การเปิดตัว Qwen-Omni ซึ่งเป็นโมเดล AI แบบ multimodal ที่สามารถประมวลผลเสียง ภาพ และข้อความได้พร้อมกัน ได้จุดประกายคลื่นนวัตกรรมที่ไม่คาดคิดในระบบ home automation แม้ว่าตัวโมเดลเองจะเป็นความสำเร็จทางเทคนิคที่สำคัญ แต่เรื่องราวที่แท้จริงอยู่ที่วิธีที่ผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีได้นำมาใช้อย่างรวดเร็วเพื่อสร้างระบบ smart home ที่ซับซ้อนและเน้นความเป็นส่วนตัว
 |
|---|
| โลโก้ Qwen3-Omni ที่ทันสมัยเป็นสัญลักษณ์ของเทคโนโลยีล้ำสมัยที่ขับเคลื่อนนวัตกรรมในระบบอัตโนมัติของบ้าน |
การติดตั้ง AI ในเครื่องกลายเป็นจุดสำคัญ
สมาชิกในชุมชนกำลังแสดงให้เห็นการติดตั้งในบ้านที่น่าประทับใจโดยใช้โมเดลรุ่นก่อนหน้าของ Qwen-Omni โดยผู้ใช้สามารถรันโมเดลเหล่านี้บนฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคได้สำเร็จ เช่น การ์ดจอ RTX 3090 สองตัว การติดตั้งเหล่านี้สามารถรวมเข้ากับ Home Assistant ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม home automation ยอดนิยม ได้อย่างราบรื่น โดยใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32 เป็น voice satellites ทั่วบ้าน เหตุผลที่น่าสนใจชัดเจน คือการควบคุมข้อมูลส่วนตัวได้อย่างสมบูรณ์โดยไม่ต้องพึ่งพาบริการ cloud จากบริษัทเทคโนโลยีใหญ่
อุปสรรคทางเทคนิคที่เคยทำให้โครงการเช่นนี้เป็นไปไม่ได้สำหรับผู้ใช้ทั่วไปกำลังหายไปอย่างรวดเร็ว ด้วยขนาด 70GB Qwen-Omni สามารถรันบน GPU สำหรับผู้บริโภคระดับไฮเอนด์หลังจากการปรับปรุง ทำให้ผู้ที่ชื่นชอบอย่างจริงจังที่เต็มใจลงทุนในฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมสามารถเข้าถึงได้
ESP32: ไมโครคอนโทรลเลอร์ราคาถูกที่ได้รับความนิยมในโครงการอิเล็กทรอนิกส์ DIY Home Assistant: แพลตฟอร์ม home automation แบบ open-source
ตัวอย่างการติดตั้งฮาร์ดแวร์:
- การติดตั้งแบบพื้นฐาน: การ์ดจอ RTX 4090 เดี่ยว ( VRAM 24GB) - ราคา 1,600-2,000 ดอลลาร์สหรัฐ
- การติดตั้งแบบขั้นสูง: การ์ดจอ RTX 3090 คู่ ( VRAM รวม 48GB) - ราคา 2,000-3,000 ดอลลาร์สหรัฐ
- การผสานรวม: Home Assistant + ESP32 voice satellites
- การรองรับแพลตฟอร์ม: ปัจจุบันเน้นที่ GPU ของ NVIDIA โดยเวอร์ชัน macOS ยังอยู่ระหว่างการพัฒนา
การแปลภาษาแบบเรียลไทม์และฟีเจอร์เสียงดึงดูดความสนใจ
สิ่งที่ทำให้ Qwen-Omni แตกต่างจากโมเดลก่อนหน้านี้คือความสามารถ speech-to-speech แบบ native ไม่เหมือนระบบแบบดั้งเดิมที่แปลงเสียงเป็นข้อความ ประมวลผล แล้วแปลงกลับเป็นเสียง โมเดลนี้สามารถรักษาการไหลของการสนทนาตามธรรมชาติในขณะที่ทำงานที่ซับซ้อน เช่น การแปลภาษาแบบเรียลไทม์ โมเดลรองรับ 17 ภาษาแบบ speech-based และมีบุคลิกเสียงที่สนุกสนาน ตั้งแต่ Dylan วัยรุ่นที่เติบโตในฮูตงของ Beijing ไปจนถึง Eric ชายชาวเฉิงตูมณฑลเสฉวนที่โดดเด่นจากฝูงชน
ความสามารถนี้เปิดประตูสำหรับการใช้งานจริงที่เคยใช้งานยากหรือไม่น่าเชื่อถือ พ่อครัวแม่ครัวสามารถขอการปรับเปลี่ยนสูตรอาหารแบบ hands-free ผู้เรียนภาษาสามารถฝึกการสนทนา และครอบครัวสามารถสื่อสารข้ามอุปสรรคทางภาษาแบบเรียลไทม์
บุคลิกเสียงที่มีให้บริการ:
- Dylan: วัยรุ่นจากฮูตงของ Beijing
- Peter: นักแสดงตลก crosstalk จาก Tianjin
- Cherry: สาวน้อยร่าเริงและมองโลกในแง่ดี
- Ethan: เด็กชายที่เต็มไปด้วยพลังและความกระตือรือร้น
- Eric: ชายจาก Chengdu มณฑล Sichuan
- Jada: พี่สาวสุดฮอตจาก Shanghai
ข้อกำหนดฮาร์ดแวร์และการเข้าถึง
ขนาด 30 พันล้านพารามิเตอร์ของโมเดลสร้างสมดุลระหว่างความสามารถและการเข้าถึง หลังจากเทคนิค quantization ที่บีบอัดขนาดโมเดล มันสามารถรันได้อย่างมีประสิทธิภาพบนการ์ดจอ 24GB ทำให้ผู้ที่ชื่นชอบที่มีระบบเกมระดับไฮเอนด์สามารถเข้าถึงได้ อย่างไรก็ตาม การใช้งานปัจจุบันให้ความสำคัญกับ GPU ของ NVIDIA อย่างมาก โดย Mac และแพลตฟอร์มอื่นๆ ยังคงรอซอฟต์แวร์ที่เข้ากันได้
ผมมี 3090 สองตัวที่บ้าน กับ Qwen3 อยู่ในนั้น สิ่งนี้เชื่อมต่อกับการติดตั้ง Home Assistant ของผม และผมใช้อุปกรณ์ esp32 เป็น voice satellites มันทำงานได้ดีอย่างน่าตกใจ
การลงทุนฮาร์ดแวร์ที่ต้องการอยู่ในช่วง 1,000 ถึง 2,000 ดอลลาร์สหรัฐ สำหรับระบบที่มีความสามารถ แต่นี่แสดงถึงต้นทุนของฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ใหม่มากกว่าการกำหนดราคาพิเศษเพิ่มเติมสำหรับความสามารถ AI
ข้อมูลจำเพาะของโมเดล:
- ขนาด: 70GB (รูปแบบ BF16)
- พารามิเตอร์: 30 พันล้าน (สถาปัตยกรรม 30B-A3B)
- การรองรับภาษา: 17 ภาษาที่รองรับการพูด, 34 ภาษาที่รองรับเสียง
- ความต้องการฮาร์ดแวร์: GPU 24GB ขึ้นไป (หลังจากลดขนาดเป็น Q4)
- รูปแบบการประมวลผล: ประมวลผลข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ
ผลกระทบทางภูมิรัฐศาสตร์และกลยุทธ์ Open Source
ความสำเร็จของโมเดล AI แบบ open-source ที่พัฒนาโดยจีน เช่น Qwen-Omni ได้จุดประกายการอภิปรายเกี่ยวกับความเป็นอิสระทางเทคโนโลยีและพลวัตของตลาด ผู้สังเกตการณ์บางคนกังวลเกี่ยวกับข้อจำกัดของรัฐบาลที่อาจเกิดขึ้นในการเข้าถึงโมเดล AI ต่างประเทศ ในขณะที่คนอื่นๆ มองว่านี่เป็นการแข่งขันที่ดีต่อสุขภาพที่ขับเคลื่อนนวัตกรรมในด้านประสิทธิภาพและการทำงาน
แนวทาง open-source บังคับให้นักพัฒนาปรับปรุงประสิทธิภาพต่อพารามิเตอร์ ซึ่งอาจให้ข้อได้เปรียบแก่โมเดลเหล่านี้เหนือระบบปิดที่ไม่เผชิญกับข้อจำกัดเดียวกัน การมุ่งเน้นประสิทธิภาพนี้อาจพิสูจน์ได้ว่าสำคัญเมื่อความสามารถ AI กระจายตัวอย่างกว้างขวางมากขึ้น
มองไปข้างหน้า
เมื่อ Qwen-Omni กลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นและง่ายต่อการติดตั้งมากขึ้น เราน่าจะเห็นการเร่งตัวในโครงการ smart home แบบ DIY และการใช้งาน AI ในเครื่อง การผสมผสานของความสามารถ multimodal ข้อกำหนดฮาร์ดแวร์ที่สมเหตุสมผล และการเข้าถึงแบบเปิดสร้างโอกาสสำหรับนวัตกรรมที่เคยจำกัดอยู่เพียงในห้องปฏิบัติการวิจัยที่ได้รับเงินทุนดีหรือบริษัทเทคโนโลยีใหญ่
การทดสอบที่แท้จริงจะเป็นว่าการนำไปใช้แบบรากหญ้านี้สามารถรักษาโมเมนตัมได้หรือไม่เมื่อเทคโนโลยีเติบโตขึ้น และความกังวลด้านกฎระเบียบจะส่งผลกระทบต่อการเข้าถึงเครื่องมือที่ทรงพลังเหล่านี้หรือไม่
อ้างอิง: Qwen-Omni