ข้ามไปที่เนื้อหา
เฉพาะ โมเดล
10 พฤศจิกายนวันอังคาร
  1. Every65

    รีวิว: การเขียนโค้ดของ Gemini 4 Carbon เร็วกว่าการตัดสินใจของมัน

    รีวิวแบบลงมือใช้จริงของ Every พบว่า Gemini 4 Carbon ซึ่งเปิดตัววันนี้โดย Google DeepMind เป็นนักเขียนโค้ดที่แข็งแกร่งกว่า Gemini 4 Argon มาก และสามารถสร้างวัตถุ 3D ได้ดีขึ้นและทำงานได้หลายชั่วโมงโดยมีการกำกับดูแลเพียงเล็กน้อย ผู้ทดสอบมีความเห็นไม่ตรงกันว่าต้องมีการกำกับดูแลมากน้อยเพียงใด และรีวิวระบุว่า Fable 5.2 ของ Anthropic ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันก่อน ได้ยกระดับความคาดหวังว่าเอเจนต์ระดับเรือธงจะต้องเลือกงานที่เหมาะสม เคารพขีดจำกัด และรู้ว่าเมื่อใดงานเสร็จ Google ให้สิทธิ์เข้าถึงแก่ Every ก่อนและไม่มีส่วนร่วมใด ๆ ต่อรีวิวนี้

9 พฤศจิกายนวันจันทร์
  1. Zyphra Research78

    Zyphra เปิดตัว ZONOS3-Mini โมเดล TTS โคลนเสียงแบบ zero-shot ภายใต้ Apache 2.0 ที่รันบนอุปกรณ์

    Zyphra เปิดตัว ZONOS3-Mini โมเดล text-to-speech แบบ sparse MoE ที่มีพารามิเตอร์ใช้งานจริง 100M และพารามิเตอร์รวม 800M ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ฝึกบน NVIDIA H100 จำนวน 112 ตัวใน 2.5 วัน ทำเวลา time-to-first-audio ได้ต่ำกว่า 570 ms ในเบราว์เซอร์บน Pixel 9 และต่ำกว่า 150 ms บน M3 MacBook Air พร้อมรันไทม์สำหรับ WebGPU, SGLang, vLLM และ GGML โมเดลนี้เพิ่มการควบคุมอัตลักษณ์ สำเนียง คุณภาพ อารมณ์ และการแสดงออก รวมถึงการปรับระดับคำ และ Zyphra รายงานว่าอยู่อันดับหนึ่งในกลุ่มโมเดลเปิดบน benchmark ใหม่ ZTTS2-Eval

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: โมเดล TTS แบบ MoE ขนาดกะทัดรัดของ Zyphra ผสานการโคลนเสียงแบบ zero-shot เข้ากับการควบคุมการแสดงออกระดับคำ พร้อมรันแบบเรียลไทม์บนโทรศัพท์และแล็ปท็อป

  2. 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

  3. Every78

    รีวิวทุกแง่มุม: Fable 5.2 สร้างผลิตภัณฑ์เต็มรูปแบบได้โดยแทบไม่ต้องชี้นำ

    Every รายงานว่า Fable 5.2 โมเดลใหม่ล่าสุดของ Anthropic ทำให้ Kieran Klaassen สร้างโปรแกรมตัดต่อวิดีโอที่รวมฟีเจอร์สไตล์ Adobe Premiere, After Effects และ Ableton เข้าด้วยกัน โดยมี AI agent เป็นตัวขับเคลื่อน และ Everycut เปิดใช้งานจริงภายในสามวันหลังจากเขาเริ่มต้น บทวิจารณ์ระบุว่า Fable 5.2 สามารถรับผลิตภัณฑ์ทั้งชิ้นและสร้าง ทดสอบ และปรับปรุงต่อไปจนใช้งานได้ในชีวิตประจำวัน ต่างจาก Opus 5.5 ที่ผู้ใช้ต้องคอยตรวจงานของมัน และ Fable 5 กับ 5.1 ที่รันงานขนาดใหญ่เป็นชั่วโมงหรือหลายวัน Every เรียกมันว่าเป็นโมเดลแรกที่พวกเขาทดสอบซึ่งช่วยให้มืออาชีพสร้างเครื่องมือระดับโปรดักชันได้โดยไม่ต้องอ่านโค้ดเบื้องหลัง

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: บทความเชิงปฏิบัติของ Every เกี่ยวกับ Fable 5.2 แสดงให้เห็นว่าโมเดลเดียวสามารถขับเคลื่อนการสร้างผลิตภัณฑ์ได้ไกลเพียงใดด้วยการชี้นำเพียงเล็กน้อย พร้อมการเปรียบเทียบที่ชัดเจนกับ Opus 5.5 และ Fable 5/5.1

  4. Artificial Analysis Articles71

    Muse Ember ของ Meta คือโมเดลที่ถูกที่สุดที่ได้ 36 คะแนนบน Artificial Analysis Intelligence Index

    Muse Ember ของ Meta ได้ 36 คะแนนบน Artificial Analysis Intelligence Index เท่ากับ Claude Haiku 5.5 (max) โดยคิดค่าใช้จ่าย $0.14 ต่องาน เทียบกับ $0.41 สำหรับ Claude Haiku 5.5 โดยโดดเด่นที่ AutomationBench-AA 68.1% และได้ 46 คะแนนบน Coding Agent Index ใน Muse Code ซึ่งนำหน้า Claude Haiku 5.5 ใน Claude Code (37) และ GPT-6 Luna ใน Codex (31) จุดอ่อนหลักคือความรู้: ความแม่นยำ AA-Omniscience อยู่ที่ 21.1% เทียบกับ 34.7% ของ Claude Haiku 5.5 ส่วนใหญ่เป็นเพราะมันปฏิเสธที่จะตอบ 64% ของคำถาม ซึ่งทำให้อัตราการสร้างข้อมูลเท็จอยู่ที่ 17.4%

  5. Preferred Networks News55

    Preferred Networks เปิดตัว PLaMo 3.0 Fin โมเดลภาษาขนาดเล็กเฉพาะด้านการเงินในรูปแบบ open weights

    Preferred Networks เปิดตัว PLaMo 3.0 Fin โมเดลภาษาขนาดเล็กเฉพาะด้านการเงินที่สร้างบนโมเดลพรีเทรน PLaMo 3 NICT จากงานวิจัยร่วมกับ NICT และฝึกเพิ่มเติมด้วยข้อมูลการเงินภาษาญี่ปุ่น โดยเผยแพร่ open weights บน Hugging Face ภายใต้ PLaMo Community License โมเดลนี้เพิ่มความสามารถ Reasoning แบบทีละขั้นตอนโดยแสดง reasoning traces เป็นภาษาญี่ปุ่น พร้อม tool calling สำหรับค้นหาเว็บ คำนวณ และเข้าถึงฐานข้อมูลภายใน และสามารถรันบน GPU เดียวในสภาพแวดล้อมคลาวด์แบบปิดหรือ on-premise PFN ระบุว่าการฝึก instruction-following สำหรับ Reasoning และการใช้เครื่องมือดำเนินการบนชิป AI MN-Core 2 ของบริษัทเอง โดยพอร์ตโค้ดเสร็จภายในหนึ่งสัปดาห์และความเร็วในการฝึกเทียบได้กับสภาพแวดล้อม GPU

6 พฤศจิกายนวันศุกร์
  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

  3. Meta AI Research Blog60

    Meta นำโมเดล Muse และ Meta AI เฉพาะทางมาพร้อม Active Memory และ Active Focus

    Meta กำลังเปิดตัวโมเดลเฉพาะทางเวอร์ชันของโมเดลที่มีอยู่ ซึ่งฝึกโดยใช้ Muse Wonder ให้กับผู้ใช้ Muse และ Meta AI โมเดลเฉพาะทางเหล่านี้เพิ่ม Active Memory และ Active Focus และ Meta รายงานว่าโมเดล Muse ปัจจุบันได้คะแนน 47% ใน Personal Superintelligence Index ของบริษัท เทียบกับ 38% ของโมเดลก่อนหน้า, 90% เทียบกับ 76% ในการประเมิน Active Memory และปรับปรุงขึ้น 67% ในการทำงานประจำวันที่ต้องเผชิญกับปัญหาที่ไม่คาดคิด

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: โมเดล Muse และ Meta AI เฉพาะทางของ Meta นำ Active Memory และ Active Focus ไปสู่ผู้ใช้มากขึ้น พร้อมรายงานผลที่ดีขึ้นในการประเมินด้านความจำและการทำงานให้สำเร็จ

5 พฤศจิกายนวันพฤหัสบดี
  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

  2. Artificial Analysis Articles78

    Thinking Machines เปิดตัว Inkling 2 Small ได้คะแนน 31 บน Artificial Analysis Intelligence Index

    Thinking Machines เปิดตัว Inkling 2 Small โมเดลการให้เหตุผลแบบ proprietary ที่ได้คะแนน 31 บน Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 สูงกว่า Inkling Small 18 คะแนน โดยมีแผนจะเปิดน้ำหนักภายใต้ Apache 2.0 ในภายหลังซึ่งยังไม่ยืนยันวันที่ โมเดลขนาด 594B พารามิเตอร์ (ใช้งานจริง 17B) เปิดให้ใช้ก่อนผ่าน Tinker และ Tinker Playground ในราคา $0.30/$1.00 ต่อ 1M โทเคนอินพุต/เอาต์พุต และทำได้เทียบเท่า Gemini 3.8 Flash (high) แต่ตามหลัง Claude Sonnet 5.5 ใน benchmark ด้านการเขียนโค้ดและการ hallucination โดยใช้โทเคนเอาต์พุตเฉลี่ยประมาณ 150K ต่องานใน Intelligence Index หรือราว 4 เท่าของ Inkling Small ในราคา $1.18 ต่องาน เทียบกับ $0.20

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: การรัน benchmark อิสระของ Artificial Analysis แสดงให้เห็นว่า Inkling 2 Small ได้เปรียบกว่ารุ่นก่อนหน้าตรงไหน และยังตามหลัง Gemini 3.8 Flash และ Claude Sonnet 5.5 ตรงไหน

  3. Artificial Analysis Articles58

    Nanbeige เปิดตัว Nanbeige4.3-33B ได้คะแนน 20 บน Artificial Analysis Intelligence Index

    Nanbeige ได้เปิดตัว Nanbeige4.3-33B ซึ่งเป็นโมเดลเหตุผลแบบ dense ที่มีน้ำหนักเปิดภายใต้ Apache 2.0 และได้คะแนน 20 บน Artificial Analysis Intelligence Index v5 เท่ากับ Qwen3.8 27B (xhigh) ที่ 20 โมเดลขนาด 33B นี้มีหน้าต่างบริบท 524K โทเคน รองรับอินพุตและเอาต์พุตแบบข้อความเท่านั้น และยังไม่มี API สาธารณะที่ยืนยันได้ โดยได้คะแนน 30% บน Terminal-Bench 4.0 เทียบกับ 6% ของ Qwen3.8 27B แต่ตามหลังใน HLE-Diamond (7% เทียบกับ 15%) บน AA-Omniscience v1.1 มีอัตราการสร้างข้อมูลเท็จ 18% เทียบกับ 29% ของ Qwen3.8 27B โดยมีอัตราการปฏิเสธ 71% และใช้ 158K โทเคนเอาต์พุตต่องาน Intelligence Index เทียบกับ 110K ของ Qwen3.8 27B

29 ตุลาคมวันพฤหัสบดี
  1. Mistral AI86

    Mistral เปิดตัวน้ำหนักเปิดสำหรับ Mistral Large 4 (Le Chonk) โมเดลมัลติโมดัลขนาด 1 ล้านล้านพารามิเตอร์

    Mistral AI เปิดตัวน้ำหนักเปิดของ Mistral Large 4 (Le Chonk) โมเดลมัลติโมดัลโดยกำเนิดขนาด 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ ซึ่งเข้าสู่การพรีวิวสาธารณะเมื่อต้นเดือนนี้และถูกฝึกตั้งแต่เริ่มต้นในยุโรป บริษัทกล่าวว่าการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพิ่มเติมอีกสามสัปดาห์ยกระดับโมเดลขึ้นสู่จุดสูงสุดของการเขียนโค้ดแบบน้ำหนักเปิด โดยได้ 41% บน Terminal-Bench 4.0 และ 48% บน Artificial Analysis Coding Agent Index ขณะใช้โทเค็นต่องานน้อยกว่า GLM-5.3 ถึง 47% โดยเพิ่มโหมดการให้เหตุผลระดับต่ำ กลาง และสูง ได้ 51% บน Artificial Analysis Cyber Index และมีราคาอยู่ที่ 0.70 ดอลลาร์สำหรับอินพุต 0.07 ดอลลาร์สำหรับอินพุตแคช และ 2.10 ดอลลาร์สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเค็นภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ที่ดัดแปลง

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Mistral เปิดน้ำหนักของเรือธงขนาด 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ โดยผสานความก้าวหน้าด้านเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ดและความมั่นคงปลอดภัยเชิงป้องกันเข้ากับโหมดการให้เหตุผลสามโหมดและราคาต่อโทเค็น

  2. inclusionAI Models34

    inclusionAI เปิดตัว Ling-3.0-flash-Sante-fp8 โมเดลสุขภาพแบบควอนไทซ์ FP8

    inclusionAI เปิดตัว Ling-3.0-flash-Sante-fp8 ซึ่งเป็นเวอร์ชันควอนไทซ์ FP8 ของโมเดล Ling-3.0-flash-Sante ที่เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ โดยคงจำนวนพารามิเตอร์รวม 124B และพารามิเตอร์ที่ใช้งานต่อโทเคน 5.1B โดยทำคะแนนเฉลี่ยได้ 73.9 เท่ากับเช็กพอยต์ BF16 ในชุดทดสอบด้านสุขภาพ พร้อมลดหน่วยความจำของน้ำหนักโมเดลสำหรับฮาร์ดแวร์ที่รองรับ FP8 โมเดลนี้มีไว้เพื่อการวิจัยเท่านั้น รองรับบริบท 256K โทเคน และใช้โหมดคิดเป็นค่าเริ่มต้นพร้อมการเรียกใช้เครื่องมือ

  3. Google DeepMind82

    Google DeepMind ประกาศเปิดตัว Gemini 4 Carbon โมเดลระดับแนวหน้าที่เน้นด้านความปลอดภัยไซเบอร์และงานระยะยาว

    Google DeepMind ประกาศเปิดตัว Gemini 4 Carbon โมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดของบริษัทจนถึงปัจจุบัน พร้อมความสามารถด้านความปลอดภัยไซเบอร์และงานระยะยาวระดับสูงสุด โดยครองอันดับ 1 บนดัชนี Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 ด้วยคะแนน 59 ทำคะแนนได้ 88.2% บน SEC-bench Pro สำหรับการค้นหาช่องโหว่ 54.8% บน ExploitGym สำหรับการโจมตี และ 71.0% บน CWE-bench สำหรับการแพตช์ และขึ้นถึงอันดับ 4 (1768) บน WebDev Arena Carbon เปิดตัวในราคาแนะนำเดียวกับ Argon คือ 2 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ 10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต และจะเปิดให้ผู้ป้องกันไซเบอร์บางส่วนเข้าถึงก่อนผ่าน Fairwind Program ก่อนการเปิดตัวในวงกว้าง

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: ผลการทดสอบของ Gemini 4 Carbon ด้านการค้นหาช่องโหว่และการแพตช์แสดงให้เห็นว่าโมเดลระดับแนวหน้ากำลังถูกวางตำแหน่งสำหรับงานป้องกันความปลอดภัยไซเบอร์อย่างไร

28 ตุลาคมวันพุธ
  1. Artificial Analysis Articles82

    Gemini 4 Carbon ครองอันดับหนึ่ง Artificial Analysis Intelligence Index v5 อยู่อันดับสอง Coding Agent Index

    Gemini 4 Carbon ของ Google ขึ้นเป็นอันดับ 5 ใหม่ใน Artificial Analysis Coding Agent Index 5 (สูงสุด 62) และนำใน 4 จาก 9 การประเมินของ Index รวมถึง HLE-Diamond และ Terminal-Bench-Science 1 เพิ่มจาก 4% เป็น 11%; โมเดลกำลังทยอยเปิดให้ผู้ใช้บางกลุ่ม และยังไม่เปิดให้ใช้งานทั่วไป

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Gemini 4 Carbon ครองอันดับหนึ่ง Artificial Analysis Intelligence Index v5 ที่ 59 และตามหลัง Claude Opus 5.5 อยู่ 3 คะแนนใน Coding Agent Index พร้อมตัวเลขต้นทุนต่องานและอัตราการสร้างข้อมูลเท็จเพื่อการเปรียบเทียบ

27 ตุลาคมวันอังคาร
  1. Preferred Networks News60

    PFN เปิดตัว PLaMo 3.1 Prime พร้อม Web search และ Deep Research

    Preferred Networks เริ่มให้บริการ PLaMo 3.1 Prime เมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2026 โดยเพิ่ม Web search และฟีเจอร์ Deep Research ที่วางแผน รวบรวม วิเคราะห์ และเขียนรายงานพร้อมอ้างอิงแหล่งที่มาได้เองภายในเวลาหลายนาทีถึงหลายสิบนาที Deep Research ยังทำงานบนเครื่องภายในองค์กร (on-premises) และเชื่อมต่อกับระบบค้นหาเอกสารภายในได้ ขณะที่บริษัทรายงานว่าคะแนนเฉลี่ยดีขึ้นประมาณ 15% ในแปด benchmark ที่เกี่ยวกับ hallucination รวมถึง AA Omniscience เมื่อเทียบกับ PLaMo 3.0 Prime PFN ยังระบุถึงการประมวลผลเร็วขึ้น 1.7 เท่าด้วย speculative decoding และลด output tokens ลง 90% ในโหมด non-reasoning พร้อมเปิดตัวแผน PLaMo API ฟรีและแคมเปญ PLaMo Chat ที่ให้ใช้ Deep Research วันละสองครั้งจนถึงวันที่ 30 พฤศจิกายน 2026

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: PLaMo 3.1 Prime ของ PFN เพิ่ม Deep Research ที่ทำงานได้เองบนเครื่องภายในองค์กร มอบทางเลือกที่ติดตั้งใช้งานในองค์กรได้ให้แก่องค์กรญี่ปุ่นสำหรับงานสืบค้นพร้อมอ้างอิงแหล่งที่มา

22 ตุลาคมวันพฤหัสบดี
  1. Ai2 · Allen Institute for AI58

    Ai2 เปิดตัวโมเดล embedding ดาวเทียม OlmoEarth v1.3 พร้อม embedding ทั่วโลกที่คำนวณล่วงหน้าและเบราว์เซอร์ explorer

    Ai2 เปิดตัว OlmoEarth v1.3 โมเดล embedding ดาวเทียมที่เปลี่ยนข้อมูลอนุกรมเวลาจาก Sentinel-1, Sentinel-2 และ Landsat ตลอดหนึ่งปีให้เป็นเวกเตอร์ 128 มิติหนึ่งตัวต่อพิกเซลขนาด 10 เมตร โดย 64 มิติแรกสามารถใช้เป็น embedding ขนาดเล็กกว่าได้ Ai2 คำนวณ embedding รายปีล่วงหน้าสำหรับทั้งโลกและเผยแพร่บน Source Cooperative และ embedding 128 มิติของมันได้คะแนนสูงสุดในการประเมิน 20 จาก 27 รายการเมื่อเทียบกับ AlphaEarth Foundations และ Tessera v2 รวมถึงเกณฑ์มาตรฐานพืชเขตร้อนใหม่ชื่อ PLANTEUR การเปิดตัวยังรวมถึง OlmoEarth Embeddings Explorer เครื่องมือเบราว์เซอร์ที่ไม่ต้องลงชื่อเข้าใช้สำหรับเปรียบเทียบปี ค้นหาสถานที่ที่คล้ายกัน และฝึกตัวจำแนกขนาดเล็กได้ทันที โดยมีข้อมูลทั่วโลกปี 2025, 2024 และ 2023 และปี 2017 ถึง 2022 ครอบคลุมบางประเทศ น้ำหนัก ข้อมูลพรีเทรน และโค้ดเป็นโอเพนซอร์ส

  2. inclusionAI Models58

    inclusionAI เปิดตัว Ling-3.0-flash-Sante โมเดล MoE เฉพาะทางด้านการแพทย์ขนาด 124B

    inclusionAI เปิดตัว Ling-3.0-flash-Sante โมเดลเฉพาะทางด้านการแพทย์ที่สร้างบน Ling-3.0-flash มีพารามิเตอร์รวม 124B และพารามิเตอร์ที่ใช้งานต่อโทเคน 5.1B โดยเผยแพร่ weights บน Hugging Face และ ModelScope ใช้สถาปัตยกรรม hybrid-linear MoE ที่ผสม Kimi Delta Attention, gated MLA และ sparse MoE layers ฝึกถึง 256K โทเคน และเปิดโหมด thinking เป็นค่าเริ่มต้นพร้อมรองรับ tool calling ผ่านเฟรมเวิร์ก serving ที่เข้ากันได้ บริษัทระบุว่าเป็นโมเดลเพื่อการวิจัย ไม่ใช่อุปกรณ์ทางการแพทย์ และผลลัพธ์ต้องไม่ใช้แทนคำแนะนำ การวินิจฉัย หรือการรักษาทางการแพทย์จากผู้เชี่ยวชาญ