Ornith-1.5-122B คืออะไร
- เป็นขนาดใหม่ที่เพิ่มเข้ามาในตระกูล Ornith-1.5 ตอนเปิดตระกูลนี้เมื่อ ส.ค. มีสามขนาด คือ 397B, 35B และ 9B
- Ornith โพสต์เปิดตัวบน X เมื่อ 20 ต.ค. ราว 21:36 น. เวลาไทย แล้วเปิดหน้าโมเดลบน Hugging Face ให้คนทั่วไปโหลดได้ราว 22:00 น.
- ข้างในเป็นแบบ MoE ขนาด 122B คือแบ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญย่อยหลายชุด ตอบแต่ละคำเรียกใช้แค่บางชุด เลยเร็วกว่าขนาดจริง
- เป็นโมเดลแบบคิดก่อนตอบ เวลาใช้จะเห็นส่วนที่โมเดลคิดแยกออกมาจากคำตอบ
- ใช้สัญญาอนุญาต MIT แปลว่าเอาไปใช้ในงานบริษัทหรือดัดแปลงต่อได้ค่อนข้างอิสระ
- ไฟล์ตั้งค่าบน Hugging Face บอกว่าโครงสร้างเป็นแบบ Qwen3.5 ตรงกับที่ Ornith เคยเล่าว่าตระกูลนี้ต่อยอดมาจาก Qwen3.5 กับ Gemma 4
เก่งแค่ไหน ตามตัวเลขของ Ornith
- Ornith บอกว่ารุ่นนี้ทำคะแนนดีขึ้น ทำงานเสร็จเร็วขึ้น และตอบสั้นลง เทียบกับโมเดลเปิดขนาดใกล้กันแล้วเก่งที่สุด
- งานแก้บั๊กในโค้ดจริง SWE-bench Verified ได้ 84.5 ส่วนชุดที่ยากกว่าอย่าง SWE-bench Pro ได้ 76.9 ทิ้ง Qwen3.8-Flash-Next ขนาด 125B ที่ได้ 43.9 ไปไกล
- งานสั่งคอมผ่านหน้าจอคำสั่ง TerminalBench 2.1 ได้ 81.2 ยังแพ้ Qwen3.8-Flash-Next ที่ได้ 83.4 อยู่นิดหน่อย
- ข้อสอบยากรวมหลายวิชา HLE แบบใช้เครื่องมือได้ ได้ 48 แพ้ DeepSeek-V4-Flash ที่ใหญ่กว่าเกินเท่าตัวซึ่งได้ 50.8
- งานค้นเว็บหาคำตอบ BrowseComp ได้ 78.5 ใกล้ DeepSeek-V4-Flash ที่ได้ 80.2
- คะแนนทั้งหมด Ornith วัดเองด้วยวิธีที่ตัวเองเลือก บางชุดให้ Claude เป็นกรรมการตรวจคำตอบ ตอนนี้ยังไม่มีคนนอกทดสอบซ้ำ
รันยังไง ต้องใช้เครื่องแค่ไหน
- Ornith บอกว่ารันบนเครื่อง DGX เครื่องเดียวได้ และจะมีรุ่น Mobile ที่บีบขนาดให้ลงอุปกรณ์พกพา ตอนเราเขียนข่าวยังไม่เห็นไฟล์รุ่น Mobile บน Hugging Face
- ไฟล์ตัวเต็มมีพารามิเตอร์ราว 125,000 ล้านตัว ถ้าจะลงการ์ดจอใบเดียว น่าจะต้องใช้ไฟล์ที่บีบขนาดแล้ว ข้อนี้เราประเมินเองจากขนาดไฟล์
- มีไฟล์ให้เลือกหลายแบบ ทั้ง FP8 และ GGUF สำหรับ llama.cpp กับ Ollama และ MLX แบบ 4 บิตกับ 8 บิตสำหรับเครื่อง Mac
- รับข้อความยาวได้ 262,144 โทเคน ถ้าเปิดเทคนิคยืดความยาว (YaRN) จะไปได้ราว 1 ล้านโทเคน แต่บริษัทเตือนว่างานข้อความสั้นอาจด้อยลงนิดหน่อย
- ตั้งเป็นเซิร์ฟเวอร์ที่คุยแบบเดียวกับ API ของ OpenAI ได้ เรียกใช้เครื่องมือได้ เลยต่อกับโปรแกรมช่วยเขียนโค้ดที่มีอยู่แล้วได้เลย
- คนที่ใช้ Ollama อยู่แล้ว Ornith ให้คำสั่ง ollama run ornith-1.5:122b ไว้ในหน้าโมเดล
สรุป
Ornith-1.5-122B เป็นตัวเลือกใหม่สำหรับทีมที่อยากได้โมเดลเขียนโค้ดเก่ง ๆ มาตั้งในบริษัทเอง โดยไม่ต้องลงทุนเครื่องหลายตู้ ที่ต้องรอดูคือพอคนนอกเอาไปวัดเองแล้ว คะแนน SWE-bench Pro ที่ทิ้งคู่แข่งไกลขนาดนี้จะยังอยู่ไหม
แหล่ง: Ornith (โพสต์เปิดตัวบน X และหน้าโมเดลบน Hugging Face) · 20 ต.ค. 2026