{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "QAPage",
  "canonical": "https://ireadcustomer.com/th/blog/liquid-ai-open-d1-single-pass-edge-inference-guide",
  "markdown_url": "https://ireadcustomer.com/th/blog/liquid-ai-open-d1-single-pass-edge-inference-guide.md",
  "title": "Liquid AI เปิดตัว d1: สถาปัตยกรรม Decision Model บนอุปกรณ์ Edge",
  "locale": "th",
  "description": "สรุปโมเดล d1-3B และ d1-omni-600M จาก Liquid AI สถาปัตยกรรมประมวลผลรอบเดียวสำหรับงานตัดสินใจ พร้อมเช็กลิสต์ 5 ข้อก่อนย้ายงาน Routing ไปรันบนอุปกรณ์ปลายทาง",
  "quick_answer": "หากงานของคุณคือการคัดกรอง จัดหมวดหมู่ หรือตรวจสอบเงื่อนไขที่ไม่ต้องการข้อความตอบกลับยาวๆ ควรเปลี่ยนมาใช้ Decision Model แบบ Single-pass เช่น Liquid AI d1 เพื่อลดความหน่วงระดับมิลลิวินาที (8-16 ms) ประหยัดค่า API และประมวลผลข้อมูลส่วนตัวบนอุปกรณ์ปลายทางได้โดยตรง",
  "summary": "หากระบบของคุณกำลังเรียกใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Generative LLM) เพียงเพื่อทำหน้าที่จัดหมวดหมู่ข้อความ คัดกรองเจตนาผู้ใช้ (Intent Routing) หรือตรวจสอบความปลอดภัย คำตอบสั้นๆ คือคุณควรพิจารณาเปลี่ยนมาใช้ Decision Model เพราะงานเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องรอให้ปัญญาประดิษฐ์สร้างข้อความทีละคำ (Token-by-token generation) ให้สิ้นเปลืองพลังงานและเวลา การประมวลผลคำตอบแบบรอบเดียว (Single forward pass) บนฮาร์ดแวร์ปลายทาง (Edge Device) จะช่วยลดทั้งต้นทุนค่าบริการคลาวด์และแก้ปัญหาความหน่วงได้อย่างตรงจุด เมื่อวันที่ 7 ตุลาคม 2026 Liquid AI ได้เปิดตัวโมเดลแบบ Open-weights ตระกูล d1 ได้แก่ รุ่น d1-3B และรุ่นทดลอง d1-om",
  "faq": [
    {
      "question": "Decision Model แตกต่างจาก Generative LLM ทั่วไปอย่างไร?",
      "answer": "โมเดลภาษาทั่วไปสร้างผลลัพธ์ทีละคำ (Token-by-token) ผ่านกระบวนการวนซ้ำหลายรอบ ขณะที่ Decision Model ประมวลผลและให้คำตอบหรือสัญญาณตัดสินใจผ่านรอบเดียว (Single forward pass) จึงเร็วกว่าและใช้ทรัพยากรน้อยกว่าสำหรับงานคัดแยกประเภท"
    },
    {
      "question": "สเปกฮาร์ดแวร์ขั้นต่ำในการทดลองรันโมเดล d1-3B คือเท่าใด?",
      "answer": "เนื่องจากเป็นโมเดลขนาด 3 พันล้านพารามิเตอร์ ฮาร์ดแวร์ปลายทางควรมีหน่วยความจำวิดีโอ (VRAM) หรือ Unified Memory อย่างน้อย 8GB ขึ้นไปสำหรับการรันโมเดลแบบ Quantized อย่างมีเสถียรภาพ"
    },
    {
      "question": "โมเดล d1 รองรับภาษาไทยได้ดีแค่ไหน?",
      "answer": "แม้โมเดลพื้นฐานจะเข้าใจบริบททั่วไปได้ แต่นักพัฒนาควรจัดทำชุดข้อมูลทดสอบ (Test Dataset) ภาษาไทยเฉพาะทางของตนเองเพื่อประเมินความแม่นยำก่อนนำไปใช้ในงานจริง เนื่องจากคำศัพท์เฉพาะทางอาจต้องการการปรับแต่งเพิ่มเติม"
    }
  ],
  "tags": [
    "Liquid AI",
    "Edge AI",
    "Decision Models",
    "On-Device AI",
    "Open Source AI",
    "Machine Learning"
  ],
  "categories": [],
  "source_urls": [
    "https://huggingface.co/blog/LiquidAI/open-d1"
  ],
  "datePublished": "2026-10-12T08:05:53.408Z",
  "dateModified": "2026-10-12T08:05:53.423Z",
  "author": "Naruebet Aungsirikulthumrong"
}