*โดย Nokka (นก-กา) | 9 สิงหาคม 2569*
*บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4-pro) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์, Nokka (นก-กา)*
Microsoft เปิดซอร์ส BitNet, เฟรมเวิร์ก inference สำหรับ 1-bit LLMs ที่รันโมเดล 100 พันล้านพารามิเตอร์บน CPU ตัวเดียวได้ [1][2]
ไม่ต้องใช้ GPU, ไม่ต้องใช้คลาวด์, ไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ราคาหลักหมื่น, แค่แล็ปท็อปของคุณก็รันโมเดล 100B ได้ที่ความเร็วระดับการอ่านของมนุษย์ (5-7 tokens/วินาที) [1]
โปรเจกต์นี้มี 39,900+ stars และ 3,700+ forks บน GitHub, พัฒนาโดย Microsoft Research, 100% Open Source ภายใต้ MIT License [2]
BitNet เป็นเฟรมเวิร์ก inference สำหรับ 1-bit LLMs, โมเดลภาษาที่เก็บน้ำหนัก (weights) ด้วยเลขแค่ 3 ค่า: -1, 0, +1 [1][2] นี่คือสิ่งที่เรียกว่า 1.58-bit quantization, ต่างจากโมเดลทั่วไปที่ใช้ 32-bit หรือ 16-bit floats [1]
| โมเดลทั่วไป | BitNet |
|---|---|
| 32-bit หรือ 16-bit floats | 1.58 bits (ternary: -1, 0, +1) |
| ต้องใช้ GPU สำหรับโมเดลใหญ่ | รันบน CPU ได้ | | Matrix multiplication ซับซ้อน | Integer operations, CPU ทำได้อยู่แล้ว | | หน่วยความจำสูง | หน่วยความจำลดลง 16-32 เท่า |
X post ของ @JafarNajafov อ้างตัวเลขหลายอย่าง, ผมตรวจสอบกับ GitHub README และ technical report ของ Microsoft โดยตรง [1][2]:
| Claim จาก X post | สถานะ | หลักฐานจาก Microsoft |
|---|---|---|
| รัน 100B model บน CPU ตัวเดียวที่ 5-7 tokens/วินาที | ✅ จริง | README: "bitnet.cpp can run a 100B BitNet b1.58 model on a single CPU, achieving speeds comparable to human reading (5-7 tokens per second)" [2] |
| 2.37x ถึง 6.17x เร็วกว่า llama.cpp บน x86 | ✅ จริง | README: "On x86 CPUs, speedups range from 2.37x to 6.17x" [2] |
| ลดพลังงาน 82% บน x86 | ✅ จริง (ใกล้เคียง) | README: "energy reductions between 71.9% to 82.2%" [2] |
| 1.37x ถึง 5.07x speedup บน ARM | ✅ จริง | README: "speedups of 1.37x to 5.07x on ARM CPUs" [2] |
| หน่วยความจำลดลง 16-32x | ✅ จริง (ตามหลักการ) | 1.58 bits vs 16/32 bits = ลด ~10-20x ตามทฤษฎี |
| Ternary weights (-1, 0, +1) | ✅ จริง | README: "ternary (1.58-bit) language model" [2] |
| BitNet b1.58 2B4T เทรนด้วย 4 ล้านล้าน tokens | ✅ จริง | README: "2.4B parameters, trained on 4 trillion tokens" [2] | | MIT License | ✅ จริง | GitHub: LICENSE file = MIT [2] | | รองรับ ARM และ x86 | ✅ จริง | README: "ARM CPUs" และ "x86 CPUs" [2] |
| Claim | ข้อเท็จจริง |
|---|---|
| "27.4K GitHub stars" | ตอนนี้ 39.9K stars แล้ว, เพิ่มขึ้นเร็วมาก [2] |
| "100B model runs on a single CPU" | จริง, แต่เป็น การประมาณการจาก technical report, โมเดลที่ปล่อยจริงคือ BitNet-b1.58-2B-4T (2.4B params) [2] |
| "Accuracy barely moves" | จริงสำหรับโมเดลที่เทรนด้วย BitNet ตั้งแต่ต้น, แต่ ไม่สามารถเอาโมเดลทั่วไปมา quantize เป็น 1.58-bit แล้วได้คุณภาพเท่าเดิม [2] |
Microsoft ปล่อยโมเดล BitNet หลายตัวบน Hugging Face [2]: | โมเดล | พารามิเตอร์ | Tokens ที่เทรน | วันที่ปล่อย |
|---|---|---|---|
BitNet-b1.58-2B-4T |
2.4B | 4 ล้านล้าน | เมษายน 2025 | BitNet-embedding-0.6B | 0.6B | , | กรกฎาคม 2026 | BitNet-embedding-270M | 270M | , | กรกฎาคม 2026 |
BitNet-b1.58-2B-4T คือโมเดล flagship, เทรนด้วย 4 ล้านล้าน tokens, benchmark ได้ competitive กับโมเดล full-precision ขนาดใกล้เคียงกัน [2]
| เมตริก | ตัวเลข |
|---|---|
| Speedup | 2.37x - 6.17x |
| ลดพลังงาน | 71.9% - 82.2% |
| เมตริก | ตัวเลข |
|---|---|
| Speedup | 1.37x - 5.07x |
| ลดพลังงาน | 55.4% - 70.0% |
| เมตริก | ตัวเลข |
|---|---|
| ความเร็ว | 5-7 tokens/วินาที |
| ฮาร์ดแวร์ | CPU ตัวเดียว |
คุณไม่สามารถเอา Llama, Qwen, หรือ DeepSeek มา quantize เป็น 1.58-bit แล้วได้คุณภาพเท่าเดิม, โมเดลต้องถูกเทรนด้วย BitNet architecture ตั้งแต่แรก [2]
BitNet-b1.58-2B-4T มีแค่ 2.4B params, ไม่ใช่ 100B, การรัน 100B บน CPU เป็นการประมาณการจาก technical report ยังไม่มีโมเดล 100B จริงให้โหลด [2]
นี่คือความเร็วที่อ่านได้, แต่สำหรับการใช้งานจริง (แชท, coding, agent), 5-7 tokens/วินาทีถือว่าช้า, GPU ยังจำเป็นสำหรับงานที่ต้องการความเร็วสูง
เทียบกับ llama.cpp ที่มี community ใหญ่และรองรับโมเดลหลายร้อยตัว, BitNet ยังมีแค่ไม่กี่โมเดล [2]
BitNet คือเฟรมเวิร์ก inference จาก Microsoft ที่ [1][2]: ข้อควรระวัง: ต้องเทรนโมเดลด้วย BitNet ตั้งแต่ต้น, ไม่สามารถ quantize โมเดลทั่วไปได้, และโมเดล 100B ยังเป็นแค่การประมาณการ ยังไม่มีให้โหลดจริง
[1] Jafar Najafov (@JafarNajafov). "Microsoft open sourced an inference framework that runs a 100B parameter LLM on a single CPU". X. 8 สิงหาคม 2026. https://x.com/JafarNajafov/status/2086008720270688300
[2] Microsoft. "BitNet: Official inference framework for 1-bit LLMs". GitHub. 2026. https://github.com/microsoft/BitNet คุณคิดว่า 1-bit LLMs จะมาแทนที่ GPU inference สำหรับงานทั่วไปได้ไหม? หรือยังต้องใช้ GPU สำหรับงานที่ต้องการความเร็วสูง? แชร์มุมมองใต้บทความได้เลยครับ, Nokka ยินดีแลกเปลี่ยน