XBai o4: โมเดล AI จีนใหม่ เหนือ OpenAI o3-mini ด้านการคิดวิเคราะห์ซับซ้อน

XBai o4 ของ MetaStone AI ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 1 สิงหาคม 2025 เป็นโมเดลภาษาโอเพนซอร์สเจเนอเรชันที่สี่ที่เหนือกว่า OpenAI-o3-mini ในงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อน โมเดลที่พัฒนาโดยจีนนี้ได้นำเสนอเทคนิคการฝึกอบรมขั้นสูงและการอนุมานที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสม ทำให้เป็นผู้เปลี่ยนเกมในการพัฒนา AI XBai o4 มีให้ใช้งานบน GitHub และ Hugging Face ซึ่งส่งเสริมความโปร่งใสและการทำงานร่วมกัน

การถือกำเนิดของ XBai o4: ภาพรวมทางเทคนิค

XBai o4 ที่พัฒนาโดย MetaStone AI แสดงถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในเทคโนโลยี AI แบบโอเพนซอร์ส ซึ่งแตกต่างจากโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ โค้ดเบสและน้ำหนักของ XBai o4 มีให้ใช้งานสาธารณะบน GitHub และ Hugging Face ซึ่งส่งเสริมความโปร่งใสและการทำงานร่วมกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมเดลนี้ใช้แนวทางการฝึกอบรมแบบใหม่ที่เรียกว่า “reflective generative form” ซึ่งรวมเอา Long-CoT Reinforcement Learning และ Process Reward Learning เข้าไว้ด้วยกัน ด้วยเหตุนี้ เฟรมเวิร์กแบบรวมนี้จึงช่วยให้ XBai o4 โดดเด่นในการให้เหตุผลเชิงลึกและการเลือกเส้นทางการให้เหตุผลที่มีคุณภาพสูง ทำให้แตกต่างจากรุ่นก่อนหน้าและคู่แข่งอย่าง OpenAI-o3-mini

นอกจากนี้ XBai o4 ยังเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานโดยการใช้เครือข่ายแกนหลักร่วมกันระหว่าง Policy Reward Models (PRMs) และโมเดลนโยบาย การเลือกสถาปัตยกรรมนี้ช่วยลดต้นทุนการอนุมานของ PRMs ได้อย่างน่าประทับใจถึง 99% ส่งผลให้เวลาตอบสนองเร็วขึ้นและผลลัพธ์มีคุณภาพสูงขึ้น ตัวอย่างเช่น พารามิเตอร์ของโมเดลจะถูกบันทึกไว้ในสองไฟล์ที่แตกต่างกัน: model.safetensors สำหรับจุดตรวจสอบโมเดลนโยบาย และไฟล์แยกต่างหากสำหรับส่วนหัว SPRM ตามที่ระบุไว้ใน พื้นที่เก็บข้อมูล Hugging Face

ทำความเข้าใจ Reflective Generative Form

หัวใจสำคัญของความสำเร็จของ XBai o4 อยู่ที่รูปแบบการสร้างแบบสะท้อนกลับ (reflective generative form) รูปแบบการฝึกอบรมนี้รวมเอาเทคนิคขั้นสูงสองอย่างเข้าไว้ด้วยกัน:

1. Long-CoT Reinforcement Learning: วิธีนี้ขยายการกระตุ้น Chain-of-Thought (CoT) โดยการรวมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อปรับปรุงกระบวนการให้เหตุผลของโมเดลในบริบทที่ยาวขึ้น ด้วยเหตุนี้ XBai o4 จึงสามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอนได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
2. Process Reward Learning: แนวทางนี้ให้รางวัลโมเดลสำหรับการเลือกเส้นทางการให้เหตุผลที่มีคุณภาพสูงในระหว่างการฝึกอบรม ด้วยเหตุนี้ XBai o4 จึงเรียนรู้ที่จะจัดลำดับความสำคัญของเส้นทางการให้เหตุผลที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงานที่ต้องใช้การตัดสินใจที่ละเอียดอ่อน

ด้วยการรวมวิธีการเหล่านี้ XBai o4 จึงสร้างสมดุลระหว่างการให้เหตุผลเชิงลึกและประสิทธิภาพในการคำนวณ นอกจากนี้ เครือข่ายแกนหลักที่ใช้ร่วมกันยังช่วยลดความซ้ำซ้อน ทำให้โมเดลสามารถประมวลผลอินพุตได้เร็วขึ้นโดยไม่ลดทอนคุณภาพ นวัตกรรมนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับ OpenAI-o3-mini ซึ่งแม้จะมีประสิทธิภาพ แต่ก็ขาดระดับการเข้าถึงแบบโอเพนซอร์สและความสามารถในการให้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมในระดับเดียวกัน

การเปรียบเทียบ XBai o4 กับ OpenAI-o3-mini

OpenAI-o3-mini ซึ่งเป็นเวอร์ชันกะทัดรัดของซีรีส์ o3 ที่กว้างขึ้นของ OpenAI ได้รับการออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพในงานที่มีความซับซ้อนปานกลาง อย่างไรก็ตาม XBai o4 อ้างว่า “เหนือกว่าอย่างสิ้นเชิง” OpenAI-o3-mini ในโหมด Medium ตามที่ระบุไว้ในประกาศ GitHub ของ MetaStone AI

เพื่อให้เข้าใจข้ออ้างนี้ เรามาพิจารณาเมตริกประสิทธิภาพที่สำคัญกัน:

• การให้เหตุผลที่ซับซ้อน: รูปแบบการสร้างแบบสะท้อนกลับของ XBai o4 ช่วยให้สามารถจัดการกับงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อน เช่น เกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์ (เช่น AIME24) ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ในทางตรงกันข้าม OpenAI-o3-mini แม้จะมีความสามารถ แต่ก็ประสบปัญหาในงานที่ต้องใช้ห่วงโซ่การให้เหตุผลที่ยาวนาน
• ความเร็วในการอนุมาน: ด้วยการลดต้นทุนการอนุมาน PRM ลง 99% XBai o4 จึงให้การตอบสนองที่เร็วขึ้น ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์ OpenAI-o3-mini แม้จะได้รับการปรับให้เหมาะสมกับความเร็ว แต่ก็ไม่สามารถเทียบเท่าประสิทธิภาพระดับนี้ในบริบทโอเพนซอร์สได้
• การเข้าถึงแบบโอเพนซอร์ส: การมีอยู่ของ XBai o4 บนแพลตฟอร์มเช่น GitHub และ Hugging Face ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งและปรับใช้โมเดลได้อย่างอิสระ ในทางกลับกัน OpenAI-o3-mini ยังคงเป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งจำกัดความสามารถในการปรับตัวสำหรับการวิจัยและพัฒนา

ตัวอย่างเช่น ไพพ์ไลน์การทดสอบของ MetaStone AI สำหรับเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์ ตามที่ระบุไว้ใน พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ XBai o4 ในการประมวลผลงานอย่าง AIME24 ด้วยความแม่นยำสูง ไพพ์ไลน์นี้ใช้สคริปต์เช่น score_model_queue.py และ policy_model_queue.py เพื่อประเมินประสิทธิภาพ โดยใช้ประโยชน์จากเครื่องมืออย่าง XFORMERS สำหรับกลไกความสนใจที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสม

การนำ XBai o4 ไปใช้งานทางเทคนิค

ในการปรับใช้ XBai o4 นักพัฒนาจำเป็นต้องมีการตั้งค่าที่แข็งแกร่ง ตามที่ระบุไว้ใน พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub ด้านล่างนี้คือคู่มือการตั้งค่าแบบง่ายตามคำแนะนำที่ให้มา:

การตั้งค่าสภาพแวดล้อม:

• สร้างสภาพแวดล้อม Conda ด้วย Python 3.10: conda create -n xbai_o4 python==3.10
• เปิดใช้งานสภาพแวดล้อม: conda activate xbai_o4
• ติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็น: pip install -e verl, pip install -r requirements.txt, และ pip install flash_attn==2.7.4.post1

การฝึกอบรมและการประเมิน:

• เริ่มต้น Ray สำหรับการประมวลผลแบบกระจาย: bash ./verl/examples/ray/run_worker_n.sh
• เริ่มการฝึกอบรมแบบหลายโหนด: bash ./scripts/run_multi_node.sh
• เรียกใช้ไพพ์ไลน์การทดสอบสำหรับเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์: python test/inference.py --task 'aime24' --input_file data/aime24.jsonl --output_file path/to/result

การผสานรวม API:

• เปิดใช้งาน API โมเดลนโยบายสำหรับการประเมินผลอย่างรวดเร็ว: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test/policy_model_queue.py --model_path path/to/huggingface/model --ip '0.0.0.0' --port '8000'
• ใช้เครื่องมืออย่าง Apidog เพื่อทดสอบและจัดการ API เหล่านี้ เพื่อให้แน่ใจว่าการผสานรวมเข้ากับระบบขนาดใหญ่เป็นไปอย่างราบรื่น

การตั้งค่านี้เน้นย้ำถึงความยืดหยุ่นของ XBai o4 สำหรับทั้งสภาพแวดล้อมการวิจัยและการผลิต นอกจากนี้ ความเข้ากันได้ของโมเดลกับเครื่องมืออย่าง Apidog ยังช่วยให้การทดสอบ API ง่ายขึ้น ทำให้นักพัฒนาสามารถตรวจสอบปลายทางได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประสิทธิภาพและการประเมินเกณฑ์มาตรฐาน

บันทึกการเผยแพร่ของ MetaStone AI เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าของ XBai o4 ในเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์อย่าง AIME24 ไพพ์ไลน์การทดสอบ ซึ่งมีรายละเอียดอยู่ใน พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub ใช้การรวมกันของ API โมเดลนโยบายและโมเดลคะแนนเพื่อประเมินความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดล ตัวอย่างเช่น สคริปต์ inference.py ประมวลผลไฟล์อินพุตอย่าง aime24.jsonl และสร้างผลลัพธ์ด้วย 16 ตัวอย่าง โดยใช้ประโยชน์จากปลายทาง API หลายจุดเพื่อความเร็ว

นอกจากนี้ ประสิทธิภาพของโมเดลยังได้รับการปรับปรุงโดย XFORMERS attention backend ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำและความเร็วในการคำนวณ สิ่งนี้เห็นได้ชัดเจนโดยเฉพาะในการกำหนดค่า VLLM_ATTENTION_BACKEND=XFORMERS ซึ่งช่วยให้มั่นใจถึงการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพบนระบบที่เปิดใช้งาน GPU

ในทางตรงกันข้าม OpenAI-o3-mini แม้จะมีประสิทธิภาพสำหรับงานทั่วไป แต่ก็ไม่ได้ให้ความโปร่งใสในกระบวนการประเมินผลในระดับเดียวกัน ลักษณะโอเพนซอร์สของ XBai o4 ช่วยให้นักวิจัยสามารถตรวจสอบและจำลองเกณฑ์มาตรฐานของโมเดลได้ ซึ่งส่งเสริมความไว้วางใจในข้อกล่าวอ้างด้านประสิทธิภาพ

การตอบรับและความสงสัยของชุมชน

ชุมชน AI ได้ตอบรับการเปิดตัว XBai o4 ด้วยความตื่นเต้นและความสงสัยผสมผสานกัน ตัวอย่างเช่น โพสต์บน Reddit ใน r/accelerate เน้นย้ำถึงศักยภาพของโมเดล แต่ก็ตั้งข้อกังวลเกี่ยวกับการปรับแต่งเกณฑ์มาตรฐานมากเกินไป โดยอ้างอิงถึงปัญหาในอดีตกับโมเดลอย่าง Llama-4 ผู้ใช้บางคนตั้งคำถามถึงความน่าเชื่อถือของ MetaStone AI ซึ่งเป็นผู้เล่นรายใหม่เมื่อเทียบกับองค์กรที่มีชื่อเสียงอย่าง Qwen อย่างไรก็ตาม การเปิดเผยน้ำหนักและโค้ดของ XBai o4 แบบโอเพนซอร์สส่งเสริมการตรวจสอบอิสระ ซึ่งอาจช่วยขจัดข้อสงสัยได้ในอนาคต

ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้รายหนึ่งบน Threads รายงานว่าได้ทดสอบ XBai o4 บน M4 Max ด้วยแบ็กเอนด์ mlx-lm โดยระบุว่าผ่าน “การทดสอบ 1+1 vibe test” สำหรับงานการให้เหตุผล อย่างไรก็ตาม ความท้าทายเช่นการเรนเดอร์ภาพที่ซับซ้อน (เช่น inverse kinematics) ชี้ให้เห็นถึงจุดที่ต้องปรับปรุง

การผสานรวมกับ Apidog สำหรับการทดสอบ API

สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการผสานรวม XBai o4 เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของตน เครื่องมืออย่าง Apidog มีคุณค่าอย่างยิ่ง Apidog ช่วยให้กระบวนการทดสอบและจัดการ API ง่ายขึ้น เช่น API ที่ใช้ในไพพ์ไลน์การประเมินของ XBai o4 ด้วยการจัดเตรียมอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับการส่งคำขอไปยังปลายทาง เช่น http://ip:port/score Apidog ช่วยให้นักพัฒนาสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลได้โดยไม่ต้องมีการกำหนดค่าด้วยตนเองที่ซับซ้อน นอกจากนี้ การดาวน์โหลดฟรีทำให้เข้าถึงได้สำหรับนักวิจัยและผู้ที่ชื่นชอบงานอดิเรก ซึ่งสอดคล้องกับหลักการโอเพนซอร์สของ XBai o4

เพื่อแสดงให้เห็น ลองพิจารณาสถานการณ์ที่นักพัฒนาใช้ Apidog เพื่อทดสอบ API โมเดลนโยบายของ XBai o4 ด้วยการกำหนดค่า URL ปลายทางและพารามิเตอร์ (เช่น --model_path และ --port) Apidog สามารถส่งคำขอทดสอบและวิเคราะห์การตอบกลับ ทำให้กระบวนการดีบักมีประสิทธิภาพมากขึ้น การผสานรวมนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการขยายการประเมินผลข้ามหลายโหนด ตามที่แนะนำใน คำแนะนำการตั้งค่า GitHub

นัยยะในอนาคตสำหรับ AI โอเพนซอร์ส

การเปิดตัว XBai o4 ตอกย้ำความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของ AI โอเพนซอร์สในการทำให้เทคโนโลยีขั้นสูงเข้าถึงได้ง่ายขึ้น ซึ่งแตกต่างจากโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์อย่าง OpenAI-o3-mini XBai o4 ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งและขยายโมเดลสำหรับการใช้งานเฉพาะได้ ตัวอย่างเช่น รูปแบบการสร้างแบบสะท้อนกลับของโมเดลสามารถปรับใช้กับโดเมนต่างๆ เช่น การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การสร้างแบบจำลองทางการเงิน หรือการสร้างโค้ดอัตโนมัติ

นอกจากนี้ การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลยังปูทางสำหรับการปรับใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด ด้วยการลดต้นทุนการอนุมาน XBai o4 ทำให้สามารถรัน AI ที่ซับซ้อนบนฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภคได้ ซึ่งขยายขอบเขตการใช้งานที่เป็นไปได้

อย่างไรก็ตาม ยังคงมีความท้าทายอยู่ ความสงสัยของชุมชน AI เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการทำเกณฑ์มาตรฐานที่เข้มงวดและโปร่งใสเพื่อตรวจสอบข้อกล่าวอ้างด้านประสิทธิภาพ นอกจากนี้ แม้ว่า XBai o4 จะเก่งในการให้เหตุผล แต่ความสามารถในการแสดงภาพ (เช่น inverse kinematics) ยังคงต้องได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติม ตามที่ระบุไว้ในข้อเสนอแนะของชุมชน

บทสรุป: ตำแหน่งของ XBai o4 ในระบบนิเวศ AI

โดยสรุป XBai o4 แสดงถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญใน AI โอเพนซอร์ส โดยนำเสนอความสามารถในการให้เหตุผลและประสิทธิภาพที่เหนือกว่าเมื่อเทียบกับ OpenAI-o3-mini รูปแบบการสร้างแบบสะท้อนกลับ ซึ่งรวม Long-CoT Reinforcement Learning และ Process Reward Learning เข้าไว้ด้วยกัน ได้กำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน นอกจากนี้ การเปิดเผยแบบโอเพนซอร์สบน GitHub และ Hugging Face ยังส่งเสริมการทำงานร่วมกันและนวัตกรรม ทำให้เป็นทรัพยากรที่มีคุณค่าสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย

สำหรับผู้ที่ต้องการสำรวจความสามารถของ XBai o4 เครื่องมืออย่าง Apidog นำเสนอวิธีที่มีประสิทธิภาพในการทดสอบและผสานรวม API ของโมเดล เพื่อให้มั่นใจถึงการปรับใช้ที่ราบรื่นในการใช้งานจริง ในขณะที่ภูมิทัศน์ AI ยังคงพัฒนาต่อไป XBai o4 ยืนหยัดเป็นเครื่องพิสูจน์ถึงพลังของนวัตกรรมโอเพนซอร์ส ท้าทายโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ และผลักดันขีดจำกัดของสิ่งที่ AI สามารถทำได้