Skip to main content

Regional AI รวม LLM ภูมิภาคเช่น Typhoon, HyperCLOVA X, Rakuten AI เข้ากับโครงสร้างประสาน JITNA + SignedAI + DelentiaDB เพื่อมอบ Sovereign AI ที่สอดรับกับ PDPA และข้อกำหนดด้านความเป็นอธิปไตย์ของข้อมูลในเอเชียและภูมิภาคต่างๆ ทั่วโลก

Regional AI

Sovereign AI สำหรับทุกภูมิภาค

โครงสร้างระบบปฏิบัติการ AI แบบเปิดที่ให้คุณสามารถ 'ถอดเสียบ' (Pluggable) โมเดลภาษาประจำชาติของแต่ละประเทศเข้ามาประสานร่วมกับระบบความปลอดภัย FDIA ได้อย่างอิสระ

🇹🇭

Standard Package — Typhoon v2

Active

โมเดล Typhoon v2 70B โดย SCB10X ถูกติดตั้งมาเป็นแพ็คเกจเริ่มต้นสำหรับภาษาไทย อย่างไรก็ดี คุณสามารถสลับเปลี่ยนไปใช้โมเดลประจำภูมิภาคอื่นๆ ผ่าน API การลงทะเบียนแบบ plug-in ได้ทันทีโดยไม่ต้องรีสตาร์ตระบบ

G38 / Pluggable
Model ID
SCB10X
Provider
0.99
Proficiency TH
regional_core
Role

แผนที่ Regional LLMs ที่รองรับ

โมเดลมาตรฐานได้รับการติดตั้งมาแล้ว และแบบ 'Pluggable' สามารถเสียบเพิ่มเข้ามาได้ง่ายๆ ใน 3 ขั้นตอน

🇹🇭
Thailand
Active
Typhoon v2 70B
SCB10X
Proficiency: 0.99
🇯🇵
Japan
Pluggable
Rakuten AI 3.0 / LLM-jp-4
Rakuten / NII
Proficiency: 0.98
🇰🇷
Korea
Pluggable
HyperCLOVA X / Solar Pro 2
NAVER / Upstage
Proficiency: 0.98
🇻🇳
Vietnam
Pluggable
ViGPT / Vistral
VinAI / Open Source
Proficiency: 0.95
🇮🇩
Indonesia
Pluggable
SEA-LION / Qwen-2.5-7B
AI Singapore
Proficiency: 0.95
🇮🇳
India
Pluggable
Krutrim / Sarvam AI
Ola / Sarvam
Proficiency: 0.96
🇸🇦
Saudi Arabia
Pluggable
ALLaM / Jais
SDAIA / G42
Proficiency: 0.96
🇨🇳
China
Active
Kimi K2.5 / MiniMax
Moonshot / MiniMax
Proficiency: 0.98

Plug-in ใน 3 ขั้นตอน

ระบบ Registry รองรับการลงทะเบียนและสลับโมเดลแบบ Hot-swap ในรันไทม์ได้ทันที

1
Configure Model Entry

กำหนดรายละเอียดเมทาดาต้าของโมเดล ขนาดของ Context หน้าต่างรับคำสั่ง และแท็กกฎหมายความเป็นส่วนตัวเฉพาะประเทศ

2
Register Regional LLM

เรียกใช้ฟังก์ชัน register_regional_llm(language, region, ...) เพื่อลงทะเบียนโมเดลเฉพาะพื้นที่ในรันไทม์โดยไม่ต้องรีสตาร์ตระบบ

3
Automatic JITNA Routing

โปรโตคอล JITNA ตรวจจับภาษาและภูมิภาคจากข้อความค้นหา แล้วเปลี่ยนเส้นทางไปยังโมเดลของคุณโดยอัตโนมัติ

# Register custom Japanese regional LLM dynamically at runtime
register_regional_llm(
    language="ja",
    region="JP",
    model_id="rakuten/Rakuten-AI-3.0-MoE-700B",
    model_name="Rakuten AI 3.0",
    proficiency=0.98,
    cost_input=0.40,
    cost_output=1.20,
    specialties=["Japanese legal", "Business documentation"],
    compliance_tags=["APPI"]
)

ทำไม Typhoon + RCT = ไม่ใช่คู่แข่ง?

🎯

Typhoon ฝึกโมเดล

SCB10X ฝึก LLMs สำหรับภาษาไทยและบริบทท้องถิ่น — สร้างโมเดลที่เข้าใจภาษาไทยลึกกว่าโมเดลทั่วไป

🔗

RCT ประสานโมเดล

RCT ใช้ JITNA + SignedAI + DelentiaDB ในการ Route, Verify และ Persist ผลลัพธ์จากโมเดล Typhoon — ทำให้ปัญญา AI ภาษาไทยอยู่ใน Enterprise-grade Infrastructure

พร้อม Deploy Regional AI?

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง