Your privacy choices

Allow optional cookies for referral attribution, visit analytics, and Google Ads purchase measurement.

กลับไปที่บล็อก
العربيةDeutschEnglishEspañolFrançais日本語한국어LatinaBahasa MelayuPortuguês (Brasil)РусскийไทยTiếng Việt繁體中文中文

Naive-N0.5-Flash เปิดตัวแล้ว: MoE 309B บริบทเนทีฟ 1M เร็วสูงสุดราว 2000 tok/s โมเดลโอเพนซอร์สจีนฝีมือทีมที่มีพื้นฐานจากชิงหวา

Naive-N0.5-FlashNaiveAIโมเดลโอเพนซอร์สจีนบริบท 1M2000 tok/s

พารามิเตอร์รวม 309B แต่แต่ละโทเค็นเปิดใช้งานเพียง 15.5B บริบทเนทีฟ 1M ระดับ Ultrafast เร็วสูงสุดราว 2000 tok/s ใบอนุญาต MIT เปิดน้ำหนักโมเดลทั้งหมด

สี่ตัวเลข ประโยคเดียว: โมเดลโอเพนซอร์สจากจีนยกระดับคำว่า "เร็ว" ไปอีกขั้นอย่างแท้จริง

วันที่ 27 กันยายน 2026 NaiveAI บริษัท AI จีนที่ก่อตั้งโดยทีมที่มีพื้นฐานจากมหาวิทยาลัยชิงหวา เปิดตัว Naive-N0.5-Flash บน NL2Repo-Bench โมเดลการ์ดอย่างเป็นทางการรายงานคะแนน 71.9 ส่วนในตารางเปรียบเทียบที่ Latent Space รวบรวมไว้ DeepSeek V4.1 Flash ได้ 68.2 และ GLM 5.3 Flash ได้ 56.3 โมเดลที่ทำได้เฉพาะข้อความและโค้ด แต่วิ่งในสนามของตัวเองได้ทั้งลึกและเร็ว

นี่ไม่ใช่เรื่องราวแบบ "พารามิเตอร์ใหญ่ขึ้นอีกแล้ว" แต่เป็นเรื่องของ ความเร็วในการตอบสนอง เมื่อโมเดลพ่นโทเค็นได้หลักพันต่อวินาที การเขียนโค้ด การรัน Agent หรือการอ่านทั้งรีโพจะไม่ใช่การนั่งรอให้มันคิดจบอีกต่อไป แต่เป็นการที่มันตอบเสร็จไปแล้ว

สรุปก่อนอ่านรายละเอียด

  • ผู้เปิดตัว: NaiveAI (naive.ai) บัญชี X อย่างเป็นทางการ @naiveailab เปิดตัวเมื่อ 2026-09-27
  • ใบอนุญาต: MIT เปิดน้ำหนักโมเดล ใช้เชิงพาณิชย์และพัฒนาต่อได้โดยมีข้อจำกัดน้อยมาก
  • ขนาด: MoE พารามิเตอร์รวม 309B แต่ละโทเค็นเปิดใช้งาน 15.5B
  • บริบท: เนทีฟ 1M
  • ความเร็ว: ระดับ Standard อย่างเป็นทางการราว 50 tok/s ระดับ Ultrafast สูงสุดราว 2000 tok/s ขับเคลื่อนด้วยเอนจินอนุมานที่พัฒนาเอง NaiveRT
  • ขอบเขตความสามารถ: เน้นข้อความและโค้ดล้วน ไม่รองรับการป้อนภาพ
  • เบนช์มาร์ก: NL2Repo-Bench 71.9 สูงกว่า DeepSeek V4.1 Flash ที่ 68.2 และ GLM 5.3 Flash ที่ 56.3 (ข้อมูลจากโมเดลการ์ดอย่างเป็นทางการ รวบรวมโดย Latent Space)

ใครสร้าง: NaiveAI บริษัทที่ก่อตั้งโดยทีมพื้นฐานชิงหวา

NaiveAI เป็นบริษัท AI จีนที่ก่อตั้งโดยทีมที่มีพื้นฐานจากมหาวิทยาลัยชิงหวา ตามที่สื่อรายงาน Dai Jifeng (代季峰) ผู้ก่อตั้งเป็นรองศาสตราจารย์ภาควิชาวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์ มหาวิทยาลัยชิงหวา Naive-N0.5-Flash เป็นผลิตภัณฑ์ของบริษัท NaiveAI

ทีมที่มีความลึกทางวิชาการเลือกเปิดน้ำหนักทั้งหมดภายใต้ใบอนุญาต MIT แล้วใช้เอนจินอนุมานที่พัฒนาเองผลักความเร็วให้ถึงขีดสุด เส้นทางนี้โดดเด่นมากในหมู่โมเดลใหญ่ของจีน

ยืนบนบ่าของยักษ์โอเพนซอร์ส แล้วผลักความเร็วให้สุดทาง

Naive-N0.5-Flash ไม่ปิดบังที่มาของตัวเอง และพูดถึงมันด้วยความภูมิใจ

ทางการยืนยันว่าโมเดล ใช้ Xiaomi MiMo-V2.5 เป็นฐาน และ นำแนวคิด DSA sparse attention ของ DeepSeek มาใช้ พร้อมเอนจินอนุมานที่ NaiveAI พัฒนาเอง คือ NaiveRT สามอย่างซ้อนทับกัน:

  1. MiMo-V2.5 ให้ฐานที่แข็งแรง ผู้วิ่งช่วงก่อนหน้าในวงการโอเพนซอร์สจีนวางรากฐานไว้เรียบร้อยแล้ว
  2. DSA sparse attention ให้แนวทางสำหรับบริบทยาว DeepSeek เปิดเผยวิธีการ ผู้มาทีหลังยืนต่อยอดได้ทันที
  3. NaiveRT รีดงานวิศวกรรมถึงขีดสุด ความเร็วสองระดับที่ทางการระบุ คือ Standard ราว 50 tok/s และ Ultrafast สูงสุดราว 2000 tok/s แสดงว่าความสามารถของโมเดลชุดเดียวกันปลดปล่อยได้ในรูปแบบบริการที่ต่างกัน และ NaiveRT คือเครื่องยนต์ที่พุ่งไปยังระดับสูงสุด

นี่คือพลังของการวิ่งผลัดแบบโอเพนซอร์ส: Xiaomi วิ่งช่วงแรก DeepSeek ส่งต่อวิธีการ NaiveAI รับไม้แล้วพุ่งเข้าหา "ความเร็วสุดขีด" ไม่มีใครต้องสร้างล้อใหม่ตั้งแต่ศูนย์ ทุกฝ่ายผลักผลงานของคนอื่นให้ไปไกลขึ้น ระบบนิเวศโอเพนซอร์สที่ดีที่สุดก็เป็นแบบนี้ ทุกช่วงเร็วกว่าช่วงก่อน

ตารางพารามิเตอร์หลัก

หัวข้อ ข้อมูล
ชื่อที่แสดง Naive-N0.5-Flash
Model ID ของ API อย่างเป็นทางการ (ตัวหลัก) naive-n0.5-flash
Model ID ของ API อย่างเป็นทางการ (ปิดการคิด) naive-n0.5-lite (โมเดลเดียวกัน ปิดการคิด)
ผู้เปิดตัว NaiveAI (naive.ai)
วันที่เปิดตัว 2026-09-27
ใบอนุญาต MIT เปิดน้ำหนักโมเดล
สถาปัตยกรรม MoE รวม 309B เปิดใช้งาน 15.5B
จำนวนเลเยอร์ 48 เลเยอร์: 39 เลเยอร์ sliding window attention (SWA) + 9 เลเยอร์ DSA sparse attention
บริบท เนทีฟ 1M
ความเร็ว (ทางการ) Standard ราว 50 tok/s; Ultrafast สูงสุดราว 2000 tok/s
เอนจินอนุมาน NaiveRT ที่พัฒนาเอง
ประเภทอินพุต ข้อความและโค้ดล้วน ไม่รองรับภาพ
โมเดลฐาน Xiaomi MiMo-V2.5

แกะสถาปัตยกรรม: ทำไมถึงทั้งใหญ่ ทั้งยาว ทั้งเร็ว

พารามิเตอร์รวม 309B เปิดใช้งาน 15.5B: ความจุมาก คำนวณน้อย

แนวคิดของ MoE (Mixture of Experts) ตรงไปตรงมา โมเดลจะใหญ่แค่ไหนก็ได้ แต่แต่ละโทเค็นปลุกผู้เชี่ยวชาญขึ้นมาเพียงส่วนเล็ก ๆ Naive-N0.5-Flash มีพารามิเตอร์รวม 309B แต่ละโทเค็นเปิดใช้งานเพียง 15.5B ความจุความรู้มาจาก 309B ส่วนปริมาณการคำนวณต่อก้าวคิดตาม 15.5B เท่านั้น ความรอบรู้ของโมเดลใหญ่ ด้วยจังหวะก้าวของโมเดลเล็ก นี่คือฐานโครงสร้างที่ทำให้ได้ทรูพุตสูง

39 เลเยอร์ SWA + 9 เลเยอร์ DSA: แบ่งงานระหว่างเฉพาะที่กับภาพรวมอย่างแม่นยำ

ในเครือข่าย 48 เลเยอร์ 39 เลเยอร์ใช้ sliding window attention (SWA) มองเฉพาะบริเวณใกล้เคียง ต้นทุนจึงไม่บวมไปตามบริบทอย่างไม่สิ้นสุด อีก 9 เลเยอร์ใช้ DSA sparse attention คัดเลือกตำแหน่งที่สำคัญจริงจากทั้งบริบท การคำนวณส่วนใหญ่ยกให้เลเยอร์เฉพาะที่ที่เบา เลเยอร์ระดับภาพรวมจำนวนน้อยรับผิดชอบความสัมพันธ์ระยะไกล การแบ่งแบบนี้ทำให้บริบทเนทีฟ 1M เป็นความสามารถที่ใช้งานได้จริง ไม่ใช่แค่ตัวเลขในตารางสเปก

เนทีฟ 1M: ทั้งรีโพ อ่านจบในครั้งเดียว

บริบท 1M หมายความว่าอะไร? รีโพโค้ดขนาดกลาง ชุดเอกสารเทคนิคทั้งชุด หรือประวัติการสนทนายาวมาก ใส่ลงในคำขอเดียวได้เลยโดยไม่ต้องหั่นเป็นชิ้น สำหรับงานโค้ด วิธีนี้สูญเสียข้อมูลน้อยกว่าการ "ค้นก่อนแล้วค่อยต่อ" หนึ่งชั้น โมเดลเห็นบริบททั้งหมด ไม่ใช่เศษชิ้นที่ปะติดปะต่อ

สูงสุดราว 2000 tok/s: คำตอบของ NaiveRT

ทางการแบ่งบริการเป็นสองระดับ: Standard ราว 50 tok/s, Ultrafast สูงสุดราว 2000 tok/s เบื้องหลัง Ultrafast คือเอนจินอนุมานที่ NaiveAI พัฒนาเองชื่อ NaiveRT สถาปัตยกรรมโมเดลรับหน้าที่ "คำนวณให้น้อยลง" เอนจินอนุมานรับหน้าที่ "คำนวณให้เร็วขึ้น" ต้องทำถูกทั้งสองอย่างพร้อมกันจึงได้ตัวเลขนี้

ความเร็วเปลี่ยนอะไรบ้าง

2000 tok/s ฟังดูเป็นแค่ตัวเลข แต่เมื่อวางลงในงานพัฒนาจริง ภาพจะต่างออกไป

โค้ดเติมอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ใน IDE พิมพ์คอมเมนต์หนึ่งบรรทัด โค้ดทั้งช่วงก็เต็มหน้าจอเกือบพร้อมกัน ไม่มีไอคอนหมุน ไม่มีข้อความ "กำลังคิด" เคอร์เซอร์เพิ่งหยุด โค้ดก็ลงครบแล้ว การเติมโค้ดเปลี่ยนจาก "การรอ" เป็น "การหายใจ" นักพัฒนาจะอยากเรียกใช้บ่อยขึ้น และความต่างตลอดทั้งวันก็สะสมขึ้นเรื่อย ๆ

Agent ที่เรียกใช้หลายสิบรอบ Agent ต้องอ่านไฟล์ แก้โค้ด รันเทสต์ อ่านผล แล้วแก้ใหม่ งานหนึ่งอาจต้องเรียกใช้หลายสิบรอบ ประหยัดได้รอบละไม่กี่วินาที ทั้งงานก็ประหยัดได้หลายนาที เมื่อแต่ละก้าวเร็วขึ้น ในงบเวลาเท่าเดิม Agent ลองได้มากขึ้น ตรวจสอบได้มากขึ้น อัตราสำเร็จก็มีที่ว่างให้เพิ่มขึ้น

รีโพยาว อ่านจบในครั้งเดียว บริบท 1M บวกกับทรูพุตสูงหมายความว่าคุณส่งทั้งโค้ดเบสให้โมเดลแล้วขอแผนปรับปรุงที่สมบูรณ์ได้ โดยไม่ต้องหั่นซ้ำแล้วซ้ำเล่าภายใต้ข้อจำกัดของหน้าต่างบริบท อ่านครบ ตอบเร็ว นี่คือบริบทยาวอย่างที่ควรเป็น

งานแบตช์ ขนานกันได้ งานอย่างรีวิวโค้ด สร้างเอกสาร เติมเทสต์ ซึ่งทำพร้อมกันได้ เมื่อทรูพุตสูง เวลารวมก็ลดลงโดยตรง

ใช้เวลาแลกคุณภาพ เมื่อเร็วพอ ก็มีที่ว่างให้ห่วงโซ่การคิดยาวขึ้น ในอดีต "คิดนาน" เป็นของฟุ่มเฟือย ตอนนี้กลายเป็นตัวเลือกปกติได้

ความเร็วไม่ใช่เป้าหมายในตัวมันเอง สิ่งที่มันเปลี่ยนคือจังหวะการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับโมเดล จาก "ส่งแล้วรอ" เป็น "คุยแล้วทำต่อ"

ทำไมเรื่องนี้สำคัญต่อโอเพนซอร์สจีน

ที่ผ่านมา เมื่อพูดถึงโมเดลโอเพนซอร์สจีน บทสนทนามักหยุดที่ "พารามิเตอร์เท่าไหร่" และ "อยู่อันดับที่เท่าไรในตาราง" Naive-N0.5-Flash เปิดมุมมองใหม่: เมื่อต่างก็เป็นโอเพนซอร์ส ใครทำความเร็วอนุมานให้นักพัฒนาประหลาดใจได้

มุมมองนี้มีนัยสามชั้น

หนึ่ง โอเพนซอร์สไม่ใช่แค่การปล่อยน้ำหนัก ใบอนุญาต MIT หมายความว่าทีมสามารถติดตั้งเอง ปรับแต่งเอง และรวมระบบเองได้ โดยไม่ต้องกังวลกับข้อจำกัดด้านใบอนุญาตหลายชั้น เมื่อน้ำหนักอยู่ในมือ อำนาจเลือกก็อยู่ที่นักพัฒนา

สอง ความสามารถทางวิศวกรรมกลายเป็นข้อได้เปรียบ โมเดลฐานมาจาก MiMo-V2.5 แนวคิด sparse attention มาจาก DSA ของ DeepSeek ทั้งหมดเป็นชิ้นส่วนที่เปิดให้ใช้ในระบบนิเวศโอเพนซอร์ส NaiveAI ทุ่มแรงไปที่เอนจินอนุมาน NaiveRT ทำให้ "ชิ้นส่วนชุดเดียวกัน ประกอบเป็นความเร็วที่สูงกว่า" กลายเป็นจุดเด่นของตัวเอง นี่แสดงว่าในยุคโอเพนซอร์ส ความเป็นเลิศทางวิศวกรรมคือกำแพงป้องกันในตัวมันเอง

สาม โอเพนซอร์สจีนก่อตัวเป็นการวิ่งผลัด ผลงานของรายหนึ่งกลายเป็นจุดเริ่มของอีกราย วิธีการของรายหนึ่งถูกอีกรายตรวจสอบ ปรับปรุง แล้วปล่อยออกมาใหม่ วงจรนี้หมุนเร็วขึ้นเรื่อย ๆ และผู้ได้ประโยชน์คือผู้ใช้ทุกคน: มีโมเดลให้เลือกมากขึ้น ต้นทุนการลองผิดลองถูกต่ำลง จังหวะการพัฒนาเร็วขึ้น

อ่านใบตอบทางเทคนิคนี้ให้ออก: สี่คำสำคัญ

ถ้าอยากจำจุดเทคนิคของโมเดลนี้เพียงอย่างเดียว จำสี่คำนี้ก็พอ

MoE พารามิเตอร์รวม 309B คือ "คลังความรู้" พารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 15.5B คือ "พลังคำนวณจริงในแต่ละก้าว" คลังใหญ่หมายถึงความจุเพียงพอ แต่ละก้าวขยับเพียงส่วนเล็กหมายถึงวิ่งเร็ว

SWA sliding window attention ครอบครอง 39 จาก 48 เลเยอร์ ให้เลเยอร์ส่วนใหญ่สนใจเฉพาะเนื้อหาใกล้ตัว ต้นทุนจึงควบคุมได้

DSA sparse attention ครอบครองอีก 9 เลเยอร์ ทำหน้าที่คัดตำแหน่งสำคัญจากภาพรวมทั้งหมด ดึงข้อมูลที่อยู่ไกลแต่มีประโยชน์จริงกลับมา

NaiveRT เอนจินอนุมานที่พัฒนาเอง เป็นข้อต่อที่เปลี่ยนความได้เปรียบทางสถาปัตยกรรมให้เป็น "กี่โทเค็นต่อวินาที"

ร้อยสี่คำเข้าด้วยกันได้ตรรกะที่ชัดเจน: ใช้ MoE คำนวณให้น้อย ใช้ SWA คุมต้นทุนบริบทยาว ใช้ DSA รักษามุมมองภาพรวม และใช้ NaiveRT แปลงความเร็วให้เป็นจริง

ไอเดียการใช้งานที่น่าจินตนาการ

ต่อไปนี้เป็นแนวคิดการใช้งานที่อิงตามพารามิเตอร์และขอบเขตความสามารถอย่างเป็นทางการ ไม่ได้แทนกรณีที่เกิดขึ้นจริงแต่อย่างใด

  • สายพานรีวิวโค้ด: ใส่ทั้งรีโพลงในบริบทครั้งเดียว ให้โมเดลเสนอการแก้ไขข้ามไฟล์ คุณค่าของบริบทเนทีฟ 1M เห็นชัดที่สุดตรงนี้
  • ผู้ช่วยใน IDE: การเติมโค้ด คำอธิบาย และข้อเสนอรีแฟกเตอร์ตอบกลับเกือบพร้อมกัน สมาธิของนักพัฒนาไม่ถูกการรอขัดจังหวะ
  • Agent หลายขั้นตอน: อ่าน แก้ เทสต์ ทบทวน วนซ้ำ ยิ่งแต่ละก้าวเร็ว ทั้งสายยิ่งลื่น
  • ซิงก์เอกสารกับโค้ด: นำเอกสารยาวและโค้ดเบสเข้าบริบทพร้อมกัน ตรวจเทียบว่าคำอธิบายอินเทอร์เฟซตรงกับการทำงานจริงหรือไม่

สถานการณ์เหล่านี้มีจุดร่วมคือขยายจุดแข็งด้าน "ความเร็ว" และ "ความยาวบริบท" และอยู่ในขอบเขตข้อความและโค้ด ตรงกับขอบเขตความสามารถของโมเดลทุกประการ

บุคคลที่สามมองอย่างไร: ผลประเมินของ Latent Space

วันที่ 10 พฤศจิกายน 2026 Latent Space เผยแพร่ผลประเมินที่เขียนโดย Gabriele Beltramo ข้อมูลด้านล่างทั้งหมดมาจากบทความนั้น ไม่ใช่ผลทดสอบของ Guishu Intelligence

ผลเบนช์มาร์ก

ผล NL2Repo-Bench (ข้อมูลจากโมเดลการ์ดอย่างเป็นทางการ รวบรวมโดย Latent Space):

โมเดล NL2Repo-Bench
Naive-N0.5-Flash 71.9
DeepSeek V4.1 Flash 68.2
GLM 5.3 Flash 56.3

ความเร็วที่วัดได้จริง

ผลประเมินของ Latent Space ระบุว่า:

  • ค่าสูงสุดที่วัดได้ราว 2100 tok/s สูงกว่า 2000 tok/s ที่ทางการระบุเล็กน้อย
  • ช่วงคิดราว 984 tok/s ช่วงตอบราว 1816 tok/s
  • ค่ามัธยฐานเวลาแบบครบวงจรอยู่ที่ 3.1 วินาที เทียบกับ DeepSeek ที่ 10.1 วินาที

กรณีการใช้งาน

ในกรณี "สร้างแอประบบสุริยะ" Naive-N0.5-Flash ทำได้ดีที่สุด ส่วนงานประเภทโครงสร้างต้นไม้ ผลใกล้เคียงกับ DeepSeek

อ่านตัวเลขอย่างรอบคอบ

เมื่อดูตัวเลขเหล่านี้ โปรดพิจารณาเงื่อนไขสามข้อที่ต้นฉบับผลประเมินระบุไว้:

  • ความเร็วของ Naive วัดบนเซิร์ฟเวอร์ทางการ ขณะที่โมเดลอื่นเรียกผ่าน OpenRouter เส้นทางของสองฝั่งไม่เหมือนกัน
  • เวลาเฉลี่ยของทั้งสองใกล้เคียงกัน คือ 45.3 วินาที และ 45.0 วินาที
  • ในโจทย์ยาก เวลาเฉลี่ยคือ 89.8 วินาที เทียบกับ 79.7 วินาที เพราะห่วงโซ่การคิดยาวกว่า

สื่อจีนก็ติดตามโมเดลนี้เช่นกัน Qubit (量子位) นำมาเล่าต่อในบทความบนบัญชีสาธารณะ WeChat เมื่อวันที่ 13 พฤศจิกายน 2026 บทความนั้นเป็นการเรียบเรียงต่อจากแหล่งอื่น ตัวเลขให้ยึดตามต้นฉบับของ Latent Space

เหมาะกับใคร เหมาะกับงานแบบไหน

เหมาะมาก:

  • การเติมโค้ดแบบโต้ตอบและถามตอบใน IDE ที่ไวต่อความหน่วง
  • การทำความเข้าใจและเขียนใหม่ระดับรีโพที่ต้องใช้บริบทใหญ่
  • ทีมที่ต้องการติดตั้งใช้งานภายในองค์กรและต้องการใบอนุญาตที่ยืดหยุ่น (MIT)
  • วงจร Agent ที่เรียกใช้ถี่ ซึ่งเวลารอทุกก้าวจะถูกขยายซ้ำแล้วซ้ำเล่า

ข้อจำกัดที่ควรรู้ล่วงหน้า:

  • โมเดลนี้ประมวลผลได้เฉพาะข้อความและโค้ด งานที่ต้องป้อนภาพต้องเปลี่ยนไปใช้โมเดลอื่น
  • คะแนนจากทางการใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงเท่านั้น ผลในงานจริงยังควรยึดตามงานของคุณเอง

นักพัฒนาเชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้อย่างไร

สำหรับโมเดลที่ให้บริการผ่าน API ในสไตล์ Chat Completions แนวทางเชื่อมต่อโดยรวมเหมือนกัน: ตั้งค่า endpoint คีย์ และ model ID แล้วส่งคำขอแบบสตรีม ด้านล่างเป็นตัวอย่างทั่วไป endpoint และคีย์เป็นตัวแทนเท่านั้น โปรดยึดเอกสาร API อย่างเป็นทางการและคำอธิบายของบริการที่คุณใช้เป็นหลัก

curl -N "https://<endpoint ของผู้ให้บริการหรือ endpoint อย่างเป็นทางการ>/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer <API Key ของคุณ>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "naive-n0.5-flash",
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "เขียน LRU cache ที่ปลอดภัยต่อการทำงานพร้อมกันด้วย Python"}]
  }'

ก่อนเชื่อมต่อ แนะนำให้ตรวจสอบทีละข้อ:

  1. Model ID: ตัวหลักอย่างเป็นทางการคือ naive-n0.5-flash ส่วนเวอร์ชันปิดการคิดคือ naive-n0.5-lite
  2. เอาต์พุตแบบสตรีม: โมเดลทรูพุตสูงยิ่งควรใช้สตรีม ไม่เช่นนั้นจะมองไม่เห็นความเร็ว
  3. ประเภทอินพุต: ส่งเฉพาะข้อความ อย่าส่งภาพ
  4. Timeout และการลองใหม่: คำขอบริบทยาวและห่วงโซ่การคิดยาวต้องใช้ timeout ที่กว้างขึ้น
  5. ชุดประเมินของคุณเอง: รันด้วยงานจริงหนึ่งรอบ แล้วค่อยตัดสินใจว่าจะสลับหรือไม่

ประเมินอย่างไรให้น่าเชื่อถือ? เลือกงานจริง 20 ถึง 50 งานจากโค้ดเบสของคุณเอง บันทึกเวลาโทเค็นแรกและเวลารวมแยกกัน เปรียบเทียบ naive-n0.5-flash กับ naive-n0.5-lite งานโค้ดให้รันเทสต์ดูอัตราผ่านโดยตรง แล้วนำรีโพจริงใส่หน้าต่าง 1M ทดสอบแยกอีกหนึ่งรอบ ข้อสรุปที่ได้คือข้อมูลที่ใส่ในเอกสารเลือกเทคโนโลยีของคุณได้

Guishu Intelligence กำลังติดตามความเคลื่อนไหวของโมเดลโอเพนซอร์สความเร็วสูงลักษณะนี้ ขณะนี้อยู่ในขั้นประเมิน และไม่ให้คำมั่นใด ๆ เกี่ยวกับเวลาที่จะพร้อมใช้งาน

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

ใครสร้าง Naive-N0.5-Flash? เปิดตัวโดย NaiveAI ซึ่งเป็นบริษัท AI จีนที่ก่อตั้งโดยทีมที่มีพื้นฐานจากชิงหวา ตามที่สื่อรายงาน Dai Jifeng ผู้ก่อตั้งเป็นรองศาสตราจารย์ภาควิชาวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์ มหาวิทยาลัยชิงหวา Naive-N0.5-Flash เป็นผลิตภัณฑ์ของบริษัท NaiveAI เปิดตัวเมื่อวันที่ 27 กันยายน 2026

ฝึกตั้งแต่ศูนย์หรือไม่? ทางการยืนยันว่าใช้ Xiaomi MiMo-V2.5 เป็นฐาน และนำ DSA sparse attention ของ DeepSeek มาใช้ ร่วมกับเอนจินอนุมานที่พัฒนาเอง NaiveRT โดยเน้นการปรับความเร็วอนุมานให้ถึงขีดสุด

เป็นโอเพนซอร์สหรือไม่ ใบอนุญาตคืออะไร? เปิดน้ำหนักโมเดล ใบอนุญาตคือ MIT

Model ID ของ API คืออะไร? ตัวหลักคือ naive-n0.5-flash ส่วน naive-n0.5-lite คือโมเดลเดียวกันในเวอร์ชันปิดการคิด

2000 tok/s มาจากไหน? ตามที่ทางการระบุ ระดับ Ultrafast เร็วสูงสุดราว 2000 tok/s โดยมีเอนจินอนุมานที่พัฒนาเอง NaiveRT รองรับ ค่าสูงสุดที่ Latent Space วัดได้อยู่ที่ราว 2100 tok/s

รองรับบริบท 1M หรือไม่? รองรับ เป็นบริบทเนทีฟ 1M ในทางสถาปัตยกรรม เกิดจาก sliding window attention 39 เลเยอร์ร่วมกับ DSA sparse attention 9 เลเยอร์

รองรับการป้อนภาพหรือไม่? ไม่รองรับ โมเดลเน้นข้อความและโค้ดล้วน

โมเดลนี้เหมาะกับงานอะไร? การสร้างโค้ด การทำความเข้าใจระดับรีโพ วงจร Agent และงานพัฒนาแบบโต้ตอบที่ไวต่อความหน่วง

สรุป

โอเพนซอร์ส MIT, MoE 309B เปิดใช้งานเพียง 15.5B, SWA 39 เลเยอร์บวก DSA 9 เลเยอร์ค้ำบริบทเนทีฟ 1M, NaiveRT ที่พัฒนาเองผลักความเร็วถึงสูงสุดราว 2000 tok/s ตามที่ทางการระบุ, NL2Repo-Bench ได้ 71.9

Xiaomi MiMo-V2.5 เป็นฐาน DSA ของ DeepSeek ให้แนวคิด NaiveAI ทำวิศวกรรมให้ถึงขีดสุด นี่คือการวิ่งผลัดที่งดงามของโมเดลโอเพนซอร์สจีน และให้คำตอบใหม่ต่อคำถามที่ว่า "โมเดลโค้ดเร็วได้แค่ไหน"

คำสำคัญของโมเดลนี้คือ น้ำหนักเปิด บริบทยาว ความเร็วตอบสนอง เมื่อสามอย่างนี้รวมอยู่ในโมเดลเดียว ทุกทีมที่ทำเครื่องมือโค้ด ทำ Agent หรือทำแพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนาควรมองให้จริงจังสักครั้ง

สำหรับนักพัฒนา การตอบรับที่ดีที่สุดคือลองด้วยตัวเอง อ่านเอกสารทางการ รันด้วยงานของคุณเองหนึ่งรอบ แล้วให้ข้อมูลเป็นผู้พูด

แหล่งอ้างอิง