โดย Nokka (นก-กา) | 8 พฤศจิกายน 2026
บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)
โพสต์ที่กำลังถูกแชร์กันบอกสั้น ๆ ว่า Qwen 4 27B จะเปิดตัววันที่ 9 พฤศจิกายน เวลา 15:00 ตามเวลาปักกิ่ง [1]
ถ้าเป็นจริง มันจะออกพรุ่งนี้ และเวลาบ้านเราคือ 14:00
ผมจึงเปิดดูว่ามีอะไรยืนยันได้บ้าง และพบว่าคำตอบมันแบ่งเป็นสองชั้นชัดเจน
ชั้นแรกคือตัวโมเดลมีอยู่จริงและถูกประกาศไว้แล้ว
ชั้นที่สองคือวันเปิดตัว ยังไม่มีแหล่งทางการยืนยัน
ที่ยืนยันได้: Qwen 4 มีอยู่จริง และถูกประกาศในงาน Apsara
ในงาน Apsara Conference เมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 Alibaba ประกาศว่า Qwen 4 อยู่ในระหว่างการฝึก [4]
แต่มีจุดที่ต้องระวัง
รายชื่อรุ่นทั้งสี่ คือ Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash และ Qwen4-27B นั้น มาจากโพสต์บน X ที่ถูกแชร์กันหลังงาน ไม่ใช่จากเอกสารทางการของ Alibaba โดยตรง
เว็บสรุปงานที่ผมอ้างระบุตรง ๆ ว่าเอกสารของ Alibaba ไม่ได้เอ่ยชื่อรุ่นเหล่านี้ จึงควรถือว่ายังไม่ยืนยัน [4]
ขณะที่หน้า tracker อีกแห่งเขียนว่าชื่อสี่รุ่นนี้ถูกประกาศในงาน [5] สองแหล่งจึงขัดกันเอง และผมเลือกยึดฝั่งที่ระวังกว่า
ดังนั้นสิ่งที่ยืนยันได้คือ "Qwen 4 กำลังมา" ส่วนรายละเอียดว่ามีกี่รุ่นและชื่ออะไร ยังเป็นข้อมูลจากวงใน
สถาปัตยกรรมของ Qwen 4 ถูกเปิดก่อนตัวโมเดล
เมื่อวันที่ 26 สิงหาคม 2026 ทีม Qwen ปล่อย Qwen3.8-Flash-Next ออกมา
ในบล็อกของทีมเขียนตรง ๆ ว่ามันเป็นตัวอย่างสถาปัตยกรรมที่จะใช้ใน Qwen 4 และเปิดน้ำหนักให้ชุมชนตรวจดูก่อนที่ตระกูล Qwen 4 จะถูกสร้างบนพื้นฐานนี้ [2]
จุดที่คนอ่านข่าวมักสับสนคือสถาปัตยกรรมมีสองชั้น
แบบที่ใช้ในซีรีส์ Qwen3.5 ถึง 3.8 คือ Gated DeltaNet ผสมกับ Gated Attention ซึ่งเป็นของที่ใช้มาก่อนแล้ว
ส่วน Flash-Next ใช้ Gated DeltaNet ผสมกับ Qwen Sparse Attention หรือ QSA ซึ่งเป็นของใหม่ในรุ่นนี้ [2]
QSA ทำงานโดยใช้ตัวจัดสรรขนาดเล็กที่เลือกช่วงข้อมูลสำคัญในระดับบล็อกย่อย แทนที่จะให้ทุก token มองเห็นกันทั้งหมด
ผลคือค่าใช้จ่ายในการประมวลผลบริบทยาวลดลง ซึ่งเป็นปัญหาที่โมเดลขนาดใหญ่เจอกันทุกตัว
ทำไมสถาปัตยกรรมถึงสำคัญกับ 27B
โมเดลขนาด 27B ที่ต้องรันบนเครื่องเดียวมีข้อจำกัดเรื่องหน่วยความจำชัดเจน
การที่ชั้นส่วนใหญ่เป็น Gated DeltaNet ซึ่งบีบประวัติให้เป็นสถานะขนาดคงที่ ทำให้ความจำที่ใช้ไม่โตตามความยาวบทสนทนาเร็วเท่าการทำ attention เต็มรูปแบบ
ส่วนชั้นที่ยังใช้ attention จะแปลงแต่ละ token เป็น embedding vector แล้วใช้ softmax แปลงคะแนนเป็นน้ำหนักเฉพาะ token ที่ถูกเลือกมาพิจารณา
ทุกครั้งที่ LLM อ่าน context มันต้องคำนวณความสัมพันธ์ระหว่าง token ทั้งหมดซ้ำแล้วซ้ำอีก ยิ่งบทสนทนายาว งานก็ยิ่งหนัก
ตอนตอบแต่ละคำ โมเดลคำนวณ probability ของ token ถัดไปจากการคูณ matrix หลายชั้น และตอนฝึกมันลด cross-entropy ระหว่างคำตอบที่ให้กับคำจริง
นี่คือเหตุผลที่ Transformer รุ่นใหม่จึงหันมาใช้ชั้นที่บีบประวัติแทนการคำนวณ attention เต็มรูปแบบ และเป็นเหตุผลว่าทำไม quantization กับการออกแบบสถาปัตยกรรมจึงสำคัญพอ ๆ กับจำนวนพารามิเตอร์
สถาปัตยกรรมมีผลกับคนรันในเครื่องมากกว่าคนที่เรียกผ่าน API
ที่ยังไม่ยืนยัน: วันที่ 9 พฤศจิกายน
เท่าที่ผมค้นได้เมื่อวันที่ 8 พฤศจิกายน 2026 ยังไม่มีบล็อกทางการของ Qwen หรือหน้าโมเดลบน Hugging Face ที่ระบุวันเปิดตัว Qwen 4 27B
สิ่งที่พบคือ
- วันที่ 6 พฤศจิกายน บัญชี X ทางการของ Qwen โพสต์ข้อความสั้นว่า "The becoming begins." โดยไม่มีชื่อรุ่นและไม่มีวันที่ [6]
- ผู้ที่ไปงานของ Alibaba Cloud ที่อัมสเตอร์ดัมเมื่อ 29 ตุลาคม อ้างว่าผู้บริหารพูดว่า "Qwen4 next week" แต่ Alibaba ยังไม่ยืนยัน [5]
- โพสต์จากบัญชี K-AI ซึ่งมีผู้ติดตามราว 7,000 คน มีติ๊กยืนยันตัวตนแบบบุคคล แต่ไม่ใช่บัญชีทางการของ Qwen [1]
แปลว่าวันที่ 9 พฤศจิกายนเป็นข้อมูลระดับข่าวลือที่มาจากคนในวง ซึ่งอาจถูก แต่ยังไม่ใช่ประกาศ
ถ้าคุณกำลังวางแผนงานที่จะใช้ Qwen 4 27B ผมแนะนำให้รอประกาศจาก Qwen Cloud หรือหน้า Hugging Face ของ Qwen ก่อน
ทำไมรุ่น 27B ถึงสำคัญกว่าที่คนคิด
คนส่วนใหญ่ดู Qwen 4 แล้วสนใจรุ่น Max เพราะตัวเลขคะแนนสวย
แต่สำหรับคนที่รันโมเดลในเครื่อง รุ่น 27B คือรุ่นที่มีความหมายจริง
รุ่นก่อนหน้าคือ Qwen3.8-27B เป็นโมเดล dense ขนาด 27B ที่เปิดน้ำหนักใต้สัญญาอนุญาต Apache-2.0 รองรับภาพและวิดีโอ และมีบริบท native 262,144 token ซึ่งขยายได้ถึง 1 ล้าน token [3]
ขนาดเท่านี้รันได้บนการ์ด 24GB ที่ quantization 4 บิต หรือการ์ด 48GB ถ้าอยากได้ 8 บิต ซึ่งเป็นค่าประมาณจากขนาดน้ำหนัก ไม่ใช่ผลวัดจากเครื่องจริง
พอ Qwen 4 27B ออกมา มันจะเป็นการอัปเกรดในขนาดเดิม ไม่ใช่การเปลี่ยนไปใช้โมเดลที่ต้องเช่าเซิร์ฟเวอร์
นั่นคือสิ่งที่ทำให้มันน่าสนใจกว่าตัวเลข benchmark ของรุ่นใหญ่
สิ่งที่ควรเตรียมก่อนวันเปิดตัว
ถ้าคุณตั้งใจจะลองวันแรกที่น้ำหนักเปิด สิ่งที่ควรเตรียมมีสามอย่าง
- พื้นที่ดิสก์ เพราะโมเดล 27B ไฟล์เต็มกินหลายสิบกิกะไบต์ และไฟล์ quantized ก็ยังใหญ่
- เครื่องมือรัน เช่น llama.cpp, vLLM หรือ LM Studio ที่รองรับสถาปัตยกรรมใหม่
- แผนสำรอง เผื่อวันแรกมีคนดาวน์โหลดจนเซิร์ฟเวอร์ช้า
ข้อสามสำคัญ เพราะวันเปิดตัวโมเดลใหญ่ หน้า Hugging Face มักล่มหรือช้าเป็นชั่วโมง
ตัวอย่างที่จะเห็นได้ทันที
ถ้าสถาปัตยกรรมใหม่ทำงานตามที่โฆษณา สิ่งแรกที่คนจะรู้สึกได้คือความเร็วในการประมวลผลบริบทยาว
งานอย่างการอ่านไฟล์โค้ดทั้งโปรเจกต์ หรือสรุปเอกสารหลายร้อยหน้า ซึ่งเดิมต้องแบ่งเป็นท่อน จะทำได้ในครั้งเดียวมากขึ้น
แต่ต้องรอผลวัดจริงจากคนที่รันบนเครื่องตัวเอง ไม่ใช่จากกราฟในบล็อกเปิดตัว
เพราะกราฟมักวัดบนการ์ดระดับศูนย์ข้อมูล ซึ่งไม่ใช่ตัวแทนของเครื่องที่คุณมีอยู่
สรุปแบบที่ผมจะบอกเพื่อน
Qwen 4 27B มีจริงในแผน และสถาปัตยกรรมของมันเปิดให้ดูแล้วตั้งแต่เดือนสิงหาคม
แต่คำว่า "จะออก 9 พฤศจิกายน 15:00" ยังไม่มีประกาศทางการรองรับ
ถ้าเพื่อนถามผมว่าควรถอยไหม ผมจะบอกว่าเตรียมเครื่องไว้ได้ แต่ยังไม่ต้องลางาน
และถ้ามันออกจริงตามที่โพสต์บอก เราจะรู้ภายใน 24 ชั่วโมง
แหล่งอ้างอิง
[1] โพสต์ X บัญชี OGKAIM (K-AI) เรื่อง Qwen 4 27B, 8 พฤศจิกายน 2026 https://x.com/OGKAIM/status/2119286781669708070
[2] Qwen Blog, Qwen3.8-Flash-Next: A New Architecture, Towards Ultimate Cost-Efficiency, 26 สิงหาคม 2026 https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next
[3] Hugging Face, Qwen/Qwen3.8-27B สัญญาอนุญาต Apache-2.0 อัปเดต 7 พฤศจิกายน 2026 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
[4] RITS Shanghai New York University, Alibaba at Apsara 2026: Qwen 4 in Training, 10T Models Next https://rits.shanghai.nyu.edu/ai/alibaba-at-apsara-2026-qwen-4-in-training-10t-models-next/
[5] Yotta Labs, Qwen 4 27B: Release Date, Specs, Hardware, อัปเดต 7 พฤศจิกายน 2026 https://www.yottalabs.ai/post/qwen-4-27b-release-date-specs-hardware-what-is-known-2026
[6] โพสต์ X บัญชี Alibaba_Qwen เรื่อง The becoming begins, 6 พฤศจิกายน 2026 https://x.com/Alibaba_Qwen/status/2118674834632978755
