OpenAI နည်းပညာအရာရှိဟောင်း Mira Murati မှတည်ထောင်ထားသော Thinking Machines Lab သည် ၎င်း၏ပထမဆုံးအခြေခံမော်ဒယ်ကို 2026 ခုနှစ် ဇူလိုင်လ 15 ရက်နေ့တွင်ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ Inkling ဟုအမည်ပေးထားသည့်မော်ဒယ်သည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက်၎င်းကို ကောင်းစွာချိန်ညှိလိုသော developer များအတွက် အပြည့်အ၀ရရှိနိုင်သည် — အရွယ်အစား-ကိုက်ညီမှု-စက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံးအတွက် AI ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုအပေါ် တမင်တကာ အလောင်းအစားပြုလုပ်ထားသည်။ ယခု လွှတ်တင်မှုသည် အများသူငှာ AI အခြေခံအဆောက်အအုံကို အများသူငှာ တည်ဆောက်ရာတွင် တစ်နှစ်ကျော်ကြာ အသုံးပြုခဲ့သည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက် ပထမဆုံးသော သက်သေပြချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အနောက်တိုင်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အထူးသတင်းများ နှင့် ဂိတ်ပေါက် သီးသန့်မော်ဒယ်များနှင့် စျေးနည်းတရုတ် open-source စနစ်များအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အခြားရွေးချယ်စရာများကို ငတ်မွတ်နေသည့်အခိုက်အတန့်ဖြစ်သည်။
Inkling ဆိုတာ ဘာလဲ?
Inkling သည် Thinking Machines မှ အစမှအဆုံး လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ပထမဆုံး မော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာလုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်နည်းပါးစေရန်အတွက် ၎င်းသည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် ကန့်သတ်ဘောင်များ၏ 41 ဘီလီယံခန့်ကိုသာ ရေးဆွဲထားသော်လည်း ဘောင်ပေါင်း 975 ဘီလီယံပါဝင်သည့် ပေါင်းစပ်ကျွမ်းကျင်သူများ (MoE) ဗိသုကာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီ၏အဆိုအရ မော်ဒယ်သည် စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယို ၄၅ ထရီလီယံခန့်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး ထည့်သွင်းမှု အမျိုးအစား လေးခုစလုံးတွင် မူရင်းအတိုင်း အကြောင်းပြချက်ပေးနိုင်သည်။ သို့ရာတွင် ၎င်း၏အထွက်များသည် စာသားအတွက် ကန့်သတ်ထားသော်လည်း၊ ထိုစာသားတွင် ကုဒ်၊ ပုံစံပြုလုပ်ထားသော ရှေးဟောင်းပစ္စည်းများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့် အချက်အလက်တို့ ပါဝင်နိုင်သည်။
မော်ဒယ်သည် တိကျမှုအတွက် လုပ်ဆောင်ခြင်းအမြန်နှုန်းကို စွန့်ပယ်ခြင်းကဲ့သို့သော developer များအား အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ခွင့်ပေးသည့် "တွေးခေါ်အားထုတ်မှု" ထိန်းချုပ်မှုများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ပုံမှန်မဟုတ်သော၊ Inkling သည် ယုံကြည်မှုရှိစေသော အံ့ဩစရာများကို ရိုးရှင်းစွာဖန်တီးမည့်အစား မသေချာမရေရာမှုအတွက် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ရလဒ်များကို အလံပြထားသည်။ Developer များသည် 2025 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလတွင် စတင်ခဲ့သော ကုမ္ပဏီ၏လေ့ကျင့်ရေး API ဖြစ်သည့် Tinker တွင် မော်ဒယ်ကို တိုက်ရိုက်ချိန်ညှိနိုင်သည်။
တရုတ် ပွင့်လင်းရင်းမြစ် မော်ဒယ်များအတွက် အနောက်တိုင်း အစားထိုးနည်းလမ်း
လွှတ်တင်ခြင်း၏ အထူးခြားဆုံး ရှုထောင့်များထဲမှ တစ်ခုမှာ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အလေးချိန်ရှိသော ဂေဟစနစ်တွင် ၎င်းကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ပြီးခဲ့သောနှစ်တွင် အဆိုပါနေရာကို DeepSeek နှင့် Alibaba ကဲ့သို့သော တရုတ် AI ကုမ္ပဏီများက လွှမ်းမိုးထားခဲ့ပြီး Meta သည် ၎င်း၏ Llama မိသားစု၏ မော်ဒယ်လ်များကို ပိုမိုပိုင်ဆိုင်ရာချဉ်းကပ်မှုဖြင့် နှိမ့်ချခဲ့သည်။ Inkling သည် ထိုစနစ်များအတွက် ပထမဆုံး ယုံကြည်ရလောက်သော အနောက်တိုင်းရွေးချယ်စရာအဖြစ် နေရာယူထားသည်။
Futurum Group မှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ Mitch Ashley က Inkling သည် အနောက်တိုင်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအား စိတ်ကြိုက်စီးပွားရေးစနစ်ကို ဦးစားပေးသည့် အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုပေးသည် - သုံးစွဲငွေကို per-token API စျေးနှုန်းမှ လုပ်ငန်းကိုယ်တိုင်ထိန်းချုပ်သည့် အခြေခံအဆောက်အအုံသို့ ကူးပြောင်းပေးသည်ဟု Futurum Group မှ သုံးသပ်သူ Mitch Ashley က Wall Street Journal သို့ ပြောကြားခဲ့သည်။ "အင်ဂျင်နီယာအသင်းများသည် အခြေခံမော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုကို ဗိသုကာပညာဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုအဖြစ် သဘောထားသင့်သည်" ဟု အက်ရှလေက ပြောကြားခဲ့သည်။ "အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ပုံစံသည် ၎င်း၏ဆော့ဖ်ဝဲလ်အလွှာ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်လာပြီး ရေအောက်ပိုင်းစိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုတိုင်းနှင့် ကူးပြောင်းမှုကုန်ကျစရိတ်များ ပေါင်းစပ်ထားသည်။"
၎င်း၏ကန့်သတ်ချက်များနှင့်ပတ်သက်၍ ရိုးသားပါ။
Inkling သည် စျေးကွက်တွင် အပြင်းထန်ဆုံး မော်ဒယ်မဟုတ်ကြောင်း တွေးခေါ်စက်များသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိသည်။ ကုမ္ပဏီသည် ရရှိနိုင်သော အဆင့်မြင့်ဆုံး ကိုယ်ပိုင် AI စနစ်များနှင့် မကိုက်ညီကြောင်း အသိအမှတ်ပြုခဲ့သည်။ ယင်းအစား၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်မှုမှာ ခြားနားချက်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည်- Inkling ကို တောင့်တင်းသော chatbot-စတိုင်အက်ပ်အဖြစ် ထုတ်လွှတ်မည့်အစား၊ ကုမ္ပဏီသည် ၎င်းအား အဖွဲ့အစည်းများအား ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အခြေခံအဆောက်အအုံပေါ်တွင် ကောင်းစွာချိန်ညှိပြီး လုပ်ဆောင်သင့်သည့် အခြေခံပုံစံတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ခဲ့သည်။
ဗျူဟာက ကတိကို ပြနေပြီ။ Bridgewater Associates နှင့် ပူးပေါင်းကာ သုတေသီများသည် အထူးပြုငွေကြေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များဖြင့် အဖွင့်မော်ဒယ်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိရန် Tinker ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ရလဒ်မှာ ငွေကြေးဆိုင်ရာ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှု စံနှုန်းများကို ဦးဆောင်သည့် 84.7% ရမှတ်ဖြင့် စျေးသက်သာပြီး ပေါ့ပါးသော မော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်၏ 10% ထက်နည်းသော အဆင့်မြင့်ဆုံး မူပိုင်ခွင့်ဆိုင်ရာ အခြားရွေးချယ်မှုများကို စွမ်းဆောင်နိုင်ခဲ့သည်။
မြန်နှုန်းနှင့် ဆီလီကွန်
Thinking Machines က OpenAI နှင့် Anthropic ကဲ့သို့သော ပြိုင်ဘက်များတွင် မြင်တွေ့ရသည့် နှစ်ရှည်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသံသရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည့် အချိန်ဇယားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကိုးလအောက်အတွင်း Inkling ကို အစမှမထဘဲ တီထွင်နိုင်ခဲ့ကြောင်း Thinking Machines မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ မော်ဒယ်ကို 2026 ခုနှစ် မတ်လတွင် ကြေညာခဲ့သည့် ကုမ္ပဏီနှစ်ခုကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုဖြင့် Nvidia ၏ GB300 NVL72 စနစ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့သည်။
အစောပိုင်း စံနှုန်းရလဒ်များတွင်၊ Thinking Machines မှ Inkling သည် Nvidia ၏ Nemotron 3 Ultra မော်ဒယ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော ကုဒ်ရေးနည်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိခဲ့ကြောင်း ပြသခဲ့သည် — ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော အဖွဲ့အစည်းများအတွက် ထိရောက်မှုအားကောင်းသည့် ညွှန်ပြချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
စီးပွားရေးပုံစံ- Tinker၊ တိုကင်များမဟုတ်ပါ။
မီတာတိုင်းတာထားသော API မှတစ်ဆင့် အသုံးပြုသူများအတွက် သုံးစွဲသူများကို အားသွင်းမည့်အစား၊ Thinking Machines သည် Tinker မှတစ်ဆင့် ဝင်ငွေရရှိစေမည့် ၎င်း၏အခကြေးငွေပေးဆောင်မှုဝန်ဆောင်မှုကို စီစဉ်ပေးထားပြီး ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအတွက် သီးခြားလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အလေးချိန်နမူနာများကို ချိန်ညှိရန် ရိုးရှင်းစေသည်။ ၎င်းသည် ဆီလီကွန်တောင်ကြား၏အကြီးဆုံး AI ကုမ္ပဏီများမှ ရှေ့ဆောင်ထားသော ဂိတ်ပေါက်၊ တိုကင်အသုံးပြုခွင့်မော်ဒယ်အတွက် တိုက်ရိုက်စိန်ခေါ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
2024 ခုနှစ် စက်တင်ဘာလတွင် OpenAI မှ ထွက်ခွာသွားခဲ့သော Murati အတွက် သူမ၏ကုမ္ပဏီအသစ်သည် သုံးစွဲနိုင်မှု၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုနှင့် ဘက်စုံပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုတို့နှင့်ပတ်သက်ပြီး Inkling သည် ရည်ရွယ်ချက်ထုတ်ပြန်ချက်ဖြစ်ကြောင်း ကာလရှည်ကြာအခိုင်အမာပြောဆိုခဲ့သည်။ AI ၏ အနာဂတ်သည် လူတိုင်း စုံစမ်းမေးမြန်းရန် ပေးချေသည့် တစ်ခုတည်းသော လွှမ်းမိုးမှုပုံစံတွင် မဟုတ်ဘဲ အဖွဲ့အစည်းများ၏ အရေးပါဆုံးအလုပ်များကို အားကောင်းစေမည့် မော်ဒယ်များကို ပိုင်ဆိုင်ပြီး ပုံဖော်သည့် ကမ္ဘာတွင် ကုမ္ပဏီက လောင်းကြေးပေးနေသည်။
အဆိုပါလောင်းကြေးငွေပေးချေခြင်းရှိမရှိသည် စီမံခန့်ခွဲထားသော API ၏အဆင်ပြေမှုထက် လုံလောက်သောလုပ်ငန်းများမှ ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန်ဆန္ဒရှိမရှိပေါ်တွင်မူတည်သည်။ သို့သော် ယခု Inkling သည် Hugging Face နှင့် Tinker တွင် စီးပွားရေးအတွက်ဖွင့်ထားသည့်အတွက် Thinking Machines သည် အဖွင့်အလေးချိန်လှုပ်ရှားမှုကို ၎င်း၏အထူးခြားဆုံး အနောက်တိုင်းဝင်ပေါက်အမှတ်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သေးသည်။
AI ထက်သာလွန်နေပါစေ။
ဤကဲ့သို့သော AI လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ လွှမ်းခြုံမှု ပိုမိုလိုချင်ပါသလား။ AI Buzz Wire သည် အဓိက မော်ဒယ် ဖြန့်ချိမှုတိုင်း၊ ရန်ပုံငွေ အလှည့်အပြောင်း နှင့် မူဝါဒ အပြောင်းအလဲတိုင်းကို ခြေရာခံရန် မလိုအပ်ပါ။
AI သတင်းအပြည့်အစုံကို ဖတ်ရှုရန် →
