แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ LLM แสดงบทความทั้งหมด
แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ LLM แสดงบทความทั้งหมด

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 

และภาพนี้ ใช้มาทดลอง ติด Tag อย่างเดียว เพราะเป็นภาพใหม่  ไม่น่าจะมีใน โมเดลไหน 

และ ห้ามเอาภาพ ศิลปิล ไปเทรน AI เด็ดขาด แม้จะอยู่ ในเว็บ ทีให้เทรด เพราะส่วนใหญ่ ขโมยศิลปมาโพส 
ภาพที่จะใช้เทรน ต้องเป็นภาพของตัวเอง หรือ ภาพที่ ใช้ได้จริงๆ

 

 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

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