ក្រុមហ៊ុន Meituan ដែលជាក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យារបស់ចិនដែលល្បីល្បាញជាអន្តរជាតិសម្រាប់ចក្រភពចែកចាយអាហាររបស់ខ្លួនបានចេញផ្សាយ និងប្រភពបើកចំហ LongCat-2.0 ដែលជាគំរូគំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិត 1.6 ពាន់ពាន់លានដែលមានបំណងបង្កើតសម្រាប់វិស្វកម្មកម្មវិធីភ្នាក់ងារ។ ការចេញផ្សាយដែលត្រូវបានប្រកាសនៅថ្ងៃទី 30 ខែមិថុនា ឆ្នាំ 2026 គឺគួរឱ្យកត់សម្គាល់មិនត្រឹមតែសម្រាប់ទំហំរបស់វាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែសម្រាប់របៀបដែលវាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល៖ ទាំងស្រុងលើបន្ទះឈីបរបស់ប្រទេសចិនដែលផលិតក្នុងស្រុកដោយគ្មាន Nvidia ឬ AMD បង្កើនល្បឿននៅក្នុងបំពង់បង្ហូរប្រេង។

ការផ្លាស់ប្តូរនេះកំពុងត្រូវបានអានថាជាសញ្ញាខ្លាំងបំផុតដែលថាការគ្រប់គ្រងការនាំចេញរបស់សហរដ្ឋអាមេរិកលើស៊ីលីកុន AI កម្រិតខ្ពស់កំពុងបរាជ័យក្នុងការរារាំងក្រុមហ៊ុនចិនពីការផលិតម៉ូដែលលំដាប់ជួរមុខ។ ហាងជាច្រើនរួមទាំង South China Morning Post, Reuters និង VentureBeat បានរាយការណ៍ពីការបើកដំណើរការនេះ ដោយ Crypto Briefing ពិពណ៌នាអំពី LongCat-2.0 ជាគំរូកូដប្រភពបើកចំហធំបំផុតមួយដែលមិនធ្លាប់មាន។ For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

គំរូចម្រុះនៃអ្នកជំនាញបង្កើតឡើងសម្រាប់ភ្នាក់ងារ

LongCat-2.0 ប្រើស្ថាបត្យកម្ម Mixture-of-Experts (MoE) មានន័យថាវាមិនដំណើរការប៉ារ៉ាម៉ែត្រទាំងអស់ 1.6 ពាន់ពាន់លានលើរាល់សំណើ។ ផ្ទុយទៅវិញ វាបញ្ជូនសញ្ញាសម្ងាត់នីមួយៗយ៉ាងស្វាហាប់តាមរយៈប៉ារ៉ាម៉ែត្រសកម្មប្រហែល 33 ពាន់លានទៅ 56 ពាន់លាន ដែលរក្សាវាឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពជាងគំរូក្រាស់ដែលមានទំហំប្រៀបធៀបខណៈពេលដែលរក្សាបាននូវមូលដ្ឋានចំណេះដឹងដ៏ធំទូលាយដែលត្រូវទាញពី។

ប្រសិទ្ធភាពគឺសំខាន់សម្រាប់ការចំណាយ។ ការរចនាម៉ូដ MoE បានក្លាយជាស្ថាបត្យកម្មលេចធ្លោសម្រាប់ម៉ូដែលខ្នាតធំយ៉ាងជាក់លាក់ ព្រោះវាកាត់បន្ថយសមត្ថភាពសរុបពីការគណនាតាមសំណួរ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមន្ទីរពិសោធន៍ដឹកជញ្ជូនម៉ូដែលធំៗដោយមិនគិតប្រាក់ដល់អតិថិជនសម្រាប់គ្រប់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៅរាល់ការហៅទូរសព្ទ។

ម៉ូដែលនេះគាំទ្រ បង្អួចបរិបទនៃ 1 លានថូខឹន ដែលមានទំហំធំល្មមដើម្បីបញ្ចូលមូលដ្ឋានកូដសំខាន់ៗទាំងមូល និងហេតុផលឆ្លងកាត់វាក្នុងសំបុត្រតែមួយ — សមត្ថភាពដែលទាមទារកាន់តែខ្លាំងឡើងដោយភ្នាក់ងារសរសេរកូដស្វយ័ត ដែលត្រូវតែរក្សាទុកឃ្លាំងទាំងមូលក្នុងចិត្តជាជាងការងារតាមឯកសារ។

ស្តង់ដារ និងការប្រើប្រាស់ក្នុងពិភពពិត

យោងតាម ​​Crypto Briefing បានឱ្យដឹងថា នៅលើស្តង់ដារដែលបានរចនាឡើងដើម្បីវាស់ស្ទង់វិស្វកម្មផ្នែកទន់ក្នុងពិភពពិត LongCat-2.0 បានបង្ហោះពិន្ទុ 59.5 នៅលើ SWE-bench Pro និង 70.8 នៅលើ Terminal-Bench នេះបើយោងតាម Crypto Briefing ។ ឈុតវាយតម្លៃទាំងនេះសាកល្បងពីរបៀបដែលគំរូល្អដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមជាច្រើនជំហាននៃការងារអភិវឌ្ឍន៍ពិតប្រាកដ — ជួសជុលកំហុស មុខងារសរសេរ រុករកកូដដែលមានស្រាប់ — ជាជាងល្បែងផ្គុំរូបសរសេរកម្មវិធីសាមញ្ញមួយ។

VentureBeat បានកត់សម្គាល់ដោយឡែកពីគ្នាថា ម៉ូដែលនេះត្រូវបាន "នាំមុខគេ OpenRouter" ដែលជាច្រក API ពហុម៉ូដែលដ៏ពេញនិយមនៅក្នុងចំណាត់ថ្នាក់នៃការសរសេរកូដភ្នាក់ងារមុនការចេញផ្សាយប្រភពបើកចំហផ្លូវការរបស់វា។ OpenRouter ប្រមូលផ្តុំជាង 400 ម៉ូដែលពីអ្នកផ្តល់សេវាជាង 60 ហើយទិន្នន័យប្រើប្រាស់របស់វាត្រូវបានចាត់ទុកយ៉ាងទូលំទូលាយថាជាឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ឧស្សាហកម្មដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ម៉ូដែលពិតជាជ្រើសរើសដើម្បីដំណើរការ។

បានបណ្តុះបណ្តាលលើបន្ទះសៀគ្វីក្នុងស្រុកចំនួន 50,000

ព័ត៌មានលម្អិតដែលទាក់ទាញចំណាប់អារម្មណ៍បំផុតគឺផ្នែករឹង។ Meituan បាននិយាយថា ខ្លួនបានបណ្តុះបណ្តាល និងដំណើរការ LongCat-2.0 នៅលើចង្កោមកុំព្យូទ័រក្នុងស្រុក កាតចំនួន 50,000 ដែលបង្កើតឡើងទាំងស្រុងពីឧបករណ៍បង្កើនល្បឿនដែលផលិតដោយប្រទេសចិន។ យោងតាម ​​​​Crypto Briefing នោះមានន័យថាគ្មាន Nvidia A100s ឬ H100s និងគ្មានគ្រឿង AMD MI300X ត្រូវបានប្រើប្រាស់នៅដំណាក់កាលនៃការបណ្តុះបណ្តាលណាមួយឡើយ ដែលជាការបំបែកចេញពីផ្នែករឹងដែលបានផ្តល់ថាមពលដល់ការអភិវឌ្ឍន៍គំរូដ៏ធំបំផុតនៅទូទាំងពិភពលោក។

Meituan អះអាង​ថា​ចង្កោម​កាត 50,000 តំណាង​ឱ្យ​ទំហំ​នេះ​ដំបូង​គេ​សម្រាប់​ផ្នែក​រឹង​របស់​ប្រទេស​ចិន។ ដំណើរការបណ្តុះបណ្តាលនេះត្រូវបានបញ្ចប់ បើទោះបីជាការគ្រប់គ្រងការនាំចេញរបស់សហរដ្ឋអាមេរិកដែលបានដាក់កម្រិតជាប្រព័ន្ធសម្រាប់ការប្រើប្រាស់បន្ទះឈីប AI ទំនើបរបស់ចិនចាប់តាំងពីចុងឆ្នាំ 2022 ក៏ដោយ។ អ្នកវិភាគបាននិយាយថា ឥទ្ធិពលនៃការគ្រប់គ្រងកំពុងធ្លាក់ចុះនៅពេលដែលក្រុមហ៊ុនផលិតបន្ទះឈីបរបស់ចិន និងអតិថិជនរបស់ពួកគេបិទគម្លាតដំណើរការ។

ទម្ងន់មាននៅលើមុខអោប

ដោយធ្វើតាមទម្រង់ប្រភពបើកចំហ Meituan បានបោះពុម្ពទម្ងន់គំរូ និងធនធានគាំទ្រលើ Hugging Face ក្រោមអង្គការ "meituan-longcat" ។ វាកាត់បន្ថយឧបសគ្គសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកស្រាវជ្រាវដែលចង់កែសម្រួលគំរូសម្រាប់មូលដ្ឋានកូដសហគ្រាស សវនកម្មសុវត្ថិភាព ឬការបំបាត់កំហុសដោយស្វ័យប្រវត្តិ ប៉ុន្តែមិនអាចមានលទ្ធភាពក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលអ្វីមួយដែលអាចប្រៀបធៀបបាននោះទេ។

ការចេញផ្សាយបើកចំហក៏ផ្តល់ព័ត៌មានដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងប្រព័ន្ធអេកូកូដភ្នាក់ងារ ដែលគំរូទម្ងន់បើកចំហអាចត្រូវបានបង្ហោះដោយខ្លួនឯង សវនកម្ម និងកែប្រែដោយមិនចាំបាច់ចំណាយលើនិមិត្តសញ្ញានីមួយៗ និងកង្វល់ក្នុងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដែលភ្ជាប់មកជាមួយ APIs កម្មសិទ្ធិ ដែលជាការពិចារណាយ៉ាងសំខាន់សម្រាប់សហគ្រាសដែលប្រុងប្រយ័ត្នក្នុងការផ្ញើកូដកម្មសិទ្ធិទៅពពកភាគីទីបី។

ពូជពង្សគំរូរហ័ស

LongCat-2.0 មិនបានបង្ហាញពេញមួយយប់។ ខ្សែសង្វាក់ដានត្រលប់ទៅ LongCat-Flash ដែលជាគំរូប៉ារ៉ាម៉ែត្រ 560 ពាន់លានដែលបានចេញផ្សាយនៅខែកញ្ញា ឆ្នាំ 2025 បន្ទាប់មកដោយ LongCat-Next ដែលជាវ៉ារ្យ៉ង់ពហុម៉ូតនៅក្នុងខែមីនា ឆ្នាំ 2026។ ការចេញផ្សាយថ្មីនេះកើនឡើងជិតបីដងនៃចំនួនប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃអ្នកកាន់តំណែងមុនរបស់វាក្នុងរយៈពេលតិចជាងមួយឆ្នាំ ដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីគំរូនៃមន្ទីរពិសោធន៍របស់ចិនឥឡូវនេះ។

ការបើកដំណើរការនេះក៏កើតឡើងចំពេលដែលមានការរុះរើកាន់តែទូលំទូលាយនៃតារាងពិន្ទុគំរូសកល ដែលក្នុងនោះប្រព័ន្ធរបស់ចិនបានកើនឡើងក្នុងការប្រើប្រាស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងពិភពពិត ហើយឥឡូវនេះចំណាត់ថ្នាក់ការប្រើប្រាស់និមិត្តសញ្ញាកំពូលនៅលើវេទិកាប្រមូលផ្តុំ។

តើវាមានន័យយ៉ាងណាសម្រាប់ការជជែកពិភាក្សាអំពីការគ្រប់គ្រងបន្ទះឈីប

សម្រាប់អ្នកបង្កើតគោលនយោបាយនៅទីក្រុងវ៉ាស៊ីនតោន LongCat-2.0 គឺជាចំណុចទិន្នន័យដែលមិនស្រួល។ ចំណុចកណ្តាលនៃយុទ្ធសាស្ត្រគ្រប់គ្រងការនាំចេញគឺថា ការបដិសេធការចូលប្រើបន្ទះឈីបឈានមុខគេនឹងធ្វើឱ្យដំណើរការ AI របស់ប្រទេសចិនថយចុះ។ គ្រប់ម៉ូដែលទាំងអស់ដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយជោគជ័យលើផ្នែករឹងក្នុងស្រុកធ្វើឱ្យការសន្និដ្ឋាននេះចុះខ្សោយ ដោយបង្ហាញថាការរឹតបន្តឹងអាចនឹងបង្កើនល្បឿនដល់ភាពគ្រប់គ្រាន់ដោយខ្លួនឯងដែលពួកគេមានបំណងទប់ស្កាត់។

Meituan ខ្លួន​ឯង​បាន​វាយ​ប្រហារ​សំឡេង​សាធារណៈ​ដែល​មាន​កម្រិត។ ស្ថាបនិក និងជានាយកប្រតិបត្តិលោក Wang Xing ថ្មីៗនេះបានរំលឹកឡើងវិញនូវការប្តេជ្ញាចិត្តរបស់ក្រុមហ៊ុនចំពោះការវិនិយោគ AI ខណៈពេលដែលសង្កត់ធ្ងន់ថាខ្លួននឹងមិន "វិនិយោគដោយងងឹតងងុលលើសពីសមត្ថភាពហិរញ្ញវត្ថុរបស់ខ្លួន" នេះបើយោងតាមរបាយការណ៍ដែលធ្វើឡើងដោយ Futu ។

សម្រាប់ពេលនេះ ការយកវាចេញសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គឺជាក់ស្តែង៖ គំរូកូដសញ្ញារាប់លានដែលនៅជិតព្រំដែនគឺអាចទាញយកបានដោយសេរី ហើយវាត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយគ្មានបន្ទះឈីបអាមេរិកតែមួយ។ ថាតើមន្ទីរពិសោធន៍អាមេរិកឆ្លើយតបជាមួយនឹងទម្ងន់បើកចំហដែលមានតម្លៃថោក ការគ្រប់គ្រងកាន់តែតឹងរ៉ឹង ឬជំរុញជាថ្មីសម្រាប់ដំណើរការឆៅ ទិដ្ឋភាពប្រកួតប្រជែងទើបតែផ្លាស់ប្តូរម្តងទៀត។

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →