---
title: "Liquid AI เปิดตัว d1: สถาปัตยกรรม Decision Model บนอุปกรณ์ Edge"
slug: "liquid-ai-open-d1-single-pass-edge-inference-guide"
locale: "th"
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"
published: "2026-10-12"
updated: "2026-10-12"
author: "Naruebet Aungsirikulthumrong"
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"
categories: []
tags: 
  - "Liquid AI"
  - "Edge AI"
  - "Decision Models"
  - "On-Device AI"
  - "Open Source AI"
  - "Machine Learning"
source_urls: 
  - "https://huggingface.co/blog/LiquidAI/open-d1"
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"
robots: "noindex, follow"
---

# Liquid AI เปิดตัว d1: สถาปัตยกรรม Decision Model บนอุปกรณ์ Edge

สรุปโมเดล d1-3B และ d1-omni-600M จาก Liquid AI สถาปัตยกรรมประมวลผลรอบเดียวสำหรับงานตัดสินใจ พร้อมเช็กลิสต์ 5 ข้อก่อนย้ายงาน Routing ไปรันบนอุปกรณ์ปลายทาง

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-omni-600M ผ่านทาง [Hugging Face](https://huggingface.co/blog/LiquidAI/open-d1) ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อทำหน้าที่ตัดสินใจและให้ผลลัพธ์ผ่านการประมวลผลเพียงรอบเดียวโดยตรง บทความนี้สรุปหลักการทำงาน เปรียบเทียบสเปก และนำเสนอเช็กลิสต์ประเมินความพร้อมก่อนที่คุณจะนำโมเดลกลุ่มนี้ไปติดตั้งในระบบงานจริง

## ทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง Generative LLM กับ Decision Model

โมเดลภาษาทั่วไปที่เราคุ้นเคยในปัจจุบันทำงานด้วยสถาปัตยกรรม Autoregressive ซึ่งหมายถึงการคาดเดาคำถัดไปทีละโทเคนตามลำดับ กระบวนการนี้ทำให้เกิดความหน่วงสะสมตามความยาวของคำตอบที่ต้องการ แม้ว่าผลลัพธ์สุดท้ายที่เราต้องการจะเป็นเพียงป้ายกำกับสั้นๆ เช่น "อนุมัติ" หรือ "ไม่อนุมัติ" ก็ตาม การใช้โมเดลสร้างข้อความขนาดใหญ่มาทำงานคัดกรองจึงมักเกินความจำเป็น ซึ่งเป็นแนวคิดเดียวกับการ [[ปรับขนาดโมเดล AI ให้เหมาะสม ลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจ](/th/blog/youre-paying-for-a-frontier-model-to-do-a-job-a-tiny-model-does-better-and-10x-cheaper-the-ultimate-guide-to-right-sizing-ai-models-for-business)] เพื่อไม่ให้ทรัพยากรสูญเปล่า

ในทางกลับกัน สถาปัตยกรรม Decision Model อย่างตระกูล d1 ของ Liquid AI ถูกฝึกมาเพื่อให้ส่งสัญญาณการตัดสินใจออกมาจาก Hidden State ของโมเดลโดยตรงผ่านการประมวลผลรอบเดียว (Single forward pass) โดยไม่ต้องเข้าสู่วงรอบการสร้างโทเคนแบบเดิม ทำให้ลดภาระการคำนวณลงอย่างมีนัยสำคัญและได้ผลลัพธ์ในเวลาที่สั้นลงอย่างมาก

![หากระบบของคุณกำลังเรียกใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ Generative LLM…](https://land-admin.ireadcustomer.com/api/images/6acc94d0880cf6f78e21bb4a)

## ประสิทธิภาพ สเปกฮาร์ดแวร์ และข้อจำกัดในปัจจุบัน

ข้อมูลอย่างเป็นทางการจาก Liquid AI ระบุตัวเลขความเร็วในการประมวลผลของโมเดล d1-3B เอาไว้ดังนี้:

*   **8 มิลลิวินาที (ms)** บนการ์ดจอเดสก์ท็อป NVIDIA GeForce RTX 4090
*   **16 มิลลิวินาที (ms)** บนชิปประมวลผลปลายทาง NVIDIA Jetson AGX Thor

ตัวเลขระดับมิลลิวินาทีนี้เปิดโอกาสให้[ระบบอัตโนมัติ](/th/services/ai-automation)ทำงานได้ใกล้เคียงเวลาจริง (Real-time) มากขึ้น อย่างไรก็ดี ทีมพัฒนายังต้องคำนึงถึงข้อจำกัดสำคัญในปัจจุบัน เนื่องจากโมเดล d1-omni-600M ซึ่งรองรับข้อมูลหลายรูปแบบ (Multimodal ทั้งภาพและเสียง) ยังอยู่ในสถานะทดลอง และยังไม่มีชุดทดสอบมาตรฐานสาธารณะ (Public Benchmark) ฝั่งภาพและเสียงที่ครอบคลุมเพียงพอ การนำไปใช้กับงานวิเคราะห์สื่อผสมจึงยังจำเป็นต้องมีกระบวนการทดสอบความแม่นยำภายในองค์กรอย่างรัดกุม

![ประเภทของผลลัพธ์ Output Nature:](https://land-admin.ireadcustomer.com/api/images/6acc94d0880cf6f78e21bb50)

## สิทธิประโยชน์ด้านความเป็นส่วนตัวและกฎหมาย PDPA ในไทย

สำหรับองค์กรหรือนักพัฒนาในประเทศไทย การส่งข้อมูลข้อความ เสียง หรือภาพจากกล้องวงจรปิดขึ้นไปประมวลผลบนคลาวด์ภายนอกผ่าน API มีความเสี่ยงเรื่องข้อกำหนดตามพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) รวมถึงปัญหา[ค่าใช้จ่าย](/th/pricing)แบนด์วิดท์เครือข่าย

การที่โมเดลตระกูล d1 เผยแพร่แบบเปิดน้ำหนักโมเดล (Open-weights) ทำให้นักพัฒนาสามารถนำไฟล์โมเดลมารันบนเซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่องหรืออุปกรณ์ Edge ภายในประเทศได้ 100% ข้อมูลที่มีความอ่อนไหวจึงไม่จำเป็นต้องถูกส่งออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ต่างประเทศ ช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการความยินยอมและสอดคล้องกับแนวทางการ [[สร้าง Local LLM Grading Pipeline เพื่อประหยัดเวลา 17 ชั่วโมงต่อสัปดาห์](/th/blog/how-to-build-a-local-llm-grading-pipeline-to-save-17-hours-every-weekend)] ที่เน้นการเก็บรักษาความปลอดภัยของข้อมูลในเครื่อง

## เช็กลิสต์ 5 ข้อในการประเมินความพร้อมก่อนย้ายงาน

ก่อนตัดสินใจเปลี่ยนสถาปัตยกรรมจากการเรียกใช้ API โมเดลภายนอกมาติดตั้ง Decision Model บนอุปกรณ์ปลายทาง ให้ตรวจสอบระบบของคุณตาม 5 หัวข้อนี้:

1.  **ประเภทของผลลัพธ์ (Output Nature):** งานของคุณต้องการเพียงการจัดหมวดหมู่ (Classification), การคัดแยกเส้นทาง (Routing) หรือค่าความน่าจะเป็น ใช่หรือไม่? หากงานยังต้องการการตอบแช็ตแบบอธิบายความยาวๆ งานนั้นยังไม่เหมาะกับ Decision Model
2.  **เงื่อนไขความหน่วง (Latency Requirements):** งานของคุณต้องตอบสนองภายในระดับมิลลิวินาทีหรือไม่ เช่น ระบบตรวจจับคำหยาบทันที หรือระบบคัดกรองข้อความก่อนส่งต่อตามแนวทาง [[สร้าง AI Chatbot บน LINE OA สถาปัตยกรรม Webhook และส่งต่อทีมงาน](/th/blog/ai-chatbot-on-line-oa-architecture-handoff-guide)]
3.  **ความจุหน่วยความจำของฮาร์ดแวร์ (Memory Capacity):** สำหรับรุ่น d1-3B อุปกรณ์ปลายทางต้องมี VRAM หรือ Unified Memory เพียงพอสำหรับการโหลดพารามิเตอร์ 3 พันล้านพารามิเตอร์ (แนะนำ RAM หรือ VRAM ขั้นต่ำ 8GB ขึ้นไปสำหรับการรันแบบ Quantized)
4.  **ความพร้อมของชุดข้อมูลทดสอบเฉพาะทาง (Custom Test Set):** คุณมีชุดข้อมูลทดสอบภาษาไทยในขอบเขตงานของคุณเองหรือไม่ เนื่องจากโมเดลพื้นฐานอาจยังไม่คุ้นเคยกับคำศัพท์เฉพาะทางหรือสแลงภาษาไทยบางประเภท
5.  **ความคุ้มทุนในการดูแลรักษา (Operational Feasibility):** ทีมงานมีความสามารถในการดูแลรักษาสภาพแวดล้อมฮาร์ดแวร์ปลายทางและการอัปเดตโมเดลอย่างต่อเนื่องเมื่อเทียบกับความสะดวกในการจ่ายเงินตามการใช้งานของระบบคลาวด์ API

## สรุปและแนวทางเริ่มต้นทดสอบ

สถาปัตยกรรม Single-pass ของ Liquid AI ถือเป็นก้าวสำคัญที่แสดงให้เห็นว่า เราไม่จำเป็นต้องพึ่งพาโมเดลสร้างข้อความขนาดมหึมากับทุกงาน หากระบบของคุณมีงานคัดกรองที่ต้องการความเร็วสูงและต้องการรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การทดลองดาวน์โหลด d1-3B ผ่าน Hugging Face มาทดสอบความแม่นยำกับชุดข้อมูลทดสอบภาษาไทยของคุณบนฮาร์ดแวร์ทดลอง นับเป็นก้าวแรกที่คุ้มค่าในการศึกษาความคุ้มทุนก่อนขยายผลจริง