Agentic AI News 26 สิงหาคม 2026

Granite 4.2 โหมดคิด. IBM เปิดตัว Granite 4.2 ในขนาด 3B, 8B และ 30B ภายใต้ Apache 2.0 โมเดลมีโหมดคิดแบบ chain-of-thought, คอนเท็กซ์ 512K, รองรับการเรียกใช้เครื่องมือได้ในตัว และผ่านการฝึกเพิ่มด้วย agentic reinforcement learning

• Granite 4.2 LLMs: How They're Built(เปิดในแท็บใหม่)
• ibm-granite/granite-4.2-30b · Hugging Face(เปิดในแท็บใหม่)

โมเดลกฎหมาย Thomson Reuters. Thomson Reuters เปิดตัว Thomson-1.0-Small โมเดลที่เน้นด้านกฎหมายและภาษี

• Thomson Reuters releases Thomson-1.0-Small. A law and tax focused model(เปิดในแท็บใหม่)

Qwen3.8 ควอนไทซ์ NVFP4. เช็กพอยต์ Qwen3.8-27B ที่ควอนไทซ์เต็มรูปแบบด้วย NVFP4 ใช้ quantization-aware distillation ร่วมกับ QUASAR เพื่อรักษาประสิทธิภาพใกล้เคียง BF16 แม้ควอนไทซ์เลเยอร์เชิงเส้นทั้งหมด

• Fully quantized NVFP4 Qwen3.8-27B with QUASAR QAD(เปิดในแท็บใหม่)

เบนช์มาร์ก Muse Glimmer. Muse Glimmer ทำคะแนนเหนือ Qwen3.8 medium ในเบนช์มาร์กความรู้โดยนัย และใช้เวลา 3-4 ชั่วโมง เทียบกับ 30 ชั่วโมงของ Qwen xhigh ซึ่งบ่งชี้ว่า RAG อาจทำให้มันใกล้เคียงโมเดลระดับแนวหน้า

• Underrated Muse Glimmer(เปิดในแท็บใหม่)

Qwen3.8-Flash-Next รันเครื่องเดียว. Qwen3.8-Flash-Next ที่จะเปิดตัวเป็น MoE แบบมัลติโมดัล พารามิเตอร์รวมประมาณ 125B และใช้งานจริงประมาณ 6B พร้อมตาราง n-gram 51B การควอนไทซ์ 4 บิตอาจใช้พื้นที่ประมาณ 82 GB ทำให้เหมาะกับการรันในเครื่องมากกว่าที่คิด

• Qwen3.8-Flash-Next. This architecture could be surprisingly local-friendly once the weights drop. 👀(เปิดในแท็บใหม่)

เคอร์เนล AMD MI350X. NetraRuntime เปิดซอร์สเคอร์เนลที่รัน Qwen3.6-35B-A3B ได้ 78,498 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาทีบน GPU MI350X จำนวน 8 ตัว คิดเป็นประมาณ 2.16 เท่าของทรูพุต vLLM

• Open Source Kernel in Qwen3.6-35B-A3B for AMD MI350X: 78,498 output tok/s on 8 GPUs(เปิดในแท็บใหม่)

ชิป Jalapeño ของ OpenAI. ชิปอินเฟอเรนซ์ตัวแรกของ OpenAI อย่าง Jalapeño ตามรายงานชนะ Nvidia Blackwell และ Rubin ในด้านทรูพุตต่อวัตต์และเลเทนซีจากเบนช์มาร์กของ SemiAnalysis โดยทำได้ 1,400 โทเคนต่อวินาทีต่อผู้ใช้บน GPT-OSS 120B

• OpenAI's first custom chip "Jalapeño" reportedly beats Nvidia's Blackwell and Rubin in inference benchmarks(เปิดในแท็บใหม่)

DFlash2 เพิ่มความเร็ว. การตั้งค่า speculative decoding ด้วย DFlash2 บน RTX 4080 16GB เร่ง Qwen3.8-27B จาก 50.6 เป็น 86.7 โทเคนต่อวินาที โดยคุณภาพเอาต์พุตเท่าเดิม

• Getting Qwen3.8-27B with decent speed on my 4080 with 16Gb card(เปิดในแท็บใหม่)

ตัวเลือก Mac Studio. Mac Studio M5 Ultra 96GB ให้แบนด์วิดท์หน่วยความจำเป็นสองเท่าของ M5 Max 128GB ในราคาที่แพงกว่าประมาณ 740 ยูโร แต่การวิเคราะห์ต้นทุนชี้ว่าการ์ดราคาถูกกว่า 24-32GB อาจคุ้มค่ากว่าสำหรับการอินเฟอเรนซ์ในเครื่องส่วนใหญ่

• M5 Ultra 96GB vs M5 Max 128GB — is 2x bandwidth worth losing 32GB of RAM, with Qwen3.8-Flash-Next dropping tomorrow?(เปิดในแท็บใหม่)
• Mac Studio M5 Max Cost Analysis(เปิดในแท็บใหม่)

ทดสอบโค้ดบน 16GB. Qwen3.8-27B ที่ควอนไทซ์หนัก รันบน Quadro 16GB สามารถเขียนเมธอด transfer-matrix แบบหลายชั้นได้ถูกต้องตั้งแต่ศูนย์ แม้จะใช้เวลาส่วนใหญ่ของการรัน 100 นาทีไปกับการดีบักตัวตรวจสอบของตัวเอง

• Qwen3.8-27B IQ3_XXS wrote a correct multilayer TMM on a 16 GB Quadro — after 100 minutes, 3 compactions, and 108k output tokens(เปิดในแท็บใหม่)

เครื่องมือเอเจนต์ LangChain. LangChain เพิ่ม RubricMiddleware สำหรับเอเจนต์ที่ประเมินตัวเอง รองรับสกิลใน deepagents-CLI และเขียนเอกสารแพตเทิร์นการออกแบบลูปเพื่อซ้อนลูปเอเจนต์

• Introducing Rubrics: Build Agents that Evaluate and Correct Their Work(เปิดในแท็บใหม่)
• Using skills with Deep Agents(เปิดในแท็บใหม่)
• The Art of Loop Engineering(เปิดในแท็บใหม่)

LangSmith Engine ดีขึ้น 2 เท่า. ตอนนี้ LangSmith Engine ระบุปัญหาเอเจนต์ที่มีผลกระทบได้ดีกว่าเดิมมากกว่าสองเท่าในเบนช์มาร์กภายใน และเขียนฟิกซ์ได้ดีขึ้น 25%

• LangSmith Engine Improves Agent Issue Detection by 2x(เปิดในแท็บใหม่)

หน่วยความจำ Claude Cowork. Anthropic รวมหน่วยความจำระหว่าง Claude แชตและ Claude Cowork เข้าด้วยกัน ทำให้ Cowork จำคอนเท็กซ์จากแชตได้ และผู้ใช้สามารถดู แก้ไข หรือลบข้อมูลที่เก็บไว้ได้

• Claude Cowork finally remembers what you told the app in chat(เปิดในแท็บใหม่)

เอเจนต์แบบวางแผนแล้วลงมือ. LangChain เปิดตัวตัวเรียกใช้เอเจนต์แบบ Plan-and-Execute ที่วางแผนงานหลายขั้นตอนก่อนแล้วค่อยลงมือ ทำให้ใช้การเรียก LLM มากขึ้นเพื่อแลกกับการวางแผนระยะยาวที่ดีขึ้น

• Plan-and-Execute Agents(เปิดในแท็บใหม่)

AI เสียงอินเดีย. Ringg ระดมทุน 10 ล้านดอลลาร์จาก Peak XV เพื่อสร้างเอเจนต์ AI เสียงสำหรับองค์กรในอินเดีย ปัจจุบันรองรับสายเรียกเข้า 20 ล้านครั้งต่อเดือน โดยมีลูกค้าอย่าง Flipkart และ Cred

• India’s Ringg gets backing from Peak XV as it pushes voice AI past the phone call(เปิดในแท็บใหม่)

Generalist หุ่นยนต์มูลค่า 3B. สตาร์ทอัปหุ่นยนต์ Generalist มีมูลค่า 3 พันล้านดอลลาร์หลังการระดมทุนเพิ่มเติมทำให้ Series B รวมเป็น 600 ล้านดอลลาร์ โมเดล Gen 1.5 ของบริษัทช่วยให้หุ่นยนต์เรียนรู้งานจากวิดีโอสาธิตที่สั้นเพียง 3-12 วินาที

• Robotics startup Generalist reaches $3B valuation, sources say(เปิดในแท็บใหม่)

ระดมทุน Stability AI. Stability AI ระดมทุน Series B มูลค่า 76 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนรวมถึง Universal Music, Sony Music, Warner Music และ EA ทำให้ยอดระดมทุนรวมอยู่ที่ 232 ล้านดอลลาร์สำหรับเครื่องมือ AI สร้างสรรค์

• Stability AI, maker of image generator Stable Diffusion, raises $76 million in fresh funding(เปิดในแท็บใหม่)

AI กฎหมาย Google. Google เปิดตัว Gemini Enterprise for Legal โดยใช้ MCP connectors เพื่อเชื่อมต่อกับ iManage, NetDocuments, Harvey และอื่นๆ สำหรับการตรวจสัญญา ค้นคว้ากฎหมาย และติดตามกฎระเบียบ

• Google launches Gemini for legal work to automate contracts and research(เปิดในแท็บใหม่)

เอเจนต์ Lyft และ Klarna. Lyft สร้างแพลตฟอร์มสนับสนุนลูกค้าแบบ multi-agent ที่ให้บริการตัวเองด้วย LangGraph และ LangSmith ขณะที่ผู้ช่วย LangGraph ของ Klarna รับงานเทียบเท่าพนักงานเต็มเวลา 700 คน

• How Lyft Built a Self-Serve AI Agent Platform with LangGraph and LangSmith(เปิดในแท็บใหม่)
• How Klarna's AI assistant redefined customer support at scale for 85 million active users(เปิดในแท็บใหม่)

แคมเปญ ChatGPT รัสเซีย. OpenAI ขัดขวางปฏิบัติการอิทธิพลลับของรัสเซียที่ใช้ ChatGPT สร้างเนื้อหาสนับสนุนเครมลินและบทความปลอม เผยแพร่ผ่าน X, LinkedIn, Facebook, Substack และ Telegram

• Russia used ChatGPT to run a covert influence campaign pushing pro-Kremlin narratives across the West(เปิดในแท็บใหม่)

ปฏิบัติตาม EU AI Act. LangChain เผยแพร่คำแนะนำการใช้ LangSmith และ LangChain OSS เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดความเสี่ยงสูงของ EU AI Act เช่น การบันทึก log การติดตาม และการกำกับดูแลโดยมนุษย์

• How LangSmith and LangChain OSS Help You Meet EU AI Act Requirements(เปิดในแท็บใหม่)