មន្ទីរពិសោធន៍ស្រាវជ្រាវ Qwen របស់ក្រុមហ៊ុន Alibaba បានចេញផ្សាយ Qwen 3.8 27B កាលពីថ្ងៃសុក្រ ដែលជាគំរូភាសាខ្នាតធំដែលមានសមត្ថភាពមើលឃើញ Apache 2.0 ដែលដំណើរការលើកុំព្យូទ័រយួរដៃដែលមានលក្ខណៈសមហេតុផល ហើយយោងទៅតាមស្តង់ដាររបស់មន្ទីរពិសោធន៍ វាមិនគ្រាន់តែជាជំនាន់មុនរបស់វាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែជាគំរូបិទជិតដែលស្ថិតក្នុងចំណោម Qwen ខ្លាំងបំផុតនាពេលថ្មីៗនេះ។

ការចេញផ្សាយនេះបានក្លាយជាគំរូមួយដែលត្រូវបានពិភាក្សាច្រើនបំផុតនៃខែនៅក្នុងរង្វង់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍។ ការពិនិត្យឡើងវិញដោយដៃដែលបានចេញផ្សាយកាលពីថ្ងៃអាទិត្យដោយ Simon Willison ដែលជាអ្នកស្រាវជ្រាវ AI ឯករាជ្យដ៏លេចធ្លោ និងអ្នកសរសេរប្លុកបានឈានដល់ទំព័រមុខរបស់ Hacker News ជាមួយនឹងការបោះឆ្នោតរាប់រយ ដោយមានអ្នកអានជជែកពិភាក្សាអំពីសមត្ថភាពរបស់ម៉ូដែល និងការកំណត់លំនាំដើមមិនធម្មតារបស់វា។ For more context on this story, see our ongoing AI news.

តើមានអ្វីថ្មីនៅក្នុង Qwen 3.8 27B

ម៉ូដែលនេះគឺជាម៉ូដែលចុងក្រោយបំផុតនៅក្នុងបន្ទាត់ទម្ងន់បើកចំហរបស់ Alibaba ដែលមកដល់ប៉ុន្មានសប្តាហ៍បន្ទាប់ពីការចេញផ្សាយរបស់អ្នកជំនាញ Qwen 3.8 2.4T-A95B ដែលមានទំហំធំជាង។ យោងតាមតារាងពិន្ទុដែលបានរាយការណ៍ដោយខ្លួនឯងរបស់ Qwen ម៉ូដែល 27B បង្ហាញពីការកើនឡើងទាំង Qwen 3.6 27B និងទម្ងន់បិទជិត Qwen 3.7-Plus ដែលជាគំរូដែលទោះបីជាមានឈ្មោះក៏ដោយ វាគឺជាអ្នកសំដែងខ្លាំងបំផុតម្នាក់របស់ Qwen នៅដើមឆ្នាំនេះ។

ម៉ូដែលនេះគាំទ្រដល់ប្រវែងបរិបទអតិបរមានៃ 262,144 ថូខឹន គ្រប់គ្រងការបញ្ចូលចក្ខុវិស័យ និងដឹកជញ្ជូនដោយមានការគាំទ្រជាផ្លូវការសម្រាប់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ `ហេតុផល_ប្រឹងប្រែង` ដែលកែតម្រូវជម្រៅនៃហេតុផលក្នុងបីកម្រិត៖ `xhigh`, `មធ្យម` និង `ទាប`។

វាគឺជាការកំណត់ដំបូង - `xhigh` ដែលជាលំនាំដើមរបស់រោងចក្រ - ដែលបានក្លាយជាចំណុចនិយាយនៃការចេញផ្សាយ។

បញ្ហាការគិតហួសហេតុ

Willison ដែលបានសាកល្បងម៉ូដែលនេះនៅលើ MacBook Pro 128GB និង NVIDIA DGX Spark ដោយប្រើ LM Studio's 17GB Q4_K_M quantized build បានពណ៌នាលំនាំដើមថាផលិត "ការគិតហួសហេតុដ៏អស្ចារ្យ" ។

ក្នុង​ឧទាហរណ៍​ដ៏​គួរ​ឲ្យ​ទាក់ទាញ​មួយ លោក​បាន​សុំ​ឲ្យ​តារា​ម៉ូដែល​រូប​នេះ​គូរ​រូប SVG របស់​សត្វ​ស្វា​ជិះ​កង់។ ជាមួយនឹងការខិតខំប្រឹងប្រែងហេតុផល 'xhigh' លំនាំដើម ម៉ូដែលនេះបានចំណាយ 22,276 និមិត្តសញ្ញាហេតុផលដើម្បីបង្កើត 3,223 និមិត្តសញ្ញានៃលទ្ធផល ដែលជាដំណើរការដែលចំណាយពេល 21 នាទីលើផ្នែករឹងរបស់គាត់។ លោកបានកត់សម្គាល់ថា លទ្ធផលគឺ "រហូតមកដល់ពេលនេះ SVG pelican ល្អបំផុត" ដែលគាត់អាចបង្កើតបានជាមួយនឹងម៉ូដែលដែលដំណើរការក្នុងមូលដ្ឋាន ជាមួយនឹងធរណីមាត្រកង់ត្រឹមត្រូវ ជើងទាំងសងខាងនៃស៊ុម និងផ្ទៃខាងក្រោយដែលបង្ហាញរសជាតិ។

ការដោះដូរគឺជាក់ស្តែង៖ 21 នាទីគឺជាការរង់ចាំដែលមិនអាចអនុវត្តបានសម្រាប់កិច្ចការភាគច្រើន។ ការដំណើរការសារដដែលនេះឡើងវិញជាមួយនឹងហេតុផលត្រូវបានបិទបានបង្កើតការឆ្លើយតបក្នុងរយៈពេល 137 វិនាទី — ក្រោមមួយភាគដប់នៃពេលវេលា — នៅប្រវែងទិន្នផលស្រដៀងគ្នា។

សូម្បី​តែ​ការ​ជំរុញ​ឱ្យ​មាន​លក្ខណៈ​សាមញ្ញ​ក៏​មាន​ដែរ។ បានស្នើឱ្យ "គូរ svg នៃរង្វង់មួយ" ដានហេតុផលរបស់ម៉ូដែលបានបើកដោយជម្រើសក្ដារលាយទម្ងន់ រចនាប័ទ្ម Bauhaus ចិញ្ចៀនស្រទាប់ និងវិធីសាស្រ្តចលនា - ការពិចារណាជាច្រើននាទីសម្រាប់រូបរាងដែលតម្រូវឱ្យមានស្លាក XML តែមួយ។

សាលក្រមរបស់ Willison៖ ម៉ូដែលគឺល្អឥតខ្ចោះ ប៉ុន្តែការកំណត់លំនាំដើមគឺ "ពិតជាមិនមែនជាវិធីល្អក្នុងការដំណើរការម៉ូដែល ជាពិសេសលើផ្នែករឹងរបស់អតិថិជន"។ អ្នក​ប្រើ​អាច​ប្ដូរ​ទៅ​ការ​ខំ​ប្រឹង​វែកញែក "មធ្យម" ឬ "ទាប" ឬ​បិទ​ការ​គិត​វែង​ឆ្ងាយ​ទាំង​ស្រុង។

សន្ទុះនៃ AI ក្នុងស្រុក

ការចេញផ្សាយនេះគូសបញ្ជាក់ថាតើគម្លាតសមត្ថភាពលឿនប៉ុណ្ណារវាងម៉ូដែលពពកខាងមុខ និងម៉ូដែលបើកចំហដែលអាចដំណើរការបានក្នុងមូលដ្ឋានបានរួមតូច។ ឯកសារទំហំ 17GB ដែលដំណើរការលើកុំព្យូទ័រយួរដៃមួយឥឡូវនេះបង្កើតលទ្ធផលដែលនៅក្នុងការងារច្នៃប្រឌិតជាក់លាក់ គូប្រជែងអ្វីដែលទាមទារម៉ូដែលទិន្នន័យកណ្តាលមិនយូរប៉ុន្មានទេ។

វាក៏បន្តសន្ទុះនៃទម្ងន់បើកចំហពីមន្ទីរពិសោធន៍ចិនដែលបានកំណត់ឆ្នាំ 2026។ គ្រួសារ Qwen របស់ Alibaba ស្ថិតក្នុងចំណោមខ្សែគំរូដែលត្រូវបានទាញយកច្រើនបំផុតទូទាំងពិភពលោកនៅឆ្នាំនេះ ដោយប្រកួតប្រជែងជាមួយនឹងការចេញផ្សាយពី Meta, DeepSeek និង Moonshot AI សម្រាប់ការចែករំលែកគំនិតរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍។ លទ្ធផលគោលឯករាជ្យសម្រាប់ Qwen 3.8 27B នៅតែប្រមូលផ្តុំ ហើយ Willison បានព្រមានយ៉ាងច្បាស់ថាលេខដែលរាយការណ៍ដោយខ្លួនឯងរបស់មន្ទីរពិសោធន៍កំពុងរង់ចាំការផ្ទៀងផ្ទាត់ភាគីទីបី។

ការណែនាំជាក់ស្តែងសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់

សម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកចូលចិត្តពិចារណាលើគំរូនេះ ការយល់ស្របដែលកើតចេញពីការធ្វើតេស្តដំបូងគឺត្រង់៖ Qwen 3.8 27B គឺជាជម្រើសលំនាំដើមដ៏រឹងមាំសម្រាប់បន្ទុកការងារ AI ក្នុងស្រុកដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការមើលឃើញ ឬឯកសារវែង ប៉ុន្តែកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងវែកញែកគួរតែត្រូវបានសម្រួលដល់កិច្ចការ។ ការវិភាគស្មុគ្រស្មាញអាចបង្ហាញអំពីភាពត្រឹមត្រូវ 'xhigh'; សំណួរប្រចាំថ្ងៃ និងសេចក្តីព្រាងរហ័សគឺលឿន និងថោកជាងនៅ 'មធ្យម' ឬខាងក្រោម។

អ្នកប្រើប្រាស់ដែលដំណើរការគំរូតាមរយៈឧបករណ៍ដូចជា LM Studio ក៏គួរតែលើកឡើងនូវបង្អួចបរិបទលំនាំដើមពី 8,192 tokens — Willison បានរកឃើញថាការគិតវែងឆ្ងាយរបស់ម៉ូដែលបានហត់នឿយនូវថវិកានោះទៅលើបញ្ហាដែលមិនអាចបំភ្លេចបាន មុនពេលដែលគាត់ផ្ទុកវាជាមួយនឹងបរិបទ 262,144-token ពេញលេញ។

សំណួរធំជាងនេះ គឺជាអ្វីដែលការចេញផ្សាយជាសញ្ញាអំពីដំណាក់កាលបន្ទាប់នៃការប្រណាំងម៉ូដែលបើកចំហរ៖ នៅពេលដែលគំរូរចនាប័ទ្មហេតុផលក្លាយជាបទដ្ឋាន ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធកំពុងប្រែទៅជាការសម្រេចចិត្តផលិតផលជាមួយនឹងផលវិបាកនៃការប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែង ហើយលំនាំដើម 'xhigh' របស់ Qwen គឺជាឧទាហរណ៍ដែលត្រូវបានពិភាក្សាច្រើនបំផុតរួចទៅហើយ។

ចំណុចសំខាន់សម្រាប់ទម្ងន់បើកចំហ

ការចេញផ្សាយនេះក៏ជាព្រឹត្តិការណ៍ដ៏សំខាន់មួយនៅក្នុងអ្វីដែលមន្ទីរពិសោធន៍ទម្ងន់បើកចំហអាចចែកចាយក្នុងកម្រិតតូច។ សមត្ថភាពចក្ខុវិស័យ បង្អួចបរិបទសញ្ញាសម្ងាត់ 262,144 និងការអនុវត្តហេតុផលដ៏ប្រកួតប្រជែងនៅក្នុងកញ្ចប់ដែលសមនឹងកុំព្យូទ័រយួរដៃអ្នកប្រើប្រាស់ គឺមិននឹកស្មានដល់នៅក្នុងម៉ូដែលដែលមានអាជ្ញាប័ណ្ណ Apache-2.0 កាលពីពីរឆ្នាំមុន។ សម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលបង្កើតកម្មវិធីដំបូងក្នុងមូលដ្ឋាន - ដែលជាកន្លែងដែលភាពឯកជនទិន្នន័យ ភាពយឺតយ៉ាវ ឬប្រតិបត្តិការក្រៅបណ្តាញច្រានចោល APIs ពពក - ជម្រើសជាក់ស្តែងបន្តកែលម្អនៅឈុតខ្លីៗ។

ការធ្វើតេស្តរបស់ Willison ក៏បញ្ជាក់ពីចំណុចនៃភាពចាស់ទុំសម្រាប់ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីផងដែរ៖ ឧបករណ៍ជុំវិញម៉ូដែលក្នុងស្រុក ពីការទាញយក GGUF ចុចមួយដងរបស់ LM Studio ទៅប៉ារ៉ាម៉ែត្រហេតុផលដែលអាចកំណត់បាន មានភាពជឿនលឿនគ្រប់គ្រាន់ដែលការលៃតម្រូវជម្រៅនៃការគិតរបស់គំរូឥឡូវនេះគឺជាការសម្រេចចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ជាទម្លាប់ ជាជាងការធ្វើលំហាត់ប្រាណស្រាវជ្រាវ។ នៅពេលដែលស្តង់ដារឯករាជ្យប្រមូលផ្តុំនៅក្នុងប៉ុន្មានថ្ងៃខាងមុខនេះ រូបភាពនៃកន្លែងដែលពិតប្រាកដ Qwen 3.8 27B ប្រឆាំងនឹងដៃគូប្រកួតប្រជែងបើកចំហ និងបិទរបស់ខ្លួននឹងកាន់តែច្បាស់ — ប៉ុន្តែការទទួលស្វាគមន៍ដំបូងបង្ហាញពីការចូលដ៏រឹងមាំមួយផ្សេងទៀតនៅក្នុងបន្ទាត់ដែលបានធ្វើឱ្យ Alibaba ក្លាយជាអ្នកបោះពុម្ពផ្សាយគំរូបើកចំហរបំផុតនៅលើពិភពលោក។

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →