ข้ามไปยังเนื้อหา

แท็ก

#Aleph Alpha

2 บทความ

Aleph Alpha ทดสอบโมเดลเปิดจีน 6 ตัวด้วย 967 คำถามการเมือง: ตอบแบบสมดุลแค่ 17–41% — และพบว่า Nemotron ของ NVIDIA ติดแนวคิดพรรคมาจากข้อมูล SFT ที่ Qwen/DeepSeek สร้าง
งานวิจัย

Aleph Alpha ทดสอบโมเดลเปิดจีน 6 ตัวด้วย 967 คำถามการเมือง: ตอบแบบสมดุลแค่ 17–41% — และพบว่า Nemotron ของ NVIDIA ติดแนวคิดพรรคมาจากข้อมูล SFT ที่ Qwen/DeepSeek สร้าง

Aleph Alpha เผยแพร่ผลทดสอบเมื่อ 28 ก.ย. 2026 (The Decoder หยิบมารายงานเมื่อ 4 ต.ค.) โมเดลเปิดจีน 6 ตัว ได้แก่ Qwen, DeepSeek และ Kimi ตอบคำถามที่เกี่ยวกับจีนแบบสมดุลเพียง 17–41% แต่ถ้าคำถามไม่ได้พูดถึงจีน ตัวเลขขึ้นไปเป็น 58–93% ที่น่าสนใจกว่าคือ NVIDIA Nemotron Cascade 2 ซึ่งไม่ได้เทรนในจีน ก็ติดแนวคิดพรรคมาด้วย เพราะข้อมูล SFT ประมาณ 3,500 จาก 9.3 ล้านแถวที่สร้างด้วย DeepSeek/Qwen มีเนื้อหาแบบนั้นปนอยู่

· อ่าน 6 นาที
Aleph Alpha ปล่อย Kolibri-1 โมเดล MoE 78B (active 3.46B) แบบ Apache-2.0 เน้นเยอรมัน-อังกฤษ — AIME 2025 ได้ 96.9 รองรับ context 1M แต่ยังแพ้ Qwen3.8-27B เกือบทุกช่อง
โมเดลใหม่

Aleph Alpha ปล่อย Kolibri-1 โมเดล MoE 78B (active 3.46B) แบบ Apache-2.0 เน้นเยอรมัน-อังกฤษ — AIME 2025 ได้ 96.9 รองรับ context 1M แต่ยังแพ้ Qwen3.8-27B เกือบทุกช่อง

3 ต.ค. 2026 Aleph Alpha สตาร์ทอัปจากเยอรมนีปล่อย Kolibri-1 โมเดล reasoning แบบ MoE ขนาด 78B ที่ใช้พารามิเตอร์จริงต่อโทเคนเพียง 3.46B ใต้ไลเซนส์ Apache-2.0 เทรน 20T โทเคนบน B200 768 ตัว รองรับ context 1M และ tool calling คะแนนชนะโมเดลกลุ่ม active ~3B ส่วนใหญ่ แต่ยังตามหลัง Qwen3.8-27B และรองรับแค่เยอรมันกับอังกฤษ ไม่มีภาษาไทย

· อ่าน 6 นาที