ข้ามไปที่เนื้อหา
เฉพาะ โมเดล#มัลติโมดัล
  1. Google DeepMind90

    Google DeepMind เปิดตัว Gemini 4 Hydrogen โมเดล Gemini 4 ที่เร็วขึ้นสำหรับงานเขียนโค้ดและเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์

    Google DeepMind เปิดตัว Gemini 4 Hydrogen โมเดล Gemini 4 ที่สร้างขึ้นสำหรับการเขียนโค้ดในชีวิตประจำวันอย่างรวดเร็วและการทำงานแบบเอเจนต์ มากกว่าการให้เหตุผลระยะยาวของ Gemini 4 Carbon และ Argon โดยได้คะแนน 51 บน Artificial Analysis Intelligence Index ที่ระดับการคิดสูงเริ่มต้น เทียบกับ 50 ของ Argon และสูงถึง 54 ที่การตั้งค่า xhigh ใหม่ โดยมีราคาคงที่ 1.50 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ 7.50 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุตตลอดหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็น Google ยังเปิดตัว Orchestrator ใน Google Antigravity ซึ่งสลับระหว่างโมเดลอย่าง Carbon และ Hydrogen ภายในเซสชันเดียว และทำอัตราความสำเร็จของงานใกล้เคียง Carbon บน Terminal-Bench 4.0 โดยใช้โควตาน้อยลง 24% และเสร็จเร็วขึ้น 19%

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Gemini 4 Hydrogen ของ Google มุ่งเป้าที่การเขียนโค้ดในชีวิตประจำวันอย่างรวดเร็วและงานแบบเอเจนต์ ด้วยราคาคงที่ 1.50/7.50 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นตลอดหน้าต่างบริบท 1M และ Orchestrator ใหม่ที่สลับระหว่างโมเดล Gemini 4

  1. The Decoder80

    Google DeepMind เปิดตัว Gemini Decisions API และโมเดล Gemini Decision 1

    Google DeepMind เปิดตัว Gemini Decisions API ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับการตัดสินใจแบบปิด เช่น คำถามใช่/ไม่ใช่ ตัวเลือกหลายข้อ และการให้คะแนนตามมาตรา โดยมีโมเดลพื้นฐาน Gemini Decision 1 ประมวลผลคำถามอิสระได้สูงสุด 1,000 ข้อในการเรียกครั้งเดียว ครอบคลุมข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF โดยส่งคืนความน่าจะเป็นพร้อมค่าความเชื่อมั่นใน 150 ถึง 250 มิลลิวินาที และมีค่าใช้จ่าย $0.10 ต่อล้านโทเค็นอินพุต โดยไม่มีค่าใช้จ่ายโทเค็นเอาต์พุต ซึ่ง Google กล่าวว่าถูกกว่าประมาณห้าเท่าเมื่อเทียบกับ Gemini 3.5 Flash-Lite API นี้พร้อมใช้งานแล้วผ่าน Google AI Studio พร้อมการผสานรวมสำหรับ OpenRouter, LangChain และ Vercel ที่กำลังทยอยเปิดตัว และ Google กล่าวว่าบริษัทใช้มันภายในอยู่แล้วสำหรับการกำหนดเส้นทางโมเดลใน Gemini Notebook การสร้างต้นแบบการออกแบบใน Stitch และการตรวจสอบความปลอดภัยใน Google Search

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: การเข้าสู่ตลาด API สำหรับการตัดสินใจแบบปิดของ Google แสดงให้เห็นว่าผู้ขายกำลังจัดแพ็กเกจการให้คะแนนที่รวดเร็วและต้นทุนต่ำสำหรับการกำหนดเส้นทางและการตรวจสอบความปลอดภัย โดยมีตัวเลขราคาและความหน่วงเพื่อการเปรียบเทียบ

  1. Simon Willison82

    Simon Willison ทดสอบ Gemini 4 Carbon ใน Antigravity IDE ขณะที่ Google เปิดให้ผู้ใช้ทุกคนเข้าถึง

    Gemini 4 Carbon ซึ่งประกาศเมื่อสองสัปดาห์ก่อนสำหรับกลุ่มผู้ป้องกันไซเบอร์บางส่วน ขณะนี้พร้อมให้ทุกคนใช้งานในราคา 2 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ 10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต โดยราคามีกำหนดจะเพิ่มเป็นสองเท่าเป็น 4/20 ดอลลาร์ในวันที่ 1 ธันวาคม Simon Willison ทดสอบใน Antigravity IDE ของ Google โดยสร้างแอนิเมชัน Three.js ของหุ่นยนต์ Mech เดิน stomp ทั่วนิวยอร์กซิตี้โดยใช้ข้อมูล OpenStreetMap และตั้งข้อสังเกตว่า Sundar Pichai CEO ของ Google เน้นย้ำฟีเจอร์ /swarm ของ Antigravity ที่สร้างเกม 3D โลกเปิดด้วยแอสเซ็ต Blender, WebGL shaders และเพลง Lyria

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Simon Willison ทดสอบการเขียนโค้ดและการสร้าง 3D ของ Gemini 4 Carbon ใน Antigravity IDE มอบมุมมองเชิงปฏิบัติต่อโมเดลใหม่ล่าสุดของ Google ก่อนที่ราคาจะเพิ่มเป็นสองเท่าในวันที่ 1 ธันวาคม

  1. Claude YouTube78

    Anthropic เปิดตัว Claude Fable 5.2 สำหรับงานเทคนิคที่ท้าทาย

    Anthropic เปิดตัว Claude Fable 5.2 โมเดลที่ออกแบบมาสำหรับความท้าทายทางเทคนิคที่ยากที่สุดและโครงการเปิดกว้างที่ทะเยอทะยาน โดยมีการปรับปรุงด้านการเขียนโค้ด การให้เหตุผล และการมองเห็น บริษัทแนะนำให้เริ่มต้นด้วย Opus 5.5 สำหรับงานเขียนโค้ดและงานความรู้ส่วนใหญ่ Fable 5.2 เปิดให้ใช้งานแล้ววันนี้ในแผน Pro, Max, Team และ Enterprise

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Claude Fable 5.2 มุ่งเป้าไปที่งานเทคนิคแบบเปิดกว้างที่ทะเยอทะยาน โดยมีรายงานการปรับปรุงด้านการเขียนโค้ด การให้เหตุผล และการมองเห็น ขณะที่ Opus 5.5 ยังคงเป็นค่าเริ่มต้นที่แนะนำสำหรับงานเขียนโค้ดและงานความรู้ส่วนใหญ่

  1. Meta AI Research Blog78

    Meta เปิดตัว Muse Ember โมเดลที่เล็กที่สุดและมีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับงานเอเจนต์

    Meta เปิดตัว Muse Ember โมเดลที่เล็กที่สุดและมีประสิทธิภาพที่สุด มุ่งเป้าไปที่งานซ้ำๆ ที่เอเจนต์ทำตลอดทั้งวัน เช่น การเรียกใช้เครื่องมือ งานย่อยด้านการเขียนโค้ด การกำหนดเส้นทาง การสกัดข้อมูล และการแยกวิเคราะห์เอกสารยาว Meta กล่าวว่าโมเดลนี้ทำคะแนนได้เท่ากับคะแนนดีที่สุดของ Claude Haiku 5.5 ในต้นทุนประมาณหนึ่งในสาม และเอาชนะการตั้งค่าทุกแบบของ GPT-6 Luna ด้วยราคา $0.10 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $0.50 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต มาพร้อมหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น เอาต์พุตสูงสุด 512K โทเค็น รองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอแบบเนทีฟ และพร้อมใช้งานวันนี้บน Muse Code และ Meta Model API ในชื่อ muse-ember-1.0

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: โมเดลที่เล็กที่สุดของ Meta มุ่งเป้าไปที่ขั้นตอนเอเจนต์ที่มีปริมาณสูง และการเปรียบเทียบต้นทุนต่องานกับ Claude Haiku 5.5 และ GPT-6 Luna แสดงให้เห็นที่มาของข้ออ้างเรื่องประสิทธิภาพ

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind เปิดตัว Gemini Omni 1.2 Flash คลิป 15 วินาที ราคาถูกลง 30%

    Google DeepMind เปิดตัว Gemini Omni 1.2 Flash พร้อมใช้งานทั่วไปแล้วทั้งใน Gemini API และ Gemini for business โดยมีความสามารถสร้างวิดีโอเนทีฟความยาว 15 วินาที การแก้ไขผ่านบทสนทนาหลายรอบ และการทำตามภาพอ้างอิงที่แข็งแกร่งขึ้น ราคาลดลง 30% จาก Gemini Omni 1.1 เหลือ 0.07 ดอลลาร์ต่อวินาทีสำหรับวิดีโอ 720p และผู้ใช้สามารถร่างที่ 360p หรือ 720p ก่อนอัปสเกลเป็น 1080p หรือ 4K คลิปสามารถตั้งค่าได้ตั้งแต่ 3 ถึง 15 วินาที เพิ่มทีละหนึ่งวินาที และผลลัพธ์มีลายน้ำ SynthID ที่มองไม่เห็น

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Gemini Omni 1.2 Flash เพิ่มความยาวคลิปเนทีฟเป็น 15 วินาที และลดราคาลง 30% เหลือ 0.07 ดอลลาร์ต่อวินาทีของวิดีโอ 720p พร้อมการแก้ไขผ่านบทสนทนาหลายรอบที่พร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว

  2. Google Blog · AI80

    Google เปิดตัว Gemini Omni 1.2 Flash พร้อมคลิป 15 วินาทีและลดราคา 30%

    Google DeepMind เปิดตัว Gemini Omni 1.2 Flash และเปิดให้ใช้งานทั่วไปผ่าน Gemini API และ Gemini for business โมเดลนี้สร้างและแก้ไขคลิปแบบเนทีฟได้สูงสุด 15 วินาที เพิ่มขึ้นจาก 10 วินาทีใน Omni 1.1 รองรับการแก้ไขแบบสนทนาหลายรอบ และรักษาการอ้างอิงตัวละคร สินค้า และสไตล์ได้สม่ำเสมอมากขึ้น วิดีโอ 720p ราคา 0.07 ดอลลาร์ต่อวินาที ลดลง 30% จาก Omni 1.1 เอาต์พุตมีลายน้ำ SynthID และโมเดลกำลังทยอยเปิดใช้งานใน Flow, Google Vids, แอป Gemini และ Google Ads

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Gemini Omni 1.2 Flash ลดราคา 30% เหลือ 0.07 ดอลลาร์ต่อวินาทีสำหรับวิดีโอ 720p พร้อมขยายคลิปแบบเนทีฟเป็น 15 วินาที มอบทางเลือกที่ถูกกว่าให้ทีมที่ผลิตวิดีโอจำนวนมากเพื่อเปรียบเทียบกับเวอร์ชันก่อนหน้า

  1. Preferred Networks News71

    PFN เปิดตัว PLaMo 3 Translate โมเดล LLM แปลภาษาแบบเปิดน้ำหนักสำหรับอุปกรณ์เอดจ์

    Preferred Networks เปิดตัว PLaMo 3 Translate โมเดล LLM เฉพาะทางด้านการแปลที่ใช้ในบริการ PLaMo Translation ของบริษัท ในฐานะโมเดลแบบเปิดน้ำหนักบน Hugging Face เมื่อวันที่ 5 พฤศจิกายน มีขนาด 0.8B, 2B, 8B และ 31B และรองรับ 53 ภาษา รวมถึงภาษาญี่ปุ่นและภาษาอังกฤษ ทำงานบนสมาร์ทโฟน แล็ปท็อป และเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กรโดยไม่ต้องเชื่อมต่อคลาวด์

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: PFN เปิดตัวโมเดล LLM เฉพาะทางด้านการแปลในสี่ขนาดตั้งแต่ 0.8B ถึง 31B ทำให้บริษัทและบุคคลทั่วไปสามารถแปล 53 ภาษาได้บนอุปกรณ์โดยไม่ต้องเข้าถึงคลาวด์

  1. Meta AI Research Blog88

    Meta เปิดตัว Muse Spark Open โมเดลมัลติโมดัลน้ำหนักเปิดขนาด 816B ที่รันบน Mac Studio สองเครื่อง

    Meta เปิดตัวน้ำหนักของ Muse Spark Open โมเดลมัลติโมดัลแบบเนทีฟน้ำหนักเปิดที่มีพารามิเตอร์รวม 816B (ใช้งานจริง 42B) และหน้าต่างบริบท 1M โทเคน วางตำแหน่งสำหรับงานเขียนโค้ดและงานเอเจนติก เป็นโมเดลแรกในคลาสเดียวกันที่รันบนเดสก์ท็อปด้วย Apple M5 Ultra Mac Studio สองเครื่องผ่านเฟรมเวิร์ก MLX และพร้อมใช้งานผ่านพาร์ตเนอร์ API ได้แก่ Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter และ Together AI โดยมีน้ำหนักอยู่บน Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden และ Microsoft Foundry Models Meta ระบุว่าโมเดลนี้มาพร้อมเคอร์เนล GPU Helion ที่ปรับแต่งอัตโนมัติได้ใน SGLang ให้ความเร็วระดับเคอร์เนลเพิ่มขึ้น 1.03-3.95 เท่าบน GPU NVIDIA และ AMD และเร็วขึ้นแบบ end-to-end 3% บน AMD MI350

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Meta เปิดน้ำหนักโมเดลมัลติโมดัลขนาด 816B พารามิเตอร์ที่รันบน Mac Studio สองเครื่อง มอบทางเลือกแบบโลคอลให้นักพัฒนาสำหรับงานเขียนโค้ดระยะยาวและงานเอเจนติก

  1. Mistral AI82

    Mistral เปิดตัว Mistral Large 4 พรีวิว โมเดลมัลติโมดัล 1T พารามิเตอร์ เตรียมปล่อยเวตภายในเดือนนี้

    Mistral ได้เปิดตัวพรีวิวสาธารณะของ Mistral Large 4 โมเดลมัลติโมดัลโดยกำเนิดขนาด 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ ที่มีพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง 52 พันล้านพารามิเตอร์ พร้อมใช้งานแล้วผ่าน Mistral Studio API Mistral ระบุว่าโมเดลนี้สามารถแข่งขันกับโมเดลโอเพนซอร์สที่แข็งแกร่งที่สุด และมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลน้ำหนักเปิดอื่นๆ จากสหรัฐฯ และยุโรป โดยได้คะแนน 82% ในการทดสอบการจำลองช่องโหว่และการแพตช์ของ Artificial Analysis Cyber Index และ 49.8% ใน Coding Agent Index แบบรวม เวตมีกำหนดจะเปิดตัวภายในสิ้นเดือนนี้ หลังจากผ่านการทดสอบเรดทีมกับพันธมิตรด้านความปลอดภัยไซเบอร์และหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง Mistral ระบุว่าโมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนตั้งแต่เริ่มต้นบน GPU NVIDIA Grace Blackwell จำนวน 3,800 ตัวในศูนย์ข้อมูลของบริษัทในยุโรป

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: โมเดลที่ใหญ่ที่สุดของ Mistral จนถึงปัจจุบันอ้างความเป็นผู้นำด้านน้ำหนักเปิดในด้านความปลอดภัยไซเบอร์และการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ โดยสัญญาว่าจะปล่อยเวตภายในสิ้นเดือนนี้

  1. MiniMax Blog71

    MiniMax เปิดตัว Music 3.0 โมเดลสร้างเพลงแบบ open-weights สำหรับเพลงเต็มความยาวสูงสุดห้านาที

    MiniMax เปิดตัว Music 3.0 โมเดลสร้างเพลงแบบ open-weights ที่สามารถแต่งเพลง เรียบเรียง และผลิตเพลงที่สมบูรณ์ความยาวสูงสุดห้านาทีจากแนวคิดสร้างสรรค์และเนื้อเพลงเสริม (ถ้ามี) ในการสร้างครั้งเดียว ไปป์ไลน์นี้จับคู่ Global LLM ขนาด 8B ที่เริ่มต้นจาก Qwen3.5-8B กับ Local LLM ขนาด 0.6B หลอมรวม continuous hidden states ของทั้งสองเพื่อเป็นเงื่อนไขให้โมดูล flow-matching ขนาด 2.4B และ Flow-VAE ขนาด 123M และใช้ RVQ แปดชั้นพร้อม Structured Captions ที่อธิบายอารมณ์ เครื่องดนตรี และการขับร้องตามช่วงเวลา MiniMax กล่าวว่าสิ่งนี้ทำให้ตีความเจตนาเชิงสร้างสรรค์ได้แม่นยำขึ้น การเรียบเรียงเต็มอิ่มขึ้น และเสียงร้องชัดเจนเป็นธรรมชาติมากขึ้น

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: การแจกแจงสถาปัตยกรรมของ MiniMax แสดงให้เห็นว่า Global LLM ขนาด 8B ที่จับคู่กับโมเดล local ขนาด 0.6B และสแต็ก flow-matching มุ่งเป้าแก้ปัญหาความต่อเนื่องของเพลงยาวอย่างไร

  1. MiniMax Blog82

    MiniMax เปิดตัว H3 โมเดลสร้างมัลติโมดัลเอนกประสงค์พร้อมวิดีโอสเตอริโอเนทีฟที่ 2K

    MiniMax เปิดตัว H3 โมเดลสร้างมัลติโมดัลเอนกประสงค์ที่เข้าใจข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงเป็นบริบทแบบรวมศูนย์ และสร้างวิดีโอพร้อมเสียงสเตอริโอเนทีฟได้นานสูงสุด 15 วินาทีที่ความละเอียด 2K บริษัทกล่าวว่าผลลัพธ์ 2K มีต้นทุนต่อวินาทีน้อยกว่าหนึ่งในสามของโมเดลกระแสหลัก และมีแผนจะเปิดน้ำหนักโมเดลในอีกไม่กี่วันข้างหน้าภายใต้กฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง H3 สร้างขึ้นบน Contextual Omni Representation, H3-VAE, H3-Omni Transformer และ In-Context Regeneration และ MiniMax กล่าวว่ารายงานทางเทคนิบฉบับเต็มจะเผยแพร่เร็วๆ นี้

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: H3 ของ MiniMax รวมการสร้างข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงไว้ในโมเดลเดียว และอ้างว่าราคา 2K ต่ำกว่าหนึ่งในสามของโมเดลกระแสหลัก พร้อมสัญญาว่าจะเปิดน้ำหนักโมเดลเร็วๆ นี้

  1. MiniMax Blog87

    MiniMax M3 เปิดตัวพร้อมบริบท 1M การเขียนโค้ดระดับแนวหน้าและมัลติโมดัลแบบเนทีฟ

    MiniMax เปิดตัว M3 โมเดลน้ำหนักเปิดที่บริษัทกล่าวว่าเป็นตัวแรกที่รวมความสามารถด้านการเขียนโค้ดระดับแนวหน้าและประสิทธิภาพแบบเอเจนต์ หน้าต่างบริบท 1M โทเคน และการรับข้อมูลภาพและวิดีโอแบบเนทีฟ M3 ใช้สถาปัตยกรรม MSA sparse attention ใหม่ของ MiniMax ซึ่งบริษัทรายงานว่าลดการคำนวณต่อโทเคนที่บริบท 1M เหลือ 1/20 ของรุ่นก่อนหน้า และเร่ง prefill ได้มากกว่า 9 เท่าและการถอดรหัสมากกว่า 15 เท่า ทำคะแนนได้ 59.0% บน SWE-Bench Pro, 66.0% บน Terminal-Bench 2.1 และ 74.2% บน MCP Atlas และพร้อมใช้งานผ่าน MiniMax Code, Token Plan และ API โดยสัญญาว่าจะเปิดน้ำหนักและรายงานทางเทคนิคภายใน 10 วัน

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: MiniMax M3 รวมบริบท 1M โทเคน คะแนนการเขียนโค้ดระดับแนวหน้าและแบบเอเจนต์ และการรับข้อมูลภาพและวิดีโอแบบเนทีฟไว้ในโมเดลน้ำหนักเปิดเดียว โดย MSA ลดการคำนวณต่อโทเคนที่บริบทยาว

อ่านครบทั้งหมดแล้ว