ข้ามไปที่เนื้อหา
เฉพาะ โมเดล#การเขียนโค้ด
  1. Hacker News · AI88

    Google เปิดตัว Gemini 4 Hydrogen โมเดลประมวลผลเร็วสำหรับงานเขียนโค้ดและเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์

    Google เปิดตัว Gemini 4 Hydrogen โมเดลที่สร้างขึ้นเพื่อการประมวลผลที่รวดเร็วในงานเขียนโค้ดประจำวันและเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ โดยเปิดให้ใช้งานทั่วโลกผ่าน Gemini API, AI Studio, Gemini for business, แอป Gemini, Google Search และ Google Antigravity

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

  1. Google DeepMind88

    Google DeepMind เปิดตัว Gemini 4 Carbon สำหรับการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ ไซเบอร์ซีเคียวริตี้ และการให้เหตุผลเชิงวิทยาศาสตร์

    Google DeepMind เปิดให้ developers, องค์กร, นักวิทยาศาสตร์ และผู้บริโภคใช้งาน Gemini 4 Carbon ได้แล้ว โดยวางตำแหน่งให้เหนือกว่า Gemini 4 Argon สำหรับงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลเชิงลึกและโทเคนมากขึ้น Carbon ครองอันดับ 1 บน CursorBench 4.0, WANDR ของ Perplexity และ AutomationBench ของ Zapier ด้วยต้นทุนต่องานต่ำกว่าโมเดลภายนอกที่ดีที่สุดเป็นอันดับถัดไปกว่า 2 เท่า และมีราคาอยู่ที่ 2 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนอินพุต และ 10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต ซึ่งเป็นราคาเปิดตัวเดียวกับ Argon Google ยังได้พรีวิว /swarm ใน Google Antigravity ซึ่งเปลี่ยนพรอมป์เดียวให้กลายเป็นทีมเอเจนต์ที่ทำงานประสานกัน และรายงานว่า Carbon สามารถบล็อกเส้นทางการโจมตีได้ 99% ในการทดสอบจำลองการโจมตีทางไซเบอร์

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: บันทึกการเปิดตัวของ Google อธิบายว่า Gemini 4 Carbon แลกกับการใช้โทเคนที่สูงขึ้นเพื่อการให้เหตุผลที่ลึกขึ้น โดยครองอันดับ 1 บน CursorBench 4.0, WANDR และ AutomationBench ด้วยต้นทุนต่องานต่ำกว่าครึ่งหนึ่งของโมเดลภายนอกอันดับถัดไป

  1. Latent Space85

    Anthropic เปิดตัว Claude Fable 5.2 และ Mythos 5.2 กลับมาครองอันดับหนึ่ง LLM ขณะเริ่มโรดโชว์ IPO

    Anthropic เปิดตัว Claude Fable 5.2 และ Claude Mythos 5.2 ซึ่งขึ้นอันดับต้นในลีดเดอร์บอร์ดอิสระส่วนใหญ่ รวมถึง Artificial Analysis Intelligence Index v5 ที่ 65 และ SemiAnalysis GDPx ที่ 16.4% ราคาลดลง 20% เหลือ $8/$40 ต่อ 1M โทเคนอินพุต/เอาต์พุต แต่ SemiAnalysis รายงานว่าต้นทุนต่องาน GDPx เพิ่มจาก $67.16 เป็น $88.15 เพราะโมเดลเขียนกรณีทดสอบหลายร้อยถึงหลายพันกรณีและสร้าง subagent เพื่อตรวจงานของตัวเอง การประเมินหลายชุดแสดงให้เห็นว่าระดับความพยายามสูงสุด (max effort) ให้ผลด้อยกว่าระดับ high และ Fable ถูกจำกัดที่ 50% ของขีดจำกัดการสมัครสมาชิกรายสัปดาห์

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Anthropic เปิดตัว Fable 5.2 และ Mythos 5.2 พร้อมลดราคาต่อโทเคน 20% แต่การประเมินอิสระกลับพบต้นทุนต่องานสูงขึ้น และการตั้งค่าความพยายามสูงสุดให้ผลด้อยกว่าระดับ high

  2. 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

  2. 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

  1. 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

  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. 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

  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

  1. MiniMax Blog83

    MiniMax เปิดตัว M3.1 Flash อ้างต้นทุนต่ำลง 70% และอนุมานเร็วขึ้นเกือบ 3 เท่า

    MiniMax เปิดตัว MiniMax M3.1 Flash อย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นโมเดล Flash เจเนอเรชันถัดไปที่บริษัทระบุว่าช่วยลดต้นทุนการใช้งานลง 70% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า และทำให้การอนุมานออนไลน์เร็วขึ้นเกือบสามเท่า บริษัทรายงานผล 73.7% บน DeepSWE v1.1, 76.2 บน BankerToolBench, 61.7 บน OSWorld V2, 29.6 บน Agents' Last Exam และ 82% บน CyberGym โดยมีความเร็วเอาต์พุต 200+ TPS และค่ามัธยฐาน 170+ TPS ราคาอยู่ที่ $0.15 ต่อ 1M โทเคนอินพุต, $0.60 ต่อ 1M โทเคนเอาต์พุต และ $0.015 ต่อ 1M โทเคนอินพุตที่แคชไว้ และโมเดลนี้พร้อมใช้งานผ่าน MiniMax API, M Plan และ MiniMax Code โดยจะเปิดเผยน้ำหนักโมเดลในภายหลัง

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: โมเดล Flash ของ MiniMax อ้างคะแนนด้านเอเจนต์และการเขียนโค้ดระดับสูงสุดในราคา $0.15 ต่อ 1M โทเคนอินพุต ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงประจักษ์ด้านต้นทุนของงานเวิร์กโหลดเอเจนต์

  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. Meta AI Research Blog82

    Meta เปิดตัว Muse Wonder และ Muse Wonder Full โมเดล frontier สำหรับเอเจนต์ส่วนบุคคลและมืออาชีพ

    Meta เปิดตัวซีรีส์ Muse Wonder ซึ่งประกอบด้วย Muse Wonder และ Muse Wonder Full โดยระบุว่ามอบประสิทธิภาพระดับ state-of-the-art ในงานเอเจนต์ส่วนบุคคลและมืออาชีพ หน่วยความจำ และการเขียนโค้ด Muse Wonder ใช้งานได้แล้ววันนี้ผ่าน Meta Model API และ Muse Code ขณะที่ Muse Wonder Full ใช้งานได้แล้ววันนี้สำหรับสมาชิก Muse Code โมเดลทั้งสองจับคู่ Active Memory ซึ่งเก็บบริบทข้ามบทสนทนาและดึงรายละเอียดที่เกี่ยวข้องกับงาน เข้ากับ Active Focus ซึ่งรักษาการทำงานต่อเนื่องกับเป้าหมายระยะยาวและตรวจสอบก่อนดำเนินการสำคัญ Meta ระบุว่าทั้งสองถูกฝึกที่ศูนย์ข้อมูล Prometheus ขนาดกิกะวัตต์ของบริษัท

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: ซีรีส์ Muse Wonder ของ Meta อ้างผลลัพธ์ระดับ state-of-the-art ใน benchmark ด้านเอเจนต์ หน่วยความจำ และการเขียนโค้ด โดยมี Active Memory และ Active Focus เป็นสองความสามารถหลักที่สร้างขึ้นมา

  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. Anthropic · Claude.dev82

    Anthropic เปิดตัว Claude Sonnet 5.5 ราคาต่อโทเคนเท่าเดิม แต่เอาต์พุตเร็วขึ้น 30%

    Anthropic เปิดตัว Claude Sonnet 5.5 โมเดลที่สองในตระกูล Claude 5.5 ต่อจาก Opus 5.5 ซึ่งบริษัทระบุว่าเก่งกว่า มีประสิทธิภาพกว่า และเร็วกว่า Sonnet 5 ถึง 30% ในราคาต่อโทเคนเท่าเดิม เนื่องจากโดยทั่วไปใช้โทเคนต่องานน้อยลง Anthropic ระบุว่างานส่วนใหญ่มีค่าใช้จ่ายลดลงถึง 30% และโมเดลนี้มาพร้อมหน้าต่างบริบท 1M โทเคนแบบเนทีฟ เอาต์พุตสูงสุด 128k และเปิดโหมดคิดเป็นค่าเริ่มต้น คู่มือการเปิดตัวระบุการเปลี่ยนแปลงที่อาจกระทบผู้ใช้ Sonnet 5 รวมถึงการแทนที่ disabled thinking ด้วยการตั้งค่า between_tools การเปลี่ยน forced tool_choice เป็น auto พร้อม strict tools และการย้าย computer use ไปยังชุดเครื่องมือ computer_toolset_20260801

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Sonnet 5.5 ของ Anthropic คงราคาแบบ Sonnet 5 ไว้ while ลดการใช้โทเคนต่องาน และบันทึกการย้ายระบบแสดงสิ่งที่เปลี่ยนแปลงสำหรับทีมที่สร้างบน Sonnet 5 อยู่แล้ว

  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