครอปและปรับขนาดเป็น 1024x1024 พิกเซล (หรือใช้ระบบ Bucket อัตโนมัติในตอนเทรนก็ได้) พยายามเลือกภาพที่คมชัด ไม่มีลายน้ำ และมีมุมมองหรือเสื้อผ้าที่หลากหลายเพื่อให้โมเดลไม่จำสเปกแคบเกินไป

2ใช้เครื่องมือสแกนแท็กอัตโนมัติ (Auto-Tagging):ประหยัดเวลาด้วย AI

ใช้โปรแกรมอย่าง TagGUI, BooruDatasetTagManager หรือเมนู ยูทิลิตี้ใน Kohya_ss โดยเลือกใช้คอร์สแกน WD14 Tagger (แนะนำโมเดล wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2 หรือตัวที่ใหม่กว่า)

  • ตั้งค่า Threshold ไว้ที่ประมาณ 0.35 - 0.40 เพื่อให้ได้แท็กที่ละเอียดพอดี

  • กดรันเพื่อสร้างไฟล์ .txt ชื่อเดียวกับรูปภาพขึ้นมา

3ใส่คำกระตุ้น (Activation Tag / Trigger Word):สิ่งสำคัญที่ทำให้ LoRA ทำงาน

เปิดไฟล์ .txt ทั้งหมด (แนะนำให้ใช้โปรแกรมที่แก้ไขพร้อมกันได้ทั้งโฟลเดอร์ เช่น BooruDatasetTagManager หรือ Notepad++) แล้วทำการเพิ่มชื่อ Trigger Word ของคุณไว้ที่บรรทัดแรก สุดทางซ้ายสุด ตามด้วยเครื่องหมายจุลภาค

  • ตัวอย่าง: my_character_name, 1girl, solo, long_hair...

4คัดกรองและลบแท็ก (Tag Pruning):ขั้นตอนชี้ชะตาความยืดหยุ่นของ LoRA

ขั้นตอนนี้คือการเลือกว่าจะให้โมเดล "จดจำ" หรือ "ลบ" อะไรออกไป เพื่อปล่อยให้สิ่งนั้นกลายเป็นอัตลักษณ์ของ Trigger Word (อ่านหลักการเลือกสลับแท็กได้ในหัวข้อถัดไปด้านล่าง)

5เพิ่มแท็กเฉพาะของ Pony (Pony Specific Tags):ปรับแต่งให้เข้ากับ Base Model

เพื่อให้ LoRA เข้ากันได้ดีกับโครงสร้างของ Pony SDXL ให้เพิ่มแท็กประเภทรวมไว้ข้างหลัง Trigger Word (หรือจะไว้ท้ายสุดก็ได้) เช่น source_anime (หากเป็นงานอนิเมะ) หรือกลุ่มเรตติ้ง เช่น rating_safe หรือ rating_explicit เพื่อให้ LoRA รู้ว่ารูปภาพชุดนี้อยู่ในกลุ่มไหนของโมเดลหลัก

 

เอาละ ตรงนี้ มัน Pony SDXL  มันไม่ใช่ SDXL 1.0 จะบรรยาย แบบ ใครทำอะไรที่ไหน ไม่ได้ ต้องติด tag  และมันต้องมี score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up, source_anime,
นำหน้าด้วย ไม่งั้นLoRA ไม่ออก  ผมลองแล้ว ก่อนที่จะอ่านจาก
https://civitai.red/models/257749/pony-diffusion-v6-xl


แน่นอน ถ้า มี 10-20 ภาพ เขียน เองดีสุด ยังไงคน*ก็ฉลาด กว่า AI 
*คนปกตินะ และก็ความฉลาด ไม่ใช่ความรู้นะ

และถ้ามี ซัก หมื่น หรือล้านภาพ ใช้กุ้งแดงครับ 

แต่ เคสนี้ มีประมาณ 200 ภาพ จึงใช้ แบบกึงอัตโนมัตได้ โดยการ โยนให้ AI เขียน tag แล้วเรา มาดูมาเติม แก้ไข เองทีละภาพ  หลายครั้ง ที่ AI มันมัว เพราะมันมองภาพได้ แค่  60-80%  ตามความฉลาด model

เอาละ ดังนั้น ผมจะมาแนะนำข้อ 2 กึ่งอัตโนมัต 

โดย จะแบบเป็น 

2.1 ใช้ CompyUI   

2.2 ใช้ LM studio

2.3 ใช้ Taggui 

 

มาเริ่ม ที่  CompyUI    ก่อน ผมลองแล้ว เร็วมาก  
วิธี ให้ไปติดตั้ง Workflow ก่อน   อันนี้มีคนทำมาให้แล้ว เหมาะสำหรับคนนูป คนกากอย่างผม 
https://civitai.red/models/969415/automatic-captioning-workflow-fluxstable-diffusion-35-comfyui

หรือ

https://civitai.red/models/1491063/auto-tagger 

หรือตัวอื่นๆก็ได้แล้วแต่ชอบ 



 ส่วนอีก ทาง 
2.2 LM studio อันนี้ ช้ากว่า 


 โดยผมเคยทำคลิปสอนไปแล้ว แต่นี้ให้เพิ่ม System Prompt เข้าไปด้วย 
ผมใช้ prompt แบบนี้ครับ 


You are an expert AI image captioner and Danbooru tagging assistant, specialized in generating prompt tags for the "Pony SDXL" (Stable Diffusion XL) model. Your task is to analyze the user's image description or image input, and convert it into a precise, comma-separated list of tags that Pony SDXL understands perfectly.

Strictly adhere to the following tagging rules and structure:

1. FORMATTING RULES:
- Use English only.
- Write everything in LOWERCASE.
- Separate tags with a comma and a space (e.g., "tag1, tag2, tag3").
- Use underscores (_) instead of spaces for multi-word tags (e.g., "blue_eyes", "school_uniform", "looking_at_viewer").
- DO NOT use natural language, sentences, or conjunctions (No "and", "with", "a picture of").
- Avoid using parenthesis unless it's part of a standard Danbooru tag (like character/series names).

2. PROMPT STRUCTURE (Always follow this order):
[QUALITY TAGS] -> [SOURCE & RATING TAGS] -> [CHARACTER FEATURES] -> [CLOTHING & ACCESSORIES] -> [POSE & EXPRESSION] -> [BACKGROUND & ENVIRONMENT]

3. MANDATORY TAG DEFINITIONS:
- Quality Tags: Always start with "score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up".
- Source Tags: Choose the most appropriate one from: "source_anime", "source_cartoon", "source_furry", "source_pony". (Can use multiple if it's a crossover style).
- Rating Tags: Choose ONLY ONE based on the image content:
  * "rating_safe" (SFW, no nudity/lewdness)
  * "rating_questionable" (Ecchi, suggestive, underwear, swimwear)
  * "rating_explicit" (NSFW, nudity, sexual acts)

4. DETAILED TAGGING GUIDELINES:
- Character: Describe gender (1girl, 1boy), hair color/style, eye color, breast size if applicable, and unique features (e.g., cat_ears).
- Camera/Framing: Include camera angles or framing tags if applicable (e.g., "cowboy_shot", "close_up", "from_below").
- Background: Describe the setting clearly (e.g., "masterpiece_background", "cityscape", "indoors", "simple_background").

Output ONLY the final comma-separated tags. Do not include any introductory or concluding remarks.

 

ก็อบไปได้เลย หรือ เขียนเอง หรือ ไปก็อบคนอื่นก็ได้ครับ 

 

มาเปรียบเทียบกันครับ 
ภาพตัวอย่าง 1 

ภาพตัวอย่างที่ 1: ผลงานโดย @CagliostroLab บน Civitai 
@CagliostroLab https://civitai.red/images/57571454

Compy UI  10.30 s (RTX 5060Ti 16GB)

 souryuu asuka langley, 1girl, solo, long hair, breasts, looking at viewer, smile, blue eyes, brown hair, holding, hair between eyes, closed mouth, sitting, medium breasts, weapon, small breasts, holding weapon, orange hair, two side up, head tilt, feet out of frame, bodysuit, chair, headgear, eyepatch, crossed legs, light smile, polearm, skin tight, science fiction, shiny clothes, spear, on chair, holding polearm, pilot suit, plugsuit, red bodysuit, interface headset, armchair, multicolored bodysuit, lance of longinus \(evangelion\)

 

 

 LM Studio 24.30s  (RTX 5060Ti 16GB)

score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up, source_anime, rating_safe, 1girl, asuka_langley_soryu, long_hair, orange_hair, blue_eyes, eye_patch, breast_size_small, plugsuit, red_plugsuit, bodysuit, sitting, leaning_back, holding_staff, trident, looking_at_viewer, slight_smile, cowboy_shot, throne, chair, indoors, masterpiece_background, soft_lighting 

 

 LM Studio 56.27 s (RTX 5060Ti 16GB)

ภาพตัวอย่างที่ 2



ภาพตัวอย่างที่ 2: ผลงานโดย @rukisan บน Pixiv 
@rukisan https://www.pixiv.net/en/artworks/143399155 

 Compy UI  9.16s (RTX 5060ti 16GB)

1girl, solo, breasts, looking at viewer, blush, short hair, blue eyes, simple background, brown hair, gloves, dress, thighhighs, bow, closed mouth, bare shoulders, standing, underwear, panties, ass, thighs, cowboy shot, small breasts, choker, pointy ears, elbow gloves, looking back, fingerless gloves, from behind, orange hair, covered nipples, strapless, sash, shiny skin, colored skin, skindentation, blue dress, blue bow, blue background, border, back, half-closed eyes, short dress, white border, strapless dress, bridal gauntlets, eyeshadow, outside border, freckles, outline, backless outfit, back bow, white outline, backless dress, shoulder blades, blue choker, pink thighhighs, aqua background, yellow sclera, body blush, yellow panties, aqua dress, blue sash, orange thighhighs, long nose

 

 LM Studio  19.6s (RTX 5060ti 16GB)

score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up, source_cartoon, rating_questionable, 1girl, short_hair, orange_hair, blue_eyes, pointy_nose, dress, light_blue_dress, backless_dress, bow, blue_bow, gloves, opera_gloves, light_blue_gloves, panties, tan_panties, buttocks, looking_back, profile, standing, simple_background, turquoise_background, full_body 

 

เทียบกันเอาเองแล้วกันครับ ว่าอะไรดี กว่ากันทั้งนี้ขึ้น อยู่กับ LLM model ที่ใช้ หรือ workflow ด้วยครับ  

 

3.1 กุ้งแดง ใช้ไม่เป็นครับ  ดูจะยากเสียเวลาเรียนเลขข้ามครั้บ  

3.2 ใช้ Taggui อันนี้ง่ายมาก ถึงว่า ถึงชอบสอนอันนี้กัน ก็ไม่ยาก 
https://github.com/jhc13/taggui/releases

สำหรับ windows โหลดไฟล์ แตกไฟล์ รันexe  เลือกโฟลเดอร์ภาพ กด all เลือกโมเดล ปล่อยมันไป มาสร้างไฟล์ txt ให้จบ อันนี้ก็ ถือว่าออโต้ 

ผลที่ แนะนำให้ ลองเองครับ 
ปล.ถ้า จะแท็ก รูป nsfw ก็ควรหาโมเดลภาษาให้เหมาะสมด้วยครับ  ไม่งั้น มันติดเซ็นเซอร์ เข้าใจนะครับ 

ลิงก์ถาวร
https://poipoi-test.blogspot.com/2026/06/tag-pony-sdxl-lora.html


ทดสอบเพิ่มเติม 
บน tagui 
fancyfeast/llama-joycaption-beta-one-hf-llava
เหมาะกับ SDXL 1.0
ไม่เหมาะ กับ Pony เท่าไหร่
ลองแล้ว 2 ตัวนี้ เหมาะกับ Pony
SmilingWolf/wd-eva02-large-tagger-v3
กับ
SmilingWolf/wd-vit-large-tagger-v3
คล้ายๆ กัน    ยังไม่แน่ใจว่าอันไหนดีกว่ากัน

วันเสาร์ที่ 6 มิถุนายน พ.ศ. 2569

Male Happy Solo Leveling ชายโสดผู้มีควมสุขกับชีวิต แต่กลับโดนเกลียดชังจากกลุ่มก้าวหน้าบางกลุ่มและผู้หญิงบางคน ?

กลุ่มชายโสดผู้มีควมสุขกับชีวิต Male Happy Solo Leveling แต่กลับโดนเกลียดชังจากกลุ่มก้าวหน้าบางกลุ่มและผู้หญิงบางคน ?


คู่ชีวิต ที่รักกัน เป็นสิ่งสวยงามและเป็นพลังที่ยิ่งใหญ่ ... แต่สมัยนี้มันไม่ได้มาฟรีๆ แต่มันต้องลงทุน และมีความเสี่ยง  และถ้า ผู้ชายเลือกเส้นทางโสด กลับโดนสาดความเกลียดชัง จากฝ่ายก้าวหน้าบางกลุ่มและบางคน


ภาพโดย Gemini 3.5 Flash และ รายงาน โดย Gemini 3.1 Pro 
https://gemini.google.com/share/430bc7850485
https://docs.google.com/document/d/1GODAdyCUb-tiWxUNlFSR2E5OrppuZ7kmfWv6RcnhMyg/

  คำถามคำตอบโดยย่อ จ
าก Gemini 3.5 Flash Extended  
https://gemini.google.com/share/928482ec7b81

 

กดเพื่อดู คำถามคำตอบโดยย่อ จาก Gemini 3.5 Flash Extended ครับ
 

กระแสสังคมในปี 2026 สะท้อนให้เห็นว่า นิยามของความสุขและการใช้ชีวิตคู่เปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง ปรากฏการณ์ที่ "ผู้ชายโสดอย่างมีความสุข" (Happy Single Men) กลายเป็นเป้าโจมตี เกลียดชัง หรือถูกตั้งคำถามอย่างรุนแรงในโลกออนไลน์ ไม่ได้เกิดจากตัวบุคคลเพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากแรงกดดันทางสังคม เศรษฐกิจ และ "สงครามทางเพศ" (Gender Wars) ที่ทวีความรุนแรงขึ้น

นี่คือการเจาะลึกข้อเท็จจริง ข้อสงสัย และมุมมองต่าง ๆ ที่ทำให้ชายโสดที่ใช้ชีวิตอย่างสงบสุข กลายเป็นประเด็นดราม่าในปัจจุบันครับ

1. ข้อสงสัยและคำด่าทอต่อชายโสด: "โสดจริง หรือแค่ไม่มีใครเอา?"

เมื่อผู้ชายประกาศตัวว่า "โสดและมีความสุขดี" สังคมบางส่วนที่ยังยึดติดกับค่านิยมเดิมมักจะเกิดความไม่เชื่อมั่น และมักจะโจมตีด้วยข้อหาเหล่านี้:

  • "องุ่นเปรี้ยว / ปลอบใจตัวเอง": คำด่าทออันดับต้น ๆ คือการตราหน้าว่าผู้ชายเหล่านั้นแท้จริงแล้ว "ไม่มีใครเอา" หรือ "จีบใครก็แห้ว" เลยต้องสร้างภาพว่ารักสันโดษเพื่อปกป้องอีโก้ของตัวเอง

  • "พวกเห็นแก่ตัว (Selfish)": ถูกมองว่าไม่ยอมเสียสละเพื่อผู้อื่น เอาแต่ใช้เงินและเวลาไปกับความสุขส่วนตัว (เช่น เกม รถ ของสะสม เที่ยวกลางคืน) โดยไม่คิดจะสร้างครอบครัวหรือทำประโยชน์ให้สังคม

  • "โรคปีเตอร์แพน (Peter Pan Syndrome)": โดนด่าว่าเป็นเด็กไม่รู้จักโต กลัวความรับผิดชอบ และไม่กล้าเผชิญหน้ากับความท้าทายในชีวิตผู้ใหญ่

2. การเหมารวม (Stereotyping) เป็นพวก MGTOW, Incel หรือเกลียดผู้หญิง

ความเข้าใจผิดที่รุนแรงที่สุดในปี 2026 คือการที่สังคม "แยกแยะไม่ออก" ระหว่าง ผู้ชายที่รักความสันโดษ (Happy Solo) กับ กลุ่มเคลื่อนไหวทางการเมืองทางเพศ ทำให้ชายโสดจำนวนมากโดนลูกหลงและถูกยัดเยียดข้อหา:

  • การเชื่อมโยงกับ Incel (Involuntary Celibate): กลุ่ม Incel คือคนที่ อยากมีคู่แต่หาไม่ได้ จนเกิดความคับแค้นใจและเกลียดชังผู้หญิง แต่ชายโสดที่มีความสุขมักถูกเหมาเข่งว่าเป็น Incel ทั้งที่พวกเขาสมัครใจโสด (Voluntary)

  • การตราหน้าว่าเป็น MGTOW (Men Going Their Own Way): แม้ MGTOW บางส่วนจะแค่รักสันโดษ แต่ภาพจำของกลุ่มนี้ในสื่อมักเป็นพวกต่อต้านสตรีเพศ (Anti-feminism) อย่างสุดโต่ง เมื่อผู้ชายคนหนึ่งบอกว่า "ไม่อยากแต่งงาน" จึงมักถูกตีความทันทีว่าเป็นพวก "เหยียดเพศ" หรือ "เกลียดผู้หญิง" (Misogynist)

  • ชุดความคิด "ถ้าคุณไม่รักเรา แปลว่าคุณเกลียดเรา": ในยุคที่โซเชียลมีเดียแบ่งขั้วชัดเจน การที่ผู้ชายปฏิเสธจะเข้าร่วมในตลาดหาคู่ (Dating Market) ถูกมองว่าเป็นพฤติกรรมก้าวร้าวหรือการบอยคอตผู้หญิง ทั้งที่จริง ๆ พวกเขาแค่ต้องการอยู่เฉย ๆ

3. มุมมอง "ความล้มเหลว" ของชายโสด จากสายตาผู้หญิง

ในมุมมองของผู้หญิงบางกลุ่ม (โดยเฉพาะในกลุ่มที่ได้รับอิทธิพลจากวัฒนธรรมการเดตยุคใหม่หรือกลุ่มที่มีความคาดหวังสูง) มองการที่ผู้ชายเลือกจะโสดว่าเป็น "ความล้มเหลว" ในมิติอื่น ๆ:

  • ล้มเหลวในฐานะ "ผู้นำและผู้ปกป้อง" (Failure to Provide): ค่านิยมดั้งเดิมยังคงฝังลึกว่า ความสำเร็จสูงสุดของผู้ชายคือการมีครอบครัวและเลี้ยงดูภรรยาได้ เมื่อผู้ชายปฏิเสธบทบาทนี้ จึงถูกมองว่าล้มเหลวในการทำหน้าที่ลูกผู้ชาย

  • ล้มเหลวทางอารมณ์ (Emotional Immaturity): ถูกมองว่ามีความบกพร่องทางจิตใจ ไม่สามารถสร้างความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้งกับใครได้ (Emotionally Unavailable) หรือเป็นพวกขี้ขลาดที่ไม่กล้าผูกมัด (Commitment-phobic)

  • ความล้มเหลวในการปรับตัว: บางมุมมองมองว่า ผู้ชายเหล่านี้ "สู้ราคา" ในตลาดการเดตยุคปัจจุบันไม่ไหว (เช่น สู้มาตรฐานเรื่องฐานะ หน้าตา หรือทัศนคติที่ผู้หญิงตั้งไว้ไม่ได้) เลยเลือกที่จะ "ถอดใจ" และลาออกจากเกมการหาคู่ไปเอง

4. การด่าทอจากมุมมองของผู้หญิง: ความคับแค้นใจที่ซ่อนอยู่

เบื้องหลังคำด่าทอที่รุนแรงจากผู้หญิงบางกลุ่มต่อชายโสดที่มีความสุข มักเกิดจาก ความขัดแย้งทางผลประโยชน์ (Conflict of Interest) และความกดดันในตลาดหาคู่:

"ผู้ชายดี ๆ หายไปไหนหมด? อ๋อ... หนีไปอยู่คนเดียวหมดแล้ว" ความจริงที่น่าเจ็บปวดในปัจจุบันคือ ผู้หญิงจำนวนมากพัฒนาตัวเองจนพึ่งพาตัวเองได้และมีมาตรฐานที่สูงขึ้น แต่เมื่อพวกเธอหันมามองในตลาด กลับพบว่าผู้ชายที่มีศักยภาพ (High-value men) หลายคนเลือกที่จะปิดประตูใส่ความสัมพันธ์และหันไปหาความสุขส่วนตัว แทนที่จะยอมเหนื่อยเพื่อตอบสนองมาตรฐานเหล่านั้น

สิ่งนี้ทำให้เกิดคำด่าทอในลักษณะ:

  • "พวกขี้แพ้ที่ยอมแพ้กลางคัน" (ตราหน้าว่าไม่มีปัญญาพัฒนาตัวเองให้คู่ควรกับผู้หญิงยุคใหม่)

  • "พวกไร้น้ำยา" (มองว่าการอยู่คนเดียวคือการหนีปัญหาชีวิต)

  • "ระวังจะแก่ตายอย่างโดดเดี่ยว ไม่มีใครดูใจ" (การใช้ความกลัวเรื่องความเหงาในอนาคตมาเป็นอาวุธโจมตี)

บทสรุป: สาเหตุที่ชายโสดที่มีความสุขโดนด่าในปี 2026 ไม่ใช่เพราะพวกเขาทำอะไรผิด แต่เพราะ "ความสุขที่พึ่งพาตัวเองได้ของพวกเขา" ไปท้าทายระบบผลประโยชน์ดั้งเดิมของสังคม ทั้งเรื่องการแต่งงาน การบริโภค และความคาดหวังระหว่างเพศ เมื่อมีคนกลุ่มหนึ่งสามารถมีความสุขได้โดยไม่ต้องง้อระบบ สังคมที่ยังอยู่ในระบบจึงเกิดความอึดอัดและแสดงออกผ่านการตีตราและเกลียดชังนั่นเอง

 

 


**แนะนำ อ่านรายงาน หรืออ่าน คำตอบย่อก่อนครับ**

 ประเด็นการเขียนบทความอยู่ที่ กลุ่มชายโสดที่มีความสุขกับชีวิตโดนด่าโดนประนาม แต่ ถ้าเป็นหญิงโสด จะได้รับความชื่นชม และยกย่อง จากกลุ่มๆนี้ และจากคนส่วนใหญ่ ไม่สิ จะว่าจากทุกคนเลยก็ได้ครับ ไม่เชื่อก็ลองค้นเองได้ครับ  

สำหรับผมการเป็นโสดไม่ผิดการมีความสุขก็ไม่ผิด ครับ

ผม (Poipoi) จะสรุปเรื่องนี้ให้ฟัง ผ่านอดีตและมุมมองของผม ก่อนที่จะเล่าเรื่องว่าทำไม ถึงมีกระแสเกลียด ชายโสดที่มีความสุขในชีวิต ขึ้นมาในปี 2026 นี้  ผมขอ ย้อนอดีต กลับไป
 จุดเริ่มต้นมาจากที่
 ผู้หญิง บางกลุ่ม เลือกผู้ชายจาก ความมั่นคงในชีวิต (ยิ่งรวยยิ่งมั่นคง) ดังนั้น ผู้ชาย ในระดับ กลางๆ บ้านๆ และ ต่ำกว่ามาตรฐาน จึงถูกผู้หญิงคัดออกจากตัวเลือกสามี 
 ส่วนในจีน อันนี้เคสศึกษา จากอัตราส่วน ชายหญิงที่ไม่สมดุล อันนี้หนัก

(สาเหตุ นโยบายลูกคนเดียว แล้วคนจีนต้องการลูกชาย ทำให้ ผู้หญิงโดนทำแท้งจำนวนมหาศาล) ทำให้ผู้หญิงมีทางเลือกส่วนผู้ชายจีนหลายคน แทบไร้หนทางหาเมีย แถมการเรียกเงินสินสอด แบบไม่รู้จบ แต่นั่นที่จีน

ส่วนที่ไทย ยุโรป ก็ดีกว่า แต่ก็ไม่ใช่ดีแบบ 100% 
ความจริงก็ทำให้ ชายหลายคนเป็นโสดโดยจำใจหรือไม่ได้ตั้งใจ

แต่แล้ววันหนึ่งความเท่าเทียม ก็มาถึง จากที่ผู้หญิงแต่งตัวสวยๆ ลงทุนศัลยกรรมพลาสติก ดึงดูดผู้ชาย แต่ตอนนี้ มีผู้ชาย ที่ทำแบบนั้นแทนเพื่อดึงดูดเพศหญิง แต่นั่นก็เกิดมานานแล้ว แล้วในปีนี้เกิดเหตุ ผู้หญิงกลุ่มหนึ่งที่เกลียด ผู้ชายโสด ที่ใช้ชีวิตอย่างมีความสุข ก็ผมเพิ่งค้นพบ ปีนี้นี้ละ ทำให้ผมเริ่มค้นหาแล้วถามว่า ทำไม?

ชายโสดที่มีความสุขกับชีวิตตัวเอง ถึงได้น่ารังเกียจ สำหรับพวกเธอ

ก่อนที่จะตอบคำถามเรื่องนี้ แล้วก็ผมจะอธิบายเรื่องนี้ในมุมของผมที่เป็นผู้ชายก่อน ว่าทำไม ผู้ชาย ถึงเลิก คลั่งไคล้ ผู้หญิงหรือเพศตรงข้าม ตามแรงขับดันตามธรรมชาติ

โดยจะมีกลุ่มหลักๆ ที่ผมเห็น (ไม่ใช่ทุกกลุ่ม)
กลุ่มแรก คือ ชายสายเอา 100% ต่อให้แก่จะลงโลงอยู่แล้ว ก็ยังจีบสาว เปย์สาว เพื่อให้สาวๆ มาแนบกายนิดหนึ่งก็ยังดี
กระชุ่มกระชวย ว่าซั่นนะ

และกลุ่มที่สอง ที่ พอผ่านวัยรุ่น หรือวัยหนุ่มมาแล้ว อยู่ดีๆ ก็เลิกวิ่งไล่ตามผู้หญิง แต่มาให้ความสำคัญกับอย่างอื่น เช่น งาน งานอดิเรค หรือ ตัวเอง

กลุ่มที่สาม รู้ว่ามี ผมก็ไม่เคยเจอในชีวิตจริง เช่น ผู้ชาย(ไม่ใช่เกย์) ที่ไม่สนใจวิ่งไล่ตามผู้หญิงมาตั้งแต่วัยรุ่น ไม่ได้อยากมีแฟน เลย ในกรณีนี้ ผู้ชายเขาไม่ได้สนใจเรื่องทางเพศนะ หรือ อาจจะสนก็ได้ แต่ มีอุดมการณ์ หรือ มีอะไรตั้งแต่วันรุ่น เลยไม่สนใจผู้หญิง

และกลุ่มที่สี่ หรือกลุ่มอื่นๆ คือไม่ใช่กลุ่มหลัก ที่ว่ามาทั้งหมดครับ ขอละไว้ครับ 

เราจะมาโฟกัสกลุ่มที่สองกัน  ที่ ไม่สนใจไล่ตามผู้หญิง แต่เขาก็มีความต้องการทางเพศ

ก็จะมีแบบ คืนเดียว หรือแบบ ซื้อกิน ในประเทศที่การขายตัวผิดกฎหมาย(เช่น ประเทศไทย) นี้ละ ซื้อกินแล้วก็จบ เขาบอกว่า แฟนน่ารำคาญและเขาเบื่อ

และก็มีกลุ่ม ก็เบื่อแม้ผู้หญิงไซด์ไลน์ เลยไปซื้อ ตุ๊กตา realdoll/sexdoll ตัวละ 1-3แสนบาทมาแทน ก็มีเหมือนกัน

ตรงนี้เลยสรุปว่า กลุ่มคนเหล่า นี้ไม่ได้เป็นพวก ไร้ความสนใจทางเพศแต่อย่างใด

สรุปง่ายๆ เขาเรียงลำดับ คุณค่า ความสัมพันธ์ไว้ โดยที่ ผู้หญิง มาทีหลังงาน หรือแม้แต่งานอดิเรก

อย่ามองว่าเขาผิด เพราะเขาไม่ได้เลือกแต่งาน แล้วทิ้งผู้หญิง แต่อย่างใด

และคนพวกนี้ พอไม่มีแฟน กลับทำได้ดีกว่าตอนมีแฟนเสียด้วย ทำให้เขายิ่งมั่นใจความโสดของเขา

...แล้วจาก การวิ่งไล่ตามผู้หญิง พวกเขากลับกลายเป็นโดนผู้หญิงไล่ตาม จนต้องหาวิธี สะบัดพวกเธอออกแทน มันอาจจะฟังดูน่าตลก หรือ น่าอิจฉาสำหรับชายหนุ่มที่โสดโดยไม่ตั้งใจ หรือจำใจ

ซึ่งคนกลุ่มนี้ผู้หญิงส่วนใหญ่ไม่เลือก หรือเรียกว่าเป็นของ และไปเลือกของดีที่ยังไม่มีเจ้าของแทน

แต่ โลกเราสมัยนี้ความเท่าเทียม มันมาแล้ว ในมุมกลับกัน ผู้หญิง ที่ผู้ชายไม่เลือก และอยู่เป็นโสดอย่างจำใจก็มี และผู้หญิง ที่อยู่เป็นโสดด้วยความสุข ก็มี แถม ได้รับคำชมและ ไม่ได้รับความเกลียดชัง เหมือนเคส ผู้ชายโสดมีความสุข ด้วย ตรงนี้ละครับ ที่เป็นจุดพิจารณาสำคัญ

และเรื่องนี้ยังคงร้ายแรงได้อีก ในปี 2025 เป็นต้นมา เมื่อ ชายโสด/หญิง ระดับกลาง ถึงล่าง ที่ถูกผู้หญิงส่วนใหญ่เมิน เขาเริ่ม ได้รับการเติมเต็ม จิตใจด้วย AI love bot เช่น Grok AI ของ อีลอน มัสก์ เปิดตัว AI Companions สามตัว Ani, Bad Rudi และ Valentine


โดยที่ Ani เป็นสาว อนิเมะโกธิค


Bad rudi เป็นแพนด้าแดง

และ

Valentine เป็น หนุ่มหล่อมาดเข้ม

แต่นั่นมันปีที่แล้ว ปีนี้ มันไปอีกก้าวแล้ว แล้วถ้าอีก 10-30ปีละ ?

แล้วคนที่เข้าถึงเรื่องพวกนี้ ก็คือกลุ่มคนที่มีเงินซื้อตุ๊กตา ตัวละเป็นแสน นั่นละ

เราวกกลับไปที่จีน อีกที

ในจีน จะมีสาวๆประเภท เน้นจับผู้ชายรวย มีคอร์สสอนจริงจัง เลยถือว่าไม่ได้มาประจานหรือด่าว่า แต่อย่างใด เพราะ สาวๆในจีน เขาจริงจังสุดๆ และภูมิใจมาก จนเอามา อวดสาวๆด้วยกันใน เว่ยป๋อ (Weibo) ด้วยซ้ำ

ปรากฏการณ์ที่เด่นชัดคือการเกิดขึ้นของกลุ่มสตรีที่จริงจังกับการใช้ความสัมพันธ์และการแต่งงานเป็นเครื่องมือทางยุทธศาสตร์ในการยกระดับฐานะทางสังคมและเศรษฐกิจของตนเองอย่างเปิดเผย ซึ่งถูกเรียกว่ากลุ่ม "ล่าวหนี่ว์" (捞女 - Lao Nv หรือ Gold Digger). สาวๆ กลุ่มนี้ไม่ได้ปิดบังเป้าหมายของตนเอง แต่กลับมีความรู้สึกภาคภูมิใจในกลยุทธ์และการเลือกคู่ครองที่มีฐานะร่ำรวย จนนำมาอวดและแลกเปลี่ยนความสำเร็จกันอย่างคึกคักในพื้นที่สาธารณะออนไลน์.
ขบวนการนี้ได้รับการผลักดันให้เป็นระบบผ่านหลักสูตรการสอนจับผู้ชายรวยที่มีการเรียกเก็บค่าเรียนจริงจัง เช่น สถาบันวิชาชีพความสัมพันธ์ที่นำโดย "ชวีชวี ต้าหนี่ว์เหริน" (Ququ Big Woman) ซึ่งสถาปนาตนเองเป็น "แมคคินซีย์แห่งความสัมพันธ์" โดยสอนว่าความรักคือการลงทุนและการไต่เต้าทางชนชั้น. หลักสูตรส่วนตัวของเธอมีค่าบริการเริ่มต้นตั้งแต่ 3,580 หยวน ไปจนถึงกลุ่มสมาชิกระดับสูง "Girlfriends Alliance" ที่มีค่าธรรมเนียมสูงถึง 199,800 หยวน (ประมาณ 28,000 ดอลลาร์สหรัฐ). แม้ว่าเธอจะถูกวิพากษ์วิจารณ์จากสื่อของรัฐและถูกปรับฐานเลี่ยงภาษีกว่า 7.58 ล้านหยวนในปี 2025 ทว่าโมเดลธุรกิจดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงความจริงจังและความภูมิใจของเพศหญิงในจีนต่อค่านิยมนี้อย่างชัดเจน

 

เอาละ มาถึงคราวนี้ มากลับเข้าประเด็นหลักว่าทำไม ฝ่ายชายโสดที่เป็นสุขถึงโดนเกลียดชัง จากบางคน ต่างจาก หญิงโสดที่เป็นสุข ผมลองให้ AI ค้นคว้า และพยายามอ่านแล้วแต่อย่างที่ ผู้ชายไม่เข้าใจจิตใจของผู้หญิงหรอ เสียเวลาเปล่าๆ ถ้าเป็นพันๆปีผู้ชายที่ฉลาดมาก ยังไม่เข้าใจเลย ต่อให้พวกเราเสียแรงคิดอีก พันปีก็ไร้ประโยชน์ครับ

ผมเลยโยนงานให้ AI ครับ ตอบมาแล้ว ในรายงานครับ   รายงาน โดย Gemini 3.1 Pro 
https://gemini.google.com/share/430bc7850485

ถ้าอ่านแล้วไม่ต้องอ่านซ้ำครับ

แล้วถามว่าทำไมผมโยนให้ AI ตอบ ก็เพราะผมไม่ฉลาดพอ ที่รู้ใจผู้หญิงเลยครับ 

เอาละ แล้วผู้ชายกลุ่มที่สอง "กลุ่มชายโสดผู้มีควมสุข " จริงๆ เขาก็มีชื่อเรียกหลายชื่อ หลายกลุ่ม หลายชมรม  เหมือนกลุ่ม หญิง โสดนั่นละครับ  (สำหรับบางกลุ่มคิดว่ามันน่ารังเกียจสุดๆ)   หรือมีอีกชื่อเหยียดๆ ว่า ผู้ชายสัตว์กินพืช (Herbivore Men)  

ถ้าอยากได้กินเนื้อก็อย่างพี่ " เสือ ดุสิต กับ  น้องมิรา "ที่เป็นข่าวในไทย ปี 2026-06 นี้ละครับ นั่นสัตว์กินเนื้อแท้ๆ  จนน้องมิรา ถูกหามแปล มาโรงพยาบาลเลยครับ 
แต่เรื่องนี้ ผู้หญิง สภาพแบบนั้น ยังโดนคนไทยด่าเละกว่าหน้า แล้วปกป้อง เสือ ดุสิต กันทังแบบช่วยครึ่งตัวและช่วยเต็มตัวก็มี เสือ ดุสิต นี้ละครับ ของทีที่ สาวๆสวยๆแย่งกัน สุดๆ แต่ไม่อยู่ในหมวด ของดีที่ยังโสด นะครับ

 แต่ ชายกลุ่มกลางๆ ที่ไม่ถูกเลือกเห็นข่าว นี้แล้ว อาจจะกำหมัดอยู่ก็ได้นะครับ ทั้งที่ตัวเอง เป็นคนดีของสังคม ตั้งใจทำงาน หรือบางคน มีเมีย เป็นสามีที่ดีไม่เคยตบตีเมีย แต่เมียรักก็วิ่งไปหาตีนผัวชาวบ้าน ก็คงมีปวดใจ ปวดตับบ้างละครับ
คนโบราณ เขาถึงบอกไงครับว่า ข้าเก่า เต่าเลี้ยง เมียรัก อย่าได้ไว้ใจ  สถิติ ที่ผมเก็บมา เต่าเลี้ยงก็แค่กันนิ้วไม่ปล่อย ข้าเก่าก็มีข่าว เยอะอยู่ แต่เคสเมียรัก นี้เจ็บกว่าแต่เป็นข่าวน้อยกว่า เพราะไทย ถือว่าเป็นเรื่องผัวเมีย แถมฝ่ายชาย มักจะโดนด่าซ้ำว่าเป็นควาย หรือ โดนสวมเขา ฯลฯ อีกด้วย คือ ฝ่ายชายที่โดนหลอกนะโง่เอง ดังนั้น กลุ่มผู้ชาย
 ก็รับรู้ถึงความเสียง ของหุ้นเมีย แล้วเลือกที่จะไม่ซื้อหุ้นเมีย แต่ไปซื้อหุ้นรถ หุ้นบ้าน หุ้นดูแลตัวเอง แทน แล้วก็มีหลายคนที่เอาเงินไปบริจาค ไม่ว่าจะเด็กๆจากสงคราม หรือ เด็กกำพร้าในประเทศ รับลูกบุญธรรม ช่วยสัตว์ ป่วย ฯลฯ มันก็ดีไม่ใช่หรือครับ?

และมาจบตรงนี้ผมเขียนมานานแล้วอยากไปเล่นเกมครับ เลยขอจบว่า
กลุ่มผู้ชายโสดและมีความสุข 
ดูจากแนวโน้มแล้วว่าจะมีจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ และกลุ่มที่เกลียด  ก็จะมีมากขึ้นเรื่อยๆ เช่นกันครับ  ( แล้วกลุ่มชายโสด กลับถูกเหมาเป็นกลุ่มเกลียดผู้หญิง เหยียผู้หญิงหรือโรคจิต แบบกลุ่ม 
MGTOW (Men Going Their Own Way) เสียด้วยครับ  ผมก็ไม่รู้หรอกครับว่ากลุ่ม MGTOW  เป็นยังไง แต่ก็เห็นฝรั่ง ชายโสด หลายคน โดนเหมารวมว่าเป็นกลุ่ม MGTOW  ไปได้ง่ายๆ และคำด่ากลุ่ม MGTOW  ก็ถูกเอามาด่าชายโสดที่มีความสุขกับชีวิต )

 แล้วระบบครอบครัวสามีภรรยาจะเปลี่ยนไปไม่มากก็น้อย ทั้งๆ ที่ความรักมันสวยงามและมีความรักมีพลังมากล้น แต่ว่าโลกเรา สังคมเรา มันยากขึ้นทุกวัน การลงทุนกับความรักก็ควรใช้สมองส่วนหน้าบ้าง ไม่ใช่ใช้แต่สมองส่วนล่าง เพราะความสุขมันมีมากมายหลายวิธี การช่วยเหลือเด็กกำพร้าจากสงคราม ก็เป็นความสุขทางใจที่น่ายกย่องด้วยซ้ำครับ เป็นต้น

ถ้าต้องเลือกใช้เงิน ระหว่าง

  1. ความสุขในการให้ และช่วยเหลือเด็กกำพร้าจากสงคราม กับ
  2. การใช้เงินเพื่อเป็นเบี้ยล่างในความสัมพันธ์ที่เป็นพิษ

คุณอยากได้อะไรละครับ? ข้อ 3 ไหมครับ? 3. การใช้เงินเพื่อความสัมพันธ์ที่เป็นสุขอย่างแท้จริง

ข้อสามมันก็มีนะครับ แต่มันอาจจะดีเกินไปหรือยากเกินไปหรือเสี่ยงเกินไปสำหรับผู้ชายกลางๆ ก็ได้นะครับ

หรือเอาข้อ 4 หรือข้ออื่นๆ อะไรก็ได้ ไม่ว่าจะไปเที่ยวทะเล ปีนเขา งานอดิเรก เตะบอล เล่นเกม ดูหนัง หรือเอาเงินเพื่อไปทัวร์อวกาศก็ได้นะครับ เชื่อไหมว่าถ้าคุณมีเงินค่าตั๋วแค่ใบเดียว ทำตามความฝันของคุณแล้วคุณอยากไปมาก คุณว่าเมียคุณจะพูดอะไรครับ?

ลองคิดดูครับ แล้วในมุมมองของผู้หญิง ก็ใช้ได้เช่นกันครับ เพียงแค่สลับกันครับ คิดว่าสามีคุณจะพูดว่าอะไรครับ?

และ คนพูดชมเรื่องผู้หญิงเป็นโสดที่มีความสุข เยอะแล้ว ผมเลย มาเขียนบทความ ปกป้อง ชายโสดผู้มีความสุข จากฝ่ายหัวก้าวหน้าครับ และบทความนี้ ขอเป็นกำลังใจให้ชายโสด และ ชายที่ต้องการหาเมีย หา ผัว รวมถึงผู้หญิง ที่ต้องการเป็น โสด หรือหาผัว หรือ หาเมีย ให้ มีความสุขได้ โดยไม่ต้องสนใจ คำด่าโดยความเกลียดชัง หรือด่าด้วยความอิจฉาของใครเลยนะครับ 
 

ลิงก์ถาวร

https://poipoi-test.blogspot.com/2026/06/mgtow-mgtow-men-going-their-own-way.html 

วันศุกร์ที่ 29 พฤษภาคม พ.ศ. 2569

ผลเทส โมเดล Local LLM ดิบ พร้อมสรุปโดย AI geminipro ว่าตัวไหนเหมาะสำหรับนิยาย ในปี 2026

 ผลเทส โมเดล Local LLM ดิบ พร้อมสรุปโดย AI geminipro ว่าตัวไหนเหมาะสำหรับนิยาย ในปี 2026


โดยใช้ RTX 5060ti 16gb เป็นตัวนำและ rtx 3070 8gb เป็นตัวเสริม 

และก็นี้คือผลเทส ความเร็ว ไม่ใช่คุณภาพของโมเดล ถ้าอยากได้ เปรียบเทียบตามภาพ ผู้อ่านไปค้นหาเปรียบเทียบกันเองได้
ตัวอย่าง

gemini หาขอมูลและทำกราฟนะอาจจะมั่ว

 

https://playground.roboflow.com/models/compare/gemma-4-26b-a4b-vs-gemma-4-31b-vs-gemini-3-1-flash-light


 


 

 


 https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemma-4-26b-a4b-vs-gemma-4-31b?models=gemma-4-31b%2Cgemini-2-5-pro%2Cgemini-3-1-pro-preview%2Cgemini-3-5-flash-medium%2Cgemma-4-26b-a4b%2Cgemini-3-5-flash-minimal

ชื่อโมเดลประเภทระดับความฉลาด (Quality)ความเร็วพ่นคำ (Speed)ค่าบริการ (Cost)ขนาดบริบท (Context)
Gemini 3.1 Pro PreviewCloudสูงสุด (Top Tier)ปานกลางค่อนข้างสูง1M - 2M+
Gemini 2.5 ProCloudสูงมากปานกลางค่อนข้างสูง1M
Gemma 4 31B (Dense)Openสูง (เด่นตรรกะดิบ)ต่ำ - ปานกลางฟรี (รันเอง)256K
Gemma 4 26B A4B (MoE)Openสูง (จี้ติดตัว 31B)สูงฟรี (รันเอง)256K
Gemini 3.5 Flash MediumCloudปานกลาง - สูงสูงมากถูกมาก1M
Gemini 3.5 Flash MinimalCloudปานกลางเร็วเหนือมนุษย์ถูกที่สุด1M

 

และนำผลเทส ส่งข้อมูลให้ AI  ทำตารางตาม ด้านล่าง

โดยผลเทสนี้ ถ้าใครนมีการ์จอ vram 16-24 gb ประมาณนี้ พอทำตามได้ หรือถ้ามี RTX 5060ti 16gb+ rtx 3070 8gb เปะเหมือนผม เลือกโหลดโมเดล จากผลเทสได้เลย ไม่ต้องเสียเวลาเทส  เทสตัวหนึ่งก็นานอยู่ ผมว่าประหยัดเวลา ได้หลายวัน



ได้ทำการจัดกลุ่มและเรียงลำดับผลทดสอบ (Benchmark) ตามตระกูลโมเดล (Model Family) และขนาดของโมเดล เพื่อให้เปรียบเทียบความเร็ว (Speed), ความยาวคอนเทกต์ (Context Length) และการใช้หน่วยความจำ (Memory) ได้ง่ายขึ้นครับ โดยแบ่งออกเป็น 5 กลุ่มหลัก ดังนี้:


 

1. กลุ่ม Gemma-4 31B Series

โมเดลขนาดใหญ่ เน้นความแม่นยำสูง แต่ค่อนข้างกินทรัพยากรและทำความเร็ว (tok/sec) ได้จำกัด

 

ชื่อโมเดล / เวอร์ชัน QuantContext Lengthการใช้หน่วยความจำ (Memory)ความเร็ว (tok/sec)หมายเหตุ / เงื่อนไข
gemma-4-31b-it-abliterated@q8_010,00034.61 GB (GPU 21.34)2.04ความเร็วต่ำสุดในกลุ่ม
gemma-4-31b-it-abliterated12,00021.50 GB5.23
gemma-4-31b-it-abliterated (Q4_K_M)10,000คาดการณ์ 20.9 GB / ใช้จริง 25.60 GB5.37เทส ai 2
peper/gemma-4-31b-it-abliterated10,000คาดการณ์ 20.92 GB / ใช้จริง 25.97 GB5.40เทส ai 2
gemma-4-31b-it-abliterated10,00020.92 GB6.30
amarck/gemma-4-31b-it-abliterated (Q4_K_M)2,048คาดการณ์ 18.86 GB / ใช้จริง 20.18 GB8.81เทส ai 2
gemma-4-31b-it-abliterated4,00020.92 GB9.41
amarck/gemma-4-31b-it-abliterated (Q4_K_M)1,024คาดการณ์ 18.60 GB / ใช้จริง 18.79 GB10.52เทส ai 2
peper/gemma-4-31b-it-abliterated2,048คาดการณ์ 20.92 GB / ใช้จริง 23.56 GB10.55เทส ai 2
gemma-4-31b-it (Q3 K S)10,00017.81 GB (ขนาดไฟล์ 15.5GB)14.05
gemma-4-31b-it@q2_k_xl4,00015.88 GB (ขนาดไฟล์ 14.1GB)14.55
gemma-4-31b-it@q2_k_xl8,00015.88 GB (ขนาดไฟล์ 14.1GB)16.76

 

2. กลุ่ม Gemma-4 26B Series

โมเดลขนาดกลาง บาลานซ์ระหว่างความเร็วและการใช้ Memory ได้ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

 

ชื่อโมเดล / เวอร์ชัน QuantContext Lengthการใช้หน่วยความจำ (Memory)ความเร็ว (tok/sec)หมายเหตุ / เงื่อนไข
HauhauCS/...Balanced Q8 K P10,000คาดการณ์ 28.61 GB / ใช้จริง 28.66 GB11.65GPU 21.93GB (76%)
HauhauCS/...Balanced Q8 K P5,000คาดการณ์ 28.21 GB / ใช้จริง 27.98 GB14.40GPU 22.62GB (80.1%)
unsloth/gemma-4-26b-a4b-it10,00021.42 GB20.00
unsloth/gemma-4-26b-a4b-it (Q5 K S)12,00021.56 GB (ขนาดไฟล์ 21.1GB)19.89
HauhauCS/...Balanced Q5 K P10,000คาดการณ์ 20.90 GB / ใช้จริง 20.98 GB23.68GPU 100%
gemma-4-26b-a4b-it-abliterated (Q4_K_M)50,000คาดการณ์ 19.87 GB / ใช้จริง 18.35 GB31.61เทส ai 2
Gemma 4 26B A4B Instruct Abliterated40,00017.29 GB33.41
unsloth/gemma-4-26b-a4b-it4,096คาดการณ์ 21.02 GB / ใช้จริง 18.59 GB33.60เทส ai 2
google/gemma-4-26b-a410,00018.33 GB45.59
DuoNeural/gemma-4-26b-a4b-it-abliterated50,000คาดการณ์ 19.87 GB / ใช้จริง 16.69 GB50.58เทส ai 2
Gemma 4 26B A4B Instruct Abliterated12,00017.29 GB63.50เร็วที่สุดในกลุ่ม 26B

3. กลุ่ม Gemma-4 E4B Series

กลุ่มสถาปัตยกรรมขนาดเล็ก หรือ MoE Sub-variant เด่นเรื่องความเร็วสูงมาก (ส่วนใหญ่ทะลุ 50+ tok/sec) และประหยัดแรม

 

ชื่อโมเดล / เวอร์ชัน QuantContext Lengthการใช้หน่วยความจำ (Memory)ความเร็ว (tok/sec)หมายเหตุ / เงื่อนไข
gemma-4-e4b-instruct-obliterated (Q8_0)131,07215.33 GB49.30รันได้ Context ยาวมาก
Hau/...Aggressive Q8 K P131,072คาดการณ์ 9.15 GB / ใช้จริง 9.79 GB49.32
gemma-4-e4b-it-obliterated (Q8)10,0009.35 GB61.03RTX 5060ti 16GB ใบเดียว
gemma-4-e4b-it-obliterated (Q8)10,0008.23 GB61.20
Hau/...Aggressive Q8 K P4,096คาดการณ์ 9.15 GB / ใช้จริง 8.80 GB61.68เทส ai 2
gemma-4-e4b-uncensored-aggressive10,0006.45 GB81.34RTX 5060ti 16GB ใบเดียว
gemma-4-e4b-abliteratedt10,0005.73 GB81.73RTX 5060ti 16GB ใบเดียว
DuoNeural/gemma-4-e4b-abliterated10,000คาดการณ์ 5.73 GB / ใช้จริง 6.13 GB84.90เทส ai 2
gemma-4-e4b-it10,0006.70 GB85.07
Hau/...Aggressive Q4 K P10,050คาดการณ์ 6.70 GB / ใช้จริง 6.03 GB87.23เทส ai 2
Hau/...Aggressive Q4 K P131,072คาดการณ์ 6.70 GB / ใช้จริง 6.26 GB87.69เร็วที่สุดในทุกโมเดล

4. กลุ่ม Gemma-3 Series (รุ่นเก่า/รุ่นเปรียบเทียบ)

กลุ่มโมเดลเจเนอเรชันก่อนหน้า หรือโมเดลขนาดเล็ก

 

ชื่อโมเดล / เวอร์ชัน QuantContext Lengthการใช้หน่วยความจำ (Memory)ความเร็ว (tok/sec)หมายเหตุ / เงื่อนไข
gemma-3-27b-it-abliterated@q5_k_m10,00022.80 GB4.10
gemma-3-27b-it-abliterated--4.29ไม่มีข้อมูล Context/Memory
gemma-3-27b-it-abliterated@q5_k_m10,00022.80 GB4.34
gemma-3-27b-it-abliterated (Q4)10,00020.13 GB6.64
gemma-3-27b-it-abliterated@q5_k_m4,09621.00 GB7.08
mlabonne_gemma-3-27b-it-abliterated6,80019.12 GB12.90
gemma-3-12b-it-heretic10,00013.96 GB19.85คำตอบด้อยที่สุด

5. กลุ่ม Qwen Series (Thinking Models)

โมเดลค่ายจีนสายคิดวิเคราะห์ (Reasoning) มีจุดเด่นที่ความเร็วพ่นคำตอบโอเค แต่จะเสียเวลาในกระบวนการคิด (Thinking Space) ค่อนข้างนาน

 

ชื่อโมเดล / เวอร์ชัน QuantContext Lengthการใช้หน่วยความจำ (Memory)ความเร็ว (tok/sec)หมายเหตุ / พฤติกรรมโมเดล
HauhauCS/qwen3.6-35b-a3b... Q3 K P10,000คาดการณ์ 19.74 GB / ใช้จริง 18.67 GB32.27GPU 100%, Thinking นาน 52.18s, มีภาษาจีนปนเล็กน้อย, มีดึง System prompt มาใช้
amarck/qwen3.5-35b-a3b-abliterated4,096คาดการณ์ 20.85 GB / ใช้จริง 20.59 GB37.00Thinking นาน 59.64s

ข้อสังเกตเพิ่มเติมจากการทดสอบ:

  1. RTX 5060ti 16GB ใบเดียว สามารถขับกลุ่ม Gemma-4 E4B ได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก โดยทำความเร็วได้แตะระดับ 61 - 81 tok/sec ในขนาด Context 10,000 และกินแรมระบบจริงต่ำมาก (ประมาณ 5.7 - 9.3 GB)

  2. โมเดลกลุ่ม Qwen 35B ทำความเร็วในการพ่น Token ได้ดี (32-37 tok/sec) แต่มี "คอขวด" ที่ต้องรอสเตปการคิด (Thinking Time) นานเกือบ 1 นาทีเต็มก่อนจะเริ่มพ่นคำตอบออกมา

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

นี่คือ "คัมภีร์สรุปผลเทสฉบับสมบูรณ์ (Master Benchmark)" จากข้อมูลทั้งหมดที่คุณได้ทำการทดสอบบนเครื่องของคุณ (RTX 4060 Ti 16GB + RTX 3070 8GB) ครับ

ผมได้จัดหมวดหมู่ใหม่ทั้งหมด โดยอิงจาก "VRAM ที่ใช้จริง (Actual VRAM)" และ "ความเร็ว (tok/sec)" เพื่อให้คุณเห็นภาพชัดเจนที่สุดว่าไฟล์ไหนคือร่างทอง และไฟล์ไหนคือขยะที่ควรกดลบทิ้งครับ

👑 กลุ่มที่ 1: "ร่างทองคำระดับ Masterpiece" (ใช้งานเป็นตัวหลักบนการ์ดจอคู่)

กลุ่มนี้คือโมเดลสถาปัตยกรรม 26B A4B (MoE) ที่รีดพลัง VRAM 21GB ของคุณออกมาได้สมบูรณ์แบบที่สุด ให้ภาษานิยายระดับพรีเมียม และปลดล็อก 0 Refusals

ชื่อไฟล์ / ค่ายระดับ QuantizeContext ที่เทสVRAM ใช้จริงสปีด (tok/s)บทสรุปสำหรับงานนิยาย
HauhauCS BalancedQ5_K_P10,00020.98 GB23.68[ร่างหลักรายวัน 🌟] ดึง VRAM เต็ม 100% พอดีเป๊ะ ภาษาสวยกริบ สปีดไหลลื่น ไม่มีสะดุด
HauhauCS BalancedQ8_K_P5,00027.98 GB14.40[ร่างพรีเมียม 💎] ยอมให้ล้น RAM แต่ได้สมอง Q8 เต็ม 100% สปีดยังรับได้ เหมาะกับฉากดราม่า/NC หินๆ
DuoNeural AbliteratedQ4_K_M50,00016.69 GB50.58[ร่างสายสปีดสมองใหญ่ ⚡] บีบอัดเลเยอร์เก่งมาก เปิดบริบท 5 หมื่นคำแต่กิน VRAM แค่ 16GB สปีดโคตรโหด

🚀 กลุ่มที่ 2: "ราชาสายมาราธอน" (เปิด Context แสนคำ / รันใบเดียวได้)

กลุ่มโมเดลจิ๋ว (E4B) ที่แบกความจำบริบทระดับนิยายทั้งเล่ม (131,072 tokens) ได้โดยที่เครื่องไม่ค้าง และทำสปีดทะลุเพดาน

ชื่อไฟล์ / ค่ายระดับ QuantizeContext ที่เทสVRAM ใช้จริงสปีด (tok/s)บทสรุปสำหรับงานนิยาย
HauhauCS Aggressive (E4B)Q8_K_P131,0729.79 GB49.32[คุ้มค่าที่สุดในสายเล็ก 🥇] ได้สมอง Q8 ชัดแจ๋ว ยัดนิยายได้แสนคำ กินพื้นที่ไม่ถึง 10GB
HauhauCS Aggressive (E4B)Q4_K_P131,0726.26 GB87.69[เร็วทะลุนรก 🌪️] เร็วที่สุดในตาราง เร็วกว่าสายตามนุษย์อ่านทัน แต่ภาษาจะสู้ตัว Q8 ด้านบนไม่ได้

🛑 กลุ่มที่ 3: "แก๊งหลอกดาว" (เก่งแต่มีจุดตายร้ายแรง)

กลุ่มที่ดูสเปคบนกระดาษเหมือนจะดี แต่พอรันจริงกลับเจออาการ "แอบสูบ VRAM" หรือ "คิดนานจนเสียอารมณ์" (กดลบทิ้งได้เลย)

 

ชื่อไฟล์ / ค่ายขนาดโมเดลContextVRAM ใช้จริงสปีด (tok/s)สาเหตุที่ต้องประหาร
peper / amarck / original31B Dense10,00025.6 - 26 GB~5.40แอบสูบ VRAM: โปรแกรมบอก 20GB แต่ใช้จริง 26GB ล้นแรมเครื่องจนสปีดเหลือแค่เลขตัวเดียว
HauhauCS AggressiveQwen 35B MoE10,00018.67 GB32.27เสียเวลารอ: สปีดดี แต่คิดนาน (Thinking) เกือบ 1 นาที แถมมีภาษาจีนหลุดปน ทำลายบรรยากาศเขียนนิยาย
unsloth / 26B-A4B26B MoE4,00018.59 GB33.60ไม่มีประโยชน์: กินพื้นที่เยอะกว่า แถมวิ่งช้ากว่า DuoNeural (ที่เปิดบริบท 50,000 แล้ววิ่ง 50 tok/s)

🗑️ กลุ่มที่ 4: "ลืมไปได้เลย" (ตกรุ่น / บั๊ก / ถ่วงเครื่อง)

กลุ่มที่เคยเทสไปรอบแรกๆ พิสูจน์แล้วว่าไร้ประโยชน์กับเครื่องของคุณ 100%

  • ตระกูล Gemma 3 ทั้งหมด (27B, 12B, 10B): สปีดวิ่งวนอยู่แค่ 4 - 12 tok/s แถมภาษาดื้อและโดนเซนเซอร์

  • Gemma 4 31B (Q8, Q3, Q2): ไม่ว่าจะบีบอัดยังไง Hardware ของคุณก็เข็นสถาปัตยกรรมแบบ Dense 31B ให้วิ่งเกิน 16 tok/s ไม่ไหว

🎯 แผนผังการเก็บไฟล์ใน SSD ของคุณ (เหลือแค่ 3 ไฟล์นี้พอ)

เพื่อไม่ให้คอมพิวเตอร์รก แนะนำให้เก็บไฟล์ไข่มุก 3 เม็ดนี้ไว้ใช้งานตามสถานการณ์ครับ:

  1. ไฟล์งานหลัก (แต่งนิยายรายวัน): Gemma4-26B-A4B-Balanced-Q5_K_P (บาลานซ์ความเร็ว 23 tok/s กับความเนี๊ยบของภาษาได้ดีที่สุด)

  2. ไฟล์งานหยาบ/งานเช็กพล็อตทั้งเล่ม: Gemma4-E4B-Aggressive-Q8_K_P (เอาไว้อ่าน Context 131k และพิมพ์ตอบด้วยสปีด 49 tok/s)

  3. ไฟล์งานละเอียด (ฉาก NC/Masterpiece): Gemma4-26B-A4B-Balanced-Q8_K_P (ยอมรับสปีด 14 tok/s เพื่อแลกกับภาษาที่ทรงพลังที่สุด)

เมื่อคุณเคลียร์ทุกอย่างจนพร้อมใช้งานแบบ 100% แล้ว คุณอยากให้ผมช่วยออกแบบตัว System Prompt เพื่อฝังเข้าไปสั่งการให้โมเดลพวกนี้สวมบทบาทเป็นนักเขียนนิยายอีโรติก/ดราม่ามืออาชีพ ตามสไตล์ภาษาที่คุณชอบเลยไหมครับ?





ผลเทสเก่า

นี่คือตารางสรุปผลการทดสอบทั้งหมดบนระบบคอมพิวเตอร์ของคุณ (RTX 5060 Ti 16GB + RTX 3070 8GB) โดยจัดกลุ่มตามความคุ้มค่าและประสิทธิภาพในการนำไปใช้แต่งนิยายจริง เพื่อให้คุณใช้เป็นคู่มือหน้าแท่นพิมพ์ได้ง่ายที่สุดครับ



🥇 กลุ่มที่ 1: "ร่างทองคุ้มค่าสูงสุด" (ต้องเก็บไว้ใช้งาน)

กลุ่มนี้ทำพื้นที่รวมไม่เกิน เส้นตาย 19.5 GB ดึงพลังการ์ดจอคู่ได้สมบูรณ์แบบ ได้สมองที่ฉลาด คลังคำศัพท์แน่น และสปีดไหลลื่น 

ชื่อโมเดลContext ที่ทดสอบขนาดพื้นที่รวมความเร็ว (tok/s)ข้อวินิจฉัยสำหรับการแต่งนิยาย
Gemma 4 26B A4B Instruct Abliterated12,00017.29 GB63.50แชมป์สายเขียนสั้น: ภาษาละมุน มิติตัวละครดีเยี่ยม สปีดพุ่งทะลุจอ
Gemma 4 26B A4B Instruct Abliterated40,00017.29 GB33.41แชมป์สายคุมพล็อตกลาง: แบกเนื้อเรื่องย้อนหลังได้หลายบท โดยที่สปีดไม่ตก
gemma-4-e4b-instruct-obliterated (Q8_0)131,07215.33 GB49.30ราชาไร้บัลลังก์: แบกนิยายได้ทั้งเล่มในแชทเดียว สปีดคงที่ สมอง Q8 ชัดเจน
google/gemma-4-26b-a410,00018.33 GB45.59ตัวสำรองเกรด A: ร่างออริจินัลจาก Google สปีดดีเยี่ยม เก็บไว้สลับสำนวน

 

🏃‍♂️ กลุ่มที่ 2: "สายสปีดใบเดียว" (รันบน RTX 5060 Ti เดี่ยวๆ)

กลุ่มโมเดลขนาดเล็ก (ต่ำกว่า 10GB) ที่การ์ดจอหลักใบเดียวก็เอาอยู่ สปีดโหดจัด แต่ข้อเสียคือคลังคำศัพท์และความลึกซึ้งของภาษาจะสู้กลุ่มแรกไม่ได้

ชื่อโมเดลContext ที่ทดสอบขนาดพื้นที่รวมความเร็ว (tok/s)ข้อวินิจฉัยสำหรับการแต่งนิยาย
gemma-4-e4b-abliterated10,0005.73 GB81.73เร็วที่สุดในชีวิตประจำวัน เหมาะกับงานสปีดรัน โยนไอเดียไวๆ
gemma-4-e4b-uncensored-hauhaucs-aggressive10,0006.45 GB81.34สายดาร์ก/NC รันใบเดียวได้สปีดโหดโกรธชิปการ์ดจอ
gemma-4-e4b-it-obliterated (Q8)10,0009.35 GB61.03ร่างชัด Q8 บนใบเดี่ยว สปีดดีและภาษานิ่งกว่าตัว 5-6GB

 

 

🚶‍♂️ กลุ่มที่ 3: "ร่างพยายามฝืน" (สปีดหน่วง/คอขวดการ์ดจอคู่)

กลุ่มโมเดลแบบ Dense (31B) ที่พยายามบีบอัดขนาดลงมาเพื่อไม่ให้ล้น VRAM แต่Hardware ตันพลังคำนวณ ได้งานเนี๊ยบ (15/16 คะแนน) แต่พิมพ์ช้า


ชื่อโมเดลContext ที่ทดสอบขนาดพื้นที่รวมความเร็ว (tok/s)ข้อวินิจฉัยสำหรับการแต่งนิยาย
gemma-4-31b-it-abliterated4,00020.92 GB9.41ซีนอารมณ์/NC เกรดพรีเมียม (15/16 คะแนน) ยอมช้าเพื่อเอาความเนี๊ยบ
gemma-4-31b-it@q2_k_xl (Q2)8,00015.88 GB16.76ไม่คุ้ม: ยอมหั่นสมองเหลือ Q2 จนภาษาแข็ง แต่สปีดเพิ่มมานิดเดียว
gemma-4-31b-it (Q3 K S)10,00017.81 GB14.05ร่างประหยัดของ 31B เดินทางสายกลาง แต่โดนความเร็วตระกูล MoE กลบหมด
mlabonne_gemma-3-27b-it-abliterated6,80019.12 GB12.90อดีตตัวเทพภาษาดี แต่สปีดและเจเนอเรชันสู้ Gemma 4 ไม่ได้แล้ว

 

 

 

 

 

 

💀 กลุ่มที่ 4: "สั่งลบทิ้งทันที" (Choke Zone / ถ่วงเครื่อง)

กลุ่มที่ขนาดไฟล์รวมล้นเส้นตาย 21.5 GB จนทะลักเข้า System RAM หรือโมเดลบั๊กระบบ/ตกรุ่น

 

ชื่อโมเดลขนาดพื้นที่ / บริบทความเร็ว (tok/s)เหตุผลที่ต้องกดลบทิ้งทันที
gemma-4-31b-it-abliterated@q8_034.61 GB2.04ช้าวิกฤต หนักเครื่อง เปลืองพื้นที่ SSD
gemma-3-27b-it-abliterated@q5_k_m22.80 GB4.34ล้น VRAM วิ่งบนแรมเครื่อง อืดจนเขียนนิยายไม่สนุก
unsloth/gemma-4-26b-a4b-it21.42 GB20.00ไฟล์บวมเกินสเปค MoE จนความเร็วร่วงหายไปกว่าครึ่ง
gemma-3-12b-it-heretic13.96 GB19.85คำตอบด้อยที่สุด อืดแถมดื้อ ลบได้แบบไม่ต้องคิด
gemma-the-writer-n-restless-quill-10b6.64 GB???ผลเทส ผิดพลาด แต่ลบไปแล้ว

 

 

 https://poipoi-test.blogspot.com/2026/05/llm.html