SpaceXAI เปิดตัว Grok 4.6 โมเดล AI รองรับคอนเทนต์ 500K สำหรับงานโค้ดและเอเจนต์
Grok 4.6 มาพร้อมความสามารถในการประมวลผลโทเค็น 500,000 บริบท รองรับการทำงานระยะยาว และการทดสอบตัวเองก่อนส่งมอบงาน
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- Grok 4.6 รองรับ context tokens สูงถึง 500,000 โทเค็น พร้อมรับข้อมูลทั้งข้อความและรูปภาพ
- ทำคะแนน Artificial Analysis Intelligence Index ที่ 61 เทียบเท่า GPT-5.6 Sol Max
- คิดค่าบริการเริ่มต้น 2 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเค็นสำหรับอินพุตปกติ และ 4 ดอลลาร์เมื่อเกิน 200K โทเค็น
- เปิดให้ใช้งานผ่าน xAI API, Grok Build, Cursor, OpenRouter, Vercel และ Cloudflare เรียบร้อยแล้ว
วงการปัญญาประดิษฐ์ตื่นตัวอีกครั้งเมื่อ SpaceXAI ประกาศปล่อยโมเดลรุ่นใหม่ล่าสุดในชื่อ Grok 4.6 ซึ่งไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาเป็นโมเดลฐานขนาดใหญ่ แต่เน้นไปที่การฝึกอบรมเพิ่มเติมที่ยาวนานขึ้น โดยใช้ข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูงสำหรับการให้เหตุผล แนวคิดทางเทคนิคขั้นสูง และสูตรการฝึกที่ได้รับการปรับปรุงให้มีประสิทธิภาพสูงสุด การพัฒนาครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่การยกระดับความสามารถในการประมวลผลสำหรับเอเจนต์ที่ต้องทำงานต่อเนื่องเป็นเวลานาน งานเขียนโปรแกรม และงานด้านความรู้ทั่วไปโดยเฉพาะ
โมเดลใหม่นี้ได้รับการปรับแต่งผ่านกระบวนการจำลองข้อมูลการฝึกอบรมแบบควบคุม (Supervised Fine-Tuning) ครอบคลุมหลากหลายโดเมน เช่น STEM วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และงานความรู้ พร้อมทั้งผ่านการเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning) ในสภาพแวดล้อมจำลองของเอเจนต์ ข้อมูลเชิงพฤติกรรมที่น่าสนใจจากการทดสอบภายในระบุว่า Grok 4.6 มีกระบวนการทดสอบและตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยตัวเองบ่อยครั้งขึ้น ก่อนที่จะข้ามไปยังขั้นตอนถัดไป
ในด้านสเปกทางเทคนิค Grok 4.6 รองรับอินพุตทั้งข้อความและรูปภาพ ให้เอาต์พุตเป็นข้อความโดยไม่มีการจำกัดขีดจำกัดความยาว และมีข้อมูลความรู้ตัดรอบถึงวันที่ 1 กุมภาพันธ์ 2026 พารามิเตอร์ของโมเดลไม่ได้ถูกเปิดเผยต่อสาธารณะ ระดับการให้เหตุผล (reasoning_effort) รองรับค่า low, medium, high เป็นค่าเริ่มต้น และระดับใหม่ xhigh ตัวโมเดลทำคะแนนบนตารางเปิดตัวของ xAI ที่ 61 บน Artificial Analysis Intelligence Index เพิ่มขึ้นจาก 56 ในรุ่น Grok 4.5 และขึ้นนำในตาราง GDPval-AA v2 ที่ 1,753 Elo รวมถึง AA-Briefcase และ Harvey LAB
การที่โมเดลขนาดใหญ่หันมาให้ความสำคัญกับ context window ขนาด 500K และความสามารถในการตรวจสอบตัวเอง (self-verification) สะท้อนให้เห็นทิศทางของอุตสาหกรรม AI ที่เปลี่ยนจากการวัดแค่ความรู้รอบตัว มาเป็นการเน้นความอัศจรรย์ในการทำงานเบื้องหลังของ Autonomous Agents ที่ต้องรันงานซับซ้อนหลายขั้นตอนโดยไม่หลุดโฟกัส อย่างไรก็ตาม การใช้งานในระบบปิดอย่าง air-gapped deployments ยังคงถูกจำกัดเนื่องจากไม่มีการปล่อยโมเดลแบบ open-weights ออกมา
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
แม้จะทำผลงานได้ดีในหลายด้าน แต่ในหมวดหมู่การเขียนโค้ดที่สำคัญต่อทีมวิศวกร Grok 4.6 ยังคงตามหลังคู่แข่งบางราย เช่น DeepSWE v1.1 ที่ทำได้ 65.9% (เทียบกับ GPT-5.6 Sol Max ที่ 73%) และ Terminal-Bench v3.0 ที่ทำได้ 26% แม้จะเพิ่มขึ้นเกือบเท่าตัวจากรุ่นก่อนหน้าก็ตาม ด้านอัตราค่าบริการ Grok 4.6 คิดค่าใช้จ่ายอยู่ที่ 2 ดอลลาร์สำหรับอินพุต, 0.50 ดอลลาร์สำหรับแคชอินพุต และ 6 ดอลลาร์สำหรับเอาต์พุตต่อ 1 ล้านโทเค็นเมื่อใช้งานต่ำกว่า 200,000 โทเค็น และจะปรับเป็น 4, 1 และ 12 ดอลลาร์ตามลำดับเมื่อเกินเกณฑ์ดังกล่าว พร้อมคำแนะนำให้ทีมพัฒนาตั้งค่า prompt_cache_key เพื่อป้องกันไม่ให้คำขอถูกกระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์อื่นจนทำให้แคชไม่เสถียร
ที่มา: MarkTechPost
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น