ข้ามไปเนื้อหา
เปรียบเทียบความสามารถ กำลังพัฒนา

เลือกส่วนขยาย ตามงาน

Nara AI มีโมเดลพื้นฐานตัวเดียว (12B) — คุณเลือกส่วนขยาย LoRA ที่เสียบเปลี่ยนได้ตามงาน

โมเดลพื้นฐาน

ตัวเดียว รันได้ทุกงาน

Nara AI 12B กำลังพัฒนา
ตั้งต้นบน Gemma 4 12B Context 32K Apache 2.0 GPU 16GB (Q4) หรือ Mac (MLX)

น้ำหนักยังไม่เผยแพร่สาธารณะ — กำลังฝึกและปรับ

ส่วนขยาย LoRA

เลือกตามความสามารถ

เสียบเปลี่ยนได้ ไม่ต้องฝึกใหม่ทั้งตัว

LoRAความสามารถสถานะเหมาะกับ
cpt-th ภาษาไทยพื้นฐาน
CPT บนคลังภาษาไทย ~144M token — เข้าใจอ่านเขียนภาษาไทย
กำลังพัฒนา งานทั่วไปที่ใช้ภาษาไทย
sft ตามคำสั่ง
SFT ให้ตอบตาม instruction — สนทนา, สรุป, แปล
กำลังพัฒนา chatbot, assistant, RAG
agent ใช้เครื่องมือ
ฝึกให้เรียกเครื่องมือและทำตามขั้นตอน (agent/tool-use)
แผนงาน workflow automation
law โดเมนกฎหมาย
ส่วนขยายเฉพาะทางด้านกฎหมายไทย
แผนงาน งานกฎหมาย, สัญญา
ผลจริง

คะแนนที่วัดได้

คะแนนระหว่างการพัฒนา — ไม่ใช่การอ้างเทียบกับโมเดลปิดอื่นๆ

เกณฑ์Nara AIหมายเหตุ
Belebele Thai (อ่านเข้าใจ) 0.635 สูงกว่า Typhoon (0.390)
MMLU (ความรู้ทั่วไป) 0.680
CEval (ประเมินจีน) 0.762

เราเน้นเปิดเผยเฉพาะคะแนนที่วัดได้จริง — ไม่สร้างการเทียบกับโมเดลอื่นที่เราไม่ได้วัดเอง

คำแนะนำ

เลือกยังไง?

ตอบว่าจะทำงานอะไร เราบอกส่วนขยายที่เหมาะ

ทำ chatbot / สนทนา?

ใช้ LoRA sft บนโมเดลพื้นฐาน 12B — เหมาะกับงานตอบคำถาม

→ base + sft

งานอ่าน/สรุปเอกสารไทย?

ใช้ LoRA cpt-th เพื่อให้เข้าใจภาษาไทยลึกขึ้น

→ base + cpt-th

งานกฎหมายไทย?

เพิ่ม LoRA law สำหรับศัพท์และบริบทกฎหมาย

→ base + cpt-th + law

ต้องใช้เครื่องมือ?

เพิ่ม LoRA agent เพื่อให้เรียก API และทำตามขั้นตอน

→ base + agent

เริ่มจากไหนดี?

เริ่มจากโมเดลพื้นฐาน + LoRA cpt-th ก่อน — เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีที่สุดสำหรับงานภาษาไทย