Skip to main content
Regional AI

Sovereign AI สำหรับทุกภูมิภาค

RCT Ecosystem รวม Typhoon (SCB10X) เป็น G38 Regional Thai Model และเปิดสถาปัตยกรรม Plug-in ให้นักพัฒนาสลับกับ LLM ภูมิภาคอื่นๆ ทั่วโลก

🇹🇭

Typhoon G38 — Regional Thai Model

Active

Typhoon v2 70B โดย SCB10X — Thailand's Frontier AI Research Lab — เป็น LLM ภาษาไทยที่เก่งที่สุด Typhoon-S (4B) พิสูจน์แล้วว่าความสามารถ 78.02% บน Thai Legal Tasks เทียบกับ GPT-5 ที่ 75.34% model_id: scb10x/typhoon-v2-70b-instruct, proficiency th=0.99

G38
Model ID
SCB10X
Provider
0.99
Proficiency TH
regional_thai
Task

แผนที่ Regional LLMs ที่รองรับ

G38 Typhoon เป็น Active model ในระบบ ส่วน 'Pluggable' หมายความว่าสามารถเพิ่มเข้ามาด้วย 3 ขั้นตอน

🇹🇭
Thailand
Active
Typhoon v2 70B
SCB10X
Proficiency: 0.99
🇯🇵
Japan
Pluggable
ELYZA / Rakuten AI
ELYZA / Rakuten
Proficiency: 0.97
🇰🇷
Korea
Pluggable
HyperCLOVA X / EXAONE
NAVER / LG AI Research
Proficiency: 0.97
🇻🇳
Vietnam
Pluggable
Vistral / VinaLLaMA
Open Source
Proficiency: 0.95
🇮🇩
Indonesia
Pluggable
SEA-LION
AI Singapore
Proficiency: 0.95
🇮🇳
India
Pluggable
Krutrim / Sarvam
Ola / Sarvam AI
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

AdapterRegistry รองรับ max_adapters=50 สามารถ Register/Unregister ได้ Runtime

1
Define ModelRole

เพิ่มโมเดลภูมิภาคใน ModelRole enum ใน hexa_core_registry.py

2
Register Adapter

เรียก AdapterRegistry.register() ด้วย model_id และ Endpoint ของโมเดล

3
Map TaskTypes

เพิ่ม routing rules ใน routing_map — JITNA จะเลือกโมเดลโดยอัตโนมัติ

# hexa_core_registry.py — Add your regional model
class ModelRole(str, Enum):
    REGIONAL_THAI = "regional_thai"   # G38 — Already active
    REGIONAL_JP   = "regional_jp"    # Add this for Japan

# Register adapter at runtime (no restart needed)
AdapterRegistry.register(
    model_id="elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B",
    task_types=[TaskType.REGIONAL_JP],
    max_adapters=50
)

ทำไม Typhoon + RCT = ไม่ใช่คู่แข่ง?

🎯

Typhoon ฝึกโมเดล

SCB10X ฝึก LLMs สำหรับภาษาไทยและบริบทท้องถิ่น — สร้างโมเดลที่เข้าใจภาษาไทยลึกกว่าโมเดลทั่วไป

🔗

RCT ประสานโมเดล

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

พร้อม Deploy Regional AI?