Edge0-145B เปิดน้ำหนัก 12 พ.ย. 2026 โมเดล 145 พันล้านพารามิเตอร์ Edge0 ว่ารันบนแล็ปท็อปใช้หน่วยความจำสูงสุด 29GB ถอดรหัสเกิน 80 โทเคนต่อวินาที
โดย กองบรรณาธิการ THAI DATA อ่าน 6 นาที ผู้เข้าชม 1
สรุปประเด็นสำคัญ
- Edge0 เปิดตัว Edge0-145B และ Edge0-120B เมื่อ 12 พฤศจิกายน 2026 พร้อมเฟรมเวิร์กอนุมานและเครื่องมือติดตั้ง บริษัทเรียก Edge0-145B ว่าโมเดลออนดีไวซ์โอเพนซอร์สตัวแรกที่มี 145 พันล้านพารามิเตอร์ แต่ใบอนุญาตบน Hugging Face เป็น Edge0 Community Model License 1.0 ซึ่งไม่ใช่ใบอนุญาตโอเพนซอร์สมาตรฐาน
- Edge0 รายงานว่าบนแล็ปท็อปที่รองรับ Edge0-145B ใช้หน่วยความจำสูงสุด 29GB ประมวลผลพรอมต์เกิน 1,100 โทเคนต่อวินาที ถอดรหัสเกิน 80 โทเคนต่อวินาที และกินไฟโดยทั่วไปราว 120W
- ในตารางของ Edge0 โมเดลได้ 64.6 บน DeepSWE 1.1, 86.52 บน Terminal-Bench 2.1 และ 90.4 บน GPQA-Diamond ทุกตัวเลขมาจากการทดสอบภายในของ Edge0 และรายงานเทคนิคยังไม่เผยแพร่
- จากพารามิเตอร์ทั้งหมด 145 พันล้านตัว มีราว 10 พันล้านตัว ที่คำนวณในแต่ละขั้นอนุมาน ส่วนผู้เชี่ยวชาญ (expert) ใช้เมทริกซ์ร่วมกันกลุ่มละ 64 ตัว
- บล็อกของ Edge0 ว่ารองรับ macOS, Windows และ Linux ตั้งแต่วันแรก แต่หน้าโมเดลบน Hugging Face ระบุว่าคู่มือติดตั้งเน้น NVIDIA GPU กับ CUDA 13 บน Linux และ Windows และตัวเลข Apple M2 Ultra ยังไม่ยืนยันว่ามีรุ่นสำหรับ macOS
Edge0-145B เป็นโมเดล AI ขนาด 145 พันล้านพารามิเตอร์ที่ Edge0 เปิดตัวเมื่อ 12 พฤศจิกายน 2026 พร้อม Edge0-120B เฟรมเวิร์กอนุมานและเครื่องมือติดตั้ง Edge0 รายงานว่า Edge0-145B รันบนแล็ปท็อปที่รองรับ ใช้หน่วยความจำสูงสุด 29GB และถอดรหัสได้เกิน 80 โทเคนต่อวินาที ตัวเลขทั้งหมดมาจากการวัดของ Edge0 เอง
Edge0-145B รันบนแล็ปท็อปได้อย่างไร
Edge0 ระบุว่าปัญหาของโมเดลออนดีไวซ์คือหน่วยความจำ แบนด์วิดท์ และพลังงาน โมเดลใหญ่กินหน่วยความจำและต้องอ่านน้ำหนักซ้ำตลอดการสร้างข้อความ จึงเคยจำกัดโมเดลบนเครื่องส่วนตัวไว้ต่ำกว่า 10 พันล้านพารามิเตอร์ก่อนเดือนกันยายน 2026 Edge0-145B แก้ด้วยการออกแบบโมเดลและเอนจินอนุมานร่วมกัน 4 ชั้น
| ชั้น | สิ่งที่ Edge0 ทำ |
|---|---|
| สถาปัตยกรรม | ผู้เชี่ยวชาญ 64 ตัวต่อกลุ่มใช้เมทริกซ์ใหญ่ร่วมกัน 2 ชุด แต่ละตัวเก็บพารามิเตอร์เล็กน้อยของตัวเอง จาก 145 พันล้านตัว คำนวณจริงราว 10 พันล้านตัวต่อขั้น |
| การฝึก | ฝึกด้วยสถาปัตยกรรมแบบออนดีไวซ์ตั้งแต่ต้น ไม่ใช่บีบอัดโมเดลคลาวด์ภายหลัง |
| การโหลด | ผู้เชี่ยวชาญที่ใช้บ่อยอยู่ในหน่วยความจำ GPU คลังราว 40GB อยู่ในหน่วยความจำระบบ และข้อมูลคำศัพท์ราว 48GB อยู่บน SSD อ่านเมื่อต้องใช้ |
| การจัดตาราง | CPU กับ GPU ทำงานคู่กัน และใช้ speculative decoding ตรวจหลายโทเคนในรอบเดียว |
ตัวเลขประสิทธิภาพและการเทียบกับโมเดลอื่น
Edge0-145B รายงานผลบนแล็ปท็อปดังนี้ ทุกค่ามาจากการทดสอบภายในของ Edge0 ในสภาพแวดล้อมที่บริษัทระบุ
| รายการ | ผลที่ Edge0 รายงาน |
|---|---|
| หน่วยความจำสูงสุด | 29GB |
| ประมวลผลพรอมต์ (prefill) | เกิน 1,100 โทเคนต่อวินาที |
| ถอดรหัส (decode) | เกิน 80 โทเคนต่อวินาที |
| กำลังไฟโดยทั่วไป | ราว 120W |
| คอนเท็กซ์ | 128K ถึง 256K โทเคน |
ในตารางเกณฑ์วัด Edge0-145B ได้ 64.6 บน DeepSWE 1.1 สูงกว่า Qwen3.8-Flash-Next ที่ 58.7 และ DeepSeek-V4-Flash-0731 ที่ 54.4 ได้ 86.52 บน Terminal-Bench 2.1 เทียบ Claude-Opus-4.6 (Max) ที่ 78.2 และได้ 80.6 บน IFBench เทียบ 62.5 ของ Claude แต่ต่ำกว่าบน GPQA-Diamond (90.4 เทียบ 91.3 ของ Claude และ 91.7 ของ Qwen3.8-Flash-Next) และ HLE (35.4 เทียบ 40.0 ของ Claude)
Edge0 ยังรายงานค่าเฉลี่ย 6 เกณฑ์ที่ 72.8 ที่หน่วยความจำ 29GB เทียบ Qwen3.8-Flash-Next ที่ 71.7 ซึ่งคาดว่าใช้ราว 70GB ในการติดตั้ง 4-bit มาตรฐาน ตัวเลขของโมเดลคู่เทียบเป็นค่าประมาณที่ Edge0 ยังไม่ได้วัดจริง และ Edge0 ระบุว่าชุดประเมินเต็ม สภาพแวดล้อมฮาร์ดแวร์ และวิธีทำซ้ำจะออกพร้อมรายงานเทคนิค ซึ่งผู้เขียนยังไม่พบ ณ วันที่เขียน
Edge0-145B ใช้ใบอนุญาตอะไร
Edge0 เรียกรุ่นนี้ว่าโอเพนซอร์ส แต่หน้าโมเดล Edge0-145B-NVFP4 บน Hugging Face ระบุใบอนุญาตเป็น "other" ชื่อ Edge0 Community Model License 1.0 (ลงวันที่ 12 พฤศจิกายน 2026) และระบุโมเดลฐานเป็น Qwen/Qwen3.8-Flash-Next ใบอนุญาตของ Edge0 ครอบคลุมเฉพาะส่วนที่ Edge0 เป็นเจ้าของ และคงเงื่อนไขของ Qwen ไว้ ทั้งนี้ใบอนุญาตระบุว่า
- อนุญาตใช้ส่วนตัว วิจัย การศึกษา และใช้ภายในองค์กรรวมถึงธุรกิจ ถ้าไม่ได้ทำ Commercial Model Offering
- ต้องขอใบอนุญาตเชิงพาณิชย์จาก Edge0 เป็นลายลักษณ์อักษรก่อนขายหรือให้เช่าโมเดล ก่อนเปิดบริการอนุมานหรือ fine-tune ให้บุคคลที่สามที่หารายได้จากบริการนั้น และก่อนทำผลิตภัณฑ์ผู้ช่วยเขียนโค้ดหรือผู้ช่วยงานสำนักงานแบบอิสระที่หารายได้จากการขายหรือค่าสมาชิก
- อนุญาตใช้ผลลัพธ์ (Outputs) เชิงพาณิชย์ และไม่บังคับให้เปิดซอร์สโค้ดหรือข้อมูลของผู้ใช้
Edge0-145B ต้องใช้เครื่องแบบไหนตามหน้าโมเดล
บล็อกของ Edge0 ว่าวันแรกรองรับ macOS, Windows และ Linux รวมชิป Apple M-series และ NVIDIA RTX Spark, RTX 4090 และ RTX 5090 โดยยกตัวอย่างแล็ปท็อปอย่าง MacBook Pro แต่หน้าโมเดลบน Hugging Face ระบุว่าคู่มือสร้างโปรแกรมเน้น NVIDIA GPU กับ CUDA 13 บน Linux และ Windows และตัวเลขบน Apple M2 Ultra ใช้ Metal โดยไม่ได้ยืนยันว่ามีรุ่นสำหรับ macOS ในหน้าโมเดลมีตัวเลขบนเครื่องจริงดังนี้
| เครื่อง | รุ่นไฟล์ | ถอดรหัสแบบเอเจนต์ (โทเคนต่อวินาที) |
|---|---|---|
| RTX 5090 D 24GB | NVFP4 | 98.3 |
| RTX 5090 D 24GB | Q3_K | 121.2 |
| RTX 4090 24GB | Q3_K | 91.7 |
| Apple M2 Ultra (Metal) | Q3_K | 57.0 |
| RTX Spark N1X 60 GiB | NVFP4 | 46.0 |
ขนาดไฟล์น้ำหนักคือ 40.81 GiB (Q3_K) และ 47.79 GiB (NVFP4) และบน RTX 5090 D 24GB ที่เปิดการสลับผู้เชี่ยวชาญระหว่างหน่วยความจำ รุ่น NVFP4 ใช้ VRAM 23.25 GiB บวกหน่วยความจำเครื่อง 38.27 GiB จึงควรอ่านตัวเลข 29GB ในบล็อกร่วมกับเงื่อนไขนี้ ตัวเลขทั้งหมดเป็นผลวัดของ Edge0 เอง
เอเจนต์ของ Edge0 ทำอะไรได้
Edge0 ระบุว่าวันแรกรองรับ macOS, Windows และ Linux รวมชิป Apple M-series และ NVIDIA RTX Spark, RTX 4090 และ RTX 5090 มีเครื่องมือติดตั้งแบบคลิกเดียวและคู่มือฮาร์ดแวร์ โดยยกตัวอย่างแล็ปท็อปอย่าง MacBook Pro และบอกว่าเครื่องหน่วยความจำ 48GB ใช้ได้ ส่วนอุปกรณ์ที่คำนวณต่ำมากรันโมเดลขนาดนี้ในเครื่องไม่ได้
Edge0 ว่าเอเจนต์โชว์งานตัวอย่างที่โมเดลวางแผน เขียนโค้ด รัน แก้ข้อผิดพลาด และจับภาพหน้าจอตรวจผลเอง เช่น วิดีโออธิบายรถ Roadster ที่สร้างภายในไม่ถึงชั่วโมง โปรแกรมควบคุมโดรนจริงให้บินผ่านเสาอุปสรรคและหากระเป๋าสีแดง และการออกแบบแผงวงจร PCB ใน KiCad ไปจนถึงแอนิเมชันใน Unreal Engine 5 ทั้งหมดเป็นตัวอย่างจากบริษัทเอง
ทำไมเรื่องนี้สำคัญ
Edge0 วางแผนผังการเปลี่ยนจากคลาวด์เป็นหลักไปสู่ออนดีไวซ์เป็นหลัก และยกว่า Edge0-35B (10 กันยายน 2026) เป็นรุ่นสำหรับโทรศัพท์ที่ใช้หน่วยความจำราว 2.5GB บริษัทอ้างว่าโอเพนซอร์สของตนเกิน 15 ล้านดาวน์โหลดใน 3 เดือน และมีลูกค้าองค์กรกว่า 110,000 ราย ซึ่งเป็นตัวเลขของบริษัทเอง เรื่องนี้อยู่ในแนวเดียวกับ Meta ที่ออกโมเดลเล็กราคาถูกสำหรับเอเจนต์ ดูMeta Muse Ember และ Google ที่ออกโมเดลราคาต่อโทเคนใหม่ ดูGemini 4 Hydrogen ต่างกันที่ Edge0 ชูการรันในเครื่องโดยไม่คิดค่าโทเคนของผู้ให้บริการ
ผลต่อองค์กรไทย
- อ่านใบอนุญาตก่อนนำไปทำผลิตภัณฑ์ การใช้ภายในองค์กรได้ตามใบอนุญาตของ Edge0 แต่การขายบริการอนุมาน หรือผู้ช่วยเขียนโค้ดที่หารายได้ ต้องขอใบอนุญาตจาก Edge0 และยังต้องตรวจเงื่อนไขของ Qwen ที่คงไว้ด้วย ควรให้ฝ่ายกฎหมายอ่านฉบับเต็มบน Hugging Face
- วัดเองบนเครื่องจริง ตัวเลข 29GB และ 80 โทเคนต่อวินาทีเป็นผลจากฮาร์ดแวร์และการตั้งค่าของ Edge0 และหน้าโมเดลมีเงื่อนไขหน่วยความจำที่สูงกว่า ควรวัดบนเครื่องขององค์กร
- ทดสอบภาษาไทย บทความของ Edge0 ไม่มีผลเกณฑ์วัดภาษาไทย จึงต้องทดสอบด้วยงานจริงขององค์กร
- คิดต้นทุนรวม Edge0 ยอมรับว่าฮาร์ดแวร์และค่าไฟยังมีค่าใช้จ่าย เครื่องที่มี GPU และหน่วยความจำมากหลายเครื่องอาจแพงกว่าค่าโทเคนของงานที่ใช้น้อย
- รอรายงานเทคนิคและผลจากผู้ทดสอบอิสระ ก่อนตั้งเป็นมาตรฐานของทีม
บริการของ THAI DATA CLOUD ที่เกี่ยวข้อง
ทีมที่เริ่มทดลองโมเดลเปิดขนาดใหญ่ มักพบว่าแล็ปท็อปแต่ละเครื่องทดสอบได้ไม่พอเมื่อต้องรันหลายรอบพร้อมกัน GPU Server ของ THAI DATA CLOUD ประมวลผลแบบขนานด้วย NVIDIA Tesla T4 และ V100 สำหรับงาน AI และ Deep Learning พร้อมใช้งานได้ภายในไม่กี่นาที (THAI DATA CLOUD เป็นผู้ดำเนินงานเว็บไซต์นี้)
ติดตามข่าวโมเดล AI เพิ่มเติมได้ที่หมวด AI
คำถามที่พบบ่อย
Edge0-145B คืออะไร?
Edge0-145B เป็นโมเดล AI ขนาด 145 พันล้านพารามิเตอร์จาก Edge0 ออกแบบให้รันในเครื่องส่วนตัว เช่น แล็ปท็อปที่หน่วยความจำพอ เน้นงานเขียนโค้ด การให้เหตุผล และเอเจนต์ที่วางแผน เขียนโค้ด และตรวจผลเอง บริษัทเปิดตัวเมื่อ 12 พฤศจิกายน 2026
Edge0-145B ใช้หน่วยความจำเท่าไร?
Edge0-145B ใช้หน่วยความจำสูงสุด 29GB บนแล็ปท็อปที่ Edge0 ทดสอบ ตามบล็อกของบริษัท และบริษัทบอกว่าใช้ได้กับโน้ตบุ๊ก 48GB แต่หน้าโมเดลบน Hugging Face ระบุว่าบน RTX 5090 D 24GB ใช้ VRAM 23.25 GiB บวก RAM 38.27 GiB ควรทดสอบบนเครื่องจริงก่อนใช้
Edge0-145B เก่งกว่า Claude หรือไม่?
ในตารางของ Edge0 Edge0-145B ได้ 80.6 บน IFBench สูงกว่า Claude-Opus-4.6 (Max) ที่ 62.5 แต่ต่ำกว่าบน GPQA-Diamond (90.4 เทียบ 91.3) และ HLE (35.4 เทียบ 40.0) ตัวเลขมาจากการทดสอบภายในของ Edge0 จึงควรรอผลจากผู้ทดสอบอิสระ
Edge0-145B ต้องจ่ายค่า API หรือไม่?
Edge0 ระบุว่ารันในเครื่องไม่มีค่าโทเคนหรือ API ของโมเดลคลาวด์ ข้อมูลอยู่ในเครื่องได้ และความสามารถหลักใช้แบบออฟไลน์ได้ แต่ฮาร์ดแวร์และค่าไฟยังเป็นต้นทุนขององค์กรเอง
แหล่งอ้างอิง
บุคคล องค์กร และสถานที่ในข่าวนี้
เลือกชื่อเพื่ออ่านข่าวทั้งหมดที่กล่าวถึง ตัวเลขคือจำนวนข่าว
- ผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยี
- macOS65Windows135Linux151Claude63Qwen15RTX Spark12MacBook11
พบข้อมูลคลาดเคลื่อน? แจ้งกองบรรณาธิการ