Edge0 แบบโอเพ่นซอร์ส Edge0-145B ในวันที่ 12 พฤศจิกายน 2026 ควบคู่ไปกับ Edge0-120B ที่เล็กกว่า เฟรมเวิร์กการอนุมานแบบครบวงจร และเครื่องมือการปรับใช้ สตาร์ทอัพรายนี้อธิบายว่า Edge0-145B เป็นโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สบนอุปกรณ์รุ่นแรกที่มีพารามิเตอร์ถึง 145 พันล้านพารามิเตอร์ และกล่าวว่าจะนำความสามารถของการเข้ารหัส การใช้เหตุผล และเอเจนต์ที่แข่งขันกับโมเดลคลาวด์ชายแดนมาสู่ฮาร์ดแวร์ของผู้บริโภค

การเปิดตัวในวันเดียวกับที่ไต่ขึ้นไปถึง 219 คะแนนบน Hacker News ซึ่งโอกาสที่โมเดลพารามิเตอร์ 100B-plus จะทำงานโดยไม่มีเซิร์ฟเวอร์ดึงดูดความสนใจอย่างมากจากนักพัฒนาที่ติดตามการอนุมานในท้องถิ่น For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

ตัวเลขเบื้องหลังการเรียกร้องแล็ปท็อป

ตามประกาศของบริษัท Edge0-145B ทำงานบนแล็ปท็อปส่วนตัวที่ใช้งานร่วมกันได้ เช่น MacBook Pro โดยมีผลการรายงานดังต่อไปนี้:

  • หน่วยความจำสูงสุด 29GB ซึ่งต่ำพอที่จะติดตั้งบนเครื่องผู้บริโภคระดับไฮเอนด์โดยไม่มีเซิร์ฟเวอร์เฉพาะ
  • การเติมโทเค็นล่วงหน้า 1,100+ โทเค็นต่อวินาที ช่วยให้กระบวนการจำลองพร้อมท์ขยายโค้ดหลายสิบหน้าก่อนที่การสร้างจะเริ่มต้น
  • ถอดรหัสมากกว่า 80 โทเค็นต่อวินาที ซึ่งบริษัทตั้งข้อสังเกตไว้ว่าเร็วกว่าที่บุคคลจะอ่าน
  • กำลังไฟโดยทั่วไปประมาณ 120W ช่วยให้ทำงานได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องควบคุมปริมาณในการตั้งค่าที่รายงาน
  • บริบท 128K ถึง 256K โดยมีความเร็วในการสร้างไม่เปลี่ยนแปลงโดยพื้นฐานสำหรับอินพุตแบบยาว

ตัวเลขเหล่านี้มาจากการวัดประสิทธิภาพที่เผยแพร่ของ Edge0 มากกว่าการทดสอบอิสระ และบริษัทได้เปิดตัวสแต็กเต็มรูปแบบ — น้ำหนัก เฟรมเวิร์กการอนุมาน และเครื่องมือการใช้งาน — เพื่อให้นักพัฒนาสามารถสร้างการวัดซ้ำบนฮาร์ดแวร์ของตนเอง

เหตุใดรุ่นในอุปกรณ์จึงมีขนาดเล็ก

การประกาศดังกล่าวประกอบด้วยบริบทที่เป็นประโยชน์ว่าทำไมรุ่นใหญ่ๆ จึงขาดหายไปจากแล็ปท็อปในอดีต ก่อนเดือนกันยายน 2026 ขีดจำกัดของหน่วยความจำทำให้โมเดลในอุปกรณ์ส่วนใหญ่มีพารามิเตอร์ต่ำกว่า 1 หมื่นล้านพารามิเตอร์ โมเดลพื้นฐานบนอุปกรณ์ของ Apple Intelligence มีพารามิเตอร์ประมาณ 3 พันล้านพารามิเตอร์ ในขณะที่ Gemini Nano ของ Google จัดส่งในเวอร์ชัน 1.8B และ 3.25B

ข้อจำกัดมีอยู่จริง: ต้องอ่านน้ำหนักโมเดลจากหน่วยความจำในทุกขั้นตอนการสร้าง โดยแย่งชิงแบนด์วิดท์กับระบบปฏิบัติการและแอปพลิเคชันอื่นๆ แม้แต่รุ่น 35B ที่ถูกบีบอัดอย่างหนักก็อาจต้องการหน่วยความจำประมาณ 20GB ซึ่งเกินกว่าที่โทรศัพท์จะจัดสรรได้

การเปิดตัวก่อนหน้านี้ของ Edge0 แสดงให้เห็นว่าแนวทางของบริษัทกำลังมุ่งหน้าไปในทิศทางใด โทรศัพท์รุ่น Edge0-35B รายงานหน่วยความจำสูงสุดต่ำกว่า 2.5GB โดยส่งโทเค็นมากกว่า 37 รายการต่อวินาทีบน iPhone 18 Pro Max Edge0-145B มีพารามิเตอร์ประมาณสี่เท่าของรุ่นนั้น ในขณะที่การกำหนดค่าแล็ปท็อปรายงานความเร็วการถอดรหัสประมาณสองเท่าที่หน่วยความจำ 28GB — บริษัทระมัดระวังที่จะทราบว่าการวัดเหล่านี้ใช้กับรุ่นและฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกัน

ผู้ช่วยที่เสร็จงาน

นอกเหนือจากความเร็วที่แท้จริง Edge0 วางตำแหน่งโมเดลเป็นตัวแทนแทนที่จะเป็นแชทบอท ประกาศดังกล่าวอธิบายถึงระบบที่วางแผน เขียนและรันโค้ด แก้ไขข้อผิดพลาด และตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยภาพสำหรับโปรเจ็กต์ต่างๆ เช่น ฉาก 3 มิติ เกม โปรแกรมฮาร์ดแวร์ และการออกแบบ PCB

บริษัทรายงานว่าผลลัพธ์การเข้ารหัส การใช้เหตุผล และการปฏิบัติตามคำแนะนำสามารถแข่งขันกับโมเดลคลาวด์ชายแดนที่เฉพาะเจาะจง แม้ว่าการเปรียบเทียบที่เผยแพร่จะยังไม่ได้รับการตรวจสอบโดยอิสระก็ตาม เช่นเดียวกับการวัดประสิทธิภาพที่ผู้ขายรายงาน นักพัฒนาจะต้องการดูการประเมินจากบุคคลที่สามก่อนที่จะสรุปผลเกี่ยวกับความเท่าเทียมกันระดับชายแดน

ข้อโต้แย้งความเป็นส่วนตัวและต้นทุน

การเสนอขายขึ้นอยู่กับข้อดีสามประการเหนือเวิร์กโฟลว์บนคลาวด์ การอนุมานเฉพาะที่ไม่ต้องเสียค่าธรรมเนียม API ต่อโทเค็น ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนสามารถคงอยู่ในอุปกรณ์ และความสามารถหลักยังคงทำงานแบบออฟไลน์ สำหรับองค์กรที่จัดการข้อมูลที่ได้รับการควบคุม และสำหรับนักพัฒนาในสภาพแวดล้อมที่จำกัดแบนด์วิธ คุณสมบัติเหล่านั้นอาจมีค่าเกินความสามารถดิบของโมเดลชายแดนที่โฮสต์

แน่นอนว่าฮาร์ดแวร์และไฟฟ้าไม่ฟรี Edge0 รับทราบเรื่องนี้โดยตรง โดยสังเกตว่าตัวเลขพลังงานของมันสะท้อนถึงการใช้พลังงานที่ ~120W อย่างต่อเนื่อง ซึ่งเทียบได้กับแล็ปท็อปประสิทธิภาพสูงที่ทำงานในปริมาณมาก ซึ่งมีผลกระทบอย่างแท้จริงต่ออายุการใช้งานแบตเตอรี่และอุณหภูมิ

ความหมายสำหรับระบบนิเวศ AI ท้องถิ่น

การวิเคราะห์ที่มาพร้อมกับการประกาศติดตามโมเดลเปิด 67 รุ่นที่มีพารามิเตอร์อย่างน้อย 1B จากห้องปฏิบัติการ 14 แห่งสำหรับโทรศัพท์ แล็ปท็อป และพีซี AI และมีวิถีโคจรที่สูงชัน หากตัวเลขที่รายงานอยู่ภายใต้การตรวจสอบโดยหน่วยงานอิสระ Edge0-145B จะแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงขั้นตอนในสิ่งที่ฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคสามารถโฮสต์ได้: คลาสโมเดลที่จนถึงขณะนี้ต้องการให้ GPU สำหรับศูนย์ข้อมูลพร้อมใช้งานบนเครื่องที่ผู้คนมีอยู่แล้ว

คู่แข่งกำลังเดินไปในทิศทางเดียวกัน Meta ได้จัดส่งโมเดลโอเพ่นเอเจนต์ Muse Glimmer ที่สร้างขึ้นเพื่อใช้งานบน GPU สำหรับผู้บริโภค และเฟรมเวิร์ก Foundation Models ของ Apple ได้ต่ออายุความสนใจของนักพัฒนาในการอนุมานบนอุปกรณ์ ความแตกต่างอยู่ที่ขนาด: ไม่มีสิ่งใดในระบบนิเวศ open-weights ในปัจจุบันที่ใกล้เคียงกับพารามิเตอร์ 145B ที่กำหนดเป้าหมายงบประมาณหน่วยความจำระดับแล็ปท็อป

การเปิดตัวยังเกิดขึ้นท่ามกลางการถกเถียงกันอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับการรวมศูนย์ จากเบราว์เซอร์ที่เน้นความเป็นส่วนตัวซึ่งเพิ่มขั้นตอนการชำระเงินแบบตัวแทนไปจนถึงเฟรมเวิร์กการอนุมานแรกในท้องถิ่น ค่ายแบบเปิดของอุตสาหกรรมใช้เวลาปี 2026 ในการโต้แย้งว่า AI ที่มีความสามารถนั้นไม่จำเป็นต้องอยู่ในศูนย์ข้อมูลของไฮเปอร์สเกลเลอร์ Edge0-145B เป็นจุดข้อมูลเชิงรุกมากที่สุดในอาร์กิวเมนต์นั้น

นักพัฒนาสามารถดาวน์โหลดตุ้มน้ำหนักโมเดล สำรวจเฟรมเวิร์กการอนุมาน หรือลองใช้แอป Edge0 ผ่านทางเว็บไซต์ของบริษัท เกณฑ์มาตรฐานจะรอดพ้นจากการตรวจสอบโดยชุมชนหรือไม่นั้นเป็นคำถามเปิด — แต่เมื่อมีการเผยแพร่ชุดข้อมูลทั้งหมดเพื่อการทำซ้ำ การตรวจสอบข้อเท็จจริงดังกล่าวไม่ควรใช้เวลานาน

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →