tag: Open-Source

Thinking Machines สตาร์ทอัพของ Mira Murati เปิดตัว Inkling Small โมเดล Open-weights ขนาดเล็กที่มีพารามิเตอร์เพียง 1 ใน 3 ของรุ่นเดิม แต่กลับทำคะแนนด้านการเขียนโค้ดและการใช้เหตุผลได้ดีกว่ารุ่นใหญ่

Nous Research ปล่อยฟีเจอร์รองรับ Hermes Agent บน Buzz พื้นที่ทำงานแบบ Open Source จาก Block ที่เปิดให้มนุษย์และ AI Agent ทำงานร่วมกันผ่านโปรโตคอล Nostr พร้อมทางเลือกการเชื่อมต่อ 3 รูปแบบที่รักษาประสิทธิภาพของ Agent ไว้ครบถ้วน

Tencent เปิดตัว AngelSpec เฟรมเวิร์กแบบ torch-native สำหรับเทรน draft models ช่วยเพิ่มความเร็วในการประมวลผลสูงสุด 2.4 เท่า โดยมาพร้อมสถาปัตยกรรม DFly ที่โดดเด่นด้านงานเขียนโค้ดและคณิตศาสตร์

Marktechpost AI เปิดตัว Token Saver ส่วนขยายสำหรับ Claude Desktop ที่ใช้เทคโนโลยี Local Hybrid RAG เพื่อช่วยลดการใช้ Token ในการประมวลผลไฟล์ PDF ลงได้ถึง 90-99% พร้อมชูจุดเด่นเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ทีม Kimi ของ Moonshot AI และ kvcache-ai เปิดตัว AgentENV ระบบ Sandbox สำหรับ AI Agent ที่ใช้เทคโนโลยี Firecracker microVM สามารถ Snapshot และ Resume ได้ในระดับมิลลิวินาที พร้อมรองรับการฝึกโมเดล Kimi K3 ขนาด 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์

เหล่าผู้นำอุตสาหกรรมกว่า 40 แห่งนำโดย NVIDIA ผนึกกำลังสร้างมาตรฐานความปลอดภัย AI ผ่านระบบเปิด หวังสร้างเกราะป้องกันทางไซเบอร์ที่โปร่งใสและลดความเสี่ยงจากการพึ่งพาระดลปิดเพียงไม่กี่ราย

โครงการ OSI2 ONE พัฒนาเครื่อง MRI พกพาที่ใช้ชิ้นส่วนจากเครื่องพิมพ์ 3D เพื่อลดต้นทุนทางการแพทย์ให้เหลือเพียง 7% ของเครื่องขนาดใหญ่ปกติ

ทีม KwaiKAT จาก Kuaishou เปิดตัวโมเดล KAT-Coder-V2.5 ที่เน้นประสิทธิภาพการเขียนโค้ดแบบ Agentic โดยใช้ระบบ AutoBuilder เพิ่มความสำเร็จในการสร้างสภาพแวดล้อมทดสอบขึ้นเป็น 57.2% และลดข้อผิดพลาดใน Sandbox ลงเหลือต่ำกว่า 2%

Datalab ประกาศยกเครื่อง Marker ใหม่เป็นเวอร์ชัน 2 โดยทำคะแนนบน olmOCR-bench ได้สูงสุดถึง 76.0 พร้อมความเร็วเหนือกว่า MinerU ถึง 5 เท่า และเอาชนะ Docling ได้ทั้งในด้านประสิทธิภาพและคุณภาพการแปลงเอกสาร

OpenWorker คือเอเจนท์ AI บนเดสก์ท็อปที่ทำงานแบบ Local-First โดยมุ่งเน้นการสร้างผลลัพธ์สำเร็จรูปข้ามแอปพลิเคชัน พร้อมระบบควบคุมความเสี่ยงในการสั่งงานเครื่องที่เข้มงวด

OmniVoice Studio คือเครื่องมือจัดการเสียงระดับมืออาชีพที่รันบนฮาร์ดแวร์ของคุณเองโดยไม่ต้องผ่านคลาวด์ รองรับการโคลนเสียง พากย์วิดีโอ และถอดความได้ฟรีถึง 646 ภาษา

CEO ของ Nvidia สนับสนุนให้บริษัทอเมริกันเข้าถึงโมเดล AI จากจีนได้ พร้อมชี้ว่าการเปิดโอเพนซอร์สช่วยเสริมความปลอดภัยและกระตุ้นความต้องการใช้งานในอุตสาหกรรมได้มากกว่า

Meta เปิดตัว Astryx ระบบดีไซน์สำหรับ React 19 ที่ผ่านการใช้งานภายในมานานกว่า 8 ปี มาพร้อมคอมโพเนนต์กว่า 150 รายการ และสถาปัตยกรรมแบบ Agent-first ที่ออกแบบมาเพื่อให้มนุษย์และ AI ทำงานร่วมกันได้อย่างไร้รอยต่อ

Grabette เปิดตัวระบบบันทึกข้อมูลการหยิบจับของหุ่นยนต์แบบ Open Source ที่ช่วยเปลี่ยนการเคลื่อนไหวจากอุปกรณ์มือถือให้เป็นชุดข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับการเรียนรู้ของหุ่นยนต์

GitHub ประกาศความสำเร็จของโครงการ GitHub Sponsors ที่มียอดสนับสนุนสะสมจากชุมชนและองค์กรทะลุ 100 ล้านดอลลาร์ มุ่งเน้นสร้างผลตอบแทนที่เป็นธรรมและยั่งยืนให้แก่ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์เสรีทั่วโลก

ชิป Zilog Z80 ครบรอบ 50 ปีและยุติการผลิตอย่างเป็นทางการ นำไปสู่การริเริ่มโครงการ FOSS Z80 ซึ่งเป็นโปรเจกต์โอเพนซอร์สเพื่อผลิตชิปทดแทนรูปแบบเดิมที่สามารถใช้งานแทนของดั้งเดิมได้ทันที

Linus Torvalds ยืนยันว่าโปรเจกต์ Linux สนับสนุนการใช้เครื่องมือ AI ในการพัฒนาโค้ด พร้อมท้าให้กลุ่มที่ไม่เห็นด้วยแยกโปรเจกต์ออกไปทำเอง

Alibaba เปิดตัว Qwen3Guard โมเดลตรวจสอบความปลอดภัยรุ่นแรกในตระกูล Qwen ชูจุดเด่นด้านการประเมินความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ในระดับสตรีมมิ่ง และรองรับภาษาทั่วโลกรวมถึงภาษาไทย

เริ่มต้นใช้งาน GitHub อย่างมืออาชีพด้วยคู่มือฉบับสมบูรณ์ที่รวบรวมตั้งแต่พื้นฐาน Version Control ไปจนถึงการทำงานร่วมกันบนโปรเจกต์จริงและ Open Source

Sakana AI นำโมเดล Nemotron ของ Nvidia เข้าสู่ระบบ Fugu เพื่อประสานพลังโมเดลภาษาขนาดเล็กให้สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยตั้งเป้าให้โมเดลแบบ Open Source สามารถก้าวขึ้นมาเทียบชั้นกับระบบระดับ Frontier ได้

xAI ตัดสินใจเปิดโอเพนซอร์สโค้ดภาษา Rust กว่า 8 แสนบรรทัดของ Grok Build หลังเครื่องมือดังกล่าวแอบอัปโหลดข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ รวมถึงรหัสผ่านและกุญแจ SSH ไปยังเซิร์ฟเวอร์

Databricks เตรียมใช้ GLM 5.2 เป็นเครื่องมือเขียนโค้ดหลัก หลังผลทดสอบบน Codebase ของตัวเองพบว่ามีประสิทธิภาพเทียบเท่า Opus ในต้นทุนที่ถูกกว่าถึง 34%

Tencent เปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Hy3 ชูจุดเด่นสถาปัตยกรรม MoE ที่มีพารามิเตอร์รวม 295 พันล้าน แต่ใช้ทรัพยากรประมวลผลจริงเพียง 21 พันล้านพารามิเตอร์ ให้ประสิทธิภาพสูงเทียบเท่าโมเดลขนาดใหญ่กว่าหลายเท่า พร้อมลดอัตราการหลอนลงกว่าครึ่ง