Sakana AI ประกาศเปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือ LLM รุ่นใหม่ในชื่อ “Sakana Namazu” เมื่อวันที่ 3 สิงหาคม โดยโมเดลดังกล่าวได้รับการพัฒนาให้มีความเชี่ยวชาญด้านภาษาญี่ปุ่นโดยเฉพาะ และให้บริการผ่าน API ในรูปแบบคิดค่าบริการตามปริมาณการใช้งาน
อัตราค่าบริการอยู่ที่ 0.95 ดอลลาร์สหรัฐต่อโทเคนขาเข้า 1 ล้านโทเคน หรือประมาณ 152 เยน และ 4 ดอลลาร์สหรัฐต่อโทเคนขาออก 1 ล้านโทเคน หรือประมาณ 640 เยน
บริการนี้ไม่มีค่าแรกเข้าและไม่มีค่าบริการรายเดือน โดยทั่วไปจะเรียกเก็บเงินเป็นสกุลดอลลาร์สหรัฐ แต่สำหรับลูกค้าองค์กรสามารถเลือกชำระเป็นเงินเยนได้
Sakana Namazu เป็น LLM ที่ออกแบบมาให้มีทั้งความเข้าใจวัฒนธรรมญี่ปุ่นในระดับลึก และความสามารถด้านการใช้เหตุผลที่สูง
โมเดลนี้พัฒนาต่อยอดจาก Kimi K2.6 ซึ่งเป็นโมเดลแบบเปิด ก่อนนำมาปรับแต่งเพิ่มเติมด้วยชุดข้อมูลเฉพาะของ Sakana AI เพื่อให้เหมาะสมกับภาษาญี่ปุ่น รวมถึงบริบทการทำงานและการใช้งานในองค์กรญี่ปุ่นมากขึ้น
นอกจากนี้ Sakana AI ยังปรับแต่งโมเดลเพื่อลดปัญหาการหลีกเลี่ยงตอบคำถามในบางหัวข้อโดยไม่จำเป็น และลดความเอนเอียงของคำตอบที่โมเดลสร้างขึ้น
API ของ Sakana Namazu รองรับรูปแบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI API ทำให้นักพัฒนาสามารถนำไปใช้งานกับระบบเดิมได้ง่าย เพียงเปลี่ยนค่าปลายทางการเชื่อมต่อในโค้ดเพียงจุดเดียว
เมื่อได้รับคำสั่ง โมเดลสามารถดำเนินงานที่ซับซ้อนได้ด้วยตัวเอง โดยเรียกใช้การค้นหาข้อมูลบนเว็บและการประมวลผลโค้ดซ้ำหลายครั้งตามความจำเป็น จนสามารถทำภารกิจให้เสร็จสิ้นตั้งแต่ต้นจนจบ
จากการทดสอบ benchmark โมเดล Sakana Namazu ทำคะแนนใน JFBench ซึ่งใช้วัดความเข้าใจคำสั่งภาษาญี่ปุ่นและคุณภาพของคำตอบ สูงกว่า Kimi K2.6 อยู่ 1.5%
ส่วนการทดสอบ FairPoliticsQA ซึ่งใช้ประเมินว่าโมเดลสามารถให้คำตอบที่เป็นกลางในประเด็นทางการเมืองได้หรือไม่ Sakana Namazu ทำคะแนนสูงกว่า Kimi K2.6 ถึง 22.2%
อัตราค่าบริการโดยประมาณของ Sakana Namazu มีดังนี้
-
โทเคนขาเข้า 1 ล้านโทเคน ราคา 0.95 ดอลลาร์ หรือประมาณ 152 เยน
-
โทเคนขาออก 1 ล้านโทเคน ราคา 4 ดอลลาร์ หรือประมาณ 640 เยน
-
โทเคนขาเข้าที่อยู่ในแคช 1 ล้านโทเคน ราคา 0.15 ดอลลาร์ หรือประมาณ 24 เยน
-
ค่าบริการค้นหาข้อมูลบนเว็บ 7 ดอลลาร์ต่อ 1,000 ครั้ง หรือประมาณ 1,120 เยน
-
ค่าบริการประมวลผลโค้ด 0.12 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง หรือประมาณ 19 เยน
การเปิดตัว Sakana Namazu สะท้อนให้เห็นว่า ตลาด LLM กำลังขยับจากการแข่งขันด้านขนาดของโมเดล ไปสู่การแข่งขันด้านความเข้าใจภาษา วัฒนธรรม และบริบทการทำงานเฉพาะประเทศมากขึ้น
สำหรับตลาดญี่ปุ่น จุดขายของ Sakana Namazu จึงไม่ได้มีเพียงความสามารถในการสื่อสารภาษาญี่ปุ่น แต่รวมถึงการเข้าใจรูปแบบการทำงาน วิธีการใช้ภาษา และบริบททางวัฒนธรรมที่โมเดลสากลอาจยังตอบสนองได้ไม่ละเอียดเท่า
Hikari คิดว่า : นี่เป็นข่าวที่ สำคัญกว่าการเปิดตัวโมเดลภาษาญี่ปุ่นอีกหนึ่งตัว เพราะ Sakana AI กำลังเสนอแนวคิดว่า ประเทศไม่จำเป็นต้องสร้าง Frontier Model ใหม่ตั้งแต่ศูนย์เสมอไป แต่อาจนำโมเดลเปิดที่เก่งมากอยู่แล้วมาทำ post-training ให้เข้าใจภาษา วัฒนธรรม และบริบทของประเทศตัวเองแทน
Sakana Namazu ไม่ได้ขายแค่ว่า “พูดญี่ปุ่นคล่อง” แต่พยายามแก้ปัญหาที่ลึกกว่านั้น เช่น ภาษาสุภาพ บริบทองค์กรญี่ปุ่น ความรู้เฉพาะท้องถิ่น และอคติหรือการหลีกเลี่ยงตอบคำถามที่ติดมากับโมเดลต้นทาง
อีกเรื่องที่วางหมากดีมากคือ OpenAI-compatible API เพราะลูกค้าองค์กรไม่ต้องรื้อระบบเดิม เพียงเปลี่ยน endpoint และชื่อโมเดลก็ทดลองย้ายงานมาใช้ได้ง่ายขึ้น นี่สำคัญกว่าคะแนน benchmark บางตัวเสียอีก เพราะลดแรงเสียดทานในการใช้งานจริงได้มาก
สรุปในแบบ Hikari คือ นี่ไม่ใช่การแข่งขันว่า “ใครสร้างโมเดลใหญ่ที่สุด” แต่เป็นการแข่งขันว่า “ใครปรับโมเดลโลกให้เข้าใจประเทศของตัวเองได้ดีที่สุด” และถ้าแนวทางนี้สำเร็จ เราน่าจะเห็น LLM เฉพาะประเทศหรือเฉพาะวัฒนธรรมเพิ่มขึ้นอีกมากเลยค่ะ
