TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
Meta Platforms ได้เปิดเผยค่าน้ำหนักสำหรับโมเดลปัญญาประดิษฐ์ Muse Spark ซึ่งเคยเป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะนับตั้งแต่เปิดตัวเมื่อเดือนเมษายนที่ผ่านมา
โมเดล Muse Spark Open ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อรองรับงานด้านการเขียนโค้ดและงานประมวลผลระยะยาวของเอเจนต์ โดย Meta อธิบายว่าเป็นโมเดลแบบเปิดเผยค่าน้ำหนักที่มีความสามารถสูงที่สุดจากห้องปฏิบัติการของสหรัฐอเมริกาเท่าที่เคยมีมา โดยในการประมวลผลโทเคนแต่ละตัวนั้นจะใช้พารามิเตอร์เพียง 42 พันล้านพารามิเตอร์จากทั้งหมด 816 พันล้านพารามิเตอร์ที่ตัวโมเดลมี ทั้งนี้ พรอมต์สามารถผสมผสานข้อความเข้ากับรูปภาพ เสียง หรือวิดีโอได้ และ Meta ได้ตั้งค่าหน้าต่างบริบทให้รองรับได้สูงสุดถึง 1 ล้านโทเคน
โมเดลดังกล่าวมีจุดเริ่มต้นมาจาก Muse Spark 1.2 ที่ปล่อยออกมาในเดือนสิงหาคม จากนั้น Meta ได้ดำเนินการปรับปรุงด้านความปลอดภัยหลังการฝึกฝนเพิ่มเติม เพื่อให้โมเดลสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องพึ่งพาระบบป้องกันของบริการต่าง ๆ ของบริษัทเอง ทั้งนี้ Meta ระบุว่า Muse Spark Open ผ่านเกณฑ์มาตรฐานการปล่อยโมเดลภายใต้ Meta Superintelligence Scaling Framework แล้ว โดยรายงานการประเมินผลฉบับสมบูรณ์จะตามมาในภายหลัง ข้อมูลเชิงเทคนิคจาก Hugging Face ระบุว่าการฝึกฝนโมเดลอาศัยสิ่งที่ Meta เรียกว่า “ขั้นตอนการทำงานจริงของนักพัฒนา” ซึ่งรวมถึงการรีแฟกเตอร์โค้ดหลายไฟล์พร้อมกันและเซสชันการแก้บั๊กที่ใช้เวลานาน
นอกจากนี้ Meta ยังได้ทดสอบโมเดลนอกศูนย์ข้อมูลโดยใช้เครื่อง Apple Mac Studio สองเครื่องที่ใช้ชิป M5 Ultra ซึ่งเชื่อมต่อกันเป็นระบบเดียวผ่านเฟรมเวิร์ก MLX ของ Apple โดยเครื่องทั้งสองมีหน่วยความจำรวมกันประมาณหนึ่งเทราไบต์
Muse Code รันบนเซตอัปดังกล่าวในขณะที่เทอร์มินัลเขียนโค้ดทำงานแก้บั๊กและเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ให้กับ Ice Cubes ซึ่งเป็นไคลเอนต์แบบโอเพนซอร์สของ Mastodon ส่วนอีกหนึ่งการทดสอบคือฟุตเทจใน DaVinci Resolve ซึ่งโมเดลได้ประมวลผลทีละเฟรมเพื่อเลือกและตัดช็อตที่ดีที่สุดสำหรับวิดีโอแนวตั้ง
ในตารางเปรียบเทียบมาตรฐานของ Meta เอง Muse Spark Open ได้คะแนน 61.8 ในการทดสอบ JobBench สำหรับเอเจนต์ ซึ่งสูงกว่าคะแนน 31.1 ของ Inkling โมเดลแบบเปิดของสหรัฐฯ จาก Thinking Machines Lab มากกว่าสองเท่า ในขณะที่ Nemotron 3 Ultra ของ Nvidia ตามมาห่าง ๆ ที่ 27.2 คะแนน
อย่างไรก็ตาม โมเดลแบบเปิดของจีนมีความแข็งแกร่งกว่าในด้านการเขียนโค้ด โดย Kimi K3 เป็นผู้นำในการทดสอบการเขียนโค้ด Terminal-Bench 2.1 ด้วยคะแนน 85 ในขณะที่ GLM 5.3 และ Qwen3.8 ต่างก็ทำคะแนนได้สูงกว่า Muse Spark Open ที่ทำได้ 76.4
อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์กลับสลับกันในด้านการใช้งานเครื่องมือ โดย Muse Spark Open ทำคะแนนได้ 89.2 ในการทดสอบ MCP-Atlas ซึ่งเอาชนะคู่แข่งทุกรายที่ Meta ระบุไว้รวมถึงโมเดลจากจีนด้วย การทดสอบนี้จะมอบหมายงานที่เป็นภาษาที่เข้าใจง่ายให้โมเดลโดยไม่ระบุเครื่องมือที่ต้องใช้ในการดำเนินการให้ ซึ่งโมเดลจะต้องคิดเองว่าจะต้องเรียกใช้เครื่องมือใดจาก 220 รายการผ่านเซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol จำนวน 36 รายการที่เปิดใช้งานอยู่ และต้องจัดลำดับขั้นตอนการทำงานด้วยตนเอง
ค่าน้ำหนักมาพร้อมกับ Muse Model License ใหม่ ซึ่งมีสิ่งที่ Meta เรียกว่า “เงื่อนไขเชิงพาณิชย์แบบจำกัด” โดยไม่มีค่าธรรมเนียมสำหรับนักพัฒนาที่นำโมเดลไปปรับใช้หรือใส่ไว้ในซอฟต์แวร์ของตนเอง แต่ Meta กำหนดให้ต้องมีข้อตกลงแยกต่างหากสำหรับบริษัทใดก็ตามที่ขายโมเดลนี้เป็นบริการแบบโฮสต์และมีรายได้รวมเกิน 20 ล้านดอลลาร์ในระยะเวลา 12 เดือน
ผลิตภัณฑ์ที่สร้างขึ้นบนโมเดลนี้จะต้องแสดงป้ายกำกับว่า “Built with Muse Spark Open” ทั้งนี้ ไม่อนุญาตให้ใช้โมเดลในงานด้านการทหารและโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ
การเปิดเผยค่าน้ำหนักครั้งก่อนของ Meta คือ Muse Glimmer ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กกว่ามากที่มี 30 พันล้านพารามิเตอร์และเปิดตัวไปเมื่อเดือนสิงหาคมที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม ระบบที่มีความสามารถสูงสุดของบริษัทยังคงเป็นระบบปิด และโมเดลตระกูล Muse Wonder ที่เปิดตัวไปเมื่อวันจันทร์นั้นสามารถเข้าถึงได้ผ่าน Meta Model API และ Muse Code เท่านั้น
ขณะนี้มีผู้ให้บริการอินเฟอเรนซ์ 7 รายที่เปิดให้เข้าถึงโมเดลในรูปแบบโฮสต์แล้ว รวมถึง Groq และ Fireworks AI นอกจากนี้ยังสามารถดาวน์โหลดค่าน้ำหนักได้จาก Hugging Face หรือจากแคตตาล็อกโมเดลของ Amazon Web Services, Google และ Microsoft
