เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์เปลี่ยนจากแชทบอทแบบเลี้ยวเดียวไปเป็นเอเจนต์อัตโนมัติที่ทำงานอย่างต่อเนื่อง NVIDIA จึงขยายกลุ่มผลิตภัณฑ์โมเดลแบบเปิดเพื่อให้ทันกับช่วงเวลาดังกล่าว เมื่อวันที่ 11 สิงหาคม 2026 บริษัทได้เปิดตัว Nemotron 3.5 Lightning ซึ่งเป็นแบบจำลองที่ผู้เชี่ยวชาญแบบผสมพารามิเตอร์ 30 พันล้านพารามิเตอร์ โดยเรียกว่าเป็นแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในระดับเดียวกันสำหรับปริมาณงาน AI แบบเอเจนต์ที่ทำงานในระยะยาว การเผยแพร่ซึ่งมีรายละเอียดในบล็อก NVIDIA โดย Kari Briski มาพร้อมกับ NeMo Switchyard ซึ่งเป็นไลบรารีการกำหนดเส้นทางแบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อกำหนดทิศทางแต่ละงานไปยังโมเดลที่มีความสามารถและคุ้มค่าที่สุดโดยอัตโนมัติ สำหรับ [ความครอบคลุมของอุตสาหกรรม AI] (https://aibuzzwire.news) ล่าสุด โปรดติดตามในขณะที่กลุ่ม AI แบบตัวแทนเริ่มเป็นรูปเป็นร่าง

โมเดลที่สร้างขึ้นสำหรับตัวแทนที่ทำงานตลอดเวลา

ระบบเอเจนต์สมัยใหม่มีการทำงานมากขึ้นตามที่ NVIDIA อธิบายว่าเป็น "ระบบของโมเดล" หรือชุดโมเดล โมเดลการให้เหตุผลระดับแนวหน้า เช่น Nemotron 3 Ultra หรือ GPT-5.6 อาจวางแผนและประสานเวิร์กโฟลว์ ในขณะที่โมเดลเฉพาะทางขนาดเล็กจะจัดการกับงานที่กำหนดเป้าหมาย เช่น การตรวจสอบโค้ด การใช้เครื่องมือ การตรวจสอบการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัย หรือการตอบคำถามเกี่ยวกับการเรียกเก็บเงิน Nemotron 3.5 Lightning สร้างขึ้นโดยมีจุดประสงค์เพื่อระดับที่สอง นั่นคืองานพิเศษปริมาณมากที่ขับเคลื่อนเจ้าหน้าที่ที่ทำงานตลอดเวลา

จากข้อมูลของ NVIDIA โมเดลดังกล่าวให้ความเร็วเอาต์พุตเร็วขึ้นถึง 4 เท่า ส่งผลให้งานเอเจนต์เสร็จสิ้นเร็วขึ้นประมาณ 30% เมื่อเทียบกับรุ่นอื่นๆ ในระดับเดียวกัน มีรายงานการวัดประสิทธิภาพ PinchBench ของ NVIDIA แสดงให้เห็นว่า Nemotron 3.5 Lightning รักษาความแม่นยำระดับแนวหน้าในขณะที่ทำงานให้เสร็จเร็วกว่าคู่แข่ง แบบจำลองนี้ได้รับการพัฒนาโดยได้รับการสนับสนุนจาก Nemotron Coalition ซึ่งสมาชิกได้จัดเตรียมวิธีการประเมินผล ซอฟต์แวร์อนุมาน และชุดข้อมูลเพื่อช่วยพัฒนาโมเดลให้ก้าวหน้า

เนื่องจากเป็นแบบเปิดและปรับแต่งได้ องค์กรต่างๆ จึงสามารถฝึก Nemotron 3.5 Lightning ภายหลังด้วย NVIDIA NeMo บนข้อมูลโดเมน เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์ของตนเองได้ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำสำหรับงานเฉพาะทาง นอกจากนี้ NVIDIA ยังเปิดตัว Nemotron-RL-Agentic-Terminal-Pivot ซึ่งเป็นชุดข้อมูลการเรียนรู้การเสริมแรงแบบเอเจนต์ที่ใช้ในการฝึกหลังโมเดลสำหรับความสามารถของเอเจนต์การเขียนโค้ด

ทำงานได้ทุกที่ตั้งแต่ Edge ไปจนถึง Cloud

จุดขายหลักประการหนึ่งของ Nemotron 3.5 Lightning คือความยืดหยุ่นในการปรับใช้ โมเดลนี้สามารถทำงานบนระบบ AI ในพื้นที่ รวมถึงพีซี NVIDIA RTX, NVIDIA DGX Spark, NVIDIA DGX Station และ NVIDIA Jetson ช่วยให้องค์กรต่างๆ เพิ่มการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด นอกจากนี้ยังสามารถปรับขนาดอุปกรณ์ Edge AI, เวิร์กสเตชัน NVIDIA RTX PRO, ศูนย์ข้อมูล และสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์สำหรับกรณีการใช้งานระดับองค์กร ความยืดหยุ่นดังกล่าวมีความสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซึ่งต้องคงอยู่ในองค์กร

เช่นเดียวกับการเปิดตัว Nemotron ทุกครั้ง NVIDIA กล่าวว่าจะเผยแพร่ข้อมูลและเทคนิคการฝึกอบรมให้มากที่สุดเท่าที่ใบอนุญาตอนุญาต ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจสอบย้อนกลับ ตรวจสอบ และฝึกอบรมโมเดลอื่นๆ ได้ ความมุ่งมั่นต่อความโปร่งใสนี้ได้กลายเป็นตัวสร้างความแตกต่างในการแข่งขัน เนื่องจากองค์กรต่างๆ ชั่งน้ำหนักโมเดลแบบเปิดกับทางเลือกที่เป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งทำให้มองเห็นวิธีการสร้างขึ้นได้น้อยลง

NeMo Switchyard: การกำหนดเส้นทางอัจฉริยะสำหรับระบบรุ่นต่างๆ

หาก Nemotron 3.5 Lightning เป็นตัวขับเคลื่อน NeMo Switchyard จะเป็นผู้มอบหมายงาน ไลบรารีโอเพ่นซอร์สจะกำหนดเส้นทางไปยังโมเดลที่มีความสามารถและมีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแต่ละขั้นตอนของเวิร์กโฟลว์ตัวแทนโดยอัตโนมัติ ตามความต้องการเฉพาะ บางรุ่นดีกว่าสำหรับการเขียนโค้ด บางรุ่นใช้เหตุผล บางรุ่นสำหรับงานเบาๆ และบางรุ่นได้รับการปรับให้ทำงานภายในเครื่องเพื่อความเป็นส่วนตัวและประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้น การใช้รูปแบบเริ่มต้นเดียวอาจหมายถึงการใช้จ่ายเกินหรือลดคุณภาพลง ขณะเดียวกันการจัดการเส้นทางด้วยตนเองก็กลายเป็นงานบูรณาการที่อาจทำให้การปรับใช้ช้าลง

นักพัฒนาแอปพลิเคชันตัวแทนสามารถปรับแต่งหรือแก้ไขเราเตอร์ด้วยอัลกอริธึมการกำหนดเส้นทางที่แตกต่างกันเพื่อให้ตรงกับลำดับความสำคัญ เช่น คุณภาพ เวลาแฝง และข้อกำหนดด้านต้นทุน เกณฑ์มาตรฐานภายในของ NVIDIA แสดงให้เห็นว่า NeMo Switchyard รักษาความแม่นยำระดับแนวหน้าในขณะที่ลดต้นทุนการทำงานให้เสร็จสิ้นลงเหลือ เกือบหนึ่งในสามของ Opus 4.8 เพียงอย่างเดียว — ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างน่าทึ่งสำหรับองค์กรที่รันงานตัวแทนจำนวนมาก

บริษัทเน้นย้ำถึงการบูรณาการพันธมิตรหลายชุด Boomi รายงานความแม่นยำในการกำหนดเส้นทางโดเมน 100% และส่งการรับส่งข้อมูล 59% ไปยังโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งเร็วขึ้น 5 เท่า Cadence ปรับปรุงประสิทธิภาพขึ้น 9.9% ในกรณีการใช้งานการตรวจสอบอย่างเป็นทางการ Cognition ผสานรวม Switchyard เข้ากับ Devin Desktop ทำให้บรรลุประสิทธิภาพที่ใกล้ขอบเขตบน FrontierCode Main ในขณะที่ลดต้นทุนเฉลี่ยลง 28% LangChain รายงานต้นทุนที่ลดลง 74% ในงาน Deep Agents แบบหลายเทิร์น 145 งาน โดยกำหนดเส้นทางการโทรเพียง 7% ไปยังโมเดลชายแดน LiteLLM กำลังเพิ่ม NeMo Switchyard เป็นปลั๊กอินในชั้นพร็อกซี และตอนนี้ Kong ก็ส่งการกำหนดเส้นทางผ่าน Kong AI Gateway โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Nous Research ได้รวม NeMo Switchyard เข้ากับ Hermes เพื่อให้นักพัฒนามีระบบการกำหนดเส้นทางที่กำหนดค่าได้ง่ายเพื่อประสิทธิภาพของตัวแทน

การยอมรับในอุตสาหกรรมและภาพรวมที่ใหญ่กว่า

ผู้นำด้าน AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ กำลังปรับแต่ง Nemotron 3.5 Lightning ให้เหมาะกับปริมาณงานของตนอยู่แล้ว CrowdStrike กำลังนำไปใช้กับความปลอดภัยทางไซเบอร์ Harvey ใช้สำหรับบริการด้านกฎหมาย และ CodeRabbit กำลังปรับใช้สำหรับการตรวจสอบโค้ด Lila Sciences กำลังช่วยปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลสำหรับงานตัวแทนทั้งในด้านกายภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ในขณะที่ Fastino Labs ปรับแต่งแบบจำลองและรายงานความแม่นยำชั้นนำสำหรับปริมาณงานการพัฒนาซอฟต์แวร์ การเงิน และการดูแลสุขภาพ

การเปิดตัวครั้งนี้เน้นย้ำถึงแนวโน้มของอุตสาหกรรมในวงกว้าง เนื่องจากเมื่อ AI แบบตัวแทนเติบโตขึ้น จึงไม่มีรุ่นใดรุ่นหนึ่งที่สามารถทำทุกอย่างได้ดีด้วยต้นทุนที่ยอมรับได้ อนาคตเป็นของวงดนตรี — นักวางแผนชายแดนที่ประสานงานกลุ่มคนงานเฉพาะทาง — และเครื่องมือที่เชื่อมโยงพวกเขาเข้าด้วยกัน เดิมพันของ NVIDIA ก็คือโมเดลแบบเปิดและการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะจะช่วยให้องค์กรต่างๆ ประกอบระบบเหล่านั้นได้โดยไม่ต้องล็อกตัวเองให้อยู่ในสแต็กของผู้ให้บริการรายเดียว

ก้าวนำหน้า AI

Nemotron 3.5 Lightning และ NeMo Switchyard ของ NVIDIA ส่งสัญญาณที่ AI แบบตัวแทนกำลังมุ่งหน้าไป: เร็วขึ้น ถูกกว่า โปร่งใสมากขึ้น และปรับใช้ได้ทุกที่ หากต้องการติดตามการเปิดตัวโมเดลและเครื่องมือระดับองค์กรที่ปรับโฉมภูมิทัศน์ โปรดสำรวจ ข่าวด่วน AI ของเรา

อ่านข่าว AI เพิ่มเติม →