UI-Venus-2-9B vs Qwen2.5-Omni-7B: สองทายาทของ Qwen, สายทั่วไป vs สายเอเจนต์

UI-Venus-2-9B และ Qwen2.5-Omni-7B ต่างก็เป็นโมเดล open-weights ที่สืบเชื้อสายมาจากตระกูลเดียวกัน ทำให้การประลองครั้งนี้เป็นการทดลองแบบควบคุมที่หาได้ยาก Qwen2.5-Omni-7B ซึ่งเปิดตัวในเดือนมีนาคม 2025 ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache-2.0 คือโมเดลอเนกประสงค์แบบ omni-modal ที่เป็นที่ยอมรับ: รับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ส่งเอาต์พุตทั้งข้อความและเสียงพูด เป็นโมเดลที่รับรู้ทุกอย่างและตอบกลับในโหมดที่คุณต้องการ ส่วน UI-Venus-2-9B ของ Ant Group ที่เปิดตัวเงียบๆ เมื่อวันที่ 26 สิงหาคม 2026 ถูกเริ่มต้นจาก Qwen รุ่นใหม่กว่า — Qwen3.5-9B — และถูกปรับให้เชี่ยวชาญเฉพาะทางในสิ่งที่ตรงกันข้าม: เอเจนต์ GUI แบบวงปิดที่รับรู้ภาพหน้าจอและตอบกลับด้วยการกระทำแทนที่จะเป็นข้อความยาวเหยียด ตระกูลเดียวกัน สองเส้นทางอาชีพ คำถามที่การประลองครั้งนี้ตอบไม่ใช่เรื่องว่าใครดีกว่า — เพราะพวกมันไม่ได้แข่งขันบน benchmark ร่วมใดๆ — แต่คือสิ่งที่คุณได้จริงๆ เมื่อเลือกโมเดลอเนกประสงค์ที่ไม่มี agent loop หรือโมเดลผู้เชี่ยวชาญที่ถูกสร้างมาเพื่อสั่งการคอมพิวเตอร์

ครอบครัวเดียว สองอาชีพ

สายตระกูล Q​wen คือรากฐานที่โมเดลทั้งสองถูกหล่อหลอมมา และนั่นคือสิ่งที่ชัดเจนที่สุดเกี่ยวกับการเปรียบเทียบนี้ Qwen2.5-Omni-7B ตั้งอยู่บนเจนเนอเรชัน Qwen2.5 และใช้เวลาฝึกฝนเพื่อพัฒนาสู่ความเป็น omni-modal: การประมวลผลข้อความและภาพแบบสลับกัน ความเข้าใจเสียงและวิดีโอ และการสร้างภาษาพูดบนพื้นที่แฝง (latent space) ชุดเดียวกัน UI-Venus-2-9B เริ่มต้นจาก Qwen3.5-9B และใช้การฝึกสามขั้นตอน — การฝึกกลางทางแบบมัลติโมดัล การเรียนรู้แบบเสริมกำลังแบบออฟไลน์ การกลั่นความรู้จากครูหลายตัว — เพื่อพัฒนาเป็นตัวปฏิบัติการ (operator): การเชื่อมโยงองค์ประกอบ การแก้ CAPTCHA การนำทางในสภาพแวดล้อมมือถือ เว็บ และเดสก์ท็อปในวงรอบปิด ตระกูลสถาปัตยกรรมเดียวกัน แต่ถูกทำให้เบนไปคนละทิศทาง เมื่อสองโมเดลมีรากฐานร่วมกันแต่มีจุดมุ่งหมายต่างกัน ทุกความแตกต่างในการออกแบบล้วนคือการตัดสินใจที่น่าศึกษา

ผู้เชี่ยวชาญทั่วไป: Qwen2.5-Omni-7B

Qwen2.5-Omni-7B เป็นหนึ่งใน checkpoint โอเพนซอร์สแบบ omni-modal ที่ผ่านการพิสูจน์แล้วมากที่สุดที่มีอยู่ รองรับการรับอินพุตผสมกันในทุกรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ และตอบกลับเป็นข้อความหรือเสียงพูดที่เป็นธรรมชาติ พร้อมความสามารถในการคิดแบบ Qwen3 ที่เสริมเข้ามาด้านบน การ์ดของโมเดลรายงานค่า OmniBench ที่ 0.561 ซึ่งถือเป็นระดับ state-of-the-art ในช่วงที่เปิดตัวสำหรับโมเดลโอเพน พร้อมด้วย GSM8K 88.7, HumanEval 78.7, MATH 71.5 และ MBPP 73.2 — เป็นตัวเลขทั่วไปที่แข็งแกร่งสำหรับโมเดลขนาด 7B โดยชัดเจนมันไม่ใช่เอเจนต์: ไม่มีการเรียกใช้ฟังก์ชัน ไม่มีเอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง และผลลัพธ์ทั้งหมดเป็นเพียงการสนทนา สิ่งที่มันมีแทนคือการถูกนำไปปรับใช้จริงอย่างกว้างขวาง — มันรันบนโทรศัพท์มือถือและแล็ปท็อป มีพอร์ตสำหรับ MLX และ quantization และถูกใช้ในระบบผลิตจริงมานานหนึ่งปีครึ่งแล้ว สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการโมเดลที่สามารถสนทนาด้วยเสียงเกี่ยวกับรูปภาพได้ หรือเข้าใจเสียงและวิดีโอไปพร้อมกัน มันคือตัวเลือกที่โตเต็มที่ เรียบๆ ไม่หวือหวา แต่ถูกต้อง

ผู้เชี่ยวชาญ: UI-Venus-2-9B

UI-Venus-2-9B คือสิ่งที่ตรงข้ามกับโมเดลเอนกประสงค์ การ์ดรายงานของมันระบุหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 256K และวงจรปิดของ การสังเกต–ให้เหตุผล–ลงมือทำ–รับผลตอบกลับ และตารางเบนช์มาร์กของมันทั้งหมดเกี่ยวกับการทำงานบนหน้าจอ: AndroidWorld 80.2, WebVoyager 90.8, OSWorld-Verified 70.8, ScreenSpot-Pro 73.0, MCA-Bench 75.7 ใน CAPTCHA, อัตราความสำเร็จการโจมตี OSBlind 18.5% มันไม่ได้อ้างความสามารถด้านการแชท ไม่ได้อ้างความสามารถด้านเสียง และไม่ได้อ้างความเข้าใจวิดีโอนอกเหนือจากภาพหน้าจอ — มันส่งออกร่องรอยการให้เหตุผล (reasoning trace) จากนั้นจึงตามด้วยการกระทำที่มีโครงสร้าง สถาปัตยกรรมทั้งหมดของมัน ตั้งแต่การตรวจสอบที่ยึดโยงกับคีย์พอยต์ด้วยการโหวตจากหลายโมเดล ไปจนถึงการกำกับดูแลด้วยการสะท้อนผล (reflection supervision) ที่กลั่นมาจากผลตอบกลับที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อสิ่งเดียวเท่านั้น: การทำภารกิจระยะยาว (long-horizon tasks) ในอินเทอร์เฟซจริงให้สำเร็จ โดยไม่ถูกหลอกด้วยความคืบหน้าเพียงบางส่วน ตัวเลขทุกตัวบนการ์ดรายงานเป็นตัวเลขที่รายงานโดยผู้จำหน่าย และยังไม่มีตัวใดที่ถูกทำซ้ำหรือตรวจสอบอย่างเป็นอิสระ

สกอร์บอร์ดในสองจักรวาล

ไม่มีวิธีที่ตรงไปตรงมาในการจัดอันดับสองสิ่งนี้ในลีดเดอร์บอร์ดเดียวกัน เพราะพวกมันไม่ได้รายงานผลบนเกณฑ์มาตรฐานชุดเดียวกันเลย การเปรียบเทียบที่มีประโยชน์คือการเปรียบเทียบในมิติที่กำหนดบทบาท ไม่ใช่การจัดอันดับ

• บทบาท — UI-Venus-2-9B: เอเจนต์ GUI แปลงภาพหน้าจอเป็นการกระทำ Qwen2.5-Omni-7B: แชทและการพูดแบบ omni-modal แปลงทุกรูปแบบเป็นข้อความหรือเสียง

• Base — UI-Venus-2-9B: Qwen3.5-9B. Qwen2.5-Omni-7B: เจนเนอเรชัน Qwen2.5, ~7B.

• อินพุต — UI-Venus-2-9B: ภาพหน้าจอ, ประวัติบริบท 256K. Qwen2.5-Omni-7B: ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอแบบสลับกัน

• ผลลัพธ์ — UI-Venus-2-9B: การกระทำแบบมีโครงสร้างหลังโทเคนการให้เหตุผล Qwen2.5-Omni-7B: ข้อความหรือเสียงพูดธรรมชาติ ไม่มีการเรียกใช้ฟังก์ชัน ไม่มีผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง

• ลูปเอเจนต์ — UI-Venus-2-9B: วงปิด สังเกต–ให้เหตุผล–ลงมือ–ป้อนกลับ. Qwen2.5-Omni-7B: ไม่มี.

• ตัวเลขสำคัญ — UI-Venus-2-9B: AndroidWorld 80.2, WebVoyager 90.8 (รายงานจากผู้ผลิต). Qwen2.5-Omni-7B: OmniBench 0.561, GSM8K 88.7, HumanEval 78.7 (รายงานจากผู้ผลิต).

ลูปของเอเจนต์คือความแตกต่าง

เมื่อเอาความแตกต่างของรูปแบบข้อมูลออกไป จุดแบ่งที่แท้จริงอยู่ที่ว่าผลลัพธ์จบลงที่คำพูดหรือการกระทำ Qwen2.5-Omni-7B เป็นเอนด์พอยต์สำหรับการสนทนา: คุณส่งพรอมต์มัลติโมดัลไปให้มันแล้วมันตอบกลับ; วงรอบที่เปลี่ยนคำตอบให้เป็นงานจริงอยู่ในโค้ดของคุณ UI-Venus-2-9B เป็นเอนด์พอยต์สำหรับงาน: มันถูกฝึกให้รับเป้าหมาย สังเกตหน้าจอ ใช้เหตุผล ลงมือทำ สังเกตผลลัพธ์ แล้วลงมือทำอีกครั้ง — วงรอบอยู่ภายในโมเดล และกลไกตรวจสอบของมันถูกออกแบบมาเพื่อให้วงรอบซื่อตรง นั่นคือเหตุผลที่คำถามว่า "โมเดลทั่วไปทำงานแทนเอเจนต์ได้ไหม" มีคำตอบที่ชัดเจน (ไม่ได้ — เพราะมันไม่มีพื้นที่สำหรับการกระทำและไม่มีวงรอบ) และคำถามว่า "เอเจนต์ทำงานแทนโมเดลทั่วไปได้ไหม" ก็มีคำตอบที่ชัดเจนไม่แพ้กัน (ไม่ได้ — เพราะมันไม่มีเอาต์พุตเสียงพูดและไม่มีความเข้าใจวิดีโอ) ทั้งสองเป็นสิ่งที่เสริมกัน ไม่ใช่สิ่งทดแทนกัน และบังเอิญใช้ชื่อตระกูลเดียวกัน

การเลือกตามปริมาณงาน

เลือก Qwen2.5-Omni-7B สำหรับทุกอย่างที่จบลงด้วยคำตอบ: ผู้ช่วยเสียง, แชทมัลติโมดัล, ความเข้าใจเสียงและวิดีโอ, AI สนทนาบนอุปกรณ์ — การเสริมความแข็งแกร่งเพื่อการผลิตจริงเป็นเวลาหนึ่งปีครึ่งคือข้อได้เปรียบอย่างแท้จริง เลือก UI-Venus-2-9B สำหรับทุกอย่างที่จบลงด้วยงานที่สำเร็จ: การกรอกแบบฟอร์ม, ระบบอัตโนมัติบนเว็บ, การใช้งานแอป, การใช้คอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป — สิ่งที่มันถูกฝึกให้ทำจนเสร็จ สำหรับทีมที่ต้องการทั้งสองจริงๆ ความเป็นตระกูลเดียวกันคือส่วนที่สะดวก: ตระกูล Qwen เป็นหนึ่งในกลุ่มโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดบน OrcaRouter ด้วยโมเดลมากกว่าสองโหลในราคารายการของผู้ให้บริการและมาร์กัป 0% ดังนั้นการสลับระหว่าง Qwen ทั่วไปกับ Qwen ผู้เชี่ยวชาญ หรือการประกอบมันเข้าด้วยกัน — โมเดลทั่วไปเพื่อแยกย่อยงาน, เอเจนต์เพื่อลงมือทำ — คือการเปลี่ยนแปลง API เพียงครั้งเดียว ไม่ใช่การบูรณาการใหม่ ทั้ง UI-Venus-2-9B และ Qwen2.5-Omni-7B ยังไม่ให้บริการผ่าน OrcaRouter ในปัจจุบัน; ทั้งคู่เป็นโปรเจกต์โอเพนเวตที่โฮสต์เอง และทั้งคู่จะปรากฏในราคาต้นทุนของผู้ให้บริการพร้อมราคาแบบส่งผ่านในวันที่ผู้ให้บริการที่เชื่อมต่อเพิ่มพวกเขาเข้ามา

คำตัดสิน

นี่ไม่ใช่การแข่งขันแบบมีผู้ชนะฝ่ายเดียว แต่เป็นทางแยกระหว่างสองรูปแบบที่โมเดล Q​wen จะเป็นได้ หากแอปพลิเคชันของคุณเป็นเชิงสนทนา Qwen2.5-Omni-7B คือตัวเลือกทั่วไปที่พิสูจน์แล้วและเป็นค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัย หากแอปพลิเคชันของคุณเป็นเชิงปฏิบัติการ — ซอฟต์แวร์ที่ต้องใช้ซอฟต์แวร์อื่น — UI-Venus-2-9B คือเครื่องมือเฉพาะทาง ใหม่และยังไม่ผ่านการพิสูจน์ แต่ชี้เป้าไปที่งานนั้นอย่างแม่นยำ และหากคุณกำลังสร้างซอฟต์แวร์ที่พูดคุยกับผู้ใช้แล้วลงมือทำสิ่งต่าง ๆ ให้พวกเขา คำตอบคือทั้งสองตัว โดยมีชั้นการจัดเส้นทางระหว่างทั้งสอง